这种程序一定情况下会降低并行度 ， 因为用池内资源一定要加互斥锁或者原子操作做CAS，通常原子操作实测要更快一些 。CAS可以理解为可操作的更细行为粒度的锁（可以做更多CAS策略，放弃运行，防止忙等） 。这种方式带来的问题是 ， 程序的可读性会越来越像C语言，每次要malloc，各地方用完后要free，对于对象池free之前要reset，我曾经在应用层尝试做了一个分层次结构的“无锁队列”
上图左边的数组实际上是一个列表，这个列表按大小将内存分块，然后使用atomic操作进行CAS 。但实际要看测试数据了，池技术可以明显减少临时对象和内存的申请和释放，gc时间会减少，但加锁带来的并行度的降低，是否能给一段时间内的整体吞吐量带来提升，要做测试和权衡…
在我们消息系统，实际上后续去除了部分这种黑科技，试想在百万个协程里面做自旋操作申请复用的buffer和对象，开销会很大，尤其在协程对线程多对多模型情况下，更依赖于golang本身调度策略 ， 除非我对池增加更多的策略处理，减少忙等 ， 感觉是在把runtime做的事情，在应用层非常不优雅的实现 。普遍使用开销理论就大于收益 。
但对于rpc库或者codec库，任务池内部，这些开定量协程 ， 集中处理数据的区域，可以尝试改造~
对于有些固定对象复用 ， 比如固定的心跳包什么的，可以考虑使用全局一些对象，进行复用 ， 针对应用层数据，具体设计对象池，在部分环节去复用，可能比这种无差别的设计一个通用池更能进行效果评估.
消息系统的运维及测试
下面介绍消息系统的架构迭代和一些迭代经验，由于之前在其他地方有过分享，后面的会给出相关链接，下面实际做个简单介绍，感兴趣可以去链接里面看
架构迭代~根据业务和集群的拆分，能解决部分灰度部署上线测试 ， 减少点对点通信和广播通信不同产品的相互影响，针对特定的功能做独立的优化.
消息系统架构和集群拆分，最基本的是拆分多实例，其次是按照业务类型对资源占用情况分类，按用户接入网络和对idc布点要求分类（目前没有条件，所有的产品都部署到全部idc）
系统的测试go语言在并发测试上有独特优势 。
对于压力测试，目前主要针对指定的服务器，选定线上空闲的服务器做长连接压测 。然后结合可视化，分析压测过程中的系统状态 。但压测早期用的比较多，但实现的统计报表功能和我理想有一定差距 。我觉得最近出的golang开源产品都符合这种场景，go写网络并发程序给大家带来的便利，让大家把以往为了降低复杂度，拆解或者分层协作的组件 ， 又组合在了一起 。
QA
Q1:协议栈大小，超时时间定制原则？
移动网络下超时时间按产品需求通常2g，3G情况下是5分钟，wifi情况下5~8分钟 。但对于个别场景，要求响应非常迅速的场景，如果连接idle超过1分钟，都会有ping，pong ， 来校验是否断线检测 ， 尽快做到重新连接 。
Q2:消息是否持久化？
消息持久化，通常是先存后发，存储用的redis，但落地用的mysql 。mysql只做故障恢复使用 。
Q3:消息风暴怎么解决的？
如果是发送情况下，普通产品是不需要限速的 ， 对于较大产品是有发送队列做控速度，按人数，按秒进行控速度发放 ， 发送成功再发送下一条 。
Q4:golang的工具链支持怎么样？我自己写过一些小程序千把行之内，确实很不错，但不知道代码量上去之后，配套的debug工具和profiling工具如何，我看上边有分享说golang自带的profiling工具还不错，那debug呢怎么样呢，官方一直没有出debug工具，gdb支持也不完善，不知你们用的什么？
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