前言
在benchmarkgame(世界上最火的性能對比網站)上，Go語言一直有一個槽點，就是極其慢的binary tree性能，執行用時40秒 (我的機器上，16秒)，與此對比，Java版本是6秒，那么問題來了：為什么慢得令人發指？我們來深入研究下慢的原因，然后看看能否對其進行改進。
對于binary tree算法中，最耗性能的地方就是海量的node分配和bottomUpTree()遞歸函數的調用，與這兩項對應的go的特性就是gc的goroutine的堆棧分配。
GC
這個世界沒有完美的GC,任何選擇都有代價,一般來說就是低延遲和高吞吐的權衡。
問題描述
Java采用的是分代GC，優點是node的分配非常輕量，缺點就是分代gc需要使用更多的內存空間，同時當對象被移動到tenured堆時，會發生大量的內存拷貝。 Go的gc不是分代的，因此在node的分配上需要消耗更多的資源。Go的gc選擇了超低的延遲，同時犧牲了部分吞吐，對于絕大多數應用來說，Go的選擇是非常正確的，但是對于binary tree這種算法來說，就不是很適合了。
解決方案
針對GC的優化，有兩個通用的解決方案就是提前分配合適的堆棧空間和對象復用。對于binary tree算法，就是Nodes的預先分配和復用。
Goroutine的堆棧
輕量的Goroutine是Go語言的靈魂所在
問題描述
為了讓goroutine盡可能輕量，go僅僅為每個goroutine分配了2KB的初始堆棧大小，在之后Go會根據需要動態的擴展堆棧大小。同樣，對于絕大多數場景，這種選擇都是非常正確的，但是針對binary tree算法，這種選擇就有了一些問題。
Go是在每次函數調用之前檢查goroutine的堆棧大小，如果發現當前堆棧不夠用，就會重新分配一個新的堆棧空間，然后將舊的堆棧拷貝到新的里。這種操作開銷是很小的，但是在binary tree中，bottomUpTree()基本上不做什么工作，調用卻是極其頻繁，這樣一來再小的開銷累積起來也會非常可觀。而且這個函數的調用是深遞歸，當堆棧需要增長時，可能會拷貝幾次，不僅僅是一次！解決方案 將bottomUpTree()改為非遞歸的函數，雖然不易實現，但是還是可以做到的。
新舊Binary tree實現對比
沒有對比，就沒有傷害！
運行用時：
> time go run old.go 20
stretch tree of depth 21 check: -1
2097152 trees of depth 4 check: -2097152
524288 trees of depth 6 check: -524288
131072 trees of depth 8 check: -131072
32768 trees of depth 10 check: -32768
8192 trees of depth 12 check: -8192
2048 trees of depth 14 check: -2048
512 trees of depth 16 check: -512
128 trees of depth 18 check: -128
32 trees of depth 20 check: -32
long lived tree of depth 20 check: -1
real0m16.279s
user1m47.569s
sys0m2.663s
運行用時
time go run new.go 20
stretch tree of depth 21 check: -1
2097152 trees of depth 4 check: -2097152
524288 trees of depth 6 check: -524288
131072 trees of depth 8 check: -131072
32768 trees of depth 10 check: -32768
8192 trees of depth 12 check: -8192
2048 trees of depth 14 check: -2048
512 trees of depth 16 check: -512
128 trees of depth 18 check: -128
32 trees of depth 20 check: -32
long lived tree of depth 20 check: -1
dur: 1.71074946s
real0m1.914s
user0m10.149s
sys0m0.157s
結論
性能從16.28秒提升到了1.91秒，提升巨大！
這里提出的解決方案看似是針對binary tree，其實對于任何GC語言和使用場景來說都是通用的。
牢記這兩種解決方案吧：-內存空間預分配-對象復用
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