基础记录

• 命名返回值:没有参数的  return  语句返回已命名的返回值
• println 的执行顺序。会先把函数计算结束之后，再按照顺序输出
• 没有条件的 switch 同  switch true  一样。
• defer 函数调用会被压入一个栈中，所以后 defer 的值会先输出
• 结构体指针的使用：修改结构体指针的值时，不需要带*号。
• 数组定义的几种方式

关于切片

• 切片就像数组的引用，改变切片会改变底层的值

• 切片的默认行为，可以不写完全部的上下限，因为切片默认有上下限

• 只是截取切片是不会改变切片大小的

• 切片的长度就是它所包含的元素个数。

• 切片的容量是从它的第一个元素开始数，到其底层数组元素末尾的个数

• 切片的零值是  nil

• 函数的闭包

• 接收者的类型定义和方法声明必须在同一包内；不能为内建类型声明方法，可以定义别名，**type **MyFloat float64

关于方法和接口

• 指针参数的函数必须接受一个指针,而以指针为接收者的方法被调用时，接收者既能为值又能为指针

• 跟 C++中一样，使用指针接收者可以修改接收者指向的值；另外，可以避免每次在调用方法时复制该值。

  1.函数执行顺序是否是后序遍历的方式，可以再嵌套一层方法试试？ 画个调用树出来看看？ 我在网上没有找到相关的解释，就自己查看了 fmt.Println()函数的源码，会先调用 Fprintln 函数，而 Fprintln 会先执行传入的函数，存在 p 的 buf 中，之后转换成 string 再打印。

func Println(a ...interface{}) (n int, err error) {
	return Fprintln(os.Stdout, a...)
}
func Sprintln(a ...interface{}) string {
	p := newPrinter()
	p.doPrintln(a)
	s := string(p.buf)
	p.free()
	return s
}

同时也重新把打印语句加复杂了一下，结果与预期相符。

package main

import "fmt"

func add(x,y int) int{
	sum:=x+y
	fmt.Println(sum)
	return sum
}

func main(){
	fmt.Println(add(1,2),add(add(1,1),add(3,7)),add(4,5))
}
运行结果为：
3
2
10
12
9
3 12 9

2. 切片的增长为什么是 20，是否在大于 1024 或某个值时，有其他的增长方法？ 比如 增加 1.2 倍？ 可以贴源码作为论据 查看了一下 slice 中的 growslice 函数，可以看到当容量小于 1024 时，是按照 2 倍进行增长的，当超过 1024 时，按照 1.25 倍进行增长，应该是从节省空间的角度考虑，毕竟对一个很长的数组，再插入同样长度的数的概率很小。

	newcap := old.cap
	doublecap := newcap + newcap
	if cap > doublecap {
		newcap = cap
	} else {
		if old.len < 1024 {
			newcap = doublecap
		} else {
			// Check 0 < newcap to detect overflow
			// and prevent an infinite loop.
			for 0 < newcap && newcap < cap {
				newcap += newcap / 4
			}
			// Set newcap to the requested cap when
			// the newcap calculation overflowed.
			if newcap <= 0 {
				newcap = cap
			}
		}
	}

通过代码测试上述结果：

func main(){
	var a []int
	for i:=0;i<1500;i++{
		a=append(a,i)
		if i%100==0{
			fmt.Printf("len: %d , cap; %d\n",len(a),cap(a))
		}
	}
}

输出结果为：
len: 1 , cap; 1
len: 101 , cap; 128
len: 201 , cap; 256
len: 301 , cap; 512
len: 401 , cap; 512
len: 501 , cap; 512
len: 601 , cap; 1024
len: 701 , cap; 1024
len: 801 , cap; 1024
len: 901 , cap; 1024
len: 1001 , cap; 1024
len: 1101 , cap; 1280
len: 1201 , cap; 1280
len: 1301 , cap; 1696
len: 1401 , cap; 1696

如上符合源码结果，所以之前的分析有些问题，但是 append 多个值的时候，与之前的结果相同。再次查看源码，发现实际上还有内存对齐的考虑：

capmem = roundupsize(uintptr(newcap) * sys.PtrSize)

其中 capmem 会根据 roundupsize 函数进行内存对齐。其中 uintptr(newcap)表示新容量的大小，sys.PtrSize 表示一个元素的大小，int 时为 8。roundupsize 函数的实现如下

func roundupsize(size uintptr) uintptr {
	if size < _MaxSmallSize {
		if size <= smallSizeMax-8 {
			return uintptr(class_to_size[size_to_class8[(size+smallSizeDiv-1)/smallSizeDiv]])
		} else {
			return uintptr(class_to_size[size_to_class128[(size-smallSizeMax+largeSizeDiv-1)/largeSizeDiv]])
		}
	}
	if size+_PageSize < size {
		return size
	}
	return round(size, _PageSize)
}

其中：_MaxSmallSize=32768,2 的 15 次方，是 32K。当需要分配的 size 大于 32K 时，需要 mchche 向 mcentral 申请；当 size 小于 32K 时，计算应该分配的 sizeclass，直接去 mchche 申请。（关于具体的内存申请方面，在后面的开发需要的时候再仔细研究） 当 size 小于 smallSizeMax-8=1024-8=1016 时，采用 size_to_class8 的分配方式，大于 1016 时采用 size_to_class128 的分配方式。

size_to_class8 = [smallSizeMax/smallSizeDiv + 1]uint8{0, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 15, 16, 16, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 19, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31}
size_to_class128 = [(_MaxSmallSize-smallSizeMax)/largeSizeDiv + 1]uint8{31, 32, 33, 34, 35, 36, 36, 37, 37, 38, 38, 39, 39, 39, 40, 40, 40, 41, 42, 42, 43, 43, 43, 43, 43, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 45, 45, 45, 45, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 47, 47, 47, 48, 48, 49, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 52, 52, 53, 53, 53, 53, 54, 54, 54, 54, 54, 55, 55, 55, 55, 55, 55, 55, 55, 55, 55, 55, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 57, 57, 57, 57, 57, 57, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 60, 60, 60, 60, 60, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66}

class_to_size = [_NumSizeClasses]uint16{0, 8, 16, 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 208, 224, 240, 256, 288, 320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 576, 640, 704, 768, 896, 1024, 1152, 1280, 1408, 1536, 1792, 2048, 2304, 2688, 3072, 3200, 3456, 4096, 4864, 5376, 6144, 6528, 6784, 6912, 8192, 9472, 9728, 10240, 10880, 12288, 13568, 14336, 16384, 18432, 19072, 20480, 21760, 24576, 27264, 28672, 32768}

可以看到两个数组值的不同，并且间隔的粒度也不同，当 size 较小时，间隔为 8，当 size 较大时，间隔为 128. 而为了内存优化考虑，class_to_size 会控制分配大小，间隔从 8-4096 以 int 为例