Описание модели памяти Go начинается со слов «если вы читаете этот документ — вы излишне умный, остановитесь». Многие и правда остановились, но не автор этой статьи. 

Привет, Хабр! Я — Игорь Панасюк, и это вторая часть материала по мотивам моего выступления на GolangConf, где я рассказывал о модели памяти Go. В первой мы разобрались с  отношением happens before, формализмом, посмотрели практические примеры и многое другое. Сегодня поговорим о линеаризуемости исполнения, барьерах памяти (можно ли опустить абстракцию модели памяти), гарантии для программ с data race и использовании продвинутых техник.

Большинство программистов, работая с многопоточным кодом, осведомлены о примитивах синхронизации. При этом мало кто задумывается о существующей за этим сложной теории.

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Панасюк, я работаю в Яндекс. В этой статье по мотивам моего доклада для Golang Conf я расскажу про Go Memory Model, понятным языком объясню отношение happens before, затрону формализм и разберу его на практических примерах.

Во второй части доклада мы поговорим про линеаризуемость, барьеры памяти, гонки и использование различных нетривиальных техник.  Поехали!

В первой части статьи мы рассмотрели, как можно вручную ускорить Go-код с помощью векторизации и SIMD-инструкций, реализованных через Go-ассемблер. Написали простую, но показательно быструю реализацию sliceContains и увидели, что даже базовая векторизация может дать ускорение в 10–14 раз по сравнению со стандартной реализацией.

Во второй части статьи погрузились в практическое применение SIMD в Go-ассемблере, реализовали функцию SliceContainsV1 и изучили, как с помощью VADD, VDUP и других инструкций можно добиться 10–14-кратного ускорения простых задач.

Но возможности оптимизации Go-программ на этом не заканчиваются. В этой части мы пойдём дальше: рассмотрим другие техники низкоуровневой оптимизации — от использования C-кода и альтернативных компиляторов с поддержкой векторизации до работы с аппаратными транзакциями памяти на Intel. Поговорим о том, как внедрять ассемблер в продакшен-код, не боясь за его поддержку, и как обойти ограничения стандартного Go-компилятора.

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Панасюк, я работаю в Яндекс, преподаю в ИТМО, а также в свободное время выступаю на конференциях, делюсь опытом в соцсетях и помогаю развитию Go-сообщества, веду телеграм-канал и youtube-канал. Если вы уже знакомы с базовыми техниками векторизации, эта часть поможет глубже понять, как устроены продвинутые способы ускорения Go-кода и на что стоит обратить внимание при работе с архитектурно-зависимыми оптимизациями.

Ускорить простые задачи, вроде поиска в массиве и сравнения слайсов, поможет мощь SIMD. Эти векторные инструкции, которые обрабатывают десятки байт данных за один такт процессора, отличная замена традиционным циклам. Во второй части статьи мы погружаемся глубже в практическое применение SIMD в Go-ассемблере, реализуем функцию SliceContainsV1 и изучим, как с помощью VADD, VDUP и других инструкций можно добиться 10–14-кратного ускорения простых задач.

Из этой статьи вы узнаете:

• Как устроено сравнение массивов с помощью SIMD-инструкций;

• Почему векторизация быстрее бинарного поиска;

• Как правильно работать с регистрами, фреймами и указателями в Go-ассемблере;

• Что нужно учесть при переносимости и поддержке низкоуровневого кода;

• Когда ассемблер оправдан и безопасен в реальных проектах на Go.

Информация будет актуальна как разработчикам, оптимизирующим критически важный код, так и тем, кто хочет глубже понять архитектуру выполнения и взаимодействие с «железом».

В первой части статьи мы разобрали саму идею ускорения кода на Go с помощью ассемблера. А в этой разберём её практическое применение.

Когда речь заходит о производительности в Go, большинство разработчиков полагаются на стандартные библиотеки и встроенные инструменты оптимизации, но компилятор Go не всегда генерирует оптимальный машинный код. В таких случаях можно взять дело в свои руки и использовать ассемблерные инструкции для ускорения критически важных участков.

Ассемблер может показаться сложным и пугающим, но он открывает большие возможности для работы с низкоуровневыми оптимизациями. Готовы разобраться, как это работает? Тогда погнали!

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Панасюк, я работаю в Яндекс, преподаю в ИТМО, а также в свободное время выступаю на конференциях, делюсь опытом в соцсетях и помогаю развитию Go-сообщества.