Green Tea GC: Go 성능 향상을 위한 메모리 인식 접근 방식
Go 팀은 멀티코어 시스템 및 비균일 메모리 아키텍처에서 기존 가비지 컬렉션 알고리즘의 성능 병목 현상을 해결하도록 설계된 실험적인 가비지 컬렉터인 Green Tea를 개발하고 있습니다. Green Tea는 개별 객체 대신 연속적인 메모리 블록을 스캔하여 공간적 및 시간적 지역성을 개선하고 가비지 컬렉션 CPU 오버헤드를 크게 줄입니다. 초기 평가 결과 일부 GC 집약적 워크로드에서 GC CPU 비용이 10~50% 감소하는 것으로 나타났습니다. 향후 작업에는 SIMD 가속 및 집중기 네트워크 조사가 포함되며 성능을 더욱 향상시키는 것을 목표로 합니다.
더 보기