Zéro-allocation à Go (Golang)

GO Language Recycling des ordures et programmation de distribution zéro

GO Language

Recyclage des ordures (GC) est une caractéristique clé. Cependant, GC a également son propre prix. Dans les applications à haute performance, les retards et les bouts seront introduits même si la suspension GC courte, qui peut devenir un goulot d'étranglement. Pour les systèmes réels, il est généralement nécessaire de donner la priorité aux performances plutôt que la simplicité de GC.

Afin de résoudre ce problème, les développeurs peuvent utiliser la programmation de distribution

zéro —— une technologie qui minimise ou évite complètement la distribution d'empilement, réduisant ainsi les frais généraux GC. Cette méthode comprend l'optimisation de l'utilisation de la mémoire par des stratégies de distribution efficaces pour obtenir des applications GO plus rapides et plus prévisibles.

Dans cet article, nous explorerons une méthode pratique de réduction de la distribution, d'optimisation de l'efficacité de la mémoire et d'écriture du code GO à haute performance.

Pourquoi minimiser la distribution?

Bien que le dispositif de récupération des ordures Go vise à améliorer l'efficacité, l'allocation excessive des piles apportera des défis de performance:

Délai croissant:
1. Chaque cycle de recyclage des ordures augmentera le temps de traitement, ce qui peut être un problème pour les applications qui nécessitent un temps de réponse cohérent. Taux d'utilisation du processeur plus élevé:
GC consommera des cycles de CPU précieux, et ces cycles peuvent avoir été utilisés pour des calculs clés.
2. Suspension imprévisible: Bien que le GC GC se soit amélioré, une suspension se produira parfois, ce qui rend difficile la prévision des performances.
3. En utilisant Zero Distribution Technology , les développeurs peuvent réduire considérablement la charge de recychers à ordures, atteignant ainsi des performances d'application plus lisses et plus fiables.

Le défi de la programmation zéro-assignante

Bien que la programmation zéro-distribution puisse améliorer les performances, elle apporte également une pesée et des risques:

lisibilité et performances:

L'optimisation pour la distribution zéro peut rendre le code plus compliqué et difficile à lire. L'équilibre entre l'amélioration des performances et la maintenance peut être obtenu.

Le risque de gestion manuelle de la mémoire:

GO Les développeurs dépendent généralement de recychers de déchets, donc la gestion manuelle de la mémoire (par exemple, en utilisant des pools d'objets ou un tampon pré-distribution) peut introduire des erreurs logiques, telles que les données Accédez aux données après la version.
1. Les exigences pour l'analyse des performances: Analyser toujours votre application avant et après l'optimisation de l'application. Des outils comme PPROF peuvent aider à garantir que la technologie de distribution zéro améliore les performances sans rendre le code inutile difficile à maintenir.
2. La stratégie clé de la programmation zéro-affectation
1. Connexion de chaîne efficace
3. La chaîne dans GO est immuable, ce qui signifie que chaque modification créera une nouvelle chaîne. Afin d'éviter l'allocation de chaînes fréquentes, veuillez utiliser et
pour connecter la chaîne et éviter d'utiliser

connecter plusieurs chaînes dans le cycle.

Mauvais exemple:

<code class="language-go">s := "Hello"
s += " "
s += "World"</code>

bon exemple:

<code class="language-go">import (
    "bytes"
    "strings"
)

func main() {
    // 使用 bytes.Buffer
    var buffer bytes.Buffer
    buffer.WriteString("Hello")
    buffer.WriteString(" ")
    buffer.WriteString("World")
    fmt.Println(buffer.String()) // 输出：Hello World

    // 使用 strings.Builder
    var builder strings.Builder
    builder.Grow(100) // 可选：预分配空间，预先增长 builder 有助于避免不必要的重新分配。
    builder.WriteString("Hello")
    builder.WriteString(" ")
    builder.WriteString("World")
    fmt.Println(builder.String()) // 输出：Hello World
}</code>

2. Tranches de pré-segmentation pour éviter d'ajuster la taille

N'ajoutez pas dynamiquement aux tranches (cela peut provoquer la distribution re), mais pour l'attribuer à l'avance. La croissance sans précédent des tranches conduit généralement à une distribution de pile. En gérant soigneusement la capacité de la tranche ou en évitant un ajustement inutile de la taille, vous pouvez garder la tranche sur la pile au lieu d'empiler. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet)

3. Utilisez Copy () au lieu de APPEND ()

Une tranche supplémentaire dynamique peut conduire à la distribution re-. Utilisez plus efficace. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet) copy()

4. Tampon de pré-réglage

L'allocation dynamique de la mémoire pendant l'exécution provoque généralement une distribution de tas, et GC doit éventuellement récupérer ces mémoire. Plutôt que de créer une nouvelle zone de tranchage ou de tampon, il est préférable d'allouer des tampons de réutilisation à l'avance pour minimiser la distribution. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet)

5. Utilisez la pile au lieu du tas (éviter les problèmes d'analyse d'échappement)

Si la variable est uniquement utilisée dans la fonction, l'analyse d'échappement de GO peut lui permettre d'être maintenue sur la pile plutôt qu'à allouée sur la pile.

Échappement Analyse

—— Une technologie de compilateur, qui est utilisée pour déterminer si la variable peut être en toute sécurité attribuée à la pile ou pour s'échapper vers la pile. Sauf si nécessaire, évitez de retourner les pointeurs vers les variables locales. Lorsque la taille de l'objet est petite, la valeur d'utilisation de priorité n'est pas du pointeur. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet)

6. La répartition des points chauds minimisés

Le chemin d'accès hotpot est fréquemment exécuté des pièces de code (par exemple, en demandant des programmes de traitement et des itérations de boucle). L'élimination de la distribution dans ces parties clés peut apporter une amélioration significative des performances. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet)

7. La structure de la clé fixe au lieu du mappage

La carte alloue dynamiquement la mémoire. Si vous connaissez les clés à l'avance, utilisez la structure. Par conséquent, la structure a une disposition de mémoire fixe, ce qui réduit la distribution dynamique. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet)

8. Utilisez sync.pool pour réutiliser les objets

Plutôt que de répartir et de libérer des objets, il est préférable d'utiliser

pour les réutiliser.

est un outil puissant pour gérer des objets temporaires qui sont souvent utilisés et jetés. Il peut être utilisé pour être utilisé en maintenant des objets réutilisables, contribuant ainsi à réduire le coût de la distribution et du recyclage des ordures. (Exemple de code est omis ici, car l'exemple d'origine est incomplet) sync.Pool sync.Pool En appliquant ces stratégies, vous pouvez écrire un code GO plus efficace et plus prévisible, minimisant ainsi l'impact de GC et améliorant les performances globales de l'application. N'oubliez pas que l'analyse des performances est cruciale avant et après l'application de toute optimisation pour s'assurer que ces changements ont en effet apporté des améliorations.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!