简单来说， SetMaxHeap 提供了一种可以设置固定触发阈值的 GC （Garbage Collection垃圾回收）方式
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官方源码链接
大量临时对象分配导致的 GC 触发频率过高， GC 后实际存活的对象较少，
或者机器内存较充足，希望使用剩余内存，降低 GC 频率的场景
GC 会 STW （ Stop The World ），对于时延敏感场景，在一个周期内连续触发两轮 GC ，那么 STW 和 GC 占用的 CPU 资源都会造成很大的影响， SetMaxHeap 并不一定是完美的，在某些场景下做了些权衡，官方也在进行相关的实验，当前方案仍没有合入主版本。
先看下如果没有 SetMaxHeap ，对于如上所述的场景的解决方案
这里简单说下 GC 的几个值的含义，可通过 GODEBUG=gctrace=1 获得如下数据
这里只关注 128-132-67 MB 135 MB goal ，
分别为 GC开始时内存使用量 - GC标记完成时内存使用量 - GC标记完成时的存活内存量 本轮GC标记完成时的 预期 内存使用量（上一轮 GC 完成时确定）
引用 GC peace设计文档 中的一张图来说明
对应关系如下：
简单说下 GC pacing （信用机制）
GC pacing 有两个目标，
那么当一轮 GC 完成时，如何只根据本轮 GC 存活量去实现这两个小目标呢？
这里实际是根据当前的一些数据或状态去 预估 “未来”，所有会存在些误差
首先确定 gc Goal goal = memstats.heap_marked + memstats.heap_marked*uint64(gcpercent)/100
heap_marked 为本轮 GC 存活量， gcpercent 默认为 100 ，可以通过环境变量 GOGC=100 或者 debug.SetGCPercent(100) 来设置
那么默认情况下 goal = 2 * heap_marked
gc_trigger 是与 goal 相关的一个值（ gc_trigger 大约为 goal 的 90% 左右），每轮 GC 标记完成时，会根据 |Ha-Hg| 和实际使用的 cpu 资源 动态调整 gc_trigger 与 goal 的差值
goal 与 gc_trigger 的差值即为，为 GC 期间分配的对象所预留的空间
GC pacing 还会预估下一轮 GC 发生时，需要扫描对象对象的总量，进而换算为下一轮 GC 所需的工作量，进而计算出 mark assist 的值
本轮 GC 触发（ gc_trigger ），到本轮的 goal 期间，需要尽力完成 GC mark 标记操作，所以当 GC 期间，某个 goroutine 分配大量内存时，就会被拉去做 mark assist 工作，先进行 GC mark 标记赚取足够的信用值后，才能分配对应大小的对象
根据本轮 GC 存活的内存量（ heap_marked ）和下一轮 GC 触发的阈值（ gc_trigger ）计算 sweep assist 的值，本轮 GC 完成，到下一轮 GC 触发（ gc_trigger ）时，需要尽力完成 sweep 清扫操作
预估下一轮 GC 所需的工作量的方式如下：
继续分析文章开头的问题，如何充分利用剩余内存，降低 GC 频率和 GC 对 CPU 的资源消耗
如上图可以看出， GC 后，存活的对象为 2GB 左右，如果将 gcpercent 设置为 400 ，那么就可以将下一轮 GC 触发阈值提升到 10GB 左右
前面一轮看起来很好，提升了 GC 触发的阈值到 10GB ，但是如果某一轮 GC 后的存活对象到达 2.5GB 的时候，那么下一轮 GC 触发的阈值，将会超过内存阈值，造成 OOM （ Out of Memory ），进而导致程序崩溃。
可以通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 来关闭 GC
可以通过进程外监控内存使用状态，使用信号触发的方式通知程序，或 ReadMemStats 、或 linkname runtime.heapRetained 等方式进行堆内存使用的监测
可以通过调用 runtime.GC() 或者 debug.FreeOSMemory() 来手动进行 GC 。
这里还需要说几个事情来解释这个方案所存在的问题
通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 是如何关闭 GC 的？
gc 4 @1.006s 0%: 0.033+5.6+0.024 ms clock, 0.27+4.4/11/25+0.19 ms cpu, 428-428-16 MB, 17592186044415 MB goal, 8 P (forced)
通过 GC trace 可以看出，上面所说的 goal 变成了一个很诡异的值 17592186044415
实际上关闭 GC 后， Go 会将 goal 设置为一个极大值 ^uint64(0) ，那么对应的 GC 触发阈值也被调成了一个极大值，这种处理方式看起来也没什么问题，将阈值调大，预期永远不会再触发 GC
那么如果在关闭 GC 的情况下，手动调用 runtime.GC() 会导致什么呢？
由于 goal 和 gc_trigger 被设置成了极大值， mark assist 和 sweep assist 也会按照这个错误的值去计算，导致工作量预估错误，这一点可以从 trace 中进行证明
可以看到很诡异的 trace 图，这里不做深究，该方案与 GC pacing 信用机制不兼容
记住，不要在关闭 GC 的情况下手动触发 GC ，至少在当前 Go1.14 版本中仍存在这个问题
SetMaxHeap 的实现原理，简单来说是强行控制了 goal 的值
注： SetMaxHeap ，本质上是一个软限制，并不能解决 极端场景 下的 OOM ，可以配合内存监控和 debug.FreeOSMemory() 使用
SetMaxHeap 控制的是堆内存大小， Go 中除了堆内存还分配了如下内存，所以实际使用过程中，与实际硬件内存阈值之间需要留有一部分余量。
对于文章开始所述问题，使用 SetMaxHeap 后，预期的 GC 过程大概是这个样子
简单用法1
该方法简单粗暴，直接将 goal 设置为了固定值
注：通过上文所讲，触发 GC 实际上是 gc_trigger ，所以当阈值设置为 12GB 时，会提前一点触发 GC ，这里为了描述方便，近似认为 gc_trigger=goal
简单用法2
当不关闭 GC 时， SetMaxHeap 的逻辑是， goal 仍按照 gcpercent 进行计算，当 goal 小于 SetMaxHeap 阈值时不进行处理；当 goal 大于 SetMaxHeap 阈值时，将 goal 限制为 SetMaxHeap 阈值
注：通过上文所讲，触发 GC 实际上是 gc_trigger ，所以当阈值设置为 12GB 时，会提前一点触发 GC ，这里为了描述方便，近似认为 gc_trigger=goal
切换到 go1.14 分支，作者选择了 git checkout go1.14.5
选择官方提供的 cherry-pick 方式(可能需要梯子，文件改动不多，我后面会列出具体改动)
git fetch "" refs/changes/67/227767/3 git cherry-pick FETCH_HEAD
需要重新编译Go源码
注意点：
下面源码中的官方注释说的比较清楚，在一些关键位置加入了中文注释
入参bytes为要设置的阈值
notify 简单理解为 GC 的策略 发生变化时会向 channel 发送通知，后续源码可以看出“策略”具体指哪些内容
返回值为本次设置之前的 MaxHeap 值
$GOROOT/src/runtime/debug/garbage.go
$GOROOT/src/runtime/mgc.go
注：作者尽量用通俗易懂的语言去解释 Go 的一些机制和 SetMaxHeap 功能，可能有些描述与实现细节不完全一致，如有错误还请指出
从Gov1.12版本开始，Go使用了非分代的、并发的、基于三色标记清除的垃圾回收器。
关于垃圾回收，比较常见的算法有引用计数、标记清除和分代收集，Golang语言使用的垃圾回收算法是标记清除。
Golang语言的标记清除垃圾回收算法，为了防止GC扫描时内存变化引起的混乱。那么就需要 STW，即Stop The World。具体在Golang语言中是指，在GC时先停止所有goroutine。再进行垃圾回收，等待垃圾回收结束后再恢复所有被停止的goroutine。
标记清除方法
启动STW，暂停程序的业务逻辑，找出不可达对象和可达对象。
将所有可达对象做标记，清除未标记的对象。停止STW，程序继续执行。循环往复，直到进程程序生命周期结束。因为STW需要暂停程序，为了减少暂停程序的时间。将清除操作移出 STW执行周期，但是优化效果不明显。
所谓三色标记，实际上只是为了方便叙述而抽象出来的一种说法，三色对应垃圾回收过程中对象的三种状态。白色是对象未被标记，gcmarkBits对应位为0，该对象将会在本次GC中被清理。灰色是对象还在标记队列中等待被标记，黑色是对象已被标记，gcmarkBits对应位为0，该对象将会在本次 GC中被回收。
1、服务器编程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。
2、分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd。
3、网络编程：这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。
4、开发云平台：目前国外很多云平台在采用Go开发，我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。
5、区块链：目前有一种说法，技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话，就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的，比如ehtereum是目前知名度最大的公链，再比如fabric是目前最知名的联盟链，两者都有go语言的版本，且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。
自1.0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。
使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等。
后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现，这个过程相对于其他语言要简单一些，这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。
我们在mian函数中，首先初始化配置文件，然后新建http连接。
这个连接创建之后，监听服务器的9999端口。如果url的路径后缀为 "/ws",就转发到ws/ws.go中的IndexHandler方法中。
这个方法中首先我们创建一个websocket的Upgrader实例，然后我们使用Upgrader的upgrade方法来升级一下我们的连接为长连接。
升级完成之后会返回一个*websocket.Conn的连接，我们之后所有的关于连接的操作，都是基于该conn的。
在该连接完成之后，我们将连接存放到一个名为Client的map中，以便之后管理更为方便。
之后，我们启动一个goroutine来读取连接中发送的信息内容，再根据内容进行相应的操作。
