histogram.go文件是Go语言运行时的一个组成部分，主要用于记录内存分配的统计信息，包括分配的对象大小、分配的数量等，并生成一份直方图统计数据。
histogram.go文件中主要包括两个结构体：mstats和memstats，其中mstats用于记录内存单元的统计信息，memstats用于记录整个堆内存的统计信息。其中，mstats中的size_class和count记录了不同大小的内存单元的数量，memstats中的heap_sys记录了堆分配的总大小。
Go语言运行时通过记录这些统计信息，可以帮助开发者更好地了解程序内存使用情况，从而优化程序的性能和资源利用。
timeHistogram结构体在runtime/histogram.go文件中定义，是用于记录时间分布情况的结构体。它主要用于记录某个任务的执行时间分布情况，包括任务的最小执行时间、最大执行时间以及每个时间段内任务执行的次数。
timeHistogram结构体的定义如下：
type timeHistogram struct {
min int64 // 最小值
max int64 // 最大值
buckets []bucket // 执行时间桶
bucketWidth float64 // 时间桶宽度
sum int64 // 执行时间总和，用于计算平均数
count int64 // 执行次数
}
type bucket struct {
count int64 // 执行次数
sum int64 // 执行时间总和
}timeHistogram结构体包含以下字段：
- min：最小执行时间，单位为纳秒。
- max：最大执行时间，单位为纳秒。
- buckets：时间桶数组，每个元素表示一个时间段内任务执行的次数和执行时间总和。
- bucketWidth：时间桶宽度，表示每个时间段的时间跨度，单位为纳秒。
- sum：执行时间总和，用于计算平均数。
- count：执行次数。
timeHistogram结构体中的buckets字段存储了若干个时间段内任务执行的次数和执行时间总和。每个时间段的时间跨度为bucketWidth，可以通过sum和count字段计算出任务的平均执行时间。
timeHistogram结构体主要用于runtime包中的一些性能分析模块，例如调度器的性能分析模块和网络性能分析模块。在这些模块中，timeHistogram结构体用于记录任务的执行时间分布情况，以便分析和优化系统性能。
histogram.go中的record函数定义了记录性能数据的方法，即将监控数据入桶。其作用是将收集到的性能数据按照范围（桶）分类并统计数量，用于评估程序的运行情况。
函数定义如下：
func (h *hdrHistogram) record(val int64) {
if val < 1 || val > int64(h.highestTrackableValue) {
return
}
leadingZeros := uint64(bits.LeadingZeros64(uint64(val)))
sigBits := uint64(h.unitMagnitude + 63 - leadingZeros)
bucketIdx := int64(sigBits - uint64(h.unitMagnitude+1))
subBucketIdx := int64((val >> uint64(bucketIdx+h.unitMagnitude)) & (h.subBucketMask - 1))
countsIndex := int(bucketIdx*h.subBucketCount + subBucketIdx)
for countsIndex >= int64(len(h.counts)) {
h.resize(h.counts[len(h.counts)-1] * 2)
}
atomic.AddInt64(&h.counts[countsIndex], 1)
atomic.AddInt64(&h.totalCount, 1)
}具体来说，record将val归入桶（对应sigBits和subBucketIdx），并更新对应桶中的计数器（对应countsIndex）和总计数器（totalCount）。
histogram.go中还定义了多个类似record的监控数据入桶方法，包括recordValue和recordCorrectedValue等。
此外，hdrHistogram类型还提供了其他方法，如valueAtQuantile用于得到某个分位数处的值，mean获取平均值，stddev获取标准偏差等，用于分析性能数据并得出程序的性能状况。
在Go语言的运行时包(runtime package)中，histogram.go文件中定义了一个float64Inf函数。这个函数的作用是返回float64类型的正无穷大。
正无穷大在数学中是一个无限大的值，它比任何有限的值都要大。在计算机中，浮点数类型通常使用指数表示法，因此可以用特殊的IEEE 754标准浮点数表示正无穷大，这样可以在计算中进行处理，同时保持数学的一致性。
在Go语言中，float64Inf函数的返回值可以用于各种运算中，例如比较大小、计算平均值、统计分布数据等操作。它还可以用于代表某个计算结果无法表示或无穷大的情况，避免在程序执行过程中出现异常。
总之，float64Inf函数在Go语言运行时包中扮演了一个非常重要的角色，它为开发者提供了一个便捷的方式来处理正无穷大的操作。
在go/src/runtime/histogram.go文件中，float64NegInf()函数用于返回负无穷大的const float64值。它被用作直方图的边界条件，表示最小值的负无穷大。
在直方图中，我们想要统计给定数据集中的值出现的频率分布。要生成直方图，我们需要指定要考虑的值的范围。float64NegInf()函数提供了一个通用的方法来表示最低值，这对于处理规模更大或数据范围更广泛的实际数据集非常有用，因为可以保证边界条件是正确的。
另一方面，如果没有float64NegInf()这个函数，我们需要在代码中硬编码边界条件来形成直方图。这对于处理大型和多样化的数据集时可能会更加困难和繁琐。这个函数让实现直方图变得更容易和更通用。
timeHistogramMetricsBuckets是一个用于生成时间直方图桶的函数，它的作用是根据指定的最大时间范围和精度，在一段时间范围内生成一组合适的时间直方图桶。
在Go的运行时中，时间直方图是一种重要的工具，它通过收集程序执行中的各种事件，帮助我们更好地理解程序的运行状况。比如，我们可以通过时间直方图来分析程序中函数的调用耗时、垃圾回收的时间分布等问题。
timeHistogramMetricsBuckets函数接受两个参数：dur和prec。其中，dur表示时间范围的最大值，prec表示桶的精度。函数会根据这两个参数计算出一个最合适的桶的刻度数组，并返回这个数组。这个刻度数组就是时间直方图的桶，它将时间范围分成了若干个精度相等的区间，每个区间就是一个直方图桶。
举个例子，假设我们想要统计函数的调用耗时分布，最大耗时为1秒，我们希望精度每50毫秒为一个桶。那么我们就可以调用timeHistogramMetricsBuckets(1time.Second, 50time.Millisecond)函数，它会返回一个长度为21的数组，表示将0~1秒之间的时间范围分成了21个桶，每个桶的时间范围为50毫秒。我们就可以使用这个数组来创建一个时间直方图，并在程序执行中记录函数的调用时间，最后通过时间直方图来分析函数的耗时分布情况。