高质量编程与性能调优实战

简介：

性能优化的前提是满足正确可靠，简洁清晰等质量因素
性能优化是综合评估，有时候时间效率和空间效率可能对立

性能优化建议–Benchmark

go语言提供了支持基准性能测试，如何使用得去查一查

slice

slice预分配内存，尽可能在使用make（）初始化切片时提供容量信息
```
data := make([]int,0)
data := make([]int,0,10)
```
切片的底层实现就是可扩容的链表
陷阱：大内存未释放
1. 在已有的切片上创建切片，不会创建新的底层数组
2. 原切片较大，代码在原切片的基础上新建小切片
3. 原底层数组在内存中引用，得不到释放

可使用copy替代re-slice

func GetLastBySlice(origin []int) []int{
      
      
	return origin[len(origin) - 2:]
}

// 下面这个节省的空间更多
fun getLastByCopy(origin []int) []int{
      
      
	result := make([]int,2)
	copy(result,origin[len(origin) - 2:])
	return result
}

map

map预分配内存
- 不断地向map中添加新元素地操作会触发map地扩容
- 提前分配好空间可以减少内存拷贝和Rehash地消耗
- 建议提前根据实际需求预估好需要的空间大小

strings.Buider进行字符串处理

使用+拼接性能最差，strings.Buider,bytes.Buffer相近，strings。Buffer更快
字符串在go里面时不可变类型，占用大小固定
使用+每次都会重新分配内存
strings.Buider和bytes.Buffer底层都是使用[]byte数组

使用空结构体节省内存

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使用atomic包

锁的实现是通过操作系统来实现，属于系统调用, 调用成本很高
atomic操作是通过硬件实现，效率比锁高
sync.Mutex应该用来保护一段逻辑，。不仅仅用于保护一个变量

对于非值操作，可以使用atomic.Value，能承载一个interface{}

type atomicCounter struct{
      
      
    i int32
}
func AtomicAddOne(c *atomicCounter){
      
      
    atomic.AddInt32(&c.i,1)
}

type mutexCounter struct{
      
      
    i int32
    m sync.Mutex
}
func MutexAddOne(c *mutexCounter){
      
      
    c.m.Lock()
    c.i++
    c.m.UnLock()
}

小结：

避免常见的性能陷阱可以保证大部分程序的功能
普通应用代码，不要一味地追求程序的性能
越高级的性能优化手段越容易出现问题
在满足正确可靠，简洁清晰的质量要求的前提下提高程序性能

高质量编程与性能调优实战

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