# 前言

Slice 和 Map 会动态的扩展来适用新的元素数量，空间不足时是会进行分配新的内存、复制、以及旧内存的回收操作，而频繁的调整大小的操作会显著的降低性能。

# Slice 预分配

没有指定长度的创建一个切片， 切片不断地新增元素时，可以看到其容量也是在不断地递增，我们知道切片的底层是数组，是不可变的，所以它会不断地创建的新的数组，然后元素的内容复制到新的数组中，从而导致内存的分配、复制和 GC 的压力。

17584416417421758441641274.png

import "fmt"

func main() {
	var result []int
    s := make([]int, 0)
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		s = append(s, i)
		fmt.Printf("Len: %d, Cap: %d\n", len(s), cap(s))
	}
}

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运行输出：

Len: 1, Cap: 1
Len: 2, Cap: 2
Len: 3, Cap: 4
Len: 4, Cap: 4
Len: 5, Cap: 8

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而我们指定切片的大小，则可以避免以上压力。

result := make([]int, 0, 1000)
for i := 0; i < 10000; i++ {
    result = append(result, i)
}

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# Benchmark

import (
	"testing"
)

func BenchmarkAppendNoPrealloc(b *testing.B) {
	for range b.N {
		var s []int
		for j := 0; j < 10000; j++ {
			s = append(s, j)
		}
	}
}

func BenchmarkAppendWithPrealloc(b *testing.B) {
	for range b.N {
		s := make([]int, 0, 10000)
		for j := 0; j < 10000; j++ {
			s = append(s, j)
		}
	}
}

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运行结果如下，可以看到吞吐量变大了，速度快了近 4 倍，内存分配的大小和次数变少了。

$ go test -bench=. -benchmem .                              
goos: darwin
goarch: arm64
pkg: main/demo
cpu: Apple M4 Pro
BenchmarkAppendNoPrealloc-12               44973             24788 ns/op          357628 B/op         19 allocs/op
BenchmarkAppendWithPrealloc-12            185312              6448 ns/op           81920 B/op          1 allocs/op
PASS
ok      main/demo       5.005s

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# Map 预分配

Map 底层是一个哈希表，也是一个类似于数组的结构，所以我们也可以使用make来对其进行大小的初始化操作。

m := make(map[int]string, 10000)
for i := 0; i < 10000; i++ {
    m[i] = fmt.Sprintf("val-%d", i)
}

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# 总结

应用场景

  • Slice 和 Map 的数量已知或者可预测时。
  • 程序是一个高吞吐量数据处理的服务。

注意事项

数据数量变化很大不可以预测。过度的分配会导致大量的内存浪费。