Как эффективно структурировать программу golang для оптимального запуска сборщиков мусора?

Question

Оптимизация кода для улучшения результатов в golang GC, по-видимому, в последнее время является довольно важной вещью с оптимизированными по времени GC запусками. Недавно мне рассказали, сколько он выполнит в забеге «зависит от вашей модели использования памяти кучи». Но я не совсем уверен, что это означает/подразумевает с точки зрения программиста на этом языке. Или это не то, что можно легко контролировать?

Я прочитал недавнюю книгу «Язык программирования Go» Брайана У. Кернигана, но в этом нет ничего об этом. И вся информация по этой теме в Интернете уже много лет назад, поэтому на самом деле не применяется.

Некоторые вещи, которые я в настоящее время делают включают:

• Удостоверяясь указатели/объекты только когда-либо сохранены/помнили, где они должны быть
• Выделение объектов с возможностями того, что, как ожидается, или в здравом уме
• Не дублирование данных
• Когда это возможно, используя потоковые данные через функции вместо того, чтобы помещать все данные в большую кучу спереди.

Меня также немного раздражает тот факт, что строки и байтовые массивы всегда воссоздаются при преобразовании между тем или другим (из-за неизменяемости строк). Поэтому, когда я перехожу от одного к другому и его безопасную операцию, я просто пересказываю свои указатели на другой тип, используя небезопасные.

Все ли эти методы стоят того, чтобы помочь GC работать быстрее и яснее? Есть ли что-нибудь еще, что я мог бы сделать?

Answer 1

Если бы это было простое из списка дел и не было, мы могли бы просто написать программу для оптимизации использования памяти.

Первый шаг - написать правильный, хорошо продуманный, удобный и удобный для чтения код.

Далее, используя тестовый пакет Go, контрольные критические функции. Например. реальный случай,

BenchmarkOriginal  30000  44349 ns/op  52792 B/op  569 allocs/op 

Используйте инструмент профиля Go. Прочтите исходный код и исполняемый код, чтобы узнать, что происходит.

Реализовать стратегии, такие как единый базовый массив и полные выражения среза, чтобы уменьшить выделение памяти ГХ и время процессора. Запустите финальный тест.

BenchmarkOptimized 100000  13198 ns/op  32992 B/op  3 allocs/op 

В этом случае 569 распределения элементов треугольной матрицы были уменьшены до 3-х распределений, снижения на 99% в распределении с соответствующим уменьшением времени ЦП 70%. Для сборщика мусора (GC) намного меньше.

Конечно, это сделало код более трудным для чтения (более сложным и более неясным) и, следовательно, его было сложнее поддерживать.

Не переусердствуйте. Вам действительно нечего делать? Лучшая оптимизация часто покупает большой компьютер.