一、自动内存管理：
概念
自动内存管理（垃圾回收Garbage Collector）：由程序语言的运行时系统管理动态内存
避免手动，专注于业务逻辑
保证内存使用的正确性和安全性
三个任务
- 为新对象分配空间
- 找到存活对象
- 回收死亡对象的内存空间
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
- Parallel GC: 支持多个collectors同时回收的GC算法
- Concurrent GC: mutator(s)和collector(s)可以同时执行
- Collectors 必须感知对象指向关系的改变
- Tracing garbage collection: 追踪垃圾回收
- Reference counting: 引用计数
- 评价指标：安全、吞吐率、暂停时间、内存开销
追踪垃圾回收
回收条件
指针指向关系不可达的对象
回收过程
标记根对象-标记找到可达对象-清理所有不可达对象
根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略
分代GC(Generational GC)
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
不同年龄的对象处于heap的不同区域
年轻代
由于存活对象很少，可以采用copying collection
老年代
对象趋向于一直活着，反复复制开销较大，可以采用mark-sweep-collection
引用计数
对象存活条件：当且仅当引用数大于0
优点
内存管理操作被平摊到程序执行过程中
不需要了解runtime的实现细节
缺点
开销大，通过原子操作保证原子性和可见性
无法回收环形数据结构
回收内存时依然可能引发暂停
二、Go 内存管理及优化
Go 内存分配
缓存
TCMalloc:thread caching
- 每个p包含一个mcache用于快速分配，用于为绑定于p上的g分配对象
- mcache管理一组mspan
- 当mcache中的mspan分配完毕，向mcentral申请带有未分配块的mspan
- 当mspan中没有分配的对象，mspan会被缓存在mcentral中，而不是立刻释放并归还给OS
Go 内存管理优化
对象分配是非常高频的操作：每秒分配GB级别的内存
优化方案
Balanced GC
Goroutine allocation buffer(GAB)对于Go内存管理来说是一个大对象
将多个小对象的分配合并成一次大对象的分配
实现了copying GC
三、编译器和静态分析
编译器的结构
静态分析
不执行程序的代码，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
过程内和过程间分析
过程内分析(Intra-procedural analysis) 仅在函数内部进行分析 过程间分析(Inter-procedural analysis)
考虑函数调用时参数传递和返回值的数据流和控制流
- 需要通过数据流分析得知1的具体类型，才能知道1.foo()调用的 是哪个foo()
- 根据1的具体类型，产生了新的控制流，1.foo(),分析继续
- 过程间分析需要同时分析控制流和数据流一一联合求解，比较复杂
四、Go 编译器优化
函数内联
消除函数调用开销
将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化，例如逃逸分析
micro-benchmark验证可得性能提升明显
Beast Mode
调整函数内联的策略，使更多的函数被内联
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
五、课后个人总结：
本次课程内容非常的偏向语言底层，需要一定编译原理的基础，有利于更好地理解。如今编译器优化还有很大的发展空间，课后有空多多阅读相关知识点