本文旨在记录工作、学习过程中遇到的性能优化技巧，会不停的添加内容

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golang：快来抓住让我内存泄漏的“真凶”！
简单看看 Go 1.17 的新调用规约

常规手段

1.sync.Pool

临时对象池应该是对可读性影响最小且优化效果显著的手段。基本上，业内以高性能著称的开源库，都会使用到。

最典型的就是fasthttp了，它几乎把所有的对象都用sync.Pool维护。但这样的复用不一定全是合理的。比如在fasthttp中，传递上下文相关信息的RequestCtx就是用sync.Pool维护的，这就导致了你不能把它传递给其他的goroutine。如果要在fasthttp中实现类似接受请求->异步处理的逻辑,必须得拷贝一份RequestCtx再传递。这对不熟悉fasthttp原理的使用者来讲，很容易就踩坑了。

还有一种利用sync.Pool特性，来减少锁竞争的优化手段，也非常巧妙，有些在优化随机数的文章有讲【待补充】。另外，在优化前要善用go逃逸检查分析对象是否逃逸到堆上，防止负优化。

2.string2bytes & bytes2string

这也是两个比较常规的优化手段，核心还是复用对象，减少内存分配。在 go 标准库中也有类似的用法gostringnocopy，要注意string2bytes后，不能对其修改。

unsafe.Pointer经常出现在各种优化方案中，使用时要非常小心。这类操作引发的异常，通常是不能recover的。

3.协程池

绝大部分应用场景，go 是不需要协程池的。当然，协程池还是有一些自己的优势：

可以限制goroutine数量，避免无限制的增长。
减少栈扩容的次数。
频繁创建goroutine的场景下，资源复用，节省内存。（需要一定规模。一般场景下，效果不太明显）

go 对goroutine有一定的复用能力。所以要根据场景选择是否使用协程池，不恰当的场景不仅得不到收益，反而增加系统复杂性。

参考分析
开源协成池

panjf2000/ants【推荐】
go-playground/pool

4.反射

go 里面的反射代码可读性本来就差，常见的优化手段进一步牺牲可读性。而且后续马上就有泛型的支持，所以若非必要，建议不要优化反射部分的代码

比较常见的优化手段有：

缓存反射结果，减少不必要的反射次数。例如json-iterator
直接使用unsafe.Pointer根据各个字段偏移赋值
消除一般的struct反射内存消耗go-reflect
避免一些类型转换，如interface->[]byte。可以参考zerolog

5.减小锁消耗

并发场景下，对临界区加锁比较常见。带来的性能隐患也必须重视。常见的优化手段有：

减小锁粒度: go 标准库当中，math.rand就有这么一处隐患。当我们直接使用rand库生成随机数时，实际上由全局的globalRand对象负责生成。globalRand加锁后生成随机数，会导致我们在高频使用随机数的场景下效率低下。可以参考北极星 polaris-go 优化随机数
atomic: 适当场景下，用原子操作代替互斥锁也是一种经典的lock-free技巧。
标准库中sync.map针对读操作的优化消除了rwlock，是一个标准的案例。对它的介绍文章也比较多，不在赘述。
prometheus里的组件histograms直方图也是一个非常巧妙的设计。
一般的开源库，比如**go-metrics,trpc-go-metrics都是直接在这里使用了互斥锁。指标上报作为一个高频操作，在这里加锁，对系统性能影响可想而知。
参考sync.map里冗余 map 的做法，prometheus把原来histograms的计数器也分为两个：cold和hot，还有一个hotIdx用来表示哪个计数器是hot。业务代码上报指标时，用atomic原子操作对hot计数器累加向prometheus服务上报数据时，更改hotIdx，把原来的热数据变为冷数据，作为上报的数据。然后把现在冷数据里的值，累加到热数据里，完成一次冷热数据的更新替换。还有一些状态等待，结构体内存布局的介绍，不再赘述。具体可以参考Lock-free Observations for Prometheus Histograms**

6.字符串操作规避反射

参考zap的设计，尽可能规避反射操作，如果需要进行类型转换使用strconv的操作，性能会更优异

7.参数逃逸加大GC负担

指针必然逃逸的情况（go 1.13.4 darwin/amd64）

在某个函数中new或者字面量创建出的变量，将其指针作为函数返回值，则该变量逃逸（构造函数返回的指针变量必然逃逸）
被已经逃逸的变量引用的指针，发送逃逸
被指针类型的silce、map和chan引用的指针，发送逃逸

指针必然不逃逸的情况

指针被未发生逃逸的变量引用
仅仅在函数内对变量做取址操作，未将指针传出

可能逃逸情况

将指针作为入参传给别的函数；这里还是要看指针在被传入的函数中的处理过程，如果发生了上边三种情况，则也会逃逸

8.避免使用MapKeys获取map key值

原文

9.复杂迭代 for 循环效率 > range 效率

主要是值拷贝的耗时情况

10.使用 []byte 当做 map 的 key

使用string作为 map 的 key 是很常见的，但有时你拿到的是一个[]byte。
编译器为这种情况实现特定的优化，编译器会避免将字节切片转换为字符串到map查找

var m map[string]string
v, ok := m[string(bytes)]

但，如果你这样写，编译器就不会优化

key := string(bytes)
val, ok := m[key]

11.数组复制使用copy取代原数组操作

12.使用流式 IO 接口

尽可能避免将数据读入[]byte并传递使用它。

根据请求的不同，你可能会将兆字节（或更多）的数据读入内存。这会给GC带来巨大的压力，并且会增加应用程序的平均延迟。

这种情况最好使用io.Reader和io.Writer构建数据处理流，以限制每个请求使用的内存量。

如果你使用了大量的io.Copy，那么为了提高效率，可以考虑实现io.ReaderFrom/io.WriterTo。这些接口效率更高，并避免将内存复制到临时缓冲区。

13.超时，超时，还是超时

永远不要在不知道需要多长时间才能完成的情况下执行 IO 操作。

你要在使用SetDeadline，SetReadDeadline，SetWriteDeadline进行的每个网络请求上设置超时。

您要限制所使用的阻塞IO的数量。使用 goroutine 池或带缓冲的 channel 作为信号量。

var semaphore = make(chan struct{}, 10)func processRequest(work *Work) {semaphore <- struct{}{} // 持有信号量// 执行请求<-semaphore // 释放信号量
}

另类手段

1. golink

**golink**在官方的文档里有介绍，使用格式：

//go:linkname FastRand runtime.fastrand
func FastRand() uint32

主要功能就是让编译器编译的时候，把当前符号指向到目标符号。上面的函数FastRand被指向到runtime.fastrand

runtime包生成的也是伪随机数，和math包不同的是，它的随机数生成使用的上下文是来自当前goroutine的，所以它不用加锁。正因如此，一些开源库选择直接使用runtime的随机数生成函数。性能对比如下：

Benchmark_MathRand-12       84419976            13.98 ns/op
Benchmark_Runtime-12        505765551           2.158 ns/op

还有很多这样的例子，比如我们要拿时间戳的话，可以标准库中的time.Now()，这个库在会有两次系统调用runtime.walltime1和runtime.nanotime，分别获取时间戳和程序运行时间。大部分场景下，我们只需要时间戳，这时候就可以直接使用runtime.walltime1。性能对比如下：

Benchmark_Time-12       16323418            73.30 ns/op
Benchmark_Runtime-12    29912856            38.10 ns/op

同理，如果我们需要统计某个函数的耗时，也可以直接调用两次runtime.nanotime然后相减，不用再调用两次time.Now，go:linkname需要引入unsafe包，并且目录下要有.s文件

//go:linkname nanotime1 runtime.nanotime1
func nanotime1() int64
func main() {defer func( begin int64) {cost := (nanotime1() - begin)/1000/1000fmt.Printf("cost = %dms \n" ,cost)}(nanotime1())time.Sleep(time.Second)
}运行结果：cost = 1000ms

系统调用在 go 里面相对来讲是比较重的。runtime会切换到g0栈中去执行这部分代码，time.Now方法在go<=1.16中有两次连续的系统调用。

不过，go 官方团队的 lan 大佬已经发现并提交优化**pr**。优化后，这两次系统调将会合并在一起，减少一次g0栈的切换。

g0栈切换背景可以参考GMP调度相关知识，不再赘述

linkname 为我们提供了一种方法，可以直接调用 go 标准库里的未导出方法，可以读取未导出变量。使用时要注意 go 版本更新后，是否有兼容问题，毕竟 go 团队并没有保证这些未导出的方法变量后续不会变更。

还有一些其他奇奇怪怪的用法：

**reflect2**包，创建reflect.typelinks的引用，用来读取所有包中struct的定义
创建panic的引用后，用一些hook函数重定向panic，这样你的程序panic 后会走到你的自定义逻辑里
runtime.main_inittask保存了程序初始化时，init函数的执行顺序，之前版本没有init过程 debug 功能时，可以用它来打印程序init调用链。最新版本已经有官方的调试方案：GODEBUG=inittracing=1开启init
runtime.asmcgocall是cgo代码的实际调用入口。有时候我们可以直接用它来调用cgo代码，避免goroutine切换,具体会在cgo优化部分展开

2. log-函数名称行号的获取

虽然很多高性能的日志库，默认都不开启记录行号。但实际业务场景中，我们还是觉得能打印最好。

在**runtime**中，函数行号和函数名称的获取分为两步：

runtime回溯goroutine栈，获取上层调用方函数的的程序计数器（pc）。
根据 pc，找到对应的funcInfo,然后返回行号名称

经过 pprof 分析。第二步性能占比最大，约 60%。针对第一步，我们经过多次尝试，并没有找到有效的办法。但是第二步很明显，我们不需要每次都调用runtime函数去查找pc和函数信息的，我们可以把第一次的结果缓存起来，后面直接使用。这样。第二步约 60%的消耗就可以去掉。

var(m sync.Map
)
func Caller(skip int)(pc uintptr, file string, line int, ok bool){rpc := [1]uintptr{}n := runtime.Callers(skip+1, rpc[:])if n < 1 {return}var (frame  runtime.Frame)pc  = rpc[0]if item,ok:=m.Load(pc);ok{frame = item.(runtime.Frame)}else{tmprpc := []uintptr{pc,}frame, _ = runtime.CallersFrames(tmprpc).Next()m.Store(pc,frame)}return frame.PC,frame.File,frame.Line,frame.PC!=0
}

压测数据如下，优化后稍微减轻这部分的负担，同时消除掉不必要的内存分配。

BenchmarkCaller-8       2765967        431.7 ns/op         0 B/op          0 allocs/op
BenchmarkRuntime-8      1000000       1085 ns/op         216 B/op          2 allocs/op

3.cgo

cgo的支持让我们可以在 go 中调用c++和c的代码，但cgo的代码在运行期间不受 go 调度器的管理，为了防止cgo调用引起调度阻塞，cgo调用会切换到g0栈执行，并独占m。由于runtime设计时没有考虑m的回收，所以运行时间久了之后，会发现有cgo代码的程序，线程数都比较多。

用 go 的编译器转换包含cgo的代码：

go tool cgo main.go

转换后看代码，cgo调用实际上是由runtime.cgocall发起，而runtime.cgocall调用过程主要分为以下几步：

entersyscall(): 保存上下文，标记当前 mincgo独占m，跳过垃圾回收，
osPreemptExtEnter：标记异步抢占，使异步抢占逻辑失效
asmcgocall：真正的 cgo call 入口，切换到g0执行c代码
恢复之前的上下文，清理标记

对于一些简单的c函数，我们可以直接用asmcgocall调用，避免来回切换

package main/*
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
struct args{int p1,p2;int r;
};
int add(struct args* arg) {arg->r= arg->p1 + arg->p2;return 100;
}
*/
import "C"
import ("fmt""unsafe"
)
//go:linkname asmcgocall runtime.asmcgocall
func asmcgocall(unsafe.Pointer, uintptr) int32func main() {arg := C.struct_args{}arg.p1 = 100arg.p2 = 200//C.add(&arg)asmcgocall(C.add,uintptr(unsafe.Pointer(&arg)))fmt.Println(arg.r)
}

压测数据如下：

BenchmarkCgo-12             16143393    73.01 ns/op     16 B/op        1 allocs/opBenchmarkAsmCgoCall-12      119081407   9.505 ns/op     0 B/op         0 allocs/op

4.epoll

runtime对网络 io，以及定时器的管理，会放到自己维护的一个 epoll 里，具体可以参考runtime/netpool。在一些高并发的网络 io 中，有以下几个问题：

需要维护大量的协程去处理读写事件
对连接的状态无感知，必须要等待read或者write返回错误才能知道对端状态，其余时间只能等待
原生的netpool只维护一个epoll，没有充分发挥多核优势

基于此，有很多项目用x/unix扩展包实现了自己的基于 epoll 的网络库，比如潘神的**gnet，还有字节跳动的netpoll**。

在我们的项目中，也有尝试过使用。最终我们还是觉得基于标准库的实现已经足够。理由如下：

用户态的goroutine优先级没有 gonetpool的调度优先级高。带来的问题就是毛刺多了。近期字节跳动也开源了自己的netpool，并且通过优化扩展包内epoll的使用方式来优化这个问题，具体效果未知
效果不明显，我们绝大部分业务的 QPS 主要受限于其他的 RPC 调用，或者 CPU 计算。收发包的优化效果很难体现。
增加了系统复杂性，虽然标准库慢一点点，但是足够稳定和简单。

5.包大小优化

我们 CI 是用蓝盾流水线实现的，有一次业务反馈说蓝盾编译的二进制会比自己开发机编译的体积大 50%左右。对比了操作系统和 go 版本都是一样的,tlinux2.2 golang1.15。我们在用 linux 命令size —A对两个文件各个section做对比时，发现了debug相关的section size明显不一致，而且section的名称也不一样:

size -A test-30MB
section                  size       addr
.interp                    28    4194928
.note.ABI-tag              32    4194956
... ... ... ...
.zdebug_aranges          1565          0
.zdebug_pubnames        56185          0
.zdebug_info          2506085          0
.zdebug_abbrev          13448          0
.zdebug_line          1250753          0
.zdebug_frame          298110          0
.zdebug_str             40806          0
.zdebug_loc           1199790          0
.zdebug_pubtypes       151567          0
.zdebug_ranges         371590          0
.debug_gdb_scripts         42          0
Total                93653020size -A test-50MB
section                   size       addr
.interp                     28    4194928
.note.ABI-tag               32    4194956
.note.go.buildid           100    4194988
... ... ...
.debug_aranges            6272          0
.debug_pubnames         289151          0
.debug_info            8527395          0
.debug_abbrev            73457          0
.debug_line            4329334          0
.debug_frame           1235304          0
.debug_str              336499          0
.debug_loc             8018952          0
.debug_pubtypes        1072157          0
.debug_ranges          2256576          0
.debug_gdb_scripts          62          0
Total                113920274

通过查找debug和zdebug的区别了解到，zdebug是对debug段做了zip压缩，所以压缩后包体积会更小。查看**go 的源码**，发现链接器默认已经对debug段做了zip压缩。

看来，未压缩的debug段不是 go 自己干的。我们很容易就猜到，由于代码中引入了cgo，可能是c++的链接器没有压缩导致的。

代码引入cgo后，go 代码由 go 编译器编译，c 代码由g++编译，后续由ld链接成可执行文件。所以包含cgo的代码在跨平台编译时，需要更改对应平台的 c 代码编译器,链接器。具体过程可以翻阅 go 编译过程相关资料，不再赘述。

但是我们再次寻找相关**源码**发现，go 在使用ld链接时，已经指定了参数--compress-debug-sections=zlib-gnu用来压缩debug相关信息。

再次寻找原因，我们猜测可能跟tlinux2.2支持go 1.16有关，之前我们发现升级 go 版本之后，在开发机上无法编译。最后发现是因为go1.16优化了一部分编译指令，导致我们的ld版本太低不支持。所以我们用yum install -y binutils升级了ld的版本。果然，在翻阅了ld的文档之后，我们确认了tlinux2.2自带的ld不支持--compress-debug-sections=zlib-gnu这个指令，升级后ld才支持。

总结：在包含cgo的代码编译时，将ld升级到2.27版本，编译后的体积可以减少约 50%。

6.simd

首先，go 链接器支持 simd 指令，但 go 编译器不支持simd指令的生成。所以在 go 中使用simd一般来说有三种方式：

手写汇编
llvm
cgo（如果用cgo的方式来调用，会受限于cgo的性能，达不到加速的目的）

目前比较流行的做法是llvm：

用c来写simd相关的函数，然后用llvm编译成 c 汇编
用工具把 c 汇编转换成 go 的汇编格式，保存为.s文件
在 go 中调用.s里的方法，最后用 go 编译器编译

以下开源库用到了 simd，可以参考：

simdjson-go
sonic
sha256-simd

合理的使用simd可以充分发挥 cpu 特性，但是存在以下弊端：

难以维护，要么需要懂汇编的大神，要么需要引入第三方语言
跨平台支持不够，需要对不同平台汇编指令做适配
汇编代码很难调试，作为使用方来讲，完全黑盒

7.jit

go 中使用 jit 的方式可以参考**Writing a JIT compiler in Golang**

目前只有在字节跳动刚开源的json解析库中发现了使用场景**sonic**

这种使用方式个人感觉在 go 中意义不大，仅供参考

总结

过早的优化是万恶之源，千万不要为了优化而优化

pprof 分析，竞态分析，逃逸分析，这些基础的手段是必须要学会的
常规的优化技巧是比较实用的，他们往往能解决大部分的性能问题并且足够安全。
在一些着重性能的基础库中，使用一些非常规的优化手段也是可以的，但必须要权衡利弊，不要过早放弃可读性，兼容性和稳定性。

参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/403417640

https://github.com/geektutu/high-performance-go

https://mp.weixin.qq.com/s/i0bMh_gLLrdnhAEWlF-xDw

https://github.com/sxs2473/go-performane-tuning/blob/master/5.%E6%8A%80%E5%B7%A7/%E6%8A%80%E5%B7%A7.md

https://www.jianshu.com/p/662c8f8e5740

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常规手段

1.sync.Pool

2.string2bytes & bytes2string

3.协程池

4.反射

5.减小锁消耗

6.字符串操作规避反射

7.参数逃逸加大GC负担

8.避免使用MapKeys获取map key值

9.复杂迭代 for 循环效率 > range 效率

10.使用 []byte 当做 map 的 key

11.数组复制使用copy取代原数组操作

12.使用流式 IO 接口

13.超时，超时，还是超时

另类手段

1. golink

2. log-函数名称行号的获取

3.cgo

4.epoll

5.包大小优化

6.simd

7.jit

总结

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7.参数逃逸加大GC负担

8.避免使用MapKeys获取map key值

9.复杂迭代 for 循环效率 > range 效率

10.使用 []byte 当做 map 的 key

11.数组复制 使用copy取代原数组操作

12.使用流式 IO 接口

13.超时，超时，还是超时

另类手段

1. golink

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6.simd

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