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本文由senses翻译，Tangruilin和ironbox参与校对，翻译不当之处请大家指出。
原文：https://chris124567.github.io/2021-06-21-go-performance
由于Go语言在抽象和垃圾回收内存管理模型方面介于C和Python之间，这对于那些希望能够找到一门处理效率高但同时又容易理解的高级程序语言的程序员来说，具有相当大的吸引力。然而，天下没有免费的午餐。Go 的抽象，特别是关于内存分配方面，是有代价的。此篇文章将展示并衡量和降低这一成本的方法。
测试案例
在 StackOverflow 和类似的论坛上有关性能的帖子中，会经常看到Knuth关于优化的一些名言：“过早的优化是万恶之源。” 这种简化忽略了原文引用[1]中一些重要的上下文：
由于程序员会过于追求效率导致浪费了大量时间来考虑或担心他们程序中非关键部分的速度，而在考虑调试和维护时，这些提高效率的尝试实际上会产生很大的负面影响。在97%的情况下，我们应该忽略一些小的效率优化：过早的优化是万恶之源。然而，我们不应该错过关键的 3% 的机会。一个优秀的程序员不会被这样的推理所迷惑，他会明智地仔细查看关键代码；但只有在代码被识别出来之后。
Knuth 强调，与其寻找小的性能提升，损害可读性，甚至不值得，我们应该寻找通过改进关键代码寻找大的 (97%) 提升。我们如何识别关键代码？使用分析工具。庆幸的是，Go 拥有比大多数语言更好的分析工具。例如，假设我们有以下（有些是刻意设计的）代码：
packagemainimport("bytes""crypto/sha256""fmt""math/rand""strconv""strings")funcfoo(nint)string{varbufbytes.Bufferfori:=0;i<100000;i++{buf.WriteString(strconv.Itoa(n))}sum:=sha256.Sum256(buf.Bytes())varb[]bytefori:=0;i<int(sum[0]);i++{x:=sum[(i*7+1)%len(sum)]^sum[(i*5+3)%len(sum)]c:=strings.Repeat("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",10)[x]b=append(b,c)}returnstring(b)}funcmain(){//ensurefunctionoutputisaccurateiffoo(12345)=="aajmtxaattdzsxnukawxwhmfotnm"{fmt.Println("TestPASS")}else{fmt.Println("TestFAIL")}fori:=0;i<100;i++{foo(rand.Int())}}接下来我们要加一下 CPU 分析的代码，改动如下
packagemainimport("bytes""crypto/sha256""fmt""math/rand""os""runtime/pprof""strconv""strings")funcfoo(nint)string{varbufbytes.Bufferfori:=0;i<100000;i++{buf.WriteString(strconv.Itoa(n))}sum:=sha256.Sum256(buf.Bytes())varb[]bytefori:=0;i<int(sum[0]);i++{x:=sum[(i*7+1)%len(sum)]^sum[(i*5+3)%len(sum)]c:=strings.Repeat("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",10)[x]b=append(b,c)}returnstring(b)}funcmain(){cpufile,err:=os.Create("cpu.pprof")iferr!=nil{panic(err)}err=pprof.StartCPUProfile(cpufile)iferr!=nil{panic(err)}defercpufile.Close()deferpprof.StopCPUProfile()//ensurefunctionoutputisaccurateiffoo(12345)=="aajmtxaattdzsxnukawxwhmfotnm"{fmt.Println("TestPASS")}else{fmt.Println("TestFAIL")}fori:=0;i<100;i++{foo(rand.Int())}}编译并运行此程序后，配置文件将会写入./cpu.pprof. 我们可以使用go tool pprof以下命令读取此文件：
$gotoolpprofcpu.pprof我们现在在 pprof 交互工具中。我们可以通过top10(top1,top2,top99, ...,topn也可以工作)看到我们的程序大部分时间都在做什么。top10展示如下：
Showingnodesaccountingfor2010ms,86.27%of2330mstotalDropped48nodes(cum<=11.65ms)Showingtop10nodesoutof54flatflat%sum%cumcum%930ms39.91%39.91%930ms39.91%crypto/sha256.block360ms15.45%55.36%720ms30.90%strconv.formatBits180ms7.73%63.09%390ms16.74%runtime.mallocgc170ms7.30%70.39%170ms7.30%runtime.memmove100ms4.29%74.68%100ms4.29%runtime.memclrNoHeapPointers80ms3.43%78.11%340ms14.59%bytes.(*Buffer).WriteString60ms2.58%80.69%60ms2.58%runtime.nextFreeFast(inline)50ms2.15%82.83%360ms15.45%runtime.slicebytetostring40ms1.72%84.55%2070ms88.84%main.foo40ms1.72%86.27%760ms32.62%strconv.FormatInt[ 注意：本文中使用“分配”指的是堆分配[2]。栈上分配也是分配，但在性能方面，它们并不是没有那么昂贵或重要。]
看起来我们在使用 sha256、strconv、内存分配和垃圾回收方面花费了大量时间。现在我们知道需要改进什么。由于我们没有进行任何类型的复杂计算（可能除了 sha256），我们的大多数性能问题似乎都是由堆分配引起的。我们可以通过替换来精确地验证一下内存分配
fori:=0;i<100;i++{foo(rand.Int())}和
fmt.Println("Allocs:",int(testing.AllocsPerRun(100,func(){foo(rand.Int())})))并导入testing包。当我们运行程序时，我们应该看到如下输出：
TestPASSAllocs:100158几个月前，我的雇主[3]向我提出了将这个数字变为 0 的挑战。一开始这看起来很吓人，因为 10w的内存分配是很大的了。在本文中，我将展示我在减少此代码中的内存分配数时的思考过程和想法。
帕累托原则（Pareto Principle）
观察到分配的数量大约是 10w
fori:=0;i<100000;i++{buf.WriteString(strconv.Itoa(n))}我们将整数参数n作为字符串写入缓冲区 10w次。基准测试还表明这strconv.formatBits也需要花费大量时间。但是strconv.Itoa(n)每次遍历的值都不会改变。我们可以简单地计算一次：
x:=strconv.Itoa(n)fori:=0;i<100000;i++{buf.WriteString(x)}内存分配数大幅度降低：
TestPASSAllocs:159寻找这样的机会应该是优化时的重中之重。我们已经去掉了大部分的分配，但是对于这样一个简单的函数来说，159 次的内存分配仍然很多。此外，如果我们查看 CPU 分析结果，我们仅将运行时间缩短了约 50%。如果我们能勉强维持剩余的分配，我们的运行时间可能小于 1s（开始是2.3s，目前是1.2s，在我的系统上）。
再次改进
我们已经取得了很大的进步，但我们还有一些路要走。我们继续从foo方法中从上往下看。
sum:=sha256.Sum256(buf.Bytes())如果我们查看sha256[4]包，Sum256 看起来是某种很快的方法。但是如果我们看一下实现[5]，代码如下 ：
funcSum256(data[]byte)[Size]byte{varddigestd.Reset()d.Write(data)returnd.checkSum()}如果我们要使用该New函数创建一个新的哈希对象，似乎无论如何我们都必须这样做。如果有一种方法可以重用对象，也许这可能会很有用（提前剧透下：肯定有），但目前而言我们就有现成可用的。
接下来我们继续遍历
varb[]bytefori:=0;i<int(sum[0]);i++{x:=sum[(i*7+1)%len(sum)]^sum[(i*5+3)%len(sum)]c:=strings.Repeat("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",10)[x]b=append(b,c)}我们可以看到内存分配可能发生在b附加到缓冲区和strings.Repeat调用时，因为这可能涉及某种类型的复制。x这一行绝对不会内存分配，因为它只是从数组中读取单个整数并对它们执行一些计算。让我们来看看是否可以对strings.Repeat进行优化. 这里主要是在重复一个常量，所以我们可以展开重复的字符串，比如：
c:="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[x]但这感觉有点粗糙。如果有更简单的方法会怎么样呢？假设x等于 53。如果我们找到字符串的第 53 个字符，我们会看到它是 'a'。第 54 位是“b”。第 79、105、(1+26k)th 也是“a”。注意到这里的规律了吧？由于字母表中有 26 个字符，因此我们可以用x对26取模得到相同的结果。
c:="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[x%26]现在内存分配的数量减少到了23个。
TestPASSAllocs:23让我们回看一下字节切片b。开始是个空切片,append会分配新空间，所以这比最初仅分配一次要多。可以通过以下方式完成：
b:=make([]byte,0,int(sum[0]))fori:=0;i<int(sum[0]);i++{x:=sum[(i*7+1)%len(sum)]^sum[(i*5+3)%len(sum)]c:="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[x%26]b=append(b,c)}这下内存分配又减少到了19个。
现在剩下的就是return string(b)这条语句了。因为这会导致字节切片复制到字符串中，因此它会进行一次内存分配。我们可以使用下面这个指针转换的技巧来避免这种分配：
return*(*string)(unsafe.Pointer(&b))这下又少了一次内存分配，到 18 了。
再看函数
现在我们已经完成了对函数的初始化，接下来让我们再看看是否还有其他的内存分配可以优化。
varbufbytes.Bufferx:=strconv.Itoa(n)fori:=0;i<100000;i++{buf.WriteString(x)}看起来我们可以创建一个字节切片append到它后面，而不是创建一个 bytes.Buffer 。这样我们就分配了一次，而不必处理我们前面提到的重新分配。
所以我们可以将其替换为：
x:=strconv.Itoa(n)buf:=make([]byte,0,100000*len(x))fori:=0;i<100000;i++{buf=append(buf,x...)}sum:=sha256.Sum256(buf)现在只剩下 3 个分配了。如果我猜的话，这些应该是 创建buf、 创建b和sha256.Sum256. 那么我们如何减少这些看似很棘手的分配呢？接下来sync.Pool该出场了。
sync.Pool
sync.Pool是 Go 中能分摊内存分配成本的一个特性。对于当前的代码，当我们分配缓冲区时，我们会在foo函数的生命周期内这样做。但是，如果我们能够分配一次，将其存储在一个全局变量中，然后无限地重用它（每次重置内容同时会保持容量）呢？手动执行此操作可能会有点复杂，也不会同时起作用。sync.Pool因此而生。sync.Pool允许您Get一个已分配的对象，Put并在用完之后放回去。如果池中没有可用的对象且如果你再请求Get一个，它会调用New函数来分配一个。接下来我们为哈希对象和哈希总和（256 字节切片）各创建一个对象池。放在上面的foo中：
varbufPool=sync.Pool{New:func()interface{}{//lengthofasha256hashb:=make([]byte,256)return&b},}varhashPool=sync.Pool{New:func()interface{}{returnsha256.New()},}现在我们更新一下代码，将以下内容添加到foo中：
//getbufferfrompoolbufptr:=bufPool.Get().(*[]byte)deferbufPool.Put(bufptr)buf:=*bufptr//resetbufbuf=buf[:0]//gethashobjectfrompoolh:=hashPool.Get().(hash.Hash)deferhashPool.Put(h)h.Reset()我们用来sync.Pool.Get从池中得到一个对象，当函数返回时使用sync.Pool.Put将它放回池中。由于我们现在有一个 hasher 对象，所以我们可以直接向它写入而不是中间缓冲区。理想情况下，我们可以做类似的事情
x:=strconv.Itoa(n)fori:=0;i<100000;i++{h.Write(x)}不幸的是，Go 中的哈希对象没有 WriteString 方法，因此我们需要使用它strconv.AppendInt来获取字节切片。此外，使用 AppendInt 减少了内存分配，因为它写入的缓冲区buf是从bufPool中获取的而不是一个新分配的字符串，例如strconv.Itoa
x:=strconv.AppendInt(buf,int64(n),10)fori:=0;i<100000;i++{h.Write(x)}现在我们可以获取哈希并将其放入buf中：
//resetwhateverstrconv.AppendIntputinthebufbuf=buf[:0]sum:=h.Sum(buf)在下一个 for 循环中，我们从 0 迭代到sum[0]，执行一些计算，并将结果放入b中。由于sum[0]永远不会超过 256（byte范围是 0-255)，我们可以简单地说
b:=make([]byte,0,256)并保持循环内容不变。编译器可以在编译时用 256 推理，但不能用sum[0]. 这为我们减少了一次内存分配。
终于我们优化减少到 1 个分配。将最终的 return 语句替换为以下内容
sum=sum[:0]//resetsumsum=append(sum,b...)return*(*string)(unsafe.Pointer(&sum))你会看到
TestPASSAllocs:0为什么这样做？下面我们使用详细的逃逸分析信息来编译我们最初的内容，可能会有所帮助：
$gobuild-gcflags='-m-m'a.go..../a.go:55:11:make([]byte,0,256)escapestoheap:./a.go:55:11:flow:b=&{storageformake([]byte,0,256)}:./a.go:55:11:frommake([]byte,0,256)(spill)at./a.go:55:11./a.go:55:11:fromb:=make([]byte,0,256)(assign)at./a.go:55:4./a.go:55:11:flow:~r1=b:./a.go:55:11:from&b(address-of)at./a.go:65:35./a.go:55:11:from*(*string)(unsafe.Pointer(&b))(indirection)at./a.go:65:9./a.go:55:11:fromreturn*(*string)(unsafe.Pointer(&b))(return)at./a.go:65:2./a.go:55:11:make([]byte,0,256)escapestoheap...新代码的输出如下：
..../a.go:55:11:make([]byte,0,256)doesnotescape...如果我们将切片保留在函数中并且不返回它，它将被在栈上分配。任何 C 程序员都知道，分配在栈上的内存是不可能返回的。当 Go 编译器看到 return 语句时，切片会改为在堆上分配。但这并不能真正解释为什么将内容传输到sum不分配。sum不是也在堆上分配了吗？是的，但sync.Pool已经为我们在堆上分配了。
小结
unsafe转换字符串/字节切片的技巧缓冲区不能修改，否则会panic！
字符串 -> 字节切片：
*(*[]byte)(unsafe.Pointer(&s))字节切片 -> 字符串：
*(*string)(unsafe.Pointer(&buf))
如果不依赖于循环中更新的状态，则不要在循环中运行该代码
使用
sync.Pool处理大的分配对象时对于字节切片，bytebufferpool[6]可能更容易实现且拥有更高的性能
如果可以，尽量重用缓冲区
bytes.Buffer.Resetbuf = buf[:0]重置缓冲区
优先选择初始分配固定大小的数组，而不是不指定大小并将其留给增长因子[7]
确保实际情况下对自己的代码进行基准测试[8]，看看更改是否可以提高性能/权衡可读性问题
结论
性能确实是很重要的，但是并不总是很难改进。尽管这段代码有点刻意人为，但可以从改进其性能的过程中吸取一些教训。
参考资料
[1]
原文引用:chrome-extension://cdonnmffkdaoajfknoeeecmchibpmkmg/assets/pdf/web/viewer.html?file=https%3A%2F%2Fweb.archive.org%2Fweb%2F20210425190711if_%2Fhttps%3A%2F%2Fpic.plover.com%2Fknuth-GOTO.pdf
[2]注意：本文中使用“分配”指的是 [堆分配:https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/heap-allocation
[3]雇主:https://github.com/lukechampine
[4]sha256:https://golang.org/pkg/crypto/sha256/
[5]实现:https://golang.org/src/crypto/sha256/sha256.go?s=5634:5669#L244
[6]bytebufferpool:https://github.com/valyala/bytebufferpool
[7]增长因子:https://forum.golangbridge.org/t/slice-append-what-is-the-actual-resize-factor/15654
[8]基准测试:https://golang.org/pkg/testing/#hdr-Benchmarks
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