go语言最全优化技巧总结，值得收藏

导语 | 本文总结了在维护go基础库过程中，用到或者见到的一些性能优化技巧，现将一些理解梳理撰写成文，和大家探讨。

（一）sync.Pool

临时对象池应该是对可读性影响最小且优化效果显著的手段。基本上，业内以高性能著称的开源库，都会使用到。

最典型的就是fasthttp（网址：https://github.com/valyala/fasthttp/）了，它几乎把所有的对象都用sync.Pool维护。

但这样的复用不一定全是合理的。比如在fasthttp中，传递上下文相关信息的RequestCtx就是用sync.Pool维护的，这就导致了你不能把它传递给其他的goroutine。

如果要在fasthttp中实现类似接受请求->异步处理的逻辑,必须得拷贝一份RequestCtx再传递。这对不熟悉fasthttp原理的使用者来讲，很容易就踩坑了。

还有一种利用sync.Pool特性，来减少锁竞争的优化手段，也非常巧妙。另外，在优化前要善用go逃逸检查分析对象是否逃逸到堆上，防止负优化。

（二）string2bytes & bytes2string

这也是两个比较常规的优化手段，核心还是复用对象，减少内存分配。

在go标准库中也有类似的用法gostringnocopy。

要注意string2bytes后，不能对其修改。

unsafe.Pointer经常出现在各种优化方案中，使用时要非常小心。这类操作引发的异常，通常是不能recover的。

（三）协程池

绝大部分应用场景，go是不需要协程池的。当然，协程池还是有一些自己的优势：

1. 可以限制goroutine数量，避免无限制的增长。

2. 减少栈扩容的次数。

3. 频繁创建goroutine的场景下，资源复用，节省内存。（需要一定规模。一般场景下，效果不太明显。）

go对goroutine有一定的复用能力。所以要根据场景选择是否使用协程池，不恰当的场景不仅得不到收益，反而增加系统复杂性。

（四）反射

go里面的反射代码可读性本来就差，常见的优化手段进一步牺牲可读性。而且后续马上就有泛型的支持，所以若非必要，建议不要优化反射部分的代码。

比较常见的优化手段有：

1. 缓存反射结果，减少不必要的反射次数。例如json-iterator

   （网址：https://github.com/json-iterator/go）。

2. 直接使用unsafe.Pointer根据各个字段偏移赋值。

3. 消除一般的struct反射内存消耗go-reflect。

   （网址：https://github.com/goccy/go-reflect）

4. 避免一些类型转换，如interface->[]byte。

（五）减小锁消耗

并发场景下，对临界区加锁比较常见。带来的性能隐患也必须重视。常见的优化手段有：

• 减小锁粒度:

  go标准库当中，math.rand就有这么一处隐患。当我们直接使用rand库生成随机数时，实际上由全局的globalRand对象负责生成。globalRand加锁后生成随机数，会导致我们在高频使用随机数的场景下效率低下。

• atomic:

  适当场景下，用原子操作代替互斥锁也是一种经典的lock-free技巧。标准库中sync.map针对读操作的优化消除了rwlock，是一个标准的案例。对它的介绍文章也比较多，不在赘述。

prometheus里的组件histograms直方图也是一个非常巧妙的设计。一般的开源库，比如go-metrics（网址：https://github.com/rcrowley/go-metrics）是直接在这里使用了互斥锁。指标上报作为一个高频操作，在这里加锁，对系统性能影响可想而知。

参考sync.map里冗余map的做法，prometheus把原来histograms的计数器也分为两个：cold和hot，还有一个hotIdx用来表示哪个计数器是hot。prometheus里的组件histograms直方图也是一个非常巧妙的设计。一般的开源库，比如go-metrics（网址：https://github.com/rcrowley/go-metrics）是直接在这里使用了互斥锁。指标上报作为一个高频操作，在这里加锁，对系统性能影响可想而知。

业务代码上报指标时，用atomic原子操作对hot计数器累加向prometheus服务上报数据时，更改hotIdx，把原来的热数据变为冷数据，作为上报的数据。然后把现在冷数据里的值，累加到热数据里，完成一次冷热数据的更新替换。

还有一些状态等待，结构体内存布局的介绍，不再赘述。

（一）golink

golink（网址：https://golang.org/cmd/compile/）在官方的文档里有介绍，使用格式：

//go:linkname FastRand runtime.fastrandfunc FastRand() uint32

主要功能就是让编译器编译的时候，把当前符号指向到目标符号。上面的函数FastRand被指向到runtime.fastrand,runtime包生成的也是伪随机数，和math包不同的是，它的随机数生成使用的上下文是来自当前goroutine的，所以它不用加锁。正因如此，一些开源库选择直接使用runtime的随机数生成函数。性能对比如下：

Benchmark_MathRand-12 84419976 13.98 ns/opBenchmark_Runtime-12 505765551 2.158 ns/op

还有很多这样的例子，比如我们要拿时间戳的话，可以标准库中的time.Now()，这个库在会有两次系统调用runtime.walltime1和runtime.nanotime，分别获取时间戳和程序运行时间。大部分场景下，我们只需要时间戳，这时候就可以直接使用runtime.walltime1。性能对比如下：

Benchmark_Time-12 16323418 73.30 ns/opBenchmark_Runtime-12 29912856 38.10 ns/op

同理，如果我们需要统计某个函数的耗时，也可以直接调用两次runtime.nanotime然后相减，不用再调用两次time.Now。

//go:linkname nanotime1 runtime.nanotime1func nanotime1() int64func main() { defer func( begin int64) { cost := (nanotime1() - begin)/1000/1000 fmt.Printf("cost = %dms \n" ,cost) }(nanotime1())  time.Sleep(time.Second)}
运行结果：cost = 1000ms

系统调用在go里面相对来讲是比较重的。runtime会切换到g0栈中去执行这部分代码，time.Now方法在go<=1.16中有两次连续的系统调用。

不过，go官方团队的lan大佬已经发现并提交优化pr。

优化后，这两次系统调将会合并在一起，减少一次g0栈的切换。

linkname为我们提供了一种方法，可以直接调用go标准库里的未导出方法，可以读取未导出变量。使用时要注意go版本更新后，是否有兼容问题，毕竟go团队并没有保证这些未导出的方法变量后续不会变更。

还有一些其他奇奇怪怪的用法：

1. reflect2包，创建reflect.typelinks的引用，用来读取所有包中struct的定义。

2. 创建panic的引用后，用一些hook函数重定向panic，这样你的程序panic后会走到你的自定义逻辑里。

3. runtime.main_inittask保存了程序初始化时，init函数的执行顺序，之前版本没有init过程debug功能时，可以用它来打印程序init调用链。最新版本已经有官方的调试方案：GODEBUG=inittracing=1开启init。

4. runtime.asmcgocall是cgo代码的实际调用入口。有时候我们可以直接用它来调用cgo代码，避免goroutine切换,具体会在cgo优化部分展开。

（二） log-函数名称行号的获取

虽然很多高性能的日志库，默认都不开启记录行号。但实际业务场景中，我们还是觉得能打印最好。

在runtime中，函数行号和函数名称的获取分为两步：

1. runtime回溯goroutine栈，获取上层调用方函数的的程序计数器（pc）。

2. 根据pc，找到对应的funcInfo,然后返回行号名称。

经过pprof分析。第二步性能占比最大，约60%。针对第一步，我们经过多次尝试，并没有找到有效的办法。但是第二步很明显，我们不需要每次都调用runtime函数去查找pc和函数信息的，我们可以把第一次的结果缓存起来，后面直接使用。这样，第二步约60%的消耗就可以去掉。

var( m sync.Map)func Caller(skip int)(pc uintptr, file string, line int, ok bool){ rpc := [1]uintptr{} n := runtime.Callers(skip+1, rpc[:]) if n < 1 { return } var ( frame runtime.Frame ) pc = rpc[0] if item,ok:=m.Load(pc);ok{ frame = item.(runtime.Frame) }else{ tmprpc := []uintptr{ pc, } frame, _ = runtime.CallersFrames(tmprpc).Next() m.Store(pc,frame) } return frame.PC,frame.File,frame.Line,frame.PC!=0}

压测数据如下，优化后稍微减轻这部分的负担，同时消除掉不必要的内存分配。

BenchmarkCaller-8 2765967 431.7 ns/op 0 B/op 0 allocs/opBenchmarkRuntime-8 1000000 1085 ns/op 216 B/op 2 allocs/op

（三）cgo

cgo的支持让我们可以在go中调用c++和c的代码，但cgo的代码在运行期间不受go调度器的管理，为了防止cgo调用引起调度阻塞，cgo调用会切换到g0栈执行，并独占m。由于runtime设计时没有考虑m的回收，所以运行时间久了之后，会发现有cgo代码的程序，线程数都比较多。

用go的编译器转换包含cgo的代码：

go tool cgo main.go

转换后看代码，cgo调用实际上是由runtime.cgocall发起，而runtime.cgocall调用过程主要分为以下几步：

1. entersyscall(): 保存上下文，标记当前mincgo独占m，跳过垃圾回收。

2. osPreemptExtEnter：标记异步抢占，使异步抢占逻辑失效。

3. asmcgocall：真正的cgo call入口，切换到g0执行c代码。

4. 恢复之前的上下文，清理标记。

对于一些简单的c函数，我们可以直接用asmcgocall调用，避免来回切换：

package main
/*#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <unistd.h>struct args{ int p1,p2; int r;};int add(struct args* arg) { arg->r= arg->p1 + arg->p2; return 100;}*/import "C"import ( "fmt" "unsafe")//go:linkname asmcgocall runtime.asmcgocallfunc asmcgocall(unsafe.Pointer, uintptr) int32
func main() { arg := C.struct_args{} arg.p1 = 100 arg.p2 = 200 //C.add(&arg) asmcgocall(C.add,uintptr(unsafe.Pointer(&arg))) fmt.Println(arg.r)}

压测数据如下：

BenchmarkCgo-12 16143393 73.01 ns/op 16 B/op 1 allocs/op
BenchmarkAsmCgoCall-12 119081407 9.505 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

（四）epoll

runtime对网络io，以及定时器的管理，会放到自己维护的一个epoll里，具体可以参考runtime/netpool。在一些高并发的网络io中，有以下几个问题：

1. 需要维护大量的协程去处理读写事件。

2. 对连接的状态无感知，必须要等待read或者write返回错误才能知道对端状态，其余时间只能等待。

3. 原生的netpool只维护一个epoll，没有充分发挥多核优势。

   
   

基于此，有很多项目用x/unix扩展包实现了自己的基于epoll的网络库，比如潘神的gnet（网址：https://github.com/panjf2000/gnet），还有字节跳动的netpoll。

在我们的项目中，也有尝试过使用。最终我们还是觉得基于标准库的实现已经足够。理由如下：

1. 用户态的goroutine优先级没有gonetpool的调度优先级高。带来的问题就是毛刺多了。近期字节跳动也开源了自己的netpool，并且通过优化扩展包内epoll的使用方式来优化这个问题，具体效果未知。

2. 效果不明显，我们绝大部分业务的QPS主要受限于其他的RPC调用，或者CPU计算。收发包的优化效果很难体现。

3. 增加了系统复杂性，虽然标准库慢一点点，但是足够稳定和简单。

（五）包大小优化

我们CI是用蓝盾流水线实现的，有一次业务反馈说蓝盾编译的二进制会比自己开发机编译的体积大50%左右。对比了操作系统和go版本都是一样的,tlinux2.2 golang1.15。我们在用linux命令size—A对两个文件各个section做对比时，发现了debug相关的section size明显不一致，而且section的名称也不一样:

size -A test-30MBsection size addr.interp 28 4194928.note.ABI-tag 32 4194956... ... ... ....zdebug_aranges 1565 0.zdebug_pubnames 56185 0.zdebug_info 2506085 0.zdebug_abbrev 13448 0.zdebug_line 1250753 0.zdebug_frame 298110 0.zdebug_str 40806 0.zdebug_loc 1199790 0.zdebug_pubtypes 151567 0.zdebug_ranges 371590 0.debug_gdb_scripts 42 0Total 93653020
size -A test-50MBsection size addr.interp 28 4194928.note.ABI-tag 32 4194956.note.go.buildid 100 4194988... ... ....debug_aranges 6272 0.debug_pubnames 289151 0.debug_info 8527395 0.debug_abbrev 73457 0.debug_line 4329334 0.debug_frame 1235304 0.debug_str 336499 0.debug_loc 8018952 0.debug_pubtypes 1072157 0.debug_ranges 2256576 0.debug_gdb_scripts 62 0Total 113920274

通过查找debug和zdebug的区别了解到，zdebug是对debug段做了zip压缩，所以压缩后包体积会更小。查看go的源码（网址：https://github.com/golang/go/blob/master/src/cmd/link/internal/ld/dwarf.go#L2210），发现链接器默认已经对debug段做了zip压缩。

看来，未压缩的debug段不是go自己干的。我们很容易就猜到，由于代码中引入了cgo，可能是c++的链接器没有压缩导致的。

代码引入cgo后，go代码由go编译器编译，c代码由g++编译。后续由ld链接成可执行文件

所以包含cgo的代码在跨平台编译时，需要更改对应平台的c代码编译器，链接器。具体过程可以翻阅go编译过程相关资料，不再赘述

再次寻找原因，我们猜测可能跟tlinux2.2支持go 1.16有关，之前我们发现升级go版本之后，在开发机上无法编译。最后发现是因为go1.16优化了一部分编译指令，导致我们的ld版本太低不支持。所以我们用yum install -y binutils升级了ld的版本。果然，在翻阅了ld的文档之后，我们确认了tlinux2.2自带的ld不支持--compress-debug-sections=zlib-gnu这个指令，升级后ld才支持。

总结：在包含cgo的代码编译时，将ld升级到2.27版本，编译后的体积可以减少约50%。

（六）simd

首先，go链接器支持simd指令，但go编译器不支持simd指令的生成。

所以在go中使用simd一般来说有三种方式：

1. 手写汇编。

2. llvm。

3. cgo（如果用cgo的方式来调用，会受限于cgo的性能，达不到加速的目的）。

   
   

目前比较流行的做法是llvm：

1. 用c来写simd相关的函数，然后用llvm编译成c汇编。

2. 用工具把c汇编转换成go的汇编格式，保存为.s文件。

3. 在go中调用.s里的方法，最后用go编译器编译。

以下开源库用到了simd，可以参考：

1. simdjson-go

   （网址：https://github.com/minio/simdjson-go）

2. soni

   （网址：https://github.com/bytedance/sonic）

3. sha256-simd

   （网址：https://github.com/minio/sha256-simd）

   
   

合理的使用simd可以充分发挥cpu特性，但是存在以下弊端：

1. 难以维护，要么需要懂汇编的大神，要么需要引入第三方语言。

2. 跨平台支持不够，需要对不同平台汇编指令做适配。

3. 汇编代码很难调试，作为使用方来讲，完全黑盒。

（七）jit

go中使用jit的方式可以参考Writing a JIT compiler in Golang，

目前只有在字节跳动刚开源的json解析库中发现了使用场景sonic。

（网址：https://github.com/bytedance/sonic）

这种使用方式个人感觉在go中意义不大，仅供参考。

过早的优化是万恶之源，千万不要为了优化而优化：

1. pprof分析，竞态分析，逃逸分析，这些基础的手段是必须要学会的。

2. 常规的优化技巧是比较实用的，他们往往能解决大部分的性能问题并且足够安全。

3. 在一些着重性能的基础库中，使用一些非常规的优化手段也是可以的，但必须要权衡利弊，不要过早放弃可读性，兼容性和稳定性。

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