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用golang开发系统软件的一些细节

发布时间:2022/10/1 6:20:32

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用golang开发系统软件的一些细节

作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢!

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  • 公众号:一本正经的瞎扯

(本文的pdf版本)

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)

——《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%。

因此,发现性能问题时,可以通过ls /proc/$(pidof xxx)/tasks | wc来查看进程的物理线程数,如果这个数量远远高于从容器要求的核数,那么在部署的时候建议加上环境变量来解决:export -p GOMAXPROC=2

golang不适合做计算密集型的工作

协程的调度,本质上就是一个一直在运行的循环,不断的调用各个协程函数。然后协程函数在适当的时机保存上下文,放弃执行,把程序流程再转回到主循环。

这里有几个要点:

  • 主循环来负责唤起每个协程函数,如果存在很多协程函数,轮一遍的周期很长。
  • 协程函数一定不能阻塞
  • 协程函数也不能阻塞太长的时间
  • 主循环唤起协程函数,以及协程函数切换回主循环是有开销的。协程越多,开销越大

因此,每个协程函数:在做IO操作的时候一定会切换回主循环,编译器也会在协程函数内编译进去可以切换上下文的代码。新版的golang runtime还存在强制调度的机制,如果某个正在执行的协程不会退出,会强制进行切换。

由于存在协程切换的调度机制,golang是不适合做计算密集型的工作的。例如:音视频编解码,压缩算法等。以zstd压缩库为例,golang版本的性能不如cgo的版本,即便cgo调用存在一定开销。(我举的例子比较极端,当需要让golang的性能达到与C同一个级别时,标题的结论才成立。)

克制使用协程数

由runtime的调度器原理可知,协程数不是越多越好,过多的协程会占用很多内存,且占用调度器的资源。

如何克制的使用协程,请参考我的这篇文章:《VictoriaMetrics中的golang代码优化方法》

总结起来就是:

  • 最合适情况:核心的工作协程的数量,与可用的CPU核数相当。
  • 区分IO协程和工作协程,把繁重的计算任务交给工作协程处理。

协程优先级机制

关于优先级的案例,请参考我写的这篇文章:《VictoriaMetrics中协程优先级的处理方式》

当业务环境需要区分重要和不太重要的情况时,要通过一定的机制来协调协程的优先级。比如存贮系统中,写入的优先级高于查询,当资源受限时,要让查询的协程主动让出调度。

不能让调度器来均匀调度,不能创建更多的某类协程来获得争抢优势

要深入理解golang的runtime,推荐阅读yifhao同学的这篇文章:《万字长文带你深入浅出 Golang Runtime》

并发层面

并发层面的问题是通用性的知识,与语言的特性并无直接的关系。本节列出golang中处理并发的惯用方法,已经对golang的并发处理很熟悉的同学可以跳过本小节。

关于锁的使用,VictoriaMetrics这个开源组件中有很多经典的案例。也可以移步参考这篇文章的总结:《VictoriaMetrics中的golang代码优化方法》(本人)

尽量不加锁

以生产者-消费者模型为例:如果多个消费者之间可以做到互不关联的处理业务逻辑,那么应该尽量避免他们之间产生关联。其业务处理过程中需要的各个对象,宜各自一份。

对数据加锁,而不是对过程加锁

拥有JAVA经验的同学要特别小心这一点:JAVA中,在方法上加上个关键字就能实现互斥,但这时非常不好的设计方式。只需要对并发环境下产生冲突的变量加锁即可,代码及其不冲突的变量都是不必要加锁的。

更进一步,如果存在多个冲突的变量,且在程序中不同的位置发生冲突,那么可以对特定的一组变量定义一个特定的锁,而不是使用一把统一的大锁来进行互斥——尽量使用多个锁,让冲突进一步减小

读多写少的场景考虑读写锁

某些读写的场景下,读是可以并发的,而写是互斥的。这种场景下,读写锁是比互斥锁更好的选择。

原子操作

基础的原子操作技巧

var value int64 = 0

atomic.AddInt64(&value, 1)           // 原子加
atomic.AddInt64(&value, -1)          // 原子减

var n uint64 = 1
atomic.AddUint64(&n, 1)
atomic.AddUint64(&n, ^uint64(0))   // 原子减1,无符号类型,使用反码来减

newValue := atomic.LoadInt64(&value) // 内存屏障,避免乱序执行,并且同步CPU cache和内存
atomic.StoreInt64(&value, newValue)
	
oldValue := atomic.SwapInt64(&value, 0) // 获取当前值,并清零

原子操作就能搞定的并发场景,就不要再使用锁。

自旋锁

golang里面哪来的自旋锁?

其实我们可以自己写一个:

var globalValue int64 = 0
func xxx(newValue int64){
	oldValue := atomic.LoadInt64(&globalValue)  // 相当于使用 memory barrier 指令,避免指令乱序
	for !atomic.CompareAndSwapInt64(&globalValue, oldValue, newValue) {  // 自旋等待,直到成功
		oldValue = atomic.LoadInt64(&globalValue)  // 失败后,说明那一瞬间值被修改了。需要重新获取最新的值
		// 其他数值操作的准备
	}  
}

以上是无锁数据结构的经典套路。

atomic.Value: 用于并发场景下需要切换的对象

有的对象很基础,可能需要频繁访问,且有时又会发生引用的切换。比如程序中的全局配置,很多地方都会引用,有时配置更新后,又会切换为最新的配置。

这种情况下,加锁的成本太高,不加锁又会带来风险。因此,使用sync.Value来保存全局配置的数据是个不错的选择。

type Configs map[string]string

var globalConfig atomic.Value

func GetConfig() Configs {
	v, ok := globalConfig.Load().(Configs)
	if ok{
		return v
	}
	return map[string]string{}
}

func SetConfig(cfg Configs){
	globalConfig.Store(cfg)
}

并发容器

sync.Map

并发map设计得很精巧,用起来也很简单。不过很可惜,sync.Map没有那么快,要避免将sync.Map用在程序的关键路径上。

当然,我上述的观点的区分点是:这是业务程序还是系统程序,如果是系统程序,尽量不要用。我实际使用中发现,sync.Map会导致CPU消耗高,且GC压力增大。

RoaringBitmap(或类似实现)

对某些特定的场景,可以做到很少的锁,很小的内存,比如存储大量UINT64类型的集合这一点,RoaringBitmap是个非常好的选型。

VictoriaMetrics中有一个RoaringBitmap实现的组件,叫做uint64set。具体介绍请见:《vm中仿照RoaringBitmap的实现:uint64set》(本人)。

channel

channel当然也算一种并发容器,其本质上是无锁队列。

需要注意两点:

  • 为了在多读多写条件下维持队列的数据结构,通常通过CAS+自旋等待来操作关键数据。

​ 因此在大并发下,入队出队操作是串行化的,CAS失败+自旋重试又会带来cpu使用率升高。

​ 同样的,channel没有那么快。要避免在剧烈竞争的环境下使用channel。

  • 通常会使用channel来做生产者-消费者模式的并发结构。数据数据可以按照一定的规律分区,则可以考虑每个消费者对应一个channel,然后生产者根据数据的key来决定放到哪个channel。这样本质上减缓了锁的竞争。

其他

用sync.Once来懒惰初始化

有的运算结果,有一定概率用到,但是又不必每次都计算。这种情况下,使用sync.Once来懒惰初始化是个好办法:

var once sync.Once
var globalXXX *XXX
func GetXXX() *XXX{
  once.Do(func(){
    globalXXX = getXXX()
  })
  return globalXXX
}

不安全代码

string与[]byte的转换

string与slice的结构本质上是一样的,可以直接强制转换:

import (
	"reflect"
	"unsafe"
)

// copy from prometheus source code

// NoAllocString convert []byte to string
func NoAllocString(bytes []byte) string {
	return *(*string)(unsafe.Pointer(&bytes))
}

// NoAllocBytes convert string to []byte
func NoAllocBytes(s string) []byte {
	strHeader := (*reflect.StringHeader)(unsafe.Pointer(&s))
	sliceHeader := reflect.SliceHeader{Data: strHeader.Data, Len: strHeader.Len, Cap: strHeader.Len}
	return *(*[]byte)(unsafe.Pointer(&sliceHeader))
}


上面的代码可以避免string和[]byte在转换的时候发生拷贝。

注意:转换后的对象一定要立即使用,不要进一步引用到更深的层次中去。牢记这是不安全代码,谨慎使用。

强制类型转换

懂C的人,请绕过……

例如一个[]int64的数组要转换为[]uint64的数组,使用个指针强制转换就行了。

package main

import (
	"testing"
	"unsafe"
)

func TestConvert(t *testing.T) {
	int64Slice := make([]int64, 0, 100)
	int64Slice = append(int64Slice, 1, 2, 3)
	uint64Slice := *(*[]uint64)(unsafe.Pointer(&int64Slice))
	t.Logf("%+v", uint64Slice)
}

还有一种使用场景,要比较两个大数组是否完全一样:可以把数组强制转换为[]byte,然后使用bytes.Compare()。相当于C中的memcmp()函数。

类似的操作还很多,推荐这篇文章:《深度解密Go语言之unsafe》

模糊记得一个golang(或是rust)的原则:
普通开发者可以使用安全代码来无顾虑的使用,高手把不安全代码包装成安全代码来提供高性能组件。

数组越界检查的开销

相比C的数组访问,为什么golang可以做到很安全?

答案是编译器加了两条越界检查的指令。每次通过下标访问数组,就像这样:

if index<0 || index>=len(slice){
  panic("out of index")
}
return slice[index]

这两条越界检查指令是有开销的,请看我的测试:《golang中数组边界检查的开销大约是1.87%~3.12%》

所以,当某些位置使用类似查表法的时候,可以用不安全代码绕过越界检查:

slice := make([]byte, 1024*1024)
offset = 100
b := (*(*byte)(unsafe.Pointer(uintptr(unsafe.Pointer(&arr[0])) + uintptr(offset))))

编译/链接阶段

使用尽量新的golang版本

理论上,每个新版的golang,都有一定编译器优化的提升。

编译参数

  • -X importpath.name=value 编译期设置变量的值
  • -s disable symbol table 禁用符号表
  • -w disable DWARF generation 禁用调试信息

——《golang编译参数ldflags》

理论上说 -s -w加上后,代码段的长度会减小,理论上会提高CPU代码cache的利用率。(还未亲自测试过)

使用runtime中的非导出函数

runtime中有的底层函数是汇编实现的,性能很高,但是不是export类型。

这时候可以用链接声明来使用这些函数:

//go:noescape
//go:linkname memmove runtime.memmove
//goland:noinspection GoUnusedParameterfunc memmove(to unsafe.Pointer, from unsafe.Pointer, n uintptr)
func memmove(to, from unsafe.Pointer, n uintptr)

// 通过上面的声明后,就可以在代码中使用底层的memmove函数了。这个函数相当于c中的memcpy()

具体的细节请看这篇文章:《Go的2个黑魔法技巧》(腾讯 pedrogao)

函数内联

golang的小函数默认就是内联的。

可以通过函数前的注释 //go:noinline来取消内联,不过似乎没有理由这么做。

关于函数内联的深层知识还是值得学习的,推荐这篇文章:《详解Go内联优化》

可以关注文章中的这个内联优化技巧:

可通过-gcflags="-l"选项全局禁用内联,与一个-l禁用内联相反,如果传递两个或两个以上的-l则会打开内联,并启用更激进的内联策略。

泛型

golang 1.18正式发布了泛型。

泛型可以让之前基于反射的代码变得更加简单,很多type assert的代码可以去掉;基于interface的运行期动态分发,也可以转成编译期决定。

由于对具体的类型产生了具体的代码,理论上指令cache命中会提高,分支预测失败会降低,

不过,对于有一定体量的golang团队而言,泛型的引入要考虑的问题比较多:如何避免滥用,如何找到与之匹配的基础库?

在整个团队的能力还没准备好迎接泛型以前,使用工具生产代码的产生式编程或许是更容易驾驭的方法。

API使用

反射

编译期决定当然是好于运行期决定的。

我的建议是:

  • 能不用就不用,可以用下面的方法代替:
    • 泛型
    • 代码生成(产生式编程)
  • 非得要用
    • 缓存反射的到的结果
有的场景下,标准库提供的API不够好。下面列举一些自己认识的fast-xx组件。

fasttime组件,低精度的time.Now()

源码请见:https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/blob/master/lib/fasttime/fasttime.go

原理就是创建协程每秒一次获取 time.Now(),然后一秒以内取时间戳就只是访问全局变量。

我测试过:性能比直接使用time.Now()快三倍左右。

fastrand,绕开rand库的锁

源码请见:https://github.com/valyala/fastrand

超长字符串输出的优化:quicktemplate

假设一次要输出几兆字节的JSON字符串,如何优化性能?

VictoriaMetrics中的vm-select就遇到了这个问题,当一个大查询需要返回很多的metrics数据的时候,其输出的json的体积非常可观。

如果把数据先放到一个大数组,再使用json.Marsharl,则一方面要频繁申请释放内存,另一方面会带来内存使用量的剧烈抖动。vm-select的解决方式是使用quicktemplate库——把json看成是字符串流的输出。

具体代码请看:https://github.com/valyala/quicktemplate

其他

总有很多人想把某个细分领域做到极致:

  • fasthttp
  • fastpb
  • sonic - json解析

欢迎推荐更好好用的库给我,谢谢。

其他高级主题

汇编/SIMD

一些涉及大量计算的热点,可以采用汇编来优化。

golang使用plan 9汇编的语法,门槛还是比较高的。(经过半年断断续续的学习,我已经知道怎么看注释了)

所幸的是,懂C的人可以通过工具一步步把C代码翻译成plan 9汇编。

我自己做了个尝试:《玩一玩golang汇编》(师从于这篇:《Go的2个黑魔法技巧》)

注意:https://github.com/Maratyszcza/PeachPy这个库的代码翻译能力有限,我就发现有的代码无法翻译的情况。
且,只支持amd64平台下的翻译。
如果大家遇到更好的汇编翻译工具,请推荐给我。

使用汇编的最佳理由是SIMD指令集。

通常,一条指令只处理一条数据。而simd中,一条指令可以处理多条数据,当数据由多个128bit或者256bit构成的时候,使用SIMD指令可以取得较好的收益。

以strcmp()函数为例,传统的写法是逐个字符比较;而使用SIMD的话,可以把连续的16字节或者32字节(AVX2) load 到寄存器中,然后一次性比较。

这块知识体系较为庞大,有兴趣请自行搜索。

JIT技术

当前流行的OLAP数据库clickhouse为何性能如此卓绝?其两个核心技术点就是SIMD和JIT。

在计算机技术中,即时编译(英语:just-in-time compilation,缩写为JIT;又译及时编译[1]、实时编译[2]),也称为动态翻译运行时编译[3],是一种执行计算机代码的方法,这种方法涉及在程序执行过程中(在执行期)而不是在执行之前进行编译。[4]通常,这包括源代码或更常见的字节码到机器码的转换,然后直接执行。实现JIT编译器的系统通常会不断地分析正在执行的代码,并确定代码的某些部分,在这些部分中,编译或重新编译所获得的加速将超过编译该代码的开销。

JIT编译是两种传统的机器代码翻译方法——提前编译(英语:ahead-of-time compilation)(AOT)和解释——的结合,它结合了两者的优点和缺点。[4]大致来说,JIT编译,以解释器的开销以及编译和链接(解释之外)的开销,结合了编译代码的速度与解释的灵活性。JIT编译是动态编译的一种形式,允许自适应优化(英语:adaptive optimization),比如动态重编译和特定于微架构的加速[nb 1][5]——因此,在理论上,JIT编译比静态编译能够产生更快的执行速度。解释和JIT编译特别适合于动态编程语言,因为运行时系统可以处理后期绑定(英语:Late binding)的数据类型并实施安全保证。

——维基百科-即时编译

JIT在JAVA圈耳熟能详,通常指把字节码编译为机器码。但是golang没有机器码,所以golang中JIT并不用于字节码翻译。

我觉得golang中的JIT可以这样定义:为特定的功能点,动态生成特定的机器码,以提高程序性能。

关于如何实现一个golang中的JIT,可以阅读这篇:《使用 Go 语言写一个即时编译器(JIT)》

像把大象放进冰箱里一样总结一下:
1.把一些机器码,放到一个数组中;(已经知道这些机器码是干啥的了)
2.使用mmap系统调用分配一块内存,把内存设置为可执行,把上面的机器码拷贝进去;(然后这片内存就成为了程序的代码段)
3.定义一个函数指针指向mmap的内存;
4.执行函数。

也有golang库提供动态生成机器码的能力:https://github.com/goccy/go-jit。支持的指令有限,而且,猜测没人愿意这么写代码。

(读者一定在想这么鸡肋的东西介绍给我干啥……)

golang的JIT的一个精彩应用是bytedance开源的sonic库,从测试数据来看,应该是golang圈子里最快的JSON解析库。

怎么做到的呢?

例如有这样一个json:

{"a":123, "b":"abc"}

要把它解析到结构体:

type Data struct{
  A int64
  B string
}

一般来说,这个过程需要很多的判断:源字段名是什么?源字段什么类型?目的字段名的反射对象在哪里?目的对象的内存指针在哪里?如果想要让解析过程变快,最好是直接去掉这些判断:遇到"a", 在目的内存的偏移位置0,写入8字节整形值……

但是上面的做法又没有通用性。如何直接的解析一个类型,又满足通用性?JIT就是个好办法。

针对类型Data,通过JIT产生一段最直接最高效的解析代码,并且以后都通过这段代码来解析。进而推演到每个类型都有专门的解析代码。如此:针对特定结构,有特定的最优解析代码。这样的做法绝对是最优的,无法被别的方法超越。

就像ClickHouse一样,相信未来会有越来越多的系统应用会添置JIT的能力。

CGO

关于cgo的性能,我认为主要是golang runtime中的物理线程(GMP模型中的M),与运行CGO的物理线程之间的通讯造成了远高于直接函数调用的损耗。

内部显示 如果是单纯的 emtpy call,使用 cgo 耗时 55.9 ns/op, 纯 go 耗时 0.29 ns/op,相差了 192 倍。

而实际上我们在使用 cgo 的时候不太可能进行空调用,一般来说会把性能影响较大,计算耗时较长的计算放在 cgo 中,如果是这种情况,每次调用额外 55.9 ns 的额外耗时应该是可以接受的访问。

——CGO 和 CGO 性能之谜

golang为了保障runtime的协程调度不被阻塞,就需要所有被调度的协程函数都是不阻塞的。一旦加入CGO,就无法保障函数不阻塞了,因此只有额外开辟物理线程来执行CGO的函数。

这里特别需要注意的一个坑是:
调用CGO的次数越多,时间越长,golang runtime开启的物理线程就越多。
我曾在VictoriaNetrics中的vm-storage中发现,因为大量调用ZSTD压缩库,导致物理线程数是允许核数的10倍。
并且,在目前的golang版本中,这些物理线程没有明确的销毁机制。
远多余可用核数的物理线程,会导致大量CPU时间消耗在无意义的线程切换上。建议运营中加上runtime的metric上报,一旦发现物理线程过多,定期重启来减少这种损耗。

其他的不高级主题

panic

不要用panic来反馈异常,不要用recover()来接收异常。

除了程序初始化的错误,不要在业务的任何地方使用panic。

对于错误,存在可预见的error,和不可预见的panic。绝大多数情况都要通过error来针对性的识别并管理错误。recover()仅仅用于维护框架稳定的非预期的错误捕获。

目前还未测试过使用recover()是否会导致性能受损。
就我阅读VictoriaMetrics的源码看来,他们一个recover()都没用——也就是说,他们自信的认为组件只会产生可预见的error。
如果我们处处都想着加上recover()来捕获panic,是否意味着设计和测试上存在问题?

for循环避免拷贝

VictoriaMetrics中,几乎所有的for循环都是一种风格:

var slice []int64
for i := range slice{
  item := &slice[i]
}

我想这就是为了避免for循环中的第二个变量产生拷贝。就如同写C/C++的人,for循环中的循环变量要求写成 ++i 而不是 i++。规范好写法,避免在细节之处有不必要的损耗。

内存对齐

golang中声明的每个变量默认都是字节对齐的,这点很好。

需要额外注意两点:

  • 一个大的struct数组,要注意字节对齐带来的不必要消耗。内存敏感的话,调整字段的顺序以节约空间。
  • 一个大的struct数组,可以故意加些padding的字段,然后item尽可能的按照cache line的长度对齐,可以提升访问性能。

分支预测优化

这种优化点很难找。

关于分支预测的案例,可以看看我写的这个分析文章:《用重复写入代替if判断,减少程序分支》

golang标准库中也有个很好的例子:《How does ConstantTimeByteEq work?》

​ 一个简单的if x==y,考虑了攻击者对计算时间的猜测,考虑了分支预测的损耗。

其他的关于分支预测的优化技巧,这篇也不错:《浅谈利用分支预测提高效率》

在日常的开发中,换个写法是有可能会提高性能的:

switch variable{
  case "a":    // 根据业务特点,把最可能的分支放在最前。提高分支预测的成功率
     // do something
  case "b":
     // do something
}

OK,文章到这里就结束了。

本人也才写了两年的golang,难免有很多错误之处,还请读者不吝赐教,谢谢!

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