众所周知，golang非常适合用于开发后台应用，但也通常是各种各样的应用层软件。

开发系统软件， 目前的首选还是C++, C, rust等语言。相比应用软件，系统软件需要更加稳定，更加高效。其维持自身运行的资源消耗要尽可能小，然后才可以把更多CPU、内存等资源用于业务处理上。简单来说，系统软件在CPU、内存、磁盘、带宽等计算机资源的使用上要做到平衡且极致。

golang代码经过写法上的优化，是可以达到接近C的性能的。现在早已出现了很多用golang完成的系统软件，例如很优秀的etcd, VictoriaMetrics等。VictoriaMetrics是Metric处理领域优秀的TSDB存储系统， 在阅读其源码后，结合其他一些golang代码优化的知识，我将golang开发系统软件的知识总结如下：

golang的第一性能杀手：GC

个人认为GC扫描对象、及其GC引起的STW，是golang最大的性能杀手。本小节讨论优化golang GC的各种技巧。

压舱物ballast

下面一段神奇的代码，能够减少GC的频率，从而提升程序性能：

func main(){
    ballast := make([]byte, 10*1024*1024*1024)
    runtime.KeepAlive(ballast)
    // do other things
}

其原理是扩大golang runtime的堆内存，使得实际分配的内存不容易超过堆内存的一定比例，进而减少GC的频率。GC的频率低了，STW的次数和时间也就更少，从而程序的性能也提升了。

具体的细节请参考文章：

• 一个神奇的golang技巧：扩大heap内存来降低gc频率 (本人)
• Go Ballast 让内存控制更加丝滑

堆外内存

众所周知，golang中分配太多对象，会给GC造成很大压力，从而影响程序性能。
那么，我在golang runtime的堆以外分配内存，就可以绕过GC了。
可以通过mmap系统调用来使用堆外内存，具体请见：《Go Mmap 文件内存映射简明教程》
对于堆外内存的应用，在此推荐一个非常经典的golang组件：fastcache。具体请看这篇我对fastcache的分析文章：《介绍一个golang库：fastcache 》。

也需要注意，这里有个坑：
如果使用mmap去映射一个文件，则某个虚拟地址没有对应的物理地址时，操作系统会产生缺页终端，并转到内核态执行，把磁盘的内容load到page cache。如果此时磁盘IO高，可能会长时间的阻塞……进一步地，导致了golang调度器的阻塞。

对象复用

对象太多会导致GC压力，但又不可能不分配对象。因此对象复用就是减少分配消耗和减少GC的释放消耗的好办法。

下面分别通过不同的场景来讨论如何复用对象。

海量微型对象的情况

假设有很多几个字节或者几十个字节的，数以万计的对象。那么最好不要一个个的new出来，会有两个坏处：

• 对象的管理会需要额外的内存，考虑内存对齐等因素又会造成额外的内存浪费。因此海量微型对象需要的总内存远远大于其自身真实使用的字节数；
• GC的压力源于对象的个数，而不是总字节数。海量微型对象必然增大GC压力。

海量微型对象的影响，请看我曾经遇到过的这个问题：《【笔记】对golang的大量小对象的管理真的是无语了……》

因此，海量微型对象的场景，这样解决：

• 分配一大块数组，在数组中索引微型对象
• 考虑fastcache这样的组件，通过堆外内存绕过GC

当然，也有缺点：不好缩容。

大量小型对象的情况

对于大量的小型对象，sync.Pool是个好选择。

推荐阅读这篇文章：《Go sync.Pool 保姆级教程》

sync.Pool不如上面的方法节省内存，但好处是可以缩容。

数量可控的中型对象

有的时候，我们可能需要一些定额数量的对象，并且对这些对象复用。

这时可以使用channel来做内存池。需要时从channel取出，用完放回channel。

slice的复用

fasthttp, VictoriaMetrics等组件的作者 valyala可谓是把slice复用这个技巧玩上了天，具体可以看fasthttp主页上的Tricks with []byte buffers这部分介绍。

概要的总结起来就是：[]byte这样的数组分配后，不要释放，然后下次使用前，用slice=slice[:0]来清空，继续使用其上次分配好的cap指向的空间。

这篇中文的总结也非常不错：《fasthttp对性能的优化压榨》

valyala大神还写了个 bytebufferpool，对[]byte重用的场景进行了封装。

避免容器空间动态增长

对于slice和map而言，在预先可以预估其空间占用的情况下，通过指定大小来减少容器操作期间引起的空间动态增长。特别是map，不但要拷贝数据，还要做rehash操作。

func xxx(){
  slice := make([]byte, 0, 1024)  // 有的时候，golangci-lint会提示未指定空间的情况
  m := make(map[int64]struct{}, 1000)
}

大神技巧：用slice代替map

此技巧源于valyala大神。

假设有一个很小的map需要插入和查询，那么把所有key-value顺序追加到一个slice中，然后遍历查找——其性能损耗可能比分配map带来的GC消耗还要小。

1. map变成slice，少了很多动态调整的空间
2. 如果整个slice能够塞进CPU cache line，则其遍历可能比从内存load更加快速

具体请见这篇：《golang第三方库fasthttp为什么要使用slice而不是map来存储header？》

避免栈逃逸

golang中非常酷的一个语法特点就是没有堆和栈的区别。编译器会自动识别哪些对象该放在堆上，哪些对象该放在栈上。

func xxx() *ABigStruct{
  a := new(ABigStruct)  // 看起来是在堆上的对象
  var b ABigStruct      // 看起来是栈上的对象
  // do something
  // not return a   // a虽然是对象指针，但仅限于函数内使用，所以编译器可能把a放在栈上
  return &b   // b超出了函数的作用域，编译器会把b放在堆上。
}

valyala大神的经验：先找出程序的hot path，然后在hot path上做栈逃逸的分析。尽量避免hot path上的堆内存分配，就能减轻GC压力，提升性能。

fasthttp首页上的介绍：

Fast HTTP package for Go. Tuned for high performance. Zero memory allocations in hot paths. Up to 10x faster than net/http

这篇文章介绍了侦测栈逃逸的方法：

验证某个函数的变量是否发生逃逸的方法有两个：

• go run -gcflags "-m -l" (-m打印逃逸分析信息，-l禁止内联编译)；例：

➜  testProj go run -gcflags "-m -l" internal/test1/main.go
# command-line-arguments
internal/test1/main.go:4:2: moved to heap: a
internal/test1/main.go:5:11: main make([]*int, 1) does not escape

• go tool compile -S main.go | grep runtime.newobject（汇编代码中搜runtime.newobject指令，该指令用于生成堆对象）,例：

➜  testProj go tool compile -S internal/test1/main.go | grep newobject
        0x0028 00040 (internal/test1/main.go:4) CALL    runtime.newobject(SB)

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——《golang 逃逸分析详解》

逃逸的场景，这篇文章有详细的介绍：《go逃逸场景有哪些》

CPU使用层面的优化

声明使用多核

强烈建议在main.go的import中加入下面的代码：

import _ "go.uber.org/automaxprocs"

特别是在容器环境运行的程序，要让程序利用上所有的CPU核。

在k8s的有的版本(具体记不得了)，会有一个恶心的问题：容器限制了程序只能使用比如2个核，但是runtime.GOMAXPROCS(0)代码却获取到了所有的物理核。这时就导致进程的物理线程数接近逻辑CPU的个数，而不是容器限制的核数。从而，大量的CPU时间消耗在物理线程切换上。我曾经在腾讯云上测试过，这种现象发生时，容器内单核性能只有物理机上单核性能的43%。

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