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简介：本书由《C程序设计语言》的作者Kernighan和谷歌公司Go团队主管Alan Donovan联袂撰写，是学习Go语言程序设计的指南。本书共13章，主要内容包括：Go的基础知识、基本结构、

基本数据类型、复合数据类型、函数、方法、接口、goroutine、通道、共享变量的并发性、包、go工具、测试、反射等。

本书适合作为计算机相关专业的教材，也可供Go语言爱好者阅读 

go的简介

Go语言于2009年11月正式宣布推出，成为开放源代码项目，并在Linux及Mac OS X平台上进行了实现，后追加Windows系统下的实现。

谷歌资深软件工程师罗布·派克(Rob Pike)表示，“Go让我体验到了从未有过的开发效率。”派克表示，和今天的C++或C一样，Go是一种系统语言。他解释道，“使用它可以进行快速开发，同时它还是一个真正的编译语言，我们之所以现在将其开源，原因是我们认为它已经非常有用和强大。”

2007年，谷歌把Go作为一个20%项目开始研发，即让员工抽出本职工作之外时间的20%，投入在该项目上。除了派克外，该项目的成员还有其它一些谷歌工程师。

派克表示，编译后Go代码的运行速度与C语言非常接近，而且编译速度非常快，就像在使用一个交互式语言。

现有编程语言均未专门对多核处理器进行优化。派克表示，Go就是谷歌工程师为这类程序编写的一种语言。它不是针对编程初学者设计的，但学习使用它也不是非常困难。Go支持面向对象，而且具有真正的封装(closures)和反射(reflection)等功能。

在学习曲线方面，派克认为Go与Java类似，对于Java开发者来说，应该能够轻松学会Go。

之所以将Go作为一个开源项目发布，目的是让开源社区有机会创建更好的工具来使用该语言，例如Eclipse IDE中的插件。目前还没有支持Go的IDE。

在目前谷歌公开发布的所有网络应用中，均没有使用Go。但是谷歌已经使用该语言开发了几个内部项目。

派克表示，Go是否会对谷歌即将推出的Chrome OS产生影响，现在还言之尚早，不过Go的确可以和Native Client配合使用。他表示，“Go可以让应用完美的运行在浏览器内。”例如，使用Go可以更高效的实现Wave，无论是在前端还是后台。

Go语言是一种新的语言，一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点：

1.它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。

2.Go语言为软件构造提供了一种模型，它使依赖分析更加容易，且避免了大部分C风格include文件与库的开头。

3.Go语言是静态类型的语言，它的类型系统没有层级。因此用户不需要在定义类型之间的关系上花费时间，这样感觉起来比典型的面向对象语言更轻量级。

4.Go语言完全是垃圾回收型的语言，并为并发执行与通信提供了基本的支持。

按照其设计，Go打算为多核机器上系统软件的构造提供一种方法。

Go语言是一种编译型语言，它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性。它也打算成为现代的，支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标，需要解决一些语言上的问题：一个富有表达能力但轻量级的类型系统，并发与垃圾回收机制，严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好，因此Go也就应运而生了。

【原创】树莓派3B开发Go语言（四）-自写库实现pwm输出

在前一小节中介绍了点亮第一个LED灯，这里我们准备进阶尝试下，输出第一段PWM波形。（PWM也就是脉宽调制，一种可调占空比的技术，得到的效果就是：如果用示波器测量引脚会发现有方波输出，而且高电平、低电平的时间是可调的。）

这里爪爪熊准备写成一个golang的库，并开源到github上，后续更新将直接更新到github中，如果你有兴趣可以和我联系。 github.com/dpawsbear/bear_rpi_go

我在很多的教程中都看到说树莓派的PWM（硬件）只有一个GPIO能够输出，就是 GPIO1 。这可是不小的打击，因为我想使用至少四个 PWM ，还是不死心，想通过硬件手册上找寻蛛丝马迹，看看究竟怎么回事。

手册上找寻东西稍等下讲述，这里先提供一种方法测试 树莓派3B 的 PWM 方法：用指令控制硬件PWM。

这里通过指令的方式掌握了基本的pwm设置技巧，决定去翻一下手册看看到底PWM怎么回事，这里因为没有 BCM2837 的手册，根据之前文章引用官网所说， BCM2835 和 BCM2837 应该是一样的。这里我们直接翻阅 BCM2835 的手册，直接找到 PWM 章节。找到了如下图：

图中可以看到在博通的命名规则中 GPIO 12、13、18、19、40、41、45、52、53 均可以作为PWM输出。但是只有两路PWM0 PWM1。根据我之前所学知识，不出意外应该是PWM0 和 PWM1可以输出不一样的占空比，但是频率应该是一样的。因为没有示波器，暂时不好测试。先找到下面对应图：

根据以上两个图对比可以发现如下规律：

对照上面的表可以看出从 BCM2837 中印出来的能够使用在PWM上的就这几个了。

为了验证个人猜想是否正确，这里先直接使用指令的模式，模拟配置下是否能够正常输出。

通过上面一系列指令模拟发现，（GPIO1、GPIO26）、（GPIO23、GPIO24）是绑定在一起的，调节任意一个，另外一个也会发生变化。也即是PWM0、PWM1虽然输出了两路，可以理解成两路其实都是连在一个输出口上。这里由于没有示波器或者逻辑分析仪这类设备（仅有一个LED灯），所以测试很简陋，下一步是使用示波器这类东西对频率以及信号稳定性进行下测试。

小节：树莓派具有四路硬件输出PWM能力，但是四路中只能输出两个独立（占空比独立）的PWM，同时四路输出的频率均是恒定的。

上面大概了解清楚了树莓派3B的PWM结构，接下来就是探究如何使用Go语言进行设置。

因为拿到了手册，这里我想直接操作寄存器的方式进行设置，也是顺便学习下Go语言处理寄存器的过程。首先需要拿到pwm 系列寄存器的基地址，但是翻了一圈手册，发现只有偏移，没有找到基地址。

经过了一段时间的努力后，决定写一个 树莓派3B golang包开源放在github上，只需要写相关程序进行调用就可以了，以下是相关demo（pwm）（在GPIO.12 上输出PWM波，放上LED灯会有呼吸灯的效果，具体多少频率还没有进行测试）

以下是demo(pwm) 源码

Go 语言内存管理（三）：逃逸分析

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。

Go语言使用 map 时尽量不要在 big map 中保存指针

不知道你有没有听过这么一句：在使用 map 时尽量不要在 big map 中保存指针。好吧，你现在已经听过了：）为什么呢？原因在于 Go 语言的垃圾回收器会扫描标记 map 中的所有元素，GC 开销相当大，直接GG。

这两天在《Mastering Go》中看到 GC 这一章节里面对比 map 和 slice 在垃圾回收中的效率对比，书中只给出结论没有说明理由，这我是不能忍的，于是有了这篇学习笔记。扯那么多，Show Your Code

这是一个简单的测试程序，保存字符串的 map 和 保存整形的 map GC 的效率相差几十倍，是不是有同学会说明明保存的是 string 哪有指针？这个要说到 Go 语言中 string 的底层实现了，源码在 src/runtime/string.go里，可以看到 string 其实包含一个指向数据的指针和一个长度字段。注意这里的是否包含指针，包括底层的实现。

Go 语言的 GC 会递归遍历并标记所有可触达的对象，标记完成之后将所有没有引用的对象进行清理。扫描到指针就会往下接着寻找，一直到结束。

Go 语言中 map 是基于 数组和链表 的数据结构实现的，通过 优化的拉链法 解决哈希冲突，每个 bucket 可以保存 8 对键值，在 8 个键值对数据后面有一个 overflow 指针，因为桶中最多只能装 8 个键值对，如果有多余的键值对落到了当前桶，那么就需要再构建一个桶（称为溢出桶），通过 overflow 指针链接起来。

因为 overflow 指针的缘故，所以无论 map 保存的是什么，GC 的时候就会把所有的 bmap 扫描一遍，带来巨大的 GC 开销。官方 issues 就有关于这个问题的讨论， runtime: Large maps cause significant GC pauses #9477

无脑机翻如下：

如果我们有一个map [k] v，其中k和v都不包含指针，并且我们想提高扫描性能，则可以执行以下操作。

将“ allOverflow [] unsafe.Pointer”添加到 hmap 并将所有溢出存储桶存储在其中。 然后将 bmap 标记为noScan。 这将使扫描非常快，因为我们不会扫描任何用户数据。

实际上，它将有些复杂，因为我们需要从allOverflow中删除旧的溢出桶。 而且它还会增加 hmap 的大小，因此也可能需要重新整理数据。

最终官方在 hmap 中增加了 overflow 相关字段完成了上面的优化，这是具体的 commit 地址。

下面看下具体是如何实现的，源码基于 go1.15，src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go 中

通过注释可以看出，如果 map 中保存的键值都不包含指针（通过 Haspointers 判断），就使用一个 uintptr 类型代替 bucket 的指针用于溢出桶 overflow 字段，uintptr 类型在 GO 语言中就是个大小可以保存得下指针的整数，不是指针，就相当于实现了 将 bmap 标记为 noScan， GC 的时候就不会遍历完整个 map 了。随着不断的学习，愈发感慨 GO 语言中很多模块设计得太精妙了。

差不多说清楚了，能力有限，有不对的地方欢迎留言讨论，源码位置还是问的群里大佬 _

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