一、 使用 sync.Pool 減少 GC 壓力，提升性能

簡單講下go的gc，它的核心原理就是三色標記法和寫屏障，可以實現優秀并發處理。gc一般不會頻繁調用，他是根據GOGC的值來判斷，具體就是上次觸發GC后總堆值大于等于上次的(1+GOGC/100)倍，就會觸發gc。所以為了不出現gc頻繁調用損耗性能，一般會采用：增大GOGC值（得測試不能隨便調）；盡量減少堆的產生：1.使用棧變量 2. 使用sync.pool 對象池 的辦法，這里講sync.pool
為什么sync.pool可以減少gc壓力：
sync.pool 對象池的變量是重復使用的，高頻持續創建銷毀的場景，它用的內存一直都是對象池開辟的那一塊，所以不會導致總堆增大很多；
常見場景：緩沖緩存區
代碼示例：

var requestBodyPool = sync.Pool{New: func() interface{} {return bytes.NewBuffer(make([]byte, 0, 1024)) // 預分配 1KB 的初始容量},
}func Handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {// 從池中獲取一個 Buffer，并斷言為*bytes.Bufferbuf := requestBodyPool.Get().(*bytes.Buffer)buf.Reset()	// 重置數據，防止臟數據污染// 確保在處理完畢后將其放回池中defer func() {requestBodyPool.Put(buf)	// 回收數據}()// ... 處理結果并返回響應
}

要注意的坑點：
1.數據取出來要斷言，斷言有panic的風險（直接封裝一個 sync.pool的結構體，能避免這個問題）
2.數據取出來后一定要 重置，不然就是臟數據
3. 最好 采用 defer xxxpool.Put(buf)的方法，不然中間panic了數據沒回收
4. 高頻持續的場景才適用 sync.pool，不然效果不大甚至反效果
5. 如果pool存的是切片，需要回收的時候可以判斷切片大小，太大的切片可以直接放棄put。因為put之后切片再對象池不會被回收，總堆會升高，這樣也會導致頻繁gc