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英文原文链接【Go, the unwritten parts】 发表于2017/05/22 作者JBD是Go语言开发小组成员
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检查程序的执行路径和当前状态是非常有用的调试手段。核心文件（core file）包含了一个运行进程的内存转储和状态。它主要是用来作为事后调试程序用的。它也可以被用来查看一个运行中的程序的状态。这两个使用场景使调试文件转储成为一个非常好的诊断手段。我们可以用这个方法来做事后诊断和分析线上的服务（production services）。
在这篇文章中，我们将用一个简单的hello world网站服务作为例子。在现实中，我们的程序很容易就会变得很复杂。分析核心转储给我们提供了一个机会去重构程序的状态并且查看只有在某些条件／环境下才能重现的案例。
作者注 : 这个调试流程只在Linux上可行。我不是很确定它是否在其它Unixs系统上工作。macOS对此还不支持。Windows现在也不支持。
在我们开始前，需要确保核心转储的ulimit设置在合适的范围。它的缺省值是0，意味着最大的核心文件大小是0。我通常在我的开发机器上将它设置成unlimited。使用以下命令：
接下来，你需要在你的机器上安装 delve 。
下面我们使用的 main.go 文件。它注册了一个简单的请求处理函数（handler）然后启动了HTTP服务。
让我们编译并生产二进制文件。
现在让我们假设，这个服务器出了些问题，但是我们并不是很确定问题的根源。你可能已经在程序里加了很多辅助信息，但还是无法从这些调试信息中找出线索。通常在这种情况下，当前进程的快照会非常有用。我们可以用这个快照深入查看程序的当前状态。
有几个方式来获取核心文件。你可能已经熟悉了奔溃转储（crash dumps）。它们是在一个程序奔溃的时候写入磁盘的核心转储。Go语言在缺省设置下不会生产奔溃转储。但是当你把 GOTRACEBACK 环境变量设置成“crash”，你就可以用 Ctrl+backslash 才触发奔溃转储。如下图所示：
上面的操作会使程序终止，将堆栈跟踪（stack trace）打印出来，并把核心转储文件写入磁盘。
另外个方法可以从一个运行的程序获得核心转储而不需要终止相应的进程。 gcore 可以生产核心文件而无需使运行中的程序退出。
根据上面的操作，我们获得了转储而没有终止对应的进程。下一步就是把核心文件加载进delve并开始分析。
差不多就这些。delve的常用操作都可以使用。你可以backtrace，list，查看变量等等。有些功能不可用因为我们使用的核心转储是一个快照而不是正在运行的进程。但是程序执行路径和状态全部可以访问。
因为如果变量的内存发生逃逸，它的生命周期就是不可知的，其会被分配到堆上，而堆上分配内存不能像栈一样会自动释放，为了解放程序员双手，专注于业务的实现，go实现了gc垃圾回收机制，但gc会影响程序运行性能，所以要尽量减少程序的gc操作。
1、在方法内把局部变量指针返回，被外部引用，其生命周期大于栈，则溢出。
2、发送指针或带有指针的值到channel，因为编译时候无法知道那个goroutine会在channel接受数据，编译器无法知道什么时候释放。
3、在一个切片上存储指针或带指针的值。比如[]*string，导致切片内容逃逸，其引用值一直在堆上。
4、因为切片的append导致超出容量，切片重新分配地址，切片背后的存储基于运行时的数据进行扩充，就会在堆上分配。
5、在interface类型上调用方法，在Interface调用方法是动态调度的，只有在运行时才知道。
1、go语言的接口类型方法调用是动态，因此不能在编译阶段确定，所有类型结构转换成接口的过程会涉及到内存逃逸发生，在频次访问较高的函数尽量调用接口。
2、不要盲目使用变量指针作为参数，虽然减少了复制，但变量逃逸的开销更大。
3、预先设定好slice长度，避免频繁超出容量，重新分配。
Go 语言较之 C 语言一个很大的优势就是自带 GC 功能，可 GC 并不是没有代价的。写 C 语言的时候，在一个函数内声明的变量，在函数退出后会自动释放掉，因为这些变量分配在栈上。如果你期望变量的数据可以在函数退出后仍然能被访问，就需要调用 malloc 方法在堆上申请内存，如果程序不再需要这块内存了，再调用 free 方法释放掉。Go 语言不需要你主动调用 malloc 来分配堆空间，编译器会自动分析，找出需要 malloc 的变量，使用堆内存。编译器的这个分析过程就叫做逃逸分析。
所以你在一个函数中通过 dict := make(map[string]int) 创建一个 map 变量，其背后的数据是放在栈空间上还是堆空间上，是不一定的。这要看编译器分析的结果。
可逃逸分析并不是百分百准确的，它有缺陷。有的时候你会发现有些变量其实在栈空间上分配完全没问题的，但编译后程序还是把这些数据放在了堆上。如果你了解 Go 语言编译器逃逸分析的机制，在写代码的时候就可以有意识地绕开这些缺陷，使你的程序更高效。
Go 语言虽然在内存管理方面降低了编程门槛，即使你不了解堆栈也能正常开发，但如果你要在性能上较真的话，还是要掌握这些基础知识。
这里不对堆内存和栈内存的区别做太多阐述。简单来说就是， 栈分配廉价，堆分配昂贵。 栈空间会随着一个函数的结束自动释放，堆空间需要时间 GC 模块不断地跟踪扫描回收。如果对这两个概念有些迷糊，建议阅读下面 2 个文章：
这里举一个小例子，来对比下堆栈的差别：
stack 函数中的变量 i 在函数退出会自动释放；而 heap 函数返回的是对变量 i 的引用，也就是说 heap() 退出后，表示变量 i 还要能被访问，它会自动被分配到堆空间上。
他们编译出来的代码如下：
逻辑的复杂度不言而喻，从上面的汇编中可看到， heap() 函数调用了 runtime.newobject() 方法，它会调用 mallocgc 方法从 mcache 上申请内存，申请的内部逻辑前面文章已经讲述过。堆内存分配不仅分配上逻辑比栈空间分配复杂，它最致命的是会带来很大的管理成本，Go 语言要消耗很多的计算资源对其进行标记回收（也就是 GC 成本）。
Go 编辑器会自动帮我们找出需要进行动态分配的变量，它是在编译时追踪一个变量的生命周期，如果能确认一个数据只在函数空间内访问，不会被外部使用，则使用栈空间，否则就要使用堆空间。
我们在 go build 编译代码时，可使用 -gcflags '-m' 参数来查看逃逸分析日志。
以上面的两个函数为例，编译的日志输出是：
日志中的 i escapes to heap 表示该变量数据逃逸到了堆上。
需要使用堆空间，所以逃逸，这没什么可争议的。但编译器有时会将 不需要 使用堆空间的变量，也逃逸掉。这里是容易出现性能问题的大坑。网上有很多相关文章，列举了一些导致逃逸情况，其实总结起来就一句话：
多级间接赋值容易导致逃逸 。
这里的多级间接指的是，对某个引用类对象中的引用类成员进行赋值。Go 语言中的引用类数据类型有 func , interface , slice , map , chan , *Type(指针) 。
记住公式 Data.Field = Value ，如果 Data , Field 都是引用类的数据类型，则会导致 Value 逃逸。这里的等号 = 不单单只赋值，也表示参数传递。
根据公式，我们假设一个变量 data 是以下几种类型，相应的可以得出结论：
下面给出一些实际的例子：
如果变量值是一个函数，函数的参数又是引用类型，则传递给它的参数都会逃逸。
上例中 te 的类型是 func(*int) ，属于引用类型，参数 *int 也是引用类型，则调用 te(j) 形成了为 te 的参数(成员) *int 赋值的现象，即 te.i = j 会导致逃逸。代码中其他几种调用都没有形成 多级间接赋值 情况。
同理，如果函数的参数类型是 slice , map 或 interface{} 都会导致参数逃逸。
匿名函数的调用也是一样的，它本质上也是一个函数变量。有兴趣的可以自己测试一下。
只要使用了 Interface 类型(不是 interafce{} )，那么赋值给它的变量一定会逃逸。因为 interfaceVariable.Method() 先是间接的定位到它的实际值，再调用实际值的同名方法，执行时实际值作为参数传递给方法。相当于 interfaceVariable.Method.this = realValue
向 channel 中发送数据，本质上就是为 channel 内部的成员赋值，就像给一个 slice 中的某一项赋值一样。所以 chan *Type , chan map[Type]Type , chan []Type , chan interface{} 类型都会导致发送到 channel 中的数据逃逸。
这本来也是情理之中的，发送给 channel 的数据是要与其他函数分享的，为了保证发送过去的指针依然可用，只能使用堆分配。
可变参数如 func(arg ...string) 实际与 func(arg []string) 是一样的，会增加一层访问路径。这也是 fmt.Sprintf 总是会使参数逃逸的原因。
例子非常多，这里不能一一列举，我们只需要记住分析方法就好，即，2 级或更多级的访问赋值会 容易 导致数据逃逸。这里加上 容易 二字是因为随着语言的发展，相信这些问题会被慢慢解决，但现阶段，这个可以作为我们分析逃逸现象的依据。
下面代码中包含 2 种很常规的写法，但他们却有着很大的性能差距，建议自己想下为什么。
Benchmark 和 pprof 给出的结果:
熟悉堆栈概念可以让我们更容易看透 Go 程序的性能问题，并进行优化。
多级间接赋值会导致 Go 编译器出现不必要的逃逸，在一些情况下可能我们只需要修改一下数据结构就会使性能有大幅提升。这也是很多人不推荐在 Go 中使用指针的原因，因为它会增加一级访问路径，而 map , slice , interface{} 等类型是不可避免要用到的，为了减少不必要的逃逸，只能拿指针开刀了。
大多数情况下，性能优化都会为程序带来一定的复杂度。建议实际项目中还是怎么方便怎么写，功能完成后通过性能分析找到瓶颈所在，再对局部进行优化。
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮