在写 Go 程序时，程序员常会遇到内存分配引发的 GC 问题。GC 拖慢程序，尤其在缓存上。高性能的 Go 缓存库 BigCache 悄无声息避开了这些坑。它如何做到无 GC？这得从设计理念说起。
1. 内存管理另辟蹊径
Go 中的 GC 会随内存分配数量增加而变重。BigCache 几乎不依赖 Go 原生内存分配机制。它采用了内存池设计，一次性分配大块内存。这样程序在内存上独立管理空间，极大减少了 Go 自动 GC 的干预。换句话说，BigCache 不把细碎的对象散落在 Go 的 heap 上，降低了 GC 探针扫描开销。
2. 高效的字节数组写入
数据来了，塞进缓存。若是你来我去地从堆上申请释放内存，GC 肯定不开心。BigCache 把接收到的数据写入预先分配好的字节数组，类似自行开辟一亩良田，外部荒草再疯长（GC）也无所畏惧。内存固化后，缓存数据还省去了逐一分配和收集小块内存的麻烦。无需细致的回收处理，这是一个功夫在诗外的手法。
3. 简单的淘汰策略
缓存也有满的时候，BigCache 制定了简单的缓存清理规则。按照最早访问最早消失的原则，跟市面上常见的 LRU 截然不同。刻意保持处理的简洁高效，并非要更“智能”，而是为了摆脱臃肿逻辑造成的缓存抖动与频繁 GC。极简在这里成了胜负手。
4. 并发与安全
多个协程同时读写难免有冲突，得靠锁解决。锁这种家伙一旦频繁出现也会拉高 GC 开销。BigCache 的解决方法较温和，处理并发区域比较独特：用原子操作代替普遍锁机制，直接消灭了竞争层面的麻烦。不可否认它背后思路并无新奇之处，它在稳妥的层次上点点闪光。
5. 小小的分片机制
一次全表搜索在 GC 压力大的时刻好似挑夫负重，摇摇晃晃绝非长久之计。BigCache 讲内存分为多个片区，从多“摊点”里协调访问流量。这些片区多自己承担自己的事，算是分摊了多余的压力，避免造成风暴式的沉重负载场景。单独片区清除与刷新，不再劳累全局干预。也是招招落地的真功夫。
个人观感上，BigCache 显得质朴且老成，深知缓存不仅是键值存储那么简单，合理的改造内存结构，不靠绚丽的手法表现优化算法，它靠着静心设计一步一个脚印缩小GC影子的影响。不像一些追求眼球的高深技术，无 GC的口号看起来朴实无华，折腾过后的效能而令人会心一笑。那种稳中求健的态度，倒真像一位隔壁的大哥，藏在库里的诚意一个个绕开了 Go 的绊脚石，留下流利的步伐脚印，这不就像手艺人的精心打磨嘛。
