1 自动内存管理

1.1 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，回收死亡对象的内存空间
• Serial GC：只有一个collector（需要暂停）
• Parallel GC：支持多个collectors同时回收的GC算法（需要暂停）
• Concurrent GC：mutator(s)和collector(s)可以同时执行（不需要暂停）

1.2 追踪垃圾回收

        对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象

        标记可达对象，清理所有不可达对象

1.3 分代GC

        很多对象在分配出来后很快就不再使用了

        对年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销

1.4 引用计数

        存活条件：当且仅当引用数大于0

2 Go内存管理及优化

2.1 Go内存分配

        提前将内存分块。首先向OS申请一大块内存，然后将内存划分为若干个大块，再将大块划分成特定大小的小块用于对象分配，有的大块用来分配不包含指针的对象（GC不需要扫描），有的大块分配包含指针的对象（GC需要扫描）。

        缓存策略。每个P包含一个缓存用于为P上的G分配对象，如果缓存分配完毕，向下一级缓存申请未分配的大块。

2.2 Go内存管理优化

        对象分配中，小对象占比较高

2.3 优化方案：Balanced GC

        每个G都绑定一大块内存，称作GAB，用于无指针小对象分配。使用三个指针维护GAB：base、end、top

        带来的问题：内存被延迟释放

        解决办法：移动GAB中存活的对象到另一个GAB中，然后释放原GAB。

3 编译器和静态分析

3.1 编译器的结构

3.2 静态分析

        不执行程序代码，推导程序的行为，分析程序的性质。

        控制流：程序执行的流程

        数据流：数据在控制流上的传递

3.3 过程内分析和过程间分析

        过程内分析：仅在函数内部进行分析

        过程间分析：考虑过程调用时参数传递和返回值的数据流和控制流

        过程间分析是个难点问题，因为需要同时分析控制流和数据流

4 Go编译器优化

4.1 函数内联

        将被调用函数的函数体的副本替换到调用位置上，同时重写代码以反映参数的绑定

优点：

• 消除函数调用开销
• 将过程间分析转化为过程内分析

缺点：

• 函数体变大，icache不友好
• 编译生成的Go镜像变大

4.2 Beast Mode

        调整函数内联的策略，使更多函数被内联，更多对象不逃逸，可以分配在栈上

4.3 逃逸分析

        分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可以被访问

        若发现指针p在当前作用域s：

• 作为参数传递给其他函数
• 传递给全局变量
• 传递给其他的goroutine
• 传递给已逃逸的指针指向的对象

        则指针p指向的对象逃逸出s，反之则没有逃逸