关于Golang GC的一些误解，真的比Java算法更领先吗？

第二种延迟是收集期间发生的STW延迟。 STW期间没有应用程序Goroutines执行任何应用程序。 该应用程序基本上已停止。

上图显示了所有Goroutines都停止的STW延迟。 每次垃圾收集都会发生两次。 如果应用程序正常运行，则垃圾收集器能够将大部分垃圾收集的总STW时间保持在100微秒或以下。

现在了解了垃圾收集器的不同阶段，内存的大小，调整的工作方式以及垃圾收集器对正在运行的应用程序造成的不同延迟。 有了这些知识，最终可以回答如何调优的问题。

调优

减少堆内存的压力是最好的优化方式。 压力可以定义为应用程序在给定时间内分配堆内存的速度。 当堆内存压力减小时，垃圾收集器造成的影响会减少。减少GC延迟的方法是从应用程序中识别并去掉不必要的内存分配。

以下做法可以帮助垃圾收集器：

• 尽可能保持最小的堆。
• 最佳的一致的起博频率。
• 保持在每次收集的目标之内。
• 最小化每次垃圾收集的STW和Mark Assist的持续时间。

所有这些都有助于减少垃圾回收造成延迟，也将提高应用程序的性能和吞吐量。 垃圾收集的频率与此无关。

了解工作量意味着确保使用合理数量的goroutine来完成工作。 CPU瓶颈与IO瓶颈的工作负载不同，需要不同的工程决策，可以参考本文。https://www.ardanlabs.com/blog/2018/12/scheduling-in-go-part3.html

了解数据意味着了解虚要解决的问题。 数据语义一致性是维护数据完整性的关键部分，并允允许你决定在堆上还是栈上分配内存。https://www.ardanlabs.com/blog/2017/06/design-philosophy-on-data-and-semantics.html

结论

对Go语言运行时来说重要的是要认识到有效的内存分配(帮助应用程序的分配)和那些没有无效的内存分配(那些损害应用程序)之间的差异。 然后就只能信任垃圾收集器可以高效的运行。

拥有垃圾收集器是一个很好的权衡。 虽然有垃圾收集的成本，但是却没有内存管理的负担。 Go语言同时兼顾了开发和运行效率。 垃圾收集器是实现这一目标的重要组成部分。

原文地址：

https://www.ardanlabs.com/blog/2018/12/garbage-collection-in-go-part1-semantics.html

参考资料：

https://github.com/golang/go/blob/release-branch.go1.5/src/runtime/mgc.go

https://github.com/golang/proposal/blob/master/design/17505-concurrent-rescan.md

https://github.com/golang/proposal/blob/master/design/17503-eliminate-rescan.md

https://blog.golang.org/ismmkeynote

https://www.youtube.com/watch?v=aiv1JOfMjm0&t=1208s

（编辑：西安站长网）

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