Go 语言入门（四）-- 性能优化 & 内存管理内存自动回收算法运行时

原创已于 2023-03-14 17:10:36 修改 · 422 阅读

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于 2023-03-02 15:43:27 首次发布

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Go 性能优化&内存管理

性能优化层面
1. 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
1. 语言运行时优化
- 解决更通用的性能问题
- 考虑更多场景
- Tradeoffs
语言运行时 ：提供语言时限，比如 GC 、调度器等；典型的高级语言**「运行时系统」（运行时库包括标准库）**里大概需要这些基础组件：
- 一个解释执行字节码的虚拟机，多半得带个垃圾回收器。
- 如果语言是源码解释执行，那么需要一个编译器前端做词法分析和语法分析。
- 如果运行时支持 JIT 优化，那么还得藏着个编译器后端（动态生成机器码）。
- IO 相关能力，比如 Node.js 的 fs.readFile 之类。

GO 语言内存由程序语言的运行时系统管理动态内存，而不需要程序员手动内存管理，保证内存使用的正确性和安全性。

自动内存管理任务：

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对象被回收的条件:指针指向关系不可达的对象

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C++ RAII资源自动管理 unique_ptr, share_ptr weak_ptr 使用的回收算法就是引用计数算法

每个对象都有一个与之关联的引用数目
对象存活的条件：当且仅当引用数大于 0
优点
- 内存管理的操作被平摊到程序运行中：指针传递的过程中进行引用计数的增减
- 不需要了解 runtime 的细节：因为不需要标记 GC roots，因此不需要知道哪里是全局变量、线程栈等
缺点
- 开销大，因为对象可能会被多线程访问，对引用计数的修改需要原子****操作保证原子性和可见性
- 无法回收环形数据结构
- 每个对象都引入额外存储空间存储引用计数
- 虽然引用计数的操作被平摊到程序运行过程中，但是回收大的数据结构依然可能引发暂停

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对象分配：根据对象的大小，选择最合适的快返回。

内存缓存 – 后面再对比下 STL 内存分配池

Go 内存管理构成了多级缓存机制，从 OS 分配得的内存被内存管理回收后，也不会立刻归还给 OS，而是在 Go runtime 内部先缓存起来，从而避免频繁向 OS 申请内存。内存分配的路线图如下：（g – groutine ）

在这里插入图片描述

GO 内存管理优化

mspan, mcache 和 mcentral 构成了内存管理的多级缓存机制。
- 对象分配是非常高频的操作：每秒分配 GB 级别的内存
- 线上 profiling 发现，Go 的内存分配占用很多 CPU
- 优化对象分配是关键
字节优化方案 – Balanced GC：

核心：将 noscan 对象在 per-g allocation buffer (GAB) 上分配，并使用移动对象 GC 管理这部分内存，提高对象分配和回收效率。
```
if g.ab.end - g.ab.top < size {
    // Allocate a new allocation buffer
}
addr := g.ab.top
g.ab.top += size
return addr
```
从 Go runtime 内存管理模块的角度看，一个 allocation buffer 其实是一个大对象。本质上 balanced GC 是将多次小对象的分配合并成一次大对象的分配。因此，当 GAB 中哪怕只有一个小对象存活时，Go runtime 也会认为整个大对象（即 GAB）存活。为此，balanced GC 会根据 GC 策略，（coping GC 算法）将 GAB 中存活的对象移动到另外的 GAB 中，从而压缩并清理 GAB 的内存空间，原先的 GAB 空间由于不再有存活对象，可以全部释放，如下图所示: