五种加速 Go 的特性
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_Anthony Starks 使用他出色的 Deck 演示工具重构了我原来的基于 Google Slides 的幻灯片。你可以在他的博客上查看他重构后的幻灯片,
[mindchunk.blogspot.com.au/2014/06/remixing-with-deck][5]。_
我最近被邀请在 Gocon 发表演讲，这是一个每半年在日本东京举行的 Go 的精彩大会。[Gocon 2014][6] 是一个完全由社区驱动的为期一天的活动，由培训和一整个下午的围绕着生产环境中的 Go 这个主题的演讲组成.（LCTT 译注：本文发表于 2014 年）
以下是我的讲义。原文的结构能让我缓慢而清晰的演讲，因此我已经编辑了它使其更可读。
我要感谢 [Bill Kennedy][7] 和 Minux Ma，特别是 [Josh Bleecher Snyder][8]，感谢他们在我准备这次演讲中的帮助。
* * *
大家下午好。
我叫 David.
我很高兴今天能来到 Gocon。我想参加这个会议已经两年了，我很感谢主办方能提供给我向你们演讲的机会。
[][9]
我想以一个问题开始我的演讲。
为什么选择 Go？
当大家讨论学习或在生产环境中使用 Go 的原因时，答案不一而足，但因为以下三个原因的最多。
[][10]
这就是 TOP3 的原因。
第一，并发。
Go 的 并发原语 对于来自 Nodejs，Ruby 或 Python 等单线程脚本语言的程序员，或者来自 C++ 或 Java 等重量级线程模型的语言都很有吸引力。
易于部署。
我们今天从经验丰富的 Gophers 那里听说过，他们非常欣赏部署 Go 应用的简单性。
[][11]
然后是性能。
我相信人们选择 Go 的一个重要原因是它 _快_。
[][12]
在今天的演讲中，我想讨论五个有助于提高 Go 性能的特性。
我还将与大家分享 Go 如何实现这些特性的细节。
[][13]
我要谈的第一个特性是 Go 对于值的高效处理和存储。
[][14]
这是 Go 中一个值的例子。编译时，`gocon` 正好消耗四个字节的内存。
让我们将 Go 与其他一些语言进行比较
[][15]
由于 Python 表示变量的方式的开销，使用 Python 存储相同的值会消耗六倍的内存。
Python 使用额外的内存来跟踪类型信息，进行 引用计数 等。
让我们看另一个例子：
[][16]
与 Go 类似，Java 消耗 4 个字节的内存来存储 `int` 型。
但是，要在像 `List` 或 `Map` 这样的集合中使用此值，编译器必须将其转换为 `Integer` 对象。
[][17]
因此，Java 中的整数通常消耗 16 到 24 个字节的内存。
为什么这很重要？ 内存便宜且充足，为什么这个开销很重要？
[][18]
这是一张显示 CPU 时钟速度与内存总线速度的图表。
请注意 CPU 时钟速度和内存总线速度之间的差距如何继续扩大。
两者之间的差异实际上是 CPU 花费多少时间等待内存。
[][19]
自 1960 年代后期以来，CPU 设计师已经意识到了这个问题。
他们的解决方案是一个缓存，一个更小、更快的内存区域，介入 CPU 和主存之间。
[][20]
这是一个 `Location` 类型，它保存物体在三维空间中的位置。它是用 Go 编写的，因此每个 `Location` 只消耗 24 个字节的存储空间。
我们可以使用这种类型来构造一个容纳 1000 个 `Location` 的数组类型，它只消耗 24000 字节的内存。
在数组内部，`Location` 结构体是顺序存储的，而不是随机存储的 1000 个 `Location` 结构体的指针。
这很重要，因为现在所有 1000 个 `Location` 结构体都按顺序放在缓存中，紧密排列在一起。
[][21]
Go 允许您创建紧凑的数据结构，避免不必要的填充字节。
紧凑的数据结构能更好地利用缓存。
更好的缓存利用率可带来更好的性能。
[][22]
函数调用不是无开销的。
[][23]
调用函数时会发生三件事。
创建一个新的 栈帧，并记录调用者的详细信息。
在函数调用期间可能被覆盖的任何寄存器都将保存到栈中。
处理器计算函数的地址并执行到该新地址的分支。
[][24]
由于函数调用是非常常见的操作，因此 CPU 设计师一直在努力优化此过程，但他们无法消除开销。
函调固有开销，或重于泰山，或轻于鸿毛，这取决于函数做了什么。
减少函数调用开销的解决方案是 内联。
[][25]
Go 编译器通过将函数体视为调用者的一部分来内联函数。
内联也有成本，它增加了二进制文件大小。
只有当调用开销与函数所做工作关联度的很大时内联才有意义，因此只有简单的函数才能用于内联。
复杂的函数通常不受调用它们的开销所支配，因此不会内联。
[][26]
这个例子显示函数 `Double` 调用 `util.Max`。
为了减少调用 `util.Max` 的开销，编译器可以将 `util.Max` 内联到 `Double` 中，就象这样
[][27]
内联后不再调用 `util.Max`，但是 `Double` 的行为没有改变。
内联并不是 Go 独有的。几乎每种编译或及时编译的语言都执行此优化。但是 Go 的内联是如何实现的？
Go 实现非常简单。编译包时，会标记任何适合内联的小函数，然后照常编译。
然后函数的源代码和编译后版本都会被存储。
[][28]
此幻灯片显示了 `util.a` 的内容。源代码已经过一些转换，以便编译器更容易快速处理。
当编译器编译 `Double` 时，它看到 `util.Max` 可内联的，并且 `util.Max` 的源代码是可用的。
就会替换原函数中的代码，而不是插入对 `util.Max` 的编译版本的调用。
拥有该函数的源代码可以实现其他优化。
[][29]
在这个例子中，尽管函数 `Test` 总是返回 `false`，但 `Expensive` 在不执行它的情况下无法知道结果。
当 `Test` 被内联时，我们得到这样的东西。
[][30]
编译器现在知道 `Expensive` 的代码无法访问。
这不仅节省了调用 `Test` 的成本，还节省了编译或运行任何现在无法访问的 `Expensive` 代码。
Go 编译器可以跨文件甚至跨包自动内联函数。还包括从标准库调用的可内联函数的代码。
[][31]
强制垃圾回收 使 Go 成为一种更简单，更安全的语言。
这并不意味着垃圾回收会使 Go 变慢，或者垃圾回收是程序速度的瓶颈。
这意味着在堆上分配的内存是有代价的。每次 GC 运行时都会花费 CPU 时间，直到释放内存为止。
[][32]
然而，有另一个地方分配内存，那就是栈。
与 C 不同，它强制您选择是否将值通过 `malloc` 将其存储在堆上，还是通过在函数范围内声明将其储存在栈上；Go 实现了一个名为 逃逸分析 的优化。
[][33]
逃逸分析决定了对一个值的任何引用是否会从被声明的函数中逃逸。
如果没有引用逃逸，则该值可以安全地存储在栈中。
存储在栈中的值不需要分配或释放。
让我们看一些例子
[][34]
`Sum` 返回 1 到 100 的整数的和。这是一种相当不寻常的做法，但它说明了逃逸分析的工作原理。
因为切片 `numbers` 仅在 `Sum` 内引用，所以编译器将安排到栈上来存储的 100 个整数，而不是安排到堆上。
没有必要回收 `numbers`，它会在 `Sum` 返回时自动释放。
[][35]
第二个例子也有点尬。在 `CenterCursor` 中，我们创建一个新的 `Cursor` 对象并在 `c` 中存储指向它的指针。
然后我们将 `c` 传递给 `Center()` 函数，它将 `Cursor` 移动到屏幕的中心。
最后我们打印出那个 'Cursor` 的 X 和 Y 坐标。
即使 `c` 被 `new` 函数分配了空间，它也不会存储在堆上，因为没有引用 `c` 的变量逃逸 `CenterCursor` 函数。
[][36]
默认情况下，Go 的优化始终处于启用状态。可以使用 `-gcflags = -m` 开关查看编译器的逃逸分析和内联决策。
因为逃逸分析是在编译时执行的，而不是运行时，所以无论垃圾回收的效率如何，栈分配总是比堆分配快。
我将在本演讲的其余部分详细讨论栈。
[][37]
Go 有 goroutine。 这是 Go 并发的基石。
我想退一步，探索 goroutine 的历史。
最初，计算机一次运行一个进程。在 60 年代，多进程或 分时 的想法变得流行起来。
在分时系统中，操作系统必须通过保护当前进程的现场，然后恢复另一个进程的现场，不断地在这些进程之间切换 CPU 的注意力。
这称为 _进程切换_。
[][38]
进程切换有三个主要开销。
首先，内核需要保护该进程的所有 CPU 寄存器的现场，然后恢复另一个进程的现场。
内核还需要将 CPU 的映射从虚拟内存刷新到物理内存，因为这些映射仅对当前进程有效。
最后是操作系统 上下文切换 的成本，以及 调度函数 选择占用 CPU 的下一个进程的开销。
[][39]
现代处理器中有数量惊人的寄存器。我很难在一张幻灯片上排开它们，这可以让你知道保护和恢复它们需要多少时间。
由于进程切换可以在进程执行的任何时刻发生，因此操作系统需要存储所有寄存器的内容，因为它不知道当前正在使用哪些寄存器。
[][40]
这导致了线程的出生，这些线程在概念上与进程相同，但共享相同的内存空间。
由于线程共享地址空间，因此它们比进程更轻，因此创建速度更快，切换速度更快。
[][41]
Goroutine 升华了线程的思想。
Goroutine 是 协作式调度的，而不是依靠内核来调度。
当对 Go 运行时调度器 进行显式调用时，goroutine 之间的切换仅发生在明确定义的点上。
编译器知道正在使用的寄存器并自动保存它们。
[][42]
虽然 goroutine 是协作式调度的，但运行时会为你处理。
Goroutine 可能会给禅让给其他协程时刻是：
* 阻塞式通道发送和接收。
* Go 声明，虽然不能保证会立即调度新的 goroutine。
* 文件和网络操作式的阻塞式系统调用。
* 在被垃圾回收循环停止后。
[][43]
这个例子说明了上一张幻灯片中描述的一些调度点。
箭头所示的线程从左侧的 `ReadFile` 函数开始。遇到 `os.Open`，它在等待文件操作完成时阻塞线程，因此调度器将线程切换到右侧的 goroutine。
继续执行直到从通道 `c` 中读，并且此时 `os.Open` 调用已完成，因此调度器将线程切换回左侧并继续执行 `file.Read` 函数，然后又被文件 IO 阻塞。
调度器将线程切换回右侧以进行另一个通道操作，该操作在左侧运行期间已解锁，但在通道发送时再次阻塞。
最后，当 `Read` 操作完成并且数据可用时，线程切换回左侧。
[][44]
这张幻灯片显示了低级语言描述的 `runtime.Syscall` 函数，它是 `os` 包中所有函数的基础。
只要你的代码调用操作系统，就会通过此函数。
对 `entersyscall` 的调用通知运行时该线程即将阻塞。
这允许运行时启动一个新线程，该线程将在当前线程被阻塞时为其他 goroutine 提供服务。
这导致每 Go 进程的操作系统线程相对较少，Go 运行时负责将可运行的 Goroutine 分配给空闲的操作系统线程。
[][45]
在上一节中，我讨论了 goroutine 如何减少管理许多（有时是数十万个并发执行线程）的开销。
Goroutine故事还有另一面，那就是栈管理，它引导我进入我的最后一个话题。
[][46]
这是一个进程的内存布局图。我们感兴趣的关键是堆和栈的位置。
传统上，在进程的地址空间内，堆位于内存的底部，位于程序（代码）的上方并向上增长。
栈位于虚拟地址空间的顶部，并向下增长。
[][47]
因为堆和栈相互覆盖的结果会是灾难性的，操作系统通常会安排在栈和堆之间放置一个不可写内存区域，以确保如果它们发生碰撞，程序将中止。
这称为保护页，有效地限制了进程的栈大小，通常大约为几兆字节。
[][48]
我们已经讨论过线程共享相同的地址空间，因此对于每个线程，它必须有自己的栈。
由于很难预测特定线程的栈需求，因此为每个线程的栈和保护页面保留了大量内存。
希望是这些区域永远不被使用，而且防护页永远不会被击中。
缺点是随着程序中线程数的增加，可用地址空间的数量会减少。
[][49]
我们已经看到 Go 运行时将大量的 goroutine 调度到少量线程上，但那些 goroutines 的栈需求呢？
Go 编译器不使用保护页，而是在每个函数调用时插入一个检查，以检查是否有足够的栈来运行该函数。如果没有，运行时可以分配更多的栈空间。
由于这种检查，goroutines 初始栈可以做得更小，这反过来允许 Go 程序员将 goroutines 视为廉价资源。
[][50]
这是一张显示了 Go 1.2 如何管理栈的幻灯片。
当 `G` 调用 `H` 时，没有足够的空间让 `H` 运行，所以运行时从堆中分配一个新的栈帧，然后在新的栈段上运行 `H`。当 `H` 返回时，栈区域返回到堆，然后返回到 `G`。
[][51]
这种管理栈的方法通常很好用，但对于某些类型的代码，通常是递归代码，它可能导致程序的内部循环跨越这些栈边界之一。
例如，在程序的内部循环中，函数 `G` 可以在循环中多次调用 `H`，
每次都会导致栈拆分。 这被称为 热分裂 问题。
[][52]
为了解决热分裂问题，Go 1.3 采用了一种新的栈管理方法。
如果 goroutine 的栈太小，则不会添加和删除其他栈段，而是分配新的更大的栈。
旧栈的内容被复制到新栈，然后 goroutine 使用新的更大的栈继续运行。
在第一次调用 `H` 之后，栈将足够大，对可用栈空间的检查将始终成功。
这解决了热分裂问题。
[][53]
值，内联，逃逸分析，Goroutines 和分段/复制栈。
这些是我今天选择谈论的五个特性，但它们绝不是使 Go 成为快速的语言的唯一因素，就像人们引用他们学习 Go 的理由的三个原因一样。
这五个特性一样强大，它们不是孤立存在的。
例如，运行时将 goroutine 复用到线程上的方式在没有可扩展栈的情况下几乎没有效率。
内联通过将较小的函数组合成较大的函数来降低栈大小检查的成本。
逃逸分析通过自动将从实例从堆移动到栈来减少垃圾回收器的压力。
逃逸分析还提供了更好的 缓存局部性。
如果没有可增长的栈，逃逸分析可能会对栈施加太大的压力。
[][54]
* 感谢 Gocon 主办方允许我今天发言
* twitter / web / email details
* 感谢 @offbymany，@billkennedy_go 和 Minux 在准备这个演讲的过程中所提供的帮助。
### 相关文章：
1. [听我在 OSCON 上关于 Go 性能的演讲][1]
2. [为什么 Goroutine 的栈是无限大的？][2]
3. [Go 的运行时环境变量的旋风之旅][3]
4. [没有事件循环的性能][4]
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作者简介：
David 是来自澳大利亚悉尼的程序员和作者。
自 2011 年 2 月起成为 Go 的 contributor，自 2012 年 4 月起成为 committer。
联系信息
* dave@cheney.net
* twitter: @davecheney
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via: https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast
作者：[Dave Cheney][a]
译者：[houbaron](https://github.com/houbaron)
校对：[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]:https://dave.cheney.net/
[1]:https://dave.cheney.net/2015/05/31/hear-me-speak-about-go-performance-at-oscon
[2]:https://dave.cheney.net/2013/06/02/why-is-a-goroutines-stack-infinite
[3]:https://dave.cheney.net/2015/11/29/a-whirlwind-tour-of-gos-runtime-environment-variables
[4]:https://dave.cheney.net/2015/08/08/performance-without-the-event-loop
[5]:http://mindchunk.blogspot.com.au/2014/06/remixing-with-deck.html
[6]:http://ymotongpoo.hatenablog.com/entry/2014/06/01/124350
[7]:http://www.goinggo.net/
[8]:https://twitter.com/offbymany
[9]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-1.jpg
[10]:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast/gocon-2014-2
[11]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-3.jpg
[12]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-4.jpg
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