golang 性能优化之路
一、性能分析手段
1. pprof 性能分析： \笔记\golang\go 性能分析工具 pprof
二、优化 CPU 耗时
通过分析 cpu.pprof ，找到耗时比较多（颜色比较深）的函数，优化该函数
| 优化 | 替换 | 备注 |
|---|---|---|
| fmt.XXX | 减少使用 | fmt 的存在一定的耗时 |
| 正则匹配 | 字符串切割规则匹配 | 正则匹配的性能非常低 |
| map 使用 | 可以替换为 slice，索引时间更快 | 数据量大的情况下，map 的索引速度远不及 slice 的下标索引 |
| 内存分配 | 减少 map、slice 的频繁分配内存，可先预分配 | 频繁进行 slice 和 map 内存分配，耗时严重 |
| 反射 | 减少使用反射 | 反射的性能极低 |
| 字符串拼接 | strings.Builder | 减少使用 +、fmt 等拼接方式，推荐使用 strings.Builder |
| 插入数据库 | 避免循环创建数据，应该批量创建 | 批量创建时需要控制条数，避免超时或 oom |
三、优化内存
mem.pprof 目前看起来鸡肋，还不如直接运行程序，任务管理器/linux top 直接查看查询的运行内存的情况
| 优化 | 替换 | 备注 |
|---|---|---|
| 内存泄漏 | 如文件未关闭、协程泄漏等 | |
| 全量加载数据 | 避免全量加载数据到内存，如 1. 文件全量读取可以优化为流式读取； 2. 查询数据库数据应该添加 limit 校验避免全查； 3. 批量创建数据时，应该设置适当的条数，分批创建，而不是全量加载后再进行分配创建； 4. 某些计算场景可以使用内存复用而不是额外分配内存，比如判断元素是否存在数组中时，常规做法是数组先 map 化，然后判断，其实可以进行循环遍历数组进行判断，减少 map 的分配 5. 可以适当使用指针，而不是副本，比如当一些 slice 需要 map 化时，map 的 val 可以是 slice 元素的指针而不是副本 |
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