Pmcache -> mcentral -> mheap -> arena ü大于 32K 的大内存分配顺序 mheap -> arena ØGC 优化 ü避免入堆 ü减少内存 copy ü内存使用整体化，降低 scanobject 成本 ü使用 GC 亲和的数据结构 ü适度使用 sync.Pool ü…IO 4 Ø优化 ü尽可能多读，同时减少SetReadDeadline频繁调用，实现见

数据平面性能优化 方案整体 • 新增MOA Mesh协议 • 减少decode请求体开销 • ProtoBuf替换JSON • 复用连接并适当设置连接数 Agent内部 • 对象池化：减少资源消耗与GC压力 • 响应等待机制：非阻塞等待 两次请求转发小于0.2ms Agent外部 • 提升服务器性能（缩减耗时绝对值） API层接口耗时增长小于6%21/24 数据平面资源占用 与业务容器共享CPU、内存资源配额

继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路：适配MOSN框架，复用官方实现核心结构体和解析流程

server默认没有agent，web server只带一个 服务注册agent • 服务端的一些治理、trace、鉴权功能通过代码插 件的方式实现 • 治理效果考虑 • 服务端嵌入治理功能可以让治理效果更好，如提 供主动GC、线程池隔离等 • 因为是内部项目，优雅性和治理效果之间，选择 了后者 App Local Proxy OSP OSP client App Envoy App EnvoyClient端不基于IPTable劫持

Sidecar与业务容器共享磁盘，并且不受容器启动顺序对磁盘分配的影响，单独mount配置文件 • 不同业务不同资源占用的精细化调配性能问题 GOMAXPROCS ：Cpu消耗与RT的tradeoff 优化GC策略升级1.12版本，MADV_FREE，MADV_DONTNEED带来的 影响 Chan的吞吐极限，减少主业务数据的传递 CGO对于TLS 签名计算有83%的性能衰退，AES对称加密 使用tmpfs