Go切片数组深度解析

Go 中的分片数组，实际上有点类似于Java中的ArrayList,是一个可以扩展的数组，但是Go中的切片由比较灵活，它和数组很像，也是基于数组，所以在了解Go切片前我们先了解下数组。

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数组简单描述就由相同类型元素组成的数据结构, 在创建初期就确定了长度，是不可变的。

但是Go的数组类型又和C与Java的数组类型不一样， NewArray 用于创建一个数组，从源码中可以看出最后返回的是 Array{}的指针，并不是第一个元素的指针，在Go中数组属于值类型，在进行传递时，采取的是值传递，通过拷贝整个数组。Go语言的数组是一种有序的struct。

Go 语言的数组有两种不同的创建方式，一种是显示的初始化，一种是隐式的初始化。

注意一定是使用 [...]T 进行创建，使用三个点的隐式创建，编译器会对数组的大小进行推导，只是Go提供的一种语法糖。

其次，Go中数组的类型，是由数值类型和长度两个一起确定的。[2]int 和 [3]int 不是同一个类型，不能进行传参和比较，把数组理解为类型和长度两个属性的结构体，其实就一目了然了。

Go中的数组属于值类型，通常应该存储于栈中，局部变量依然会根据逃逸分析确定存储栈还是堆中。

编译器对数组函数中做两种不同的优化：

在静态区完成赋值后复制到栈中。

总结起来，在不考虑逃逸分析的情况下，如果数组中元素的个数小于或者等于 4 个，那么所有的变量会直接在栈上初始化，如果数组元素大于 4 个，变量就会在静态存储区初始化然后拷贝到栈上。

由于数组是值类型，那么赋值和函数传参操作都会复制整个数组数据。

不管是赋值或函数传参，地址都不一致，发生了拷贝。如果数组的数据较大，则会消耗掉大量内存。那么为了减少拷贝我们可以主动的传递指针呀。

地址是一样的，不过传指针会有一个弊端，从打印结果可以看到，指针地址都是同一个，万一原数组的指针指向更改了，那么函数里面的指针指向都会跟着更改。

同样的我们将数组转换为切片，通过传递切片，地址是不一样的，数组值相同。

切片是引用传递，所以它们不需要使用额外的内存并且比使用数组更有效率。

所以，切片属于引用类型。

通过这种方式可以将数组转换为切片。

中间不加三个点就是切片,使用这种方式创建切片，实际上是先创建数组，然后再通过第一种方式创建。

使用make创建切片，就不光编译期了，make创建切片会涉及到运行期。1. 切片的大小和容量是否足够小；

切片是否发生了逃逸，最终在堆上初始化。如果切片小的话会先在栈或静态区进行创建。

切片有一个数组的指针，len是指切片的长度, cap指的是切片的容量。

cap是在初始化切片是生成的容量。

发现切片的结构体是数组的地址指针array unsafe.Pointer，而Go中数组的地址代表数组结构体的地址。

slice 中得到一块内存地址，array[0]或者unsafe.Pointer(array[0])。

也可以通过地址构造切片

nil切片：指的unsafe.Pointer 为nil

空切片：

创建的指针不为空，len和cap为空

当一个切片的容量满了，就需要扩容了。怎么扩，策略是什么？

如果原来数组切片的容量已经达到了最大值，再想扩容， Go 默认会先开一片内存区域，把原来的值拷贝过来，然后再执行 append() 操作。这种情况对现数组的地址和原数组地址不相同。

从上面结果我们可以看到，如果用 range 的方式去遍历一个切片，拿到的 Value 其实是切片里面的值拷贝,即浅拷贝。所以每次打印 Value 的地址都不变。

由于 Value 是值拷贝的，并非引用传递，所以直接改 Value 是达不到更改原切片值的目的的，需要通过 slice[index] 获取真实的地址。

go分析要多久

Go语言的分析取决于多方面的因素，如代码量、理解深度、复杂性等。如果是一般的小规模项目，比如几百行代码，那么通常需要几个小时来分析。但对于大规模项目，比如几万行以上，则需要更多的时间来分析，可能会有几天或更长的时间。同时，如果开发者对代码深入理解的程度越高，分析的时间也会更长。

如何看待go语言泛型的最新设计？

Go 由于不支持泛型而臭名昭著，但最近，泛型已接近成为现实。Go 团队实施了一个看起来比较稳定的设计草案，并且正以源到源翻译器原型的形式获得关注。本文讲述的是泛型的最新设计，以及如何自己尝试泛型。

例子

FIFO Stack

假设你要创建一个先进先出堆栈。没有泛型，你可能会这样实现：

type Stack []interface{}func (s Stack) Peek() interface{} {

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack) Pop() {

*s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack) Push(value interface{}) {

*s = 

append(*s, value)

}

但是，这里存在一个问题：每当你 Peek 项时，都必须使用类型断言将其从 interface{} 转换为你需要的类型。如果你的堆栈是 *MyObject 的堆栈，则意味着很多 s.Peek().(*MyObject)这样的代码。这不仅让人眼花缭乱，而且还可能引发错误。比如忘记 * 怎么办？或者如果您输入错误的类型怎么办？s.Push(MyObject{})` 可以顺利编译，而且你可能不会发现到自己的错误，直到它影响到你的整个服务为止。

通常，使用 interface{} 是相对危险的。使用更多受限制的类型总是更安全，因为可以在编译时而不是运行时发现问题。

泛型通过允许类型具有类型参数来解决此问题：

type Stack(type T) []Tfunc (s Stack(T)) Peek() T {

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Pop() {

*s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Push(value T) {

*s = 

append(*s, value)

}

这会向 Stack 添加一个类型参数，从而完全不需要 interface{}。现在，当你使用 Peek() 时，返回的值已经是原始类型，并且没有机会返回错误的值类型。这种方式更安全，更容易使用。（译注：就是看起来更丑陋，^-^）

此外，泛型代码通常更易于编译器优化，从而获得更好的性能（以二进制大小为代价）。如果我们对上面的非泛型代码和泛型代码进行基准测试，我们可以看到区别：

type MyObject struct {

X 

int

}

var sink MyObjectfunc BenchmarkGo1(b *testing.B) {

for i := 0; i  b.N; i++ {

var s Stack

s.Push(MyObject{})

s.Push(MyObject{})

s.Pop()

sink = s.Peek().(MyObject)

}

}

func BenchmarkGo2(b *testing.B) {

for i := 0; i  b.N; i++ {

var s Stack(MyObject)

s.Push(MyObject{})

s.Push(MyObject{})

s.Pop()

sink = s.Peek()

}

}

结果：

BenchmarkGo1BenchmarkGo1-16     12837528         87.0 ns/op       48 B/op        2 allocs/opBenchmarkGo2BenchmarkGo2-16     28406479         41.9 ns/op       24 B/op        2 allocs/op

在这种情况下，我们分配更少的内存，同时泛型的速度是非泛型的两倍。

合约（Contracts）

上面的堆栈示例适用于任何类型。但是，在许多情况下，你需要编写仅适用于具有某些特征的类型的代码。例如，你可能希望堆栈要求类型实现 String() 函数

Golang的调度模型

Go有四大核心模块，基本全部体现在runtime，有调度系统、GC、goroutine、channel，那么深入理解其中的精髓可以帮助我们理解Go这一门语言！

参考: 调度系统设计精要

下面是我用Go语言简单写的一个调度器，大家可以看看设计思路，以及存在的问题！

1、测试条件，调度器只启动两个线程，然后一个线程主要是负责循环的添加任务，一个线程循环的去执行任务

2、测试条件，调度器启动三个线程，然后两个线程去执行任务，一个添加任务

3、继续测试，启动十个线程，一个添加任务，九个执行任务

4、我们添加一些阻塞的任务

执行可以看到完全不可用

1、 可以看到随着M的不断的增加，可以发现执行任务的数量也不断的减少，原因是什么呢？有兴趣的同学可以加一个pprof可以看看，其实大量的在等待锁的过程！

2、如果我的M运行了类似于Sleep操作的方法如何解决了，我的调度器还能支撑这个量级的调度吗？

关于pprof如何使用：在代码头部加一个这个代码：

我们查看一下 go tool pprof main/prof.pporf

可以看到真正执行代码的时间只有 0.17s + 0.02s 其他时间都被阻塞掉了！

1、GM模型中的所有G都是放入到一个queue，那么导致所有的M取执行任务时都会去竞争锁，我们插入G也会去竞争锁，所以解决这种问题一般就是减少对单一资源的竞争，那就是桶化，其实就是每个线程都分配一个队列

2、GM模型中没有任务状态，只有runnable，假如任务遇到阻塞，完全可以把任务挂起再唤醒

这里其实会遇到一个问题，假如要分配很多个线程，那么此时随着线程的增加，也会造成队列的增加，其实也会造成调度器的压力，因为它需要遍历全部线程的队列去分配任务以及后续会讲到的窃取任务！

因为我们知道CPU的最大并行度其实取决于CPU的核数，也就是我们没必要为每个线程都去分配一个队列，因为就算是给他们分配了，他们自己去那执行调度，其实也会出现大量阻塞，原因就是CPU调度不过来这些线程！

Go里面是只分配了CPU个数的队列，这里就是P这个概念，你可以理解为P其实是真正的资源分配器，M很轻只是执行程序，所有的资源内存都维护在P上！M只有绑定P才能执行任务（强制的）！

这样做的好处：

1、首先调度程序其实就是调度不同状态的任务，go里面为Go标记了不同的状态，其实大概就是分为：runnable，running，block等，所以如何充分调度不同状态的G成了问题，那么关于阻塞的G如何解决，其实可以很好的解决G调度的问题！

上面这些情况其实就分为：

2、用户态阻塞，一般Go里面依靠 gopark 函数去实现，大体的代码逻辑基本上和go的调度绑定死了

源码在：

3、其实对于netpool 这种nio模型，其实内核调用是非阻塞的，所以go开辟了一个网络轮训器队列，来存放这些被阻塞的g，等待内核被唤醒！那么什么时候会被唤醒了，其实就是需要等待调度器去调度了！

4、如果是内核态阻塞了（内核态阻塞一般都会将线程挂起，线程需要等待被唤醒），我们此时P只能放弃此线程的权利，然后再找一个新的线程去运行P！

关于着新线程：找有没有idle的线程，没有就会创建一个新的线程！

关于当内核被唤醒后的操作：因为GPM模型所以需要找到个P绑定，所以G会去尝试找一个可用的P，如果没有可用的P，G会标记为runnable放到全局队列中！

5、其实了解上面大致其实就了解了Go的基本调度模型

答案文章里慢慢品味！

如果某个 G 执行时间过长，其他的 G 如何才能被正常的调度？ 这便涉及到有关调度的两个理念：协作式调度与抢占式调度。协作式和抢占式这两个理念解释起来很简单： 协作式调度依靠被调度方主动弃权；抢占式调度则依靠调度器强制将被调度方被动中断。

例如下面的代码，我本地的版本是 go1.13.5

执行: GOMAXPROCS=1 配置全局只能有一个P

可以看到main函数无法执行!也就是那个go 空转抢占了整个程序

备注：

但是假如我换为用 1.14+版本执行，有兴趣的话可以使用我的docker镜像，直接可以拉取： fanhaodong/golang:1.15.11 和 fanhaodong/golang:1.13.5

首先我们知道G/M/P，G可能和M也可能和P解除绑定，那么关于数据变量放在哪哇！其实这个就是逃逸分析！

输出可以看到其实没有发生逃逸，那是因为 demo被拷贝它自己的栈空间内

备注：

-gcflags"-N -l -m" 其中 -N禁用优化-l禁止内联优化，-m打印逃逸信息

那么继续改成这个

可以看到发现 demo对象其实被逃逸到了堆上！这就是不会出现类似于G如果被别的M执行，其实不会出现内存分配位置的问题！

所以可以看到demo其实是copy到了堆上！这就是g逃逸的问题，和for循环一样的

执行可以发现，其实x已经逃逸到了堆上，所以你所有的g都引用的一个对象，如何解决了

如何解决了，其实很简单

也谈goroutine调度器

图解Go运行时调度器

Go语言回顾：从Go 1.0到Go 1.13

Go语言原本

调度系统设计精要

Scalable Go Scheduler Design Doc

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