04｜单机吞吐优化（二）：高性能数据处理三板斧

徐逸

你好，我是徐逸。
通过上节课的学习，我们知道了提升单机吞吐的思路是定位到单机瓶颈资源。对于瓶颈资源，要么增加资源，比如提升单机 CPU、内存等的规格；要么减少单个请求对瓶颈资源的消耗，让相同的资源可以处理更多请求。
对于 CPU 和内存瓶颈，我们也介绍了容器类型的使用方法，从而降低 CPU 和内存资源消耗，提升单机吞吐。
有了数据类型，自然少不了对数据的处理。今天我们就来聊聊对于 CPU 和内存瓶颈，有哪些常用的高性能数据处理技巧。只要能够灵活运用这些技巧，我们就能降低单个请求对 CPU 和内存资源消耗，提升单机吞吐。
为了便于说明，我先构造一段代码，这段代码会循环做字符串拼接、整型转字符串和字符串转字节切片操作。我们今天会基于这段代码的性能优化过程，带你掌握这些高性能技巧。
package performance
import (
    "fmt"
)
type User struct {
    Id   int
    Name string
}
// GenerateIdsRaw 原始待优化函数
func GenerateIdsRaw(users []*User) (string, string, []byte) {
    names := ""
    idStr := ""
    var nameByte []byte
    for index := range users {
        idStr = fmt.Sprint(users[index].Id)
        names = names + "," + users[index].Name
        nameByte = []byte(users[index].Name)
    }
    return idStr, names, nameByte
}

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解释
总结

1. 使用 strings.Builder 类型进行字符串拼接是降低资源消耗、提升单机吞吐的重要技巧之一。 2. 通过 Benchmark 测试和 CPU 火焰图分析，可以全面评估代码的性能表现，发现瓶颈并进行有针对性的优化。 3. 使用 strconv 库进行整型转换为字符串的方式，能明显提升性能，节约 CPU 和内存资源。 4. 使用 unsafe 包可以高效地将字符串转换为字节切片，避免字节数组的内存分配和拷贝，实现高性能类型转换。 5. 通过优化后的 Benchmark 测试，对 CPU 资源的消耗降低了27倍，对内存的消耗降低了379倍。 6. Golang官方文档和库函数中也特意提到了 strings.Builder 的高效性能，表明其在实际应用中的重要性。

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