一、go的GC触发的机制：
1、在申请内存的时候，检查当前当前已分配的内存是否大于上次GC后的内存的2倍 2、监控线程发现上次GC的时间已经超过两分钟了 3、最后就是用户手动触发了，也就是调用 runtime.GC() 强制触发一次。
触发的时候，在主GC线程中就会走如下的GC流程： 1、stop the world，等待所有的M休眠；此时所有的业务逻辑代码都停止stw 2、标记：分配gc标记任务，唤醒 gcproc个 M（就是第一步休眠的那些），分别做这个，直到所有的M都做完，才结束；并且所有M再次进入休眠 3、清理：有一个单独的goroutine去清理已经标记的内存对象快 4、start the world，设置gcwaiting=0，唤醒所有的M（不会超过P个数） Go代码的自动内存管理，申请内存是在Go编译器的逃逸分析机制帮我们加上了，而 free 内存是由GC 机制来完成。
二、Go 构建了自己的 PMG 模型，
调度器是为了解决线程上下文切换的损耗： P：processor ，代表一个逻辑处理器(cpu)，也就是执行代码的上下文环境。 M：machine ，代表一个内核线程，这个线程是操作系统来处理的，操作系统负责把它放置到一个 core 上去执行。 G：goroutine ，代表一个并发的代码片段。 简而言之，就是 P在M上执行G
三、Golang协程实现
g0是一个特殊的协程，用于执行调度逻辑，以及协程创建销毁等逻辑。调度逻辑都运行在g0栈；了理解协程栈，还需要简单了解下虚拟内存 调度器负责维护协程状态，获取一个可运行协程并执行； 有多种情况可能会触发协程调度：如读写管道阻塞了，如socket操作、系统调用、垃圾回收等 socket读写的处理，基于IO多路复用模型，比如epoll。Golang是这么做的，结构体pollServer封装了事件循环相关，Golang进程启动时，会创建pollServer，并启动事件循环；用操作系统的异步io模型，设置非阻塞，就是socket编程那几个函数； defer/panic/recover这几个关键字 A协程中触发panic，B协程中能否recover该panic呢？ 发生panic后，只会遍历当前协程的defer链表，所以A协程中触发panic，B协程中肯定不能recover该panic。
内存管理： 一、操作系统内存管理：虚拟内存管理 CPU 在执行指令的时候，通过内存地址，将物理内存上的数据载入到寄存器，然后执行机器指令。 CPU访问数据的大致的顺序是 CPU –> L1 Cache –> L2 Cache –> L3 Cache –> 主存 –> 磁盘 主存与存储器之间以 page（通常是 4K） 为单位进行交换，cache 与 主存之间是以 cache line（通常 64 byte） 为单位交换的。可以通过数组遍历的方式来验证下缓存命中率的问题；局部性好的程序，可以提高缓存命中率，这对底层系统的内存管理是很友好的，可以提高程序的性能；
2、那最终编译出来的二进制文件，是如何被操作系统加载到内存中并执行的呢？ 操作系统对内存的划分，每个区域用来做不同的事情，一个程序执行会分成代码段、全局变量段、堆、栈段的内存来放置程序执行的数据； https://www.jianshu.com/p/1ffde2de153f
四、Go 内存管理
Go 语言是利用操作系统的内存管理的这些特性来优化内存的，Go 的内存是自动管理的；Go的内存管理本质上就是一个内存池，只不过内部做了很多的优化。自动伸缩内存池大小，合理的切割内存块等。 mmap系统申请内存会进入内核态，调用开销大，可以在程序启动之初申请一块连续的内存，建立一个内存池 协程是直接从内存池里面申请内存的，在 mcentral 的前面又增加了一层 mcache，每一个 mcache 和每一个处理器(P) 是一一对应的； 其他优化： 有一些对象所需的内存大小是0，比如 [0]int, struct{}，这种类型的数据根本就不需要内存，系统会直接返回一个统一的固定内存地址； Tiny对象：像 int32, byte, bool 以及小字符串等常用的微小对象，如果存储的对象小于 16B，这个空间会被暂时保存起来，下次分配时会复用这个空间； 大对象：最大的 sizeclass 最大只能存放 32K 的对象。如果一次性申请超过 32K 的内存，系统会直接绕过 mcache 和 mcentral，直接从 mheap 上获取；
go的内存管理这种设计之所以快，主要有以下4个优势和1个内存的浪费： 1、内存分配大多时候都是在用户态完成的，不需要频繁进入内核态。 2、每个 P 都有独立的 span cache，多个 CPU 不会并发读写同一块内存，进而减少 CPU L1 cache 的 cacheline 出现 dirty 情况，增大 cpu cache 命中率。 3、内存碎片的问题，Go 是自己在用户态管理的，在 OS 层面看是没有碎片的，使得操作系统层面对碎片的管理压力也会降低。 4、mcache 的存在使得内存分配不需要加锁。 5、当然这不是没有代价的，Go 需要预申请大块内存，这必然会出现一定的浪费，不过好在现在内存比较廉价，不用太在意。 这种设计比较通用，现在常见的 web 服务设计，为提升系统性能，一般都会设计成 客户端 cache -> 服务端 cache -> 服务端 db 这几层，也是金字塔结构。
逃逸分析：需要使用堆空间则逃逸，栈空间放函数内部变量、堆空间放程序变量 Go 编辑器会自动帮我们找出需要进行动态分配的变量，使用堆内存，编译器的这个分析过程就叫做逃逸分析。 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。 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。 栈空间会随着一个函数的结束自动释放，堆空间需要 GC 模块不断的跟踪扫描回收 逃逸分析的缺陷：需要使用堆空间则逃逸，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。
五、系统调度
- 操作系统的线程调度，包括了多处理器和多核的存在； 如果你的程序是 CPU 密集的，那么上下文切换将会是性能的噩梦， IO 密集的工作，那么上下文切换会有一定的优势。一旦一个线程进入了阻塞态，另一个就绪态的线程就可以立马执行，不会让 CPU 闲着；
线程池是一个最好的解决方案。和线程的就绪状态配合； 需要在 CPU 核数和线程数量上寻找一个平衡，来使你的应用能够拥有最高的吞吐。当需要维持这个平衡时， 性能优化中很重要的一部分就是怎么才能让 CPU 更快的得到数据，来减少数据访问的延迟。写多线程应用时面对状态异变问题时，需要考虑 cache 系统的机制。 自己设计一个系统调度器：我们的目标是，如果有工作要做，就决不让 CPU 闲着
- goroutine 的调度器：Goroutine 不断的在 M 上做上下文切换 Go 调度器使你编写的 Go 程序并发性更好，性能更高。这主要是因为 Go 调度器很好的运用了系统调度器的机制原理。 你可以认为 Goroutine 是应用级别的线程，它在很多方面跟系统的线程是相似的。就像系统线程不断的在一个 core 上做上下文切换一样，
Go 调度器的上下文切换： Goroutine也拥有3 个高级状态。就像线程一样，一个 Goroutine有三种状态，阻塞态，就绪态，运行态 有 4 种事件会引起 Go 程序触发调度。这不意味着每次事件都会触发调度。Go 调度器会自己找合适的机会。 使用关键字 go 垃圾回收：因为GC操作是使用自己的一组 Goroutine 来执行，这些 Goroutine 需要一个M来运行。在GC过程中，暂停那些需要访问堆空间的Goroutine，运行那些不需要访问堆空间的。 系统调用
Go 是在 OS 层面上，将 IO/阻塞操作转换成了 CPU 操作。因为所有的上下文切换都发生在应用层，我们没有丢掉每次切换造成的 600 个指令损失； 在Go中，调度器试图用更少的线程，每个线程做更多的事情，帮助我们减少系统和硬件层的调度; Go 调度器把系统层面的 IO/阻塞 操作转换成了 CPU密集 操作来最大化每个 CPU 的能力; 你可以让每一个虚拟 Core 上都只跑一个线程来把所有事情做了，这是合理的。对于网络服务及其他不会阻塞系统线程的系统调用的服务来说，可以这样做。
系统调度器的机制和原理，对写一个多线程代码是重要的。了解Go语言调度器的机制，这对Go语言写出并发代码是重要的；
运行队列： 在 Go 调度器中有 2 个不同的执行队列：全局队列（Global Run Queue, 简称 GRQ）和本地队列（Local Run Queue，简称 LRQ）。 每一个 P 都会有一个 LRQ 来管理分配给 P 上的 Goroutine。这些 Goroutine 轮流被交付给 M 执行。 GRQ 是用来保存还没有被分配到 P 的 Goroutine，会有一个逻辑将 Goroutine 从 GRQ 上移动到 LRQ 上。
如何能知道，一个core上跑多少个 Goroutine 才能得到最大程度的吞吐量呢？ CPU 密集型每一个core跑一个 Goroutine 会让速度最快，并发版本的add(数字相加的函数)，add方法属于； 对于IO 密集型的工作，并行对提升性能没有多大的帮助(和并发提升差不多)，CPU 密集型的正好相反。但是并不是所有 CPU 密集型的工作都适合并发的，比如冒泡排序 start和end CPU 密集型的工作，使用比机器核数数量更多的 Goroutine 会减慢工作，因为把 Goroutine 不断从系统线程上调来调去也是有成本。上下文切换会触发 Stop The World（简称STW）事件，因为在切换过程中你的工作不会被执行。
CPU多级缓存就看这6个关键词：CPU周期、内存、CPU寄存器、CPU的三级缓存、MESI协议、内存控制器 1、获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles)，而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了 2、鉴于此，于是CPU设计者们就给CPU加上了缓存(CPU Cache)。如果需要对同一批数据操作很多次，那么把数据放至离CPU更近的缓存，会给程序带来很大的速度提升。 3、随着多核的发展，CPU Cache分成了三个级别：L1、 L2、L3。级别越小越接近CPU，所以速度也就更快，但同时也代表着容量越小。它们区别如下： L1是最接近CPU的，它容量最小、例如32K、速度最快，每个核上都有一个L1 Cache 就像数据库cache一样，获取数据时首先会在最快的cache中找数据，如果没有命中(Cache miss)则往下一级找，直到三层Cache都找不到，那只有向内存要数据了 4、MESI协议，现在主流的处理器都是用它来保证缓存的相干性和内存的相干性。M、E、S和I代表使用MESI协议时缓存行所处的四个状态； 5、如果c2需要读另外一个处理器c1的缓存行内容，c1需要把它缓存行的内容通过内存控制器(Memory Controller)发送给c2，c2接到后将相应的缓存行状态设为S。
linux的三种线程模型： 三种常用的多线程模型，包括主从模型、生产者消费者模型、高并发索引模型 资源、调度、性能层面，分析Linux线程与进程的差异