英文原文链接【Go, the unwritten parts】 发表于2017/05/22 作者JBD是Go语言开发小组成员
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检查程序的执行路径和当前状态是非常有用的调试手段。核心文件（core file）包含了一个运行进程的内存转储和状态。它主要是用来作为事后调试程序用的。它也可以被用来查看一个运行中的程序的状态。这两个使用场景使调试文件转储成为一个非常好的诊断手段。我们可以用这个方法来做事后诊断和分析线上的服务（production services）。
在这篇文章中，我们将用一个简单的hello world网站服务作为例子。在现实中，我们的程序很容易就会变得很复杂。分析核心转储给我们提供了一个机会去重构程序的状态并且查看只有在某些条件／环境下才能重现的案例。
作者注 : 这个调试流程只在Linux上可行。我不是很确定它是否在其它Unixs系统上工作。macOS对此还不支持。Windows现在也不支持。
在我们开始前，需要确保核心转储的ulimit设置在合适的范围。它的缺省值是0，意味着最大的核心文件大小是0。我通常在我的开发机器上将它设置成unlimited。使用以下命令：
接下来，你需要在你的机器上安装 delve 。
下面我们使用的 main.go 文件。它注册了一个简单的请求处理函数（handler）然后启动了HTTP服务。
让我们编译并生产二进制文件。
现在让我们假设，这个服务器出了些问题，但是我们并不是很确定问题的根源。你可能已经在程序里加了很多辅助信息，但还是无法从这些调试信息中找出线索。通常在这种情况下，当前进程的快照会非常有用。我们可以用这个快照深入查看程序的当前状态。
有几个方式来获取核心文件。你可能已经熟悉了奔溃转储（crash dumps）。它们是在一个程序奔溃的时候写入磁盘的核心转储。Go语言在缺省设置下不会生产奔溃转储。但是当你把 GOTRACEBACK 环境变量设置成“crash”，你就可以用 Ctrl+backslash 才触发奔溃转储。如下图所示：
上面的操作会使程序终止，将堆栈跟踪（stack trace）打印出来，并把核心转储文件写入磁盘。
另外个方法可以从一个运行的程序获得核心转储而不需要终止相应的进程。 gcore 可以生产核心文件而无需使运行中的程序退出。
根据上面的操作，我们获得了转储而没有终止对应的进程。下一步就是把核心文件加载进delve并开始分析。
差不多就这些。delve的常用操作都可以使用。你可以backtrace，list，查看变量等等。有些功能不可用因为我们使用的核心转储是一个快照而不是正在运行的进程。但是程序执行路径和状态全部可以访问。
切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。
在Go语言中有一些调试技巧能帮助我们快速找到问题，有时候你想尽可能多的记录异常但仍觉得不够，搞清楚堆栈的意义有助于定位Bug或者记录更完整的信息。
本文将讨论堆栈跟踪信息以及如何在堆栈中识别函数所传递的参数。
Functions
先从这段代码开始：
Listing 1
01 package main
02
03 func main() {
04 slice := make([]string, 2, 4)
05 Example(slice, "hello", 10)
06 }
07
08 func Example(slice []string, str string, i int) {
09 panic("Want stack trace")
10 }
Example函数定义了3个参数，1个string类型的slice, 1个string和1个integer, 并且抛出了panic，运行这段代码可以看到这样的结果：
Listing 2
Panic: Want stack trace
goroutine 1 [running]:
main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:9 +0x64
main.main()
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:5 +0x85
goroutine 2 [runnable]:
runtime.forcegchelper()
/Users/bill/go/src/runtime/proc.go:90
runtime.goexit()
/Users/bill/go/src/runtime/asm_amd64.s:2232 +0x1
goroutine 3 [runnable]:
runtime.bgsweep()
/Users/bill/go/src/runtime/mgc0.go:82
runtime.goexit()
/Users/bill/go/src/runtime/asm_amd64.s:2232 +0x1
堆栈信息中显示了在panic抛出这个时间所有的goroutines状态，发生的panic的goroutine会显示在最上面。
Listing 3
01 goroutine 1 [running]:
02 main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:9 +0x64
03 main.main()
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:5 +0x85
第1行显示最先发出panic的是goroutine 1, 第二行显示panic位于main.Example中, 并能定位到该行代码，在本例中第9行引发了panic。
下面我们关注参数是如何传递的：
Listing 4
// Declaration
main.Example(slice []string, str string, i int)
// Call to Example by main.
slice := make([]string, 2, 4)
Example(slice, "hello", 10)
// Stack trace
main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)
这里展示了在main中带参数调用Example函数时的堆栈信息，比较就能发现两者的参数数量并不相同，Example定义了3个参数，堆栈中显示了6个参数。现在的关键问题是我们要弄清楚它们是如何匹配的。
第1个参数是string类型的slice，我们知道在Go语言中slice是引用类型，即slice变量结构会包含三个部分：指针、长度(Lengthe)、容量(Capacity)
Listing 5
// Slice parameter value
slice := make([]string, 2, 4)
// Slice header values
Pointer: 0x2080c3f50
Length: 0x2
Capacity: 0x4
// Declaration
main.Example(slice []string, str string, i int)
// Stack trace
main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)
因此，前面3个参数会匹配slice， 如下图所示：
Figure 1
figure provided by Georgi Knox
我们现在来看第二个参数，它是string类型，string类型也是引用类型，它包括两部分：指针、长度。
Listing 6
// String parameter value
"hello"
// String header values
Pointer: 0x425c0
Length: 0x5
// Declaration
main.Example(slice []string, str string, i int)
// Stack trace
main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)
可以确定，堆栈信息中第4、5两个参数对应代码中的string参数，如下图所示：
Figure 2
figure provided by Georgi Knox
最后一个参数integer是single word值。
Listing 7
// Integer parameter value
10
// Integer value
Base 16: 0xa
// Declaration
main.Example(slice []string, str string, i int)
// Stack trace
main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)
现在我们可以匹配代码中的参数到堆栈信息了。
Figure 3
figure provided by Georgi Knox
Methods
如果我们将Example作为结构体的方法会怎么样呢?
Listing 8
01 package main
02
03 import "fmt"
04
05 type trace struct{}
06
07 func main() {
08 slice := make([]string, 2, 4)
09
10 var t trace
11 t.Example(slice, "hello", 10)
12 }
13
14 func (t *trace) Example(slice []string, str string, i int) {
15 fmt.Printf("Receiver Address: %p\n", t)
16 panic("Want stack trace")
17 }
如上所示修改代码，将Example定义为trace的方法，并通过trace的实例t来调用Example。
再次运行程序，会发现堆栈信息有一点不同：
Listing 9
Receiver Address: 0x1553a8
panic: Want stack trace
01 goroutine 1 [running]:
02 main.(*trace).Example(0x1553a8, 0x2081b7f50, 0x2, 0x4, 0xdc1d0, 0x5, 0xa)
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:16 +0x116
03 main.main()
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:11 +0xae
首先注意第2行的方法调用使用了pointer receiver，在package名字和方法名之间多出了"*trace"字样。另外，参数列表的第1个参数标明了结构体(t)地址。我们从堆栈信息中看到了内部实现细节。
Packing
如果有多个参数可以填充到一个single word, 则这些参数值会合并打包：
Listing 10
01 package main
02
03 func main() {
04 Example(true, false, true, 25)
05 }
06
07 func Example(b1, b2, b3 bool, i uint8) {
08 panic("Want stack trace")
09 }
这个例子修改Example函数为4个参数：3个bool型和1个八位无符号整型。bool值也是用8个bit表示，所以在32位和64位架构下，4个参数可以合并为一个single word。
Listing 11
01 goroutine 1 [running]:
02 main.Example(0x19010001)
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:8 +0x64
03 main.main()
/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/
temp/main.go:4 +0x32
这是本例的堆栈信息，看下图的具体分析：
Listing 12
// Parameter values
true, false, true, 25
// Word value
Bits Binary Hex Value
00-07 0000 0001 01 true
08-15 0000 0000 00 false
16-23 0000 0001 01 true
24-31 0001 1001 19 25
// Declaration
main.Example(b1, b2, b3 bool, i uint8)
// Stack trace
main.Example(0x19010001)
以上展示了参数值是如何匹配到4个参数的。当我们看到堆栈信息中包括十六进制值，需要知道这些值是如何传递的。
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
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。