memory ballast 和 auto gc tuner 是为了解决 Go 在没有充分利用内存的情况下，频繁触发 GC 导致 GC 占用 CPU 过高的优化手段。 memory ballast 通过在堆上分配一个巨大的对象(一般是几个 GB)来欺骗 GOGC，让 Go 能够尽量充分地利用堆空间来减少 GC 触发的频率。 uber 后来分享的 auto gc tuner

这个问题在五六年前和前同事讨论过，没想到这么多年过去了，又要跟其他工程师再讨论一遍，有点恍如隔世。 因为我比较懒，所以记录一篇文章，以后碰到类似的问题就不再掺和了。 toC 场景的系统大多要面对较高的 QPS，即使是小型/中型公司使用 MySQL，没有那么高的查询量，单表数据在百万量级也属常见。 无状态的服务当前用 k8s 的 HPA 能力能够做到很好的扩容，结合基本的优化知识，大多数问题能够较好地被初/中级工程师解决。但 DB 一直是非常脆弱的一环，只要一个工程师不慎将不带索引的查询代码带上线 ，就会导致线上事故。这样的事故在各家公司都不少。哦，当然，公司为了自己的形象考虑，这样的低级事故一般是不对外说的。

注：本文只作了解，不建议作为面试题考察。 武林秘籍救不了段错误 包教包会包分配在各种流传甚广的 C 语言葵花宝典里，一般都有这么一条神秘的规则，不能返回局部变量： int * func(void) { int num = 1234; /* ... */ return # } duang!当函数返回后，函数的栈帧(stack frame)即被销毁，引用了被销毁位置的内存轻则数据错乱，重则 segmentation fault。 经过了八十一难，终于成为了 C 语言绝世高手，还是逃不过复杂的堆上对象引用关系导致的 dangling

Uber 最近发了一篇文章，主要讲的是在核心服务上动态调整 GOGC 来降低 GC 的 mark 阶段 CPU 占用。基本可以做到有效果，低风险，可扩展，半自动化。 Uber 当前的服务规模大概是几千微服务，基于云上的调度基础设施来进行部署。大部分服务是 GO 写的，这篇文章的作者是做 Maps Production Engineering，这个组之前帮一些 Java 系统调整过 GC 参数(这应该就是他们帮 Go 做优化想的也是怎么调整参数的出发点吧)

在任何语言的并发编程场景中，都有 race 问题，现代语言为了解决 race 问题有两种思路，一种是像 rust 那样的通过所有权+Sync/Send 限制用户尽量无法写出带 race 的代码；一种是像 Go 这样，通过 race detector 在测试期间检查数据竞争问题。 Go 的 race detector 设计决定了其无法在线上环境开启，而很多公司的项目上线前其实是没有 race test 的环节的，这就导致了一些 Gopher