前言
在benchmarkgame(世界上最火的性能对比网站)上，Go语言一直有一个槽点，就是极其慢的binary tree性能，执行用时40秒 (我的机器上，16秒)，与此对比，Java版本是6秒，那么问题来了：为什么慢得令人发指？我们来深入研究下慢的原因，然后看看能否对其进行改进。
对于binary tree算法中，最耗性能的地方就是海量的node分配和bottomUpTree()递归函数的调用，与这两项对应的go的特性就是gc的goroutine的堆栈分配。
GC
这个世界没有完美的GC,任何选择都有代价,一般来说就是低延迟和高吞吐的权衡。
问题描述
Java采用的是分代GC，优点是node的分配非常轻量，缺点就是分代gc需要使用更多的内存空间，同时当对象被移动到tenured堆时，会发生大量的内存拷贝。 Go的gc不是分代的，因此在node的分配上需要消耗更多的资源。Go的gc选择了超低的延迟，同时牺牲了部分吞吐，对于绝大多数应用来说，Go的选择是非常正确的，但是对于binary tree这种算法来说，就不是很适合了。
解决方案
针对GC的优化，有两个通用的解决方案就是提前分配合适的堆栈空间和对象复用。对于binary tree算法，就是Nodes的预先分配和复用。
Goroutine的堆栈
轻量的Goroutine是Go语言的灵魂所在
问题描述
为了让goroutine尽可能轻量，go仅仅为每个goroutine分配了2KB的初始堆栈大小，在之后Go会根据需要动态的扩展堆栈大小。同样，对于绝大多数场景，这种选择都是非常正确的，但是针对binary tree算法，这种选择就有了一些问题。
Go是在每次函数调用之前检查goroutine的堆栈大小，如果发现当前堆栈不够用，就会重新分配一个新的堆栈空间，然后将旧的堆栈拷贝到新的里。这种操作开销是很小的，但是在binary tree中，bottomUpTree()基本上不做什么工作，调用却是极其频繁，这样一来再小的开销累积起来也会非常可观。而且这个函数的调用是深递归，当堆栈需要增长时，可能会拷贝几次，不仅仅是一次！解决方案 将bottomUpTree()改为非递归的函数，虽然不易实现，但是还是可以做到的。
新旧Binary tree实现对比
没有对比，就没有伤害！
运行用时：
> time go run old.go 20
stretch tree of depth 21 check: -1
2097152 trees of depth 4 check: -2097152
524288 trees of depth 6 check: -524288
131072 trees of depth 8 check: -131072
32768 trees of depth 10 check: -32768
8192 trees of depth 12 check: -8192
2048 trees of depth 14 check: -2048
512 trees of depth 16 check: -512
128 trees of depth 18 check: -128
32 trees of depth 20 check: -32
long lived tree of depth 20 check: -1
real0m16.279s
user1m47.569s
sys0m2.663s
运行用时
time go run new.go 20
stretch tree of depth 21 check: -1
2097152 trees of depth 4 check: -2097152
524288 trees of depth 6 check: -524288
131072 trees of depth 8 check: -131072
32768 trees of depth 10 check: -32768
8192 trees of depth 12 check: -8192
2048 trees of depth 14 check: -2048
512 trees of depth 16 check: -512
128 trees of depth 18 check: -128
32 trees of depth 20 check: -32
long lived tree of depth 20 check: -1
dur: 1.71074946s
real0m1.914s
user0m10.149s
sys0m0.157s
结论
性能从16.28秒提升到了1.91秒，提升巨大！
这里提出的解决方案看似是针对binary tree，其实对于任何GC语言和使用场景来说都是通用的。
牢记这两种解决方案吧：-内存空间预分配-对象复用
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