一. 简介

首先，Go语言是一种编译型语言，其自身已经非常优化，但是在编写Go代码时，还是有一些优化建议：

1. 避免数据竞争：Go语言的并发模型是基于Goroutines和Channels的，尽量避免使用共享内存，而是通过通信来共享内存。

2. 使用缓冲和非缓冲通道：根据需要选择使用缓冲或非缓冲通道。缓冲通道可以在没有接收者的情况下存储数据，而非缓冲通道则需要接收者准备好才能发送。

3. 避免使用全局变量：全局变量会增加代码的复杂性和可能的数据竞争，尽量避免使用。

4. 使用内置函数：Go语言有很多内置函数，如copy，append等，这些函数经过优化，比手动实现的效率更高。

5. 使用适当的数据结构：选择适当的数据结构可以大大提高代码的效率。例如，如果需要频繁查找，可以使用map而不是slice。

6. 避免不必要的内存分配：例如，尽量使用值传递而不是指针传递，除非传递大的结构体或者需要修改原始数据。

7. 使用sync.Pool来复用对象：如果需要频繁创建和销毁对象，可以使用sync.Pool来复用对象，减少GC的压力。

8. 优化垃圾回收：Go语言的GC是自动的，但是可以通过一些方式来减少GC的压力，例如减少内存分配，使用sync.Pool，避免使用finalizer等。

9. 使用pprof进行性能分析：Go语言自带了pprof工具，可以用来分析程序的CPU使用，内存分配等信息，找出性能瓶颈。

10. 使用适当的并发模型：Go语言支持多种并发模型，如CSP，Actor，Pipeline等，选择适当的模型可以提高代码的效率和可读性。

当然，在对go语言程序进行优化的过程中也需要遵循以下几点：

程序应当在正确可靠的同时尽量简洁易懂，不增加新的bug。
程序的优化是相对的，空间和时间的优化未必能同时进行，应当合理的进行分配。
性能的优化应当根据需求来进行，而不是一味地追求优化本身，越底层的优化逻辑在出现问题时越难修复。
不过早优化。

二. 实例

1）测试

要想优化我们的程序，首先我们得有一个对程序的评价标准，Go语言的标准库中有一个"testing"包，它包含了一些用于测试和基准测试的函数，下面我们来演示如何使用该工具：

1.创建一个简单函数：

// main.go
package main

func Add(a, b int) int {
    return a + b
}

2.我们按照如下程序来测试它：

//main_test.go
package main

import "testing"

func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        Add(4, 5)
    }
}

在这个基准测试中，b.N是一个由测试框架提供的数值，它会根据函数的性能自动调整，以便提供一个稳定的基准。要运行这个基准测试，你可以在命令行中输入go test -bench=. -benchmen来添加内存显示或者直接运行程序。

goos: windows
goarch: amd64
pkg: test9
cpu: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900H
BenchmarkAdd
BenchmarkAdd-20         1000000000               0.1130 ns/op
PASS

以上为直接运行结果，这个结果告诉我们有关ADD函数运行的相关参数。这就是如何具体操作Go的基准测试。

2）优化建议

对于Slice

1. 预分配Slice的容量：在创建Slice时，如果你知道Slice的大致长度，可以使用make函数预分配足够的容量。这样可以避免在后续的操作中频繁重新分配内存。以下分别是预分配内存和不分配内存的切片：

package main  
  
func AppendToSliceWithoutCapacity() {  
   var s []int  
   for i := 0; i < 1000; i++ {  
   s = append(s, i)  
   }  
}  

func AppendToSliceWithCapacity() {  
   s := make([]int, 0, 1000)  
   for i := 0; i < 1000; i++ {  
   s = append(s, i)  
   }  
}

由于未设定长度的slice在遇到输入会检测长度，若不足则会先进行扩容操作且会有额外的复制操作，因此会花费更多时间。

2.使用copy函数进行Slice复制：如果你需要复制一个Slice，可以使用copy函数来避免创建新的Slice并逐个复制元素。

若在原有切片的基础上创建新的切片，会导致原有的大切片的内存得不到释放，造成阻塞。

func GetLastBySlice(origin []int) []int {
	return origin[len(origin)-2:]
}

func GetLastByCopy(origin []int) []int {
	result := make([]int, 2)
	copy(result, origin[len(origin)-2:])
	return result
}

可用go test -run=. -v来测试

此外，还有以下建议：

3. 使用append函数一次性添加多个元素：如果你需要向Slice中添加多个元素，可以使用append函数一次性添加，而不是逐个添加。这样可以减少内存分配和拷贝的次数。

4. 使用切片操作避免复制：在对Slice进行操作时，尽量使用切片操作来避免复制整个Slice。例如，使用slice[1:]来获取从索引1到末尾的切片，而不是使用slice[1:len(slice)]。

5. 避免频繁的插入和删除操作：Slice的插入和删除操作会导致元素的移动，这是一个开销较大的操作。如果你需要频繁进行插入和删除操作，可以考虑使用其他数据结构，如链表。

6. 避免在循环中重新分配Slice：如果你在循环中对Slice进行操作，尽量避免在每次迭代中重新分配Slice。可以在循环外部预分配Slice的容量，然后在循环中通过索引来修改元素。

7. 使用sync.Pool来复用Slice：如果你需要频繁地创建和销毁Slice，可以使用sync.Pool来复用Slice，减少内存分配和垃圾回收的开销。

Map的优化也是同理。

对string进行操作时使用+和使用strings.builder与strings.buffer的性能也有所不同，其中前者会创建基于两端字符串的新的内存空间，因此占用较大的内存，而后者的内存扩容策略则有更好的性能。

使用atomic包来代替加锁，是基于硬件的操作，具有更好的时间性能，可用于保护一段逻辑而不仅仅是一个变量。

二.性能优化工具pprof

可以参考（github.com/wolfogre/go-pprof-practice ）这个网站作者给出的实例

package main  
  
import (  
"log"  
"net/http"  
_ "net/http/pprof"  
"os"  
"runtime"  
"time"  
  
"github.com/wolfogre/go-pprof-practice/animal"  
)  
  
func main() {  
log.SetFlags(log.Lshortfile | log.LstdFlags)  
log.SetOutput(os.Stdout)  
  
runtime.GOMAXPROCS(1)  
runtime.SetMutexProfileFraction(1)  
runtime.SetBlockProfileRate(1)  
  
go func() {  
   if err := http.ListenAndServe(":6060", nil); err != nil {  
      log.Fatal(err)  
    }  
   os.Exit(0)  
}()  
  
for {  
   for _, v := range animal.AllAnimals {  
      v.Live()  
   }  
   time.Sleep(time.Second)  
}  
}