Go新垃圾回收器登场：Green Tea GC如何通过内存感知显著降低CPU开销？
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原文中文，约4400字，阅读约需11分钟。
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内容提要
Go 团队推出实验性垃圾收集器“Green Tea”，通过内存感知的Span扫描方法提升GC性能，降低CPU开销。在多核环境下表现优越，初步测试显示GC成本降低10%至50%。该特性计划在Go 1.25中推出，开发者可提前体验。
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关键要点
- Go 团队推出实验性垃圾收集器 'Green Tea'，旨在提升 GC 性能，降低 CPU 开销。
- Green Tea 采用内存感知的 Span 扫描方法，特别适合多核和 NUMA 架构。
- 当前 GC 算法存在内存局部性差、时间局部性差和缺乏拓扑感知等问题。
- Green Tea 的核心思想是通过扫描更大、连续的内存块（Spans）来提高效率。
- 原型实现已可供试用，主要针对小对象，优化了元数据访问和工作分发。
- 评估结果显示，GC CPU 成本降低了 10% 到 50%，在多核环境下表现优越。
- 未来工作包括引入 SIMD 加速和更高的指针密度，以进一步优化性能。
- Go 团队鼓励开发者提前体验 Green Tea GC，并提供反馈以改进设计。
- Green Tea GC 是 Go 团队应对现代硬件内存瓶颈挑战的重要探索，展现了降低 GC 开销的潜力。
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