Привет! Меня зовут Александр Иванов, я разрабатываю средства управления сетевыми элементами сотовой связи и пишу на языке Go в YADRO. Однажды я работал над приложением, которое испытывало пиковые нагрузки каждые 10 минут, но выполнить обработку памяти быстро мешал Garbage Collector. Чтобы решить эту проблему, я изучил несколько способов реализации memory pool и провел испытания скорости работы.
Рубрика «sync.Pool»
Три способа оптимизировать работу с памятью на Go с помощью memory pools
2024-09-11 в 10:03, admin, рубрики: channel pool, garbage collector, Go, memory arena, memory pool, sync.Pool, бенчмарки, оптимизация памятиПростые методы оптимизации программ Go
2019-06-20 в 20:55, admin, рубрики: easyjson, Go, json, pprof, sync.Pool, бенчмарки, маршалинг, Программирование, Проектирование и рефакторинг, профилированиеЯ всегда забочусь о производительности. Точно не знаю, почему. Но меня просто бесят медленные сервисы и программы. Похоже, я не одинок.
В тестах A/B мы попытались замедлять выдачу страниц с шагом 100 миллисекунд и обнаружили, что даже очень небольшие задержки приводят к существенному падению доходов. — Грег Линден, Amazon.com
По опыту, низкая производительность проявляется одним из двух способов:
- Операции, которые хорошо выполняются в небольших масштабах, становятся нежизнеспособными с ростом числа пользователей. Обычно это операции O(N) или O(N²). Когда база пользователей мала, всё работает отлично. Продукт спешат вывести на рынок. По мере роста базы возникает всё больше неожиданных патологических ситуаций — и сервис останавливается.
- Много отдельных источников неоптимальной работы, «смерть от тысячи порезов».