編譯自： https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast

Anthony Starks 使用他出色的 Deck 演示工具重構了我原來的基於 Google Slides 的幻燈片。你可以在他的博客上查看他重構後的幻燈片,

mindchunk.blogspot.com.au/2014/06/remixing-with-deck 。

我最近被邀請在 Gocon 發表演講，這是一個每半年在日本東京舉行的 Go 的精彩大會。 Gocon 2014 是一個完全由社區驅動的為期一天的活動，由培訓和一整個下午的圍繞著生產環境中的 Go 這個主題的演講組成.（LCTT 譯註：本文發表於 2014 年）

以下是我的講義。原文的結構能讓我緩慢而清晰的演講，因此我已經編輯了它使其更可讀。

我要感謝 Bill Kennedy 和 Minux Ma，特別是 Josh Bleecher Snyder ，感謝他們在我準備這次演講中的幫助。

大家下午好。

我叫 David.

我很高興今天能來到 Gocon。我想參加這個會議已經兩年了，我很感謝主辦方能提供給我向你們演講的機會。

Gocon 2014

我想以一個問題開始我的演講。

為什麼選擇 Go？

當大家討論學習或在生產環境中使用 Go 的原因時，答案不一而足，但因為以下三個原因的最多。

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這就是 TOP3 的原因。

第一，併發。

Go 的 併發原語(Concurrency Primitives) 對於來自 Nodejs，Ruby 或 Python 等單線程腳本語言的程序員，或者來自 C++ 或 Java 等重量級線程模型的語言都很有吸引力。

易於部署。

我們今天從經驗豐富的 Gophers 那裡聽說過，他們非常欣賞部署 Go 應用的簡單性。

Gocon 2014

然後是性能。

我相信人們選擇 Go 的一個重要原因是它 快。

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在今天的演講中，我想討論五個有助於提高 Go 性能的特性。

我還將與大家分享 Go 如何實現這些特性的細節。

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我要談的第一個特性是 Go 對於值的高效處理和存儲。

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這是 Go 中一個值的例子。編譯時，gocon 正好消耗四個字節的內存。

讓我們將 Go 與其他一些語言進行比較

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由於 Python 表示變量的方式的開銷，使用 Python 存儲相同的值會消耗六倍的內存。

Python 使用額外的內存來跟蹤類型信息，進行 引用計數(Reference Counting) 等。

讓我們看另一個例子：

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與 Go 類似，Java 消耗 4 個字節的內存來存儲 int 型。

但是，要在像 List 或 Map 這樣的集合中使用此值，編譯器必須將其轉換為 Integer 對象。

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因此，Java 中的整數通常消耗 16 到 24 個字節的內存。

為什麼這很重要？ 內存便宜且充足，為什麼這個開銷很重要？

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這是一張顯示 CPU 時鐘速度與內存總線速度的圖表。

請注意 CPU 時鐘速度和內存總線速度之間的差距如何繼續擴大。

兩者之間的差異實際上是 CPU 花費多少時間等待內存。

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自 1960 年代後期以來，CPU 設計師已經意識到了這個問題。

他們的解決方案是一個緩存，一個更小、更快的內存區域，介入 CPU 和主存之間。

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這是一個 Location 類型，它保存物體在三維空間中的位置。它是用 Go 編寫的，因此每個 Location 只消耗 24 個字節的存儲空間。

我們可以使用這種類型來構造一個容納 1000 個 Location 的數組類型，它只消耗 24000 字節的內存。

在數組內部，Location 結構體是順序存儲的，而不是隨機存儲的 1000 個 Location 結構體的指針。

這很重要，因為現在所有 1000 個 Location 結構體都按順序放在緩存中，緊密排列在一起。

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Go 允許您創建緊湊的數據結構，避免不必要的填充字節。

緊湊的數據結構能更好地利用緩存。

更好的緩存利用率可帶來更好的性能。

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函數調用不是無開銷的。

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調用函數時會發生三件事。

創建一個新的 棧幀(Stack Frame)，並記錄調用者的詳細信息。

在函數調用期間可能被覆蓋的任何寄存器都將保存到棧中。

處理器計算函數的地址並執行到該新地址的分支。

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由於函數調用是非常常見的操作，因此 CPU 設計師一直在努力優化此過程，但他們無法消除開銷。

函調固有開銷，或重於泰山，或輕於鴻毛，這取決於函數做了什麼。

減少函數調用開銷的解決方案是 內聯(Inlining)。

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Go 編譯器通過將函數體視為調用者的一部分來內聯函數。

內聯也有成本，它增加了二進制文件大小。

只有當調用開銷與函數所做工作關聯度的很大時內聯才有意義，因此只有簡單的函數才能用於內聯。

複雜的函數通常不受調用它們的開銷所支配，因此不會內聯。

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這個例子顯示函數 Double 調用 util.Max。

為了減少調用 util.Max 的開銷，編譯器可以將 util.Max 內聯到 Double 中，就象這樣

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內聯後不再調用 util.Max，但是 Double 的行為沒有改變。

內聯並不是 Go 獨有的。幾乎每種編譯或及時編譯的語言都執行此優化。但是 Go 的內聯是如何實現的？

Go 實現非常簡單。編譯包時，會標記任何適合內聯的小函數，然後照常編譯。

然後函數的源代碼和編譯後版本都會被存儲。

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此幻燈片顯示了 util.a 的內容。源代碼已經過一些轉換，以便編譯器更容易快速處理。

當編譯器編譯 Double 時，它看到 util.Max 可內聯的，並且 util.Max 的源代碼是可用的。

就會替換原函數中的代碼，而不是插入對 util.Max 的編譯版本的調用。

擁有該函數的源代碼可以實現其他優化。

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在這個例子中，儘管函數 Test 總是返回 false，但 Expensive 在不執行它的情況下無法知道結果。

當 Test 被內聯時，我們得到這樣的東西。

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編譯器現在知道 Expensive 的代碼無法訪問。

這不僅節省了調用 Test 的成本，還節省了編譯或運行任何現在無法訪問的 Expensive 代碼。

Go 編譯器可以跨文件甚至跨包自動內聯函數。還包括從標準庫調用的可內聯函數的代碼。

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強制垃圾回收(Mandatory Garbage Collection) 使 Go 成為一種更簡單，更安全的語言。

這並不意味著垃圾回收會使 Go 變慢，或者垃圾回收是程序速度的瓶頸。

這意味著在堆上分配的內存是有代價的。每次 GC 運行時都會花費 CPU 時間，直到釋放內存為止。

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然而，有另一個地方分配內存，那就是棧。

與 C 不同，它強制您選擇是否將值通過 malloc 將其存儲在堆上，還是通過在函數範圍內聲明將其儲存在棧上；Go 實現了一個名為 逃逸分析(Escape Analysis) 的優化。

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逃逸分析決定了對一個值的任何引用是否會從被聲明的函數中逃逸。

如果沒有引用逃逸，則該值可以安全地存儲在棧中。

存儲在棧中的值不需要分配或釋放。

讓我們看一些例子

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Sum 返回 1 到 100 的整數的和。這是一種相當不尋常的做法，但它說明了逃逸分析的工作原理。

因為切片 numbers 僅在 Sum 內引用，所以編譯器將安排到棧上來存儲的 100 個整數，而不是安排到堆上。

沒有必要回收 numbers，它會在 Sum 返回時自動釋放。

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第二個例子也有點尬。在 CenterCursor 中，我們創建一個新的 Cursor 對象並在 c 中存儲指向它的指針。

然後我們將 c 傳遞給 Center() 函數，它將 Cursor 移動到屏幕的中心。

最後我們打印出那個 ‘Cursor` 的 X 和 Y 座標。

即使 c 被 new 函數分配了空間，它也不會存儲在堆上，因為沒有引用 c 的變量逃逸 CenterCursor 函數。

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默認情況下，Go 的優化始終處於啟用狀態。可以使用 -gcflags = -m 開關查看編譯器的逃逸分析和內聯決策。

因為逃逸分析是在編譯時執行的，而不是運行時，所以無論垃圾回收的效率如何，棧分配總是比堆分配快。

我將在本演講的其餘部分詳細討論棧。

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Go 有 goroutine。 這是 Go 併發的基石。

我想退一步，探索 goroutine 的歷史。

最初，計算機一次運行一個進程。在 60 年代，多進程或 分時(Time Sharing) 的想法變得流行起來。

在分時系統中，操作系統必須通過保護當前進程的現場，然後恢復另一個進程的現場，不斷地在這些進程之間切換 CPU 的注意力。

這稱為 進程切換。

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進程切換有三個主要開銷。

首先，內核需要保護該進程的所有 CPU 寄存器的現場，然後恢復另一個進程的現場。

內核還需要將 CPU 的映射從虛擬內存刷新到物理內存，因為這些映射僅對當前進程有效。

最後是操作系統 上下文切換(Context Switch) 的成本，以及 調度函數(Scheduler Function) 選擇佔用 CPU 的下一個進程的開銷。

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現代處理器中有數量驚人的寄存器。我很難在一張幻燈片上排開它們，這可以讓你知道保護和恢復它們需要多少時間。

由於進程切換可以在進程執行的任何時刻發生，因此操作系統需要存儲所有寄存器的內容，因為它不知道當前正在使用哪些寄存器。

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這導致了線程的出生，這些線程在概念上與進程相同，但共享相同的內存空間。

由於線程共享地址空間，因此它們比進程更輕，因此創建速度更快，切換速度更快。

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Goroutine 昇華了線程的思想。

Goroutine 是 協作式調度(Cooperative Scheduled

)的，而不是依靠內核來調度。

當對 Go 運行時調度器(Runtime Scheduler) 進行顯式調用時，goroutine 之間的切換僅發生在明確定義的點上。

編譯器知道正在使用的寄存器並自動保存它們。

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雖然 goroutine 是協作式調度的，但運行時會為你處理。

Goroutine 可能會給禪讓給其他協程時刻是：

• 阻塞式通道發送和接收。
• Go 聲明，雖然不能保證會立即調度新的 goroutine。
• 文件和網絡操作式的阻塞式系統調用。
• 在被垃圾回收循環停止後。

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這個例子說明了上一張幻燈片中描述的一些調度點。

箭頭所示的線程從左側的 ReadFile 函數開始。遇到 os.Open，它在等待文件操作完成時阻塞線程，因此調度器將線程切換到右側的 goroutine。

繼續執行直到從通道 c 中讀，並且此時 os.Open 調用已完成，因此調度器將線程切換回左側並繼續執行 file.Read 函數，然後又被文件 IO 阻塞。

調度器將線程切換回右側以進行另一個通道操作，該操作在左側運行期間已解鎖，但在通道發送時再次阻塞。

最後，當 Read 操作完成並且數據可用時，線程切換回左側。

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這張幻燈片顯示了低級語言描述的 runtime.Syscall 函數，它是 os 包中所有函數的基礎。

只要你的代碼調用操作系統，就會通過此函數。

對 entersyscall 的調用通知運行時該線程即將阻塞。

這允許運行時啟動一個新線程，該線程將在當前線程被阻塞時為其他 goroutine 提供服務。

這導致每 Go 進程的操作系統線程相對較少，Go 運行時負責將可運行的 Goroutine 分配給空閒的操作系統線程。

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在上一節中，我討論了 goroutine 如何減少管理許多（有時是數十萬個併發執行線程）的開銷。

Goroutine故事還有另一面，那就是棧管理，它引導我進入我的最後一個話題。

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這是一個進程的內存佈局圖。我們感興趣的關鍵是堆和棧的位置。

傳統上，在進程的地址空間內，堆位於內存的底部，位於程序（代碼）的上方並向上增長。

棧位於虛擬地址空間的頂部，並向下增長。

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因為堆和棧相互覆蓋的結果會是災難性的，操作系統通常會安排在棧和堆之間放置一個不可寫內存區域，以確保如果它們發生碰撞，程序將中止。

這稱為保護頁，有效地限制了進程的棧大小，通常大約為幾兆字節。

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我們已經討論過線程共享相同的地址空間，因此對於每個線程，它必須有自己的棧。

由於很難預測特定線程的棧需求，因此為每個線程的棧和保護頁面保留了大量內存。

希望是這些區域永遠不被使用，而且防護頁永遠不會被擊中。

缺點是隨著程序中線程數的增加，可用地址空間的數量會減少。

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我們已經看到 Go 運行時將大量的 goroutine 調度到少量線程上，但那些 goroutines 的棧需求呢？

Go 編譯器不使用保護頁，而是在每個函數調用時插入一個檢查，以檢查是否有足夠的棧來運行該函數。如果沒有，運行時可以分配更多的棧空間。

由於這種檢查，goroutines 初始棧可以做得更小，這反過來允許 Go 程序員將 goroutines 視為廉價資源。

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這是一張顯示了 Go 1.2 如何管理棧的幻燈片。

當 G 調用 H 時，沒有足夠的空間讓 H 運行，所以運行時從堆中分配一個新的棧幀，然後在新的棧段上運行 H。當 H 返回時，棧區域返回到堆，然後返回到 G。

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這種管理棧的方法通常很好用，但對於某些類型的代碼，通常是遞歸代碼，它可能導致程序的內部循環跨越這些棧邊界之一。

例如，在程序的內部循環中，函數 G 可以在循環中多次調用 H，

每次都會導致棧拆分。 這被稱為 熱分裂(Hot Split) 問題。

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為了解決熱分裂問題，Go 1.3 採用了一種新的棧管理方法。

如果 goroutine 的棧太小，則不會添加和刪除其他棧段，而是分配新的更大的棧。

舊棧的內容被複制到新棧，然後 goroutine 使用新的更大的棧繼續運行。

在第一次調用 H 之後，棧將足夠大，對可用棧空間的檢查將始終成功。

這解決了熱分裂問題。

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值，內聯，逃逸分析，Goroutines 和分段/複製棧。

這些是我今天選擇談論的五個特性，但它們絕不是使 Go 成為快速的語言的唯一因素，就像人們引用他們學習 Go 的理由的三個原因一樣。

這五個特性一樣強大，它們不是孤立存在的。

例如，運行時將 goroutine 複用到線程上的方式在沒有可擴展棧的情況下幾乎沒有效率。

內聯通過將較小的函數組合成較大的函數來降低棧大小檢查的成本。

逃逸分析通過自動將從實例從堆移動到棧來減少垃圾回收器的壓力。

逃逸分析還提供了更好的 緩存局部性(Cache Locality)。

如果沒有可增長的棧，逃逸分析可能會對棧施加太大的壓力。

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• 感謝 Gocon 主辦方允許我今天發言
• twitter / web / email details
• 感謝 @offbymany，@billkennedy_go 和 Minux 在準備這個演講的過程中所提供的幫助。

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David 是來自澳大利亞悉尼的程序員和作者。

自 2011 年 2 月起成為 Go 的 contributor，自 2012 年 4 月起成為 committer。

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• twitter: @davecheney

via: https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast

作者： Dave Cheney 譯者： houbaron 校對： wxy

本文由 LCTT 原創編譯， Linux中國 榮譽推出

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關鍵字: CPU 程序員 編程語言