性能优化：
提高软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机算力
业务层优化
针对特定场景，具体问题具体分析
容易获得较大性能收益
语言运行时优化
解决更通用的性能问题
考虑更多场景
Tradoffs
数据驱动
自动化性能分析工具——pprof
依靠数据而非猜测
首先优化最大瓶颈
动态内存
程序运行时根据需求动态分配的内存：malloc()
自动内存管理（垃圾回收）：由程序语言的运行时系统管理动态内存
避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑
保证内存使用的正确性和安全性
三个任务
为新对象分配空间
找到存活对象
回收死亡对象的内存 垃圾回收
对象被回收的条件：指针关系不可达的对象
标记根对象
静态对象、全局变量、常量、线程栈等
标记“找到可达对象
求指针指向关系的传递闭包：从根对象出发，找到所有可达对象
清理所有不可达对象
将存活对象复制到另外的内存空间（Copying GC）
将死亡对象的内存标记为”可分配“（Mark-sweep GC）
移动并整理存活对象（mark-compact GC）
分代GC
分代假说
每个对象都有年龄：经过GC的次数
目的：针对年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销
不同年龄的对象处于heap的不同区域
年轻代
常规的对象分配
由于存货对象很少，可以采用copying collection
GC吞吐量很高
老年代
对象趋向于一直活着，反复复制开销较大
可以采用mark-sweep collection 引用计数
每个对象都有一个与之关联的引用数目
对象存活的条件：当且仅当引用树大于0
优点
内存管理操作被平摊到程序执行过程中
内存管理不需要了解runtime的实现细节：C++智能指针
缺点
维护引用计数的开销较大：通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
无法回收环形数据结构
内存开销：每个对象都引入的额外内存空间储存引用数目
回收内存时依然可能引发暂停
