最近做了許多有關Go內存優化的工作，總結了一些定位、調優方面的套路和經驗，於是，想通過這篇文章與大家分享討論。
發現問題
性能優化領域有一條總所周知的鐵律，即：不要過早地優化。編寫一個程序，首先應該保證其功能的正確性，以及諸如設計是否合理、需求等是否滿足，過早地優化只會引入不必要的復雜度以及設計不合理等各種問題。
那么何時才能開始優化呢？一句話，問題出現時。諸如程序出現頻繁OOM，CPU使用率異常偏高等情況。如今，在這微服務盛行的時代，公司內部都會擁有一套或簡單或復雜的監控系統，當系統給你發出相關告警時，你就要開始重視起來了。
問題定位
1. 查看內存曲線
首先，當程序發生OOM時，首先應該查看程序的內存使用量曲線，可以通過現有監控系統查看，或者prometheus之類的開源工具。
曲線一般都是呈上升趨勢，比如goroutine泄露的曲線一般是使用量緩慢上升直至OOM，而內存分配不合理往往時在高負載時快速攀升以致OOM。
2. 問題復現
這塊是可選項，但是最好能保證復現。如果能在本地或debug環境復現問題，這將非常有利於我們反復進行測試和驗證。
3. 使用pprof定位
Go官方工具提供了pporf來專門用以性能問題定位，首先得在程序中開啟pprof收集功能，這里假定問題程序已開啟pprof。(對這塊不夠了解的同學，建議通過這兩篇文章(1, 2)學習下pprof工具的基本用法)
接下來，我們復現問題場景，並及時獲取heap和groutine的采樣信息。
- 獲取heap信息: curl http://loalhost:6060/debug/pprof/heap -o h1.out
- 獲取groutine信息：curl http://loalhost:6060/debug/pprof/goroutine -o g1.out
這里你可能想問，這樣就夠了嗎？
當然不是，只獲取一份樣本信息是不夠的。內存使用量是不斷變化的(通常是上升)，因此我們需要的也是期間heap、gourtine信息的變化信息，而非瞬時值。一般來說，我們需要一份正常情況下的樣本信息，一份或多份內存升高期間的樣本信息。
數據收集完畢后，我們按照如下3個方面來排查定位。
排查goroutine泄露
使用命令go tool pprof --base g1.out g2.out ，比較goroutine信息來判斷是否有goroutine激增的情況。
進入交互界面后，輸入top命令，查看期間goroutine的變化。
同時可執行go tool pprof --base g2.out g3.out來驗證。我之前寫了的一篇實戰文章，記錄了goroutine泄露的排查過程。
排查內存使用量
使用命令go tool pprof --base h1.out h2.out，比較當前堆內存的使用量信息來判斷內存使用量。
進入交互界面后，輸入top命令，查看期間堆內存使用量的變化。
排查內存分配量
當上述排查方向都沒發現問題時，那就要查看期間是否有大量的內存申請了。
我們知道Go預言中的GC有三個觸發點：
- 兩分鍾沒有GC，就強制GC
- 用戶手動調用runtime.GC(一般只測試用)
- 程序當前使用的堆內存達到了runtime中動態計算的GC heap goal
若進程過於頻繁地申請大內存，那么就會把GC heap goal不斷提高，到超過內存限制后，就會OOM。
我們可以使用命令go tool pprof --alloc_space --base h1.out h2.out，通過比較前后內存分配量來找到是否有分配不合理的現象。(按照經驗來說，在熱點函數中申請內存易觸發這種情況)
進入交互界面后，輸入top命令，查看期間堆內存分配量的變化。
一般來說，通過上述3個方面的排查，我們基本就能定位出究竟是哪方面的問題導致內存激增了。我們也可以通過web命令，更為直觀地查看問題函數(方法)的完整調用鏈。
問題優化
定位到問題根因后，接下來就是優化階段了。這個階段需要對Go本身足夠熟悉，還得對問題程序的業務邏輯有所了解。
我梳理了一些常見的優化手段，僅供參考。實際場景還是得實際分析。
goroutine泄露
這種問題還是比較好修復的，需要顯式地保證goroutine能正確退出，而非以一些自以為的假設來保證。例如，通過傳遞context.Context對象來顯式退出
go func(ctx context.Context) {
for {
select {
case <-ctx.Done():
default:
}
...
}
}(ctx)
對象復用
在一些熱點代碼處，我們應該避免每次調用都申請新的內存，因為在極端情況下，內存分配速度可能會超過GC的速度，從而導致內存激增。這種情況下，我們可以采取復用對象的方式，例如我們可以使用sync.Pool來復用對象
var pool = sync.Pool{New: func() interface{} { return make([]byte, 4096) }}
func fn() {
buf := pool.Get().([]byte) // takes from pool or calls New
// do work
pool.Put(buf) // returns buf to the pool
}
避免[]byte和string轉換
在Go中，使用string()或[]byte()來實現[]byte和string的類型轉換，會額外申請一塊內存來復制。我們可以通過一些技巧來避免復制，例如*(*[]byte)(unsafe.Pointer(&s))來實現string轉[]byte
除此之外，還有很多優化方法，可以多看看dave cheney大神的這篇文章，寫得很全面。
優化驗證
最后一步，我們需要驗證優化的結果，畢竟你至少得說服自己，你的優化是的確有成效的。
除了通過復現測試來驗證有效性外的，還可以編寫Benchmark測試用例來比較優化前后的內存分配情況（在Benchmark測試用例中加入一行b.ReportAllocs()，即可得到內存分配量信息）
總結
性能調優是一項必備但是較為困難的技能，不僅需要熟悉語言、操作系統等基本知識，還需要一定的經驗積累。
本文介紹了針對Go程序內存問題的發現、定位、優化以及驗證，希望能對你排查內存問題有所幫助（還有某些情況未能沒考慮到，歡迎評論區參與討論）。