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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,
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[mindchunk.blogspot.com.au/2014/06/remixing-with-deck][5]。_
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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</q> 这个主题的演讲组成.(LCTT 译注:本文发表于 2014 年)
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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。
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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。
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* * *
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大家下午好。
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我叫 David.
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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。
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[![Gocon 2014](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-1.jpg)][9]
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我想以一个问题开始我的演讲。
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为什么选择 Go?
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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。
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[![Gocon 2014 ](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-2.jpg)][10]
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这就是 TOP3 的原因。
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第一,并发。
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Go 的 <ruby>并发原语<rt>Concurrency Primitives</rt></ruby> 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。
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易于部署。
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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。
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[![Gocon 2014](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-3.jpg)][11]
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然后是性能。
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我相信人们选择 Go 的一个重要原因是它 _快_。
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[![Gocon 2014 (4)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-4.jpg)][12]
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在今天的演讲中,我想讨论五个有助于提高 Go 性能的特性。
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我还将与大家分享 Go 如何实现这些特性的细节。
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[![Gocon 2014 (5)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-5.jpg)][13]
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我要谈的第一个特性是 Go 对于值的高效处理和存储。
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[![Gocon 2014 (6)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-6.jpg)][14]
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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。
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让我们将 Go 与其他一些语言进行比较
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[![Gocon 2014 (7)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-7.jpg)][15]
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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。
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Python 使用额外的内存来跟踪类型信息,进行 <ruby>引用计数<rt>Reference Counting</rt></ruby> 等。
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让我们看另一个例子:
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[![Gocon 2014 (8)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-8.jpg)][16]
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与 Go 类似,Java 消耗 4 个字节的内存来存储 `int` 型。
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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。
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[![Gocon 2014 (9)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-9.jpg)][17]
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因此,Java 中的整数通常消耗 16 到 24 个字节的内存。
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为什么这很重要? 内存便宜且充足,为什么这个开销很重要?
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[![Gocon 2014 (10)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-10.jpg)][18]
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这是一张显示 CPU 时钟速度与内存总线速度的图表。
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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。
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两者之间的差异实际上是 CPU 花费多少时间等待内存。
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[![Gocon 2014 (11)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-11.jpg)][19]
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自 1960 年代后期以来,CPU 设计师已经意识到了这个问题。
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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。
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[![Gocon 2014 (12)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-12.jpg)][20]
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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。
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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。
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (13)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-13.jpg)][21]
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Go 允许您创建紧凑的数据结构,避免不必要的填充字节。
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紧凑的数据结构能更好地利用缓存。
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更好的缓存利用率可带来更好的性能。
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[![Gocon 2014 (14)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-14.jpg)][22]
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函数调用不是无开销的。
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[![Gocon 2014 (15)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-15.jpg)][23]
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调用函数时会发生三件事。
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创建一个新的 <ruby>栈帧<rt>Stack Frame</rt></ruby>,并记录调用者的详细信息。
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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。
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处理器计算函数的地址并执行到该新地址的分支。
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[![Gocon 2014 (16)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-16.jpg)][24]
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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。
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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。
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减少函数调用开销的解决方案是 <ruby>内联<rt>Inlining</rt></ruby>。
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[![Gocon 2014 (17)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-17.jpg)][25]
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Go 编译器通过将函数体视为调用者的一部分来内联函数。
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内联也有成本,它增加了二进制文件大小。
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (18)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-18.jpg)][26]
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这个例子显示函数 `Double` 调用 `util.Max`。
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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
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[![Gocon 2014 (19)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-19.jpg)][27]
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内联后不再调用 `util.Max`,但是 `Double` 的行为没有改变。
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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?
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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。
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然后函数的源代码和编译后版本都会被存储。
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[![Gocon 2014 (20)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-20.jpg)][28]
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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。
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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。
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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。
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拥有该函数的源代码可以实现其他优化。
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[![Gocon 2014 (21)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-21.jpg)][29]
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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。
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当 `Test` 被内联时,我们得到这样的东西。
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[![Gocon 2014 (22)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-22.jpg)][30]
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编译器现在知道 `Expensive` 的代码无法访问。
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (23)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-23.jpg)][31]
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<ruby>强制垃圾回收<rt>Mandatory Garbage Collection</rt></ruby> 使 Go 成为一种更简单,更安全的语言。
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (24)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-24.jpg)][32]
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然而,有另一个地方分配内存,那就是栈。
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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 <ruby>逃逸分析<rt>Escape Analysis</rt></ruby> 的优化。
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[![Gocon 2014 (25)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-25.jpg)][33]
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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。
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如果没有引用逃逸,则该值可以安全地存储在栈中。
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存储在栈中的值不需要分配或释放。
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让我们看一些例子
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[![Gocon 2014 (26)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-26.jpg)][34]
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`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。
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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。
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没有必要回收 `numbers`,它会在 `Sum` 返回时自动释放。
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[![Gocon 2014 (27)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-27.jpg)][35]
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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。
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然后我们将 `c` 传递给 `Center()` 函数,它将 `Cursor` 移动到屏幕的中心。
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最后我们打印出那个 'Cursor` 的 X 和 Y 坐标。
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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。
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[![Gocon 2014 (28)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-28.jpg)][36]
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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。
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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。
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我将在本演讲的其余部分详细讨论栈。
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[![Gocon 2014 (30)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-30.jpg)][37]
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Go 有 goroutine。 这是 Go 并发的基石。
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我想退一步,探索 goroutine 的历史。
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最初,计算机一次运行一个进程。在 60 年代,多进程或 <ruby>分时<rt>Time Sharing</rt></ruby> 的想法变得流行起来。
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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。
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这称为 _进程切换_。
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[![Gocon 2014 (29)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-29.jpg)][38]
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进程切换有三个主要开销。
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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。
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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。
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最后是操作系统 <ruby>上下文切换<rt>Context Switch</rt></ruby> 的成本,以及 <ruby>调度函数<rt>Scheduler Function</rt></ruby> 选择占用 CPU 的下一个进程的开销。
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[![Gocon 2014 (31)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-31.jpg)][39]
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (32)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-32.jpg)][40]
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (33)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-33.jpg)][41]
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Goroutine 升华了线程的思想。
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Goroutine 是 <ruby>协作式调度<rt>Cooperative Scheduled
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</rt></ruby>的,而不是依靠内核来调度。
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当对 Go <ruby>运行时调度器<rt>Runtime Scheduler</rt></ruby> 进行显式调用时,goroutine 之间的切换仅发生在明确定义的点上。
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编译器知道正在使用的寄存器并自动保存它们。
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[![Gocon 2014 (34)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-34.jpg)][42]
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虽然 goroutine 是协作式调度的,但运行时会为你处理。
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Goroutine 可能会给禅让给其他协程时刻是:
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* 阻塞式通道发送和接收。
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* Go 声明,虽然不能保证会立即调度新的 goroutine。
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* 文件和网络操作式的阻塞式系统调用。
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* 在被垃圾回收循环停止后。
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[![Gocon 2014 (35)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-35.jpg)][43]
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这个例子说明了上一张幻灯片中描述的一些调度点。
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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。
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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。
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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。
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最后,当 `Read` 操作完成并且数据可用时,线程切换回左侧。
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[![Gocon 2014 (36)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-36.jpg)][44]
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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。
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只要你的代码调用操作系统,就会通过此函数。
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对 `entersyscall` 的调用通知运行时该线程即将阻塞。
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (37)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-37.jpg)][45]
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (39)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-39.jpg)][46]
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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。
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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。
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栈位于虚拟地址空间的顶部,并向下增长。
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[![Gocon 2014 (40)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-40.jpg)][47]
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (41)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-41.jpg)][48]
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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。
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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。
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (42)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-42.jpg)][49]
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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?
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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。
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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。
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[![Gocon 2014 (43)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-43.jpg)][50]
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这是一张显示了 Go 1.2 如何管理栈的幻灯片。
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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`。
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[![Gocon 2014 (44)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-44.jpg)][51]
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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。
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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`,
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每次都会导致栈拆分。 这被称为 <ruby>热分裂<rt>Hot Split</rt></ruby> 问题。
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[![Gocon 2014 (45)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-45.jpg)][52]
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为了解决热分裂问题,Go 1.3 采用了一种新的栈管理方法。
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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。
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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。
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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。
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这解决了热分裂问题。
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[![Gocon 2014 (46)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-46.jpg)][53]
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值,内联,逃逸分析,Goroutines 和分段/复制栈。
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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。
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这五个特性一样强大,它们不是孤立存在的。
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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。
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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。
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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。
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逃逸分析还提供了更好的 <ruby>缓存局部性<rt>Cache Locality</rt></ruby>。
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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。
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[![Gocon 2014 (47)](https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-47.jpg)][54]
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* 感谢 Gocon 主办方允许我今天发言
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* twitter / web / email details
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* 感谢 @offbymany,@billkennedy_go 和 Minux 在准备这个演讲的过程中所提供的帮助。
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### 相关文章:
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1. [听我在 OSCON 上关于 Go 性能的演讲][1]
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2. [为什么 Goroutine 的栈是无限大的?][2]
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3. [Go 的运行时环境变量的旋风之旅][3]
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4. [没有事件循环的性能][4]
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作者简介:
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David 是来自澳大利亚悉尼的程序员和作者。
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自 2011 年 2 月起成为 Go 的 contributor,自 2012 年 4 月起成为 committer。
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联系信息
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* dave@cheney.net
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* twitter: @davecheney
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via: https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast
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作者:[Dave Cheney][a]
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译者:[houbaron](https://github.com/houbaron)
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校对:[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:https://dave.cheney.net/
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[1]:https://dave.cheney.net/2015/05/31/hear-me-speak-about-go-performance-at-oscon
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[2]:https://dave.cheney.net/2013/06/02/why-is-a-goroutines-stack-infinite
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[3]:https://dave.cheney.net/2015/11/29/a-whirlwind-tour-of-gos-runtime-environment-variables
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[4]:https://dave.cheney.net/2015/08/08/performance-without-the-event-loop
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[5]:http://mindchunk.blogspot.com.au/2014/06/remixing-with-deck.html
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[6]:http://ymotongpoo.hatenablog.com/entry/2014/06/01/124350
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[7]:http://www.goinggo.net/
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[8]:https://twitter.com/offbymany
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[9]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-1.jpg
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[10]:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast/gocon-2014-2
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[11]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-3.jpg
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[12]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-4.jpg
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[13]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-5.jpg
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[15]:https://dave.cheney.net/wp-content/uploads/2014/06/Gocon-2014-7.jpg
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