性能优化是什么
提升软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机算力。
为什么要做性能优化
- 带来用户体验的提升
- 降低成本，提高效率
性能优化的层面
- 业务层优化：针对特定场景，具体问题，具体分析，容易获得较大性能提升
- 语言运行时的优化：解决通用的性能问题（内存分配），考虑更多场景，做权衡，对全公司都有收益，Tradeoffs。
- 数据驱动：自动化性能分析工具-pprof，依靠数据，首先优化最大瓶颈（较明显性能收益）
性能优化和软件质量
- 软件质量至关重要
- 在保证接口稳定的前提下改进具体实现
- 测试用例：覆盖尽可能多的场景，方便回归
- 文档：做了什么，没做什么，有什么效果
- 隔离：控制是否开启优化
- 可观测：必要的日志输出
自动内存管理
- 动态内存：malloc（）
- 避免手动管理：double free,use after free
- 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空间
相关概念
- mutator ：业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
- Collector ：GC线程，找到存活对象，回收死亡对象的空间
- Serial GC : 只有一个collector
- Parallel GC ：支持多个collector同时回收的GC算法
- Concurrent GC：mutator和collector可同时执行，collector必须感知对象指向关系的变化
- 评价GC算法：
- 安全性：不能回收存活的对象
- 吞吐率：1-GC时间/总时间
- 暂停时间
- 内存开销
- 追踪垃圾回收（tracing garbage collection）
- 引用计数（reference counting）
追踪垃圾回收
- 对象被回收的条件：不可达
- 标记根对象
- 标记可达对象
- 清理不可达对象
- Copying GC:存活对象复制到别处
- Mark-sweep GC:死亡对象标记可分配
- Mark-compact GC:移动，整理存活对象
- 根据对象生命周期，使用不同的标记和清理策略
分代GC
- 分代假说：most objects die youngC
- intuition：很对对象分配出来后很快就不再使用
- 对象年龄：经历过GC的次数
- 对年轻和年老的对象指定不同的GC策略
- 不同年龄对象处于heap不同区域
- 年轻代：常规对象分配，由于存活对象少，可用copying collection，GC吞吐率高
- 老年代：对象趋于存活，反复复制开销大，使用mark-sweep collection
引用计数
- 每个对象都有与之相关的引用数目
- 对象存活条件：引用数大于0
- 优点：内存管理的操作被平摊到程序执行过程中，不需要了解runtime的实现细节
- 缺点：维护开销大，无法回收环形数据结构，回收内存时依然可能引发暂停。
总结
自动内存管理是一种用于管理计算机程序中内存分配和回收的技术。它可以帮助程序员避免手动管理内存分配和回收的复杂性，从而减少程序中出现内存泄漏和其他内存相关问题的可能性。自动内存管理通常通过垃圾回收技术来实现。垃圾回收器会定期扫描程序中的内存，找出不再使用的内存块并将其回收，以便在需要时重新分配给程序。除了垃圾回收之外，自动内存管理还可以通过其他技术来实现，例如引用计数。引用计数是一种跟踪对象引用次数的技术。当一个对象的引用次数降为零时，它就不再被使用，可以被回收。对空间上的内存管理势必会导致时间上的劣势，如何平衡两者就是我们需要研究的地方了。
