❎This document outlines best practices for writing high-performance Go code.

❎مقاله‌ای در مورد بهترین کارها برای نوشتن یک کد با performance بالا برای زبان برنامه‌نویسی Go

#golang #go #performance #optimization

https://github.com/dgryski/go-perfbook

☄ @gopher_academy

🔵 عنوان مقاله
CPU Cache-Friendly Data Structures in Go: 10x Speed with Same Algorithm

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان می‌دهد که در Go می‌توان بدون تغییر الگوریتم و فقط با بهینه‌سازی نحوهٔ دسترسی به حافظه، به بهبودهایی تا ۱۰ برابر رسید. ایدهٔ اصلی این است که با بهره‌گیری از محلیّت در CPU و نگه داشتن داده‌های «داغ» در حافظهٔ پیوسته، تعداد cache miss به شدت کم می‌شود. راهکارهای کلیدی شامل استفاده از sliceهای پیوسته به‌جای ساختارهای پر از pointer، فشرده‌سازی و چیدمان درست فیلدهای struct، انتخاب آگاهانه بین AoS و SoA، کاهش تخصیص‌ها و استفاده از sync.Pool برای بازاستفادهٔ حافظه، و اجتناب از false sharing در برنامه‌های همزمان است. اندازه‌گیری با ابزارهای benchmark و pprof کمک می‌کند ببینیم گلوگاه واقعاً از کجاست. نتیجهٔ عملی طبق تجربهٔ Serge Skoredin: با حفظ همان منطق، تنها با طراحی cache‑friendly در Go می‌توان جهش‌های بزرگ کارایی به‌دست آورد.

#Go #Golang #CPUCache #Performance #DataStructures #SystemsProgramming #Optimization #LowLatency

🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175636/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy

🔵 عنوان مقاله
How We Saved 70% CPU and 60% Memory in Refinery’s Go Code

🟢 خلاصه مقاله:
**تیم Refinery روی یک سرویس مهم مبتنی بر Go با مصرف بالای CPU و Memory کار می‌کرد و با پروفایلینگ دقیق (pprof، tracing و بنچمارک‌های انتهابه‌انتها) گلوگاه‌های واقعی را پیدا کرد. بیشترین صرفه‌جویی با حذف کارهای غیرضروری به‌دست آمد: حذف پردازش‌ها و serialization تکراری، دوری از reflection در مسیرهای داغ، جایگزینی JSON در hot path با دسترسی مستقیم/کدگذاری ساده، پیش‌اختصاص slices/maps و بازاستفاده از بافرها برای کاهش allocation و فشار GC. در هم‌روندی، به‌جای goroutineهای بدون‌مهار، از worker poolهای محدود و backpressure استفاده شد، کارها batch و داده‌ها تا حد امکان stream شدند تا قفل‌زنی و جابه‌جایی زمینه کاهش یابد. همچنین چند حلقه O(n^2) با ایندکس‌گذاری مبتنی بر map/set جایگزین شد، نتایج گران با cache کردن تکرار نشد و الگوهای I/O با خواندن/نوشتن تجمیعی بهینه شدند. در نهایت با تکیه بر allocationهای روی stack، استفاده از sync.Pool و روش‌های zero-copy، نیاز به GC پایین آمد. نتیجه: حدود 70% کاهش مصرف CPU و 60% کاهش Memory همراه با بهبود تاخیرهای p95/p99. درس کلیدی: بهینه‌سازی اغلب یعنی کمتر کار کردن—اندازه‌گیری کن، کار زائد را حذف کن و ساده‌سازی را تکرار کن.

#Go #Golang #Performance #Profiling #CPU #Memory #Optimization #pprof

🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/176624/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy