最近一年各大中小厂都在搞"优化"，说到优化，目的还是"降本增效"，降低成本，增加效益（效率）。

技术层面，也有一些降本增效的常规操作。

比如池化、io缓冲区技术

池化技术 sync.Pool

sync.Pool位于标准库，该文件提供了对临时对象的重复使用能力， 避免了频繁的gc， 对并发协程是安全的。

该文件只有三个控制点：

• • New: 默认的临时对象
• • Get：从池中哪一个临时对象
• • Put：放回池中，以重用

下面使用基准测试进行b.N*1000次运算时的内存消耗。

package main

import (
    "sync"
    "testing"
)

type Person struct {
    Age int
}

var (
    personPool = sync.Pool{
        New: func() interface{} {  // 设置默认值
            return &Person{}
        },
    }
)

func ExampleObjPool() {
    var p *Person
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        for j := 0; j < 1000; j++ {
            p = personPool.Get().(*Person)
            p.Age = i + 1
            personPool.Put(p)
        }
    }
    p = personPool.Get().(*Person)
    fmt.Println(p.Age)
    // output:1000
}

func BenchmarkWithoutPool(b *testing.B) {
    var p *Person
    b.ReportAllocs()
    b.ResetTimer()

    for i := 0; i < b.N; i++ {
        for j := 0; j < 1000; j++ {
            p = new(Person)    // 每次均产生临时对象
            p.Age = 23
        }
    }
}

func BenchmarkWithPool(b *testing.B) {
    var p *Person
    b.ReportAllocs()
    b.ResetTimer()

    for i := 0; i < b.N; i++ {
        for j := 0; j < 1000; j++ {
            p = personPool.Get().(*Person)  // 从池中复用对象
            p.Age = 23
            personPool.Put(p)     // 放回以重用
        }
    }
}

测试结果如下，sync.Pool[重用临时对象]的性能可见一斑。

bytes.Buffer

golang很多方法内充斥了[]byte, 就连最常规的序列化/反序列化，返回值/参数都是[]byte, 但是slice是一个冷冰冰的数据结构，没有得心趁手的操作行为，还有很多陷阱。

  func Marshal(v any) ([]byte, error)
  func Unmarshal(data []byte, v any) 

A bytes.Buffer is a variable-sized buffer of bytes with Read and Write methods. 坦白讲bytes.Buffer并非底层优化机制， 实际提供了一个友好操作slice的方式。

下面的"abcd"字符串，先读取首字符、后面追加字符"e"：

  var b bytes.Buffer
    b.Write([]byte("abcd")) // 写入之后，自动扩容
    rdbuf := make([]byte, 1)
    _, err := b.Read(rdbuf) // 读取一个字节的数据，移动读off指针
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(b.String()) // 上面读取了一个字符，读off已经移动，现从读off位置转换为string
    b.WriteByte('e')        // 在尾部写字符
    fmt.Println(b.String())
    fmt.Printf("%d, %d \n", b.Len(), b.Cap()) // Len方法返回还能读取的字符数量,Cap返回底层buf的容量
  
//output：
bcd 
bcde
4, 64

io缓冲区 bufio

Package bufio implements buffered I/O. It wraps an io.Reader or io.Writer object, creating another object (Reader or Writer) that also implements the interface but provides buffering and some help for textual I/O.

首先我们需要知道当应用程序执行IO操作(从文件、网络和数据库读取或写入数据),它将触发底层的系统调用，从性能角度来看，这很繁重。

缓冲IO是一种技术，用于在传递之前暂时积累IO操作的结果。这种技术可以通过减少系统调用的次数来提高程序的速度。

例如，如果您想要逐字节地从磁盘读取数据，与每次直接从磁盘读取每个字节相比，使用缓冲区IO技术，我们可以一次将一个数据块读入缓冲区，然后消费者可以以任何您想要的方式从缓冲区读取数据。通过减少繁重的系统调用，性能将得到提高。

磁盘：1.寻址：ms（毫秒） 2.磁盘带宽[1]：MB/s 内存：1.寻址：ns(纳秒) 2. 内存带宽[2]：GB/s 磁盘比内存在寻址上慢了10W倍，传输带宽上慢了20倍。

开源的带缓冲区的logrus日志写入hook[3]，就利用了bufio技术。

 // 利用bufio针对原始io.Writer封装成带缓冲区的io.Writer  
 `s.writer = bufio.NewWriterSize(s.Writer, size) 
  ......
  if len(bs) > s.writer.Available() && s.writer.Buffered() > 0 {
        if err := s.writer.Flush(); err != nil {
            return err
        }
    }
    _, err = s.writer.Write(bs)` 

优化总结

• • sync.Pool 复用临时对象，减少内存分配和gc次数
• • bufio利用缓冲区，减少笨重的系统调用
• 其实就是“降本增效”的体现。

引用链接

[1] 磁盘带宽: https://it.sohu.com/a/580279682_121118998

[2] 内存带宽: https://baike.baidu.com/item/%E5%86%85%E5%AD%98%E5%B8%A6%E5%AE%BD

[3] 带缓冲区的logrus日志写入hook: https://github.com/zwbdzb/logrus-bufferedWriter-hook