Gehen Sie gleichzeitige Programmierung: Wie effizient ist der Threadpool mit 1000 Arbeitern in einer für die Schleife?

GO-gleichzeitige Programmierung: Eingehende Diskussion über die Effizienz von Schleifen und 1000 Arbeiter-Thread-Pools

GO ist gut darin, Aufgaben mit hoher Konsequenz zu erledigen, und das Pooling von Faden ist eine häufige Methode zur Verbesserung der Effizienz und zur Vermeidung von Ressourcenerschöpfung. Bei Verwendung von Thread-Pools mit für Schleifen ist ihre Effizienz jedoch nicht statisch und erfordert eine detaillierte Analyse. In diesem Artikel wird ein Thread -Pool mit 1.000 Arbeitnehmern als Beispiel enthält, um zu untersuchen, ob die Anwendung für Loops angemessen und mögliche Leistungsprobleme ist.

Codebeispiel:

 var taskpool, _ = Ants.Newpool (1000)

für i: = 0; i <n ich _="Taskpool.submit" xxxwork><p> Dieser Code verwendet die <code>ants</code> -Bibliothek, um einen Thread -Pool <code>TaskPool</code> mit 1000 Arbeitern zu erstellen und Aufgaben in eine für die Schleife zu übermitteln. Ist diese Methode effizient?</p>
<p> Die Antwort hängt von der Implementierung der <code>ants</code> -Bibliothek und den Eigenschaften der <code>xxxwork</code> -Funktion ab. Wenn der Mechanismus des Thread-Pool-Managements <code>ants</code> Bibliothek effizient ist (beispielsweise kann die Verwendung eines Arbeitsdiebstahl-Algorithmus) unnötige Kontextschalt- und Ressourcenwettbewerbe effektiv planen und ausführen, ist diese Methode selbst kein Problem. Die <code>Submit</code> -Funktion legt die Aufgabe nur dem Pool ein, und die anschließende Planung liegt in der Verantwortung des Thread -Pools.</p>
<p> Die Ausführungszeit der <code>xxxwork</code> -Funktion ist jedoch von entscheidender Bedeutung. Wenn <code>xxxwork</code> lange dauert, auch wenn Sie Threadpools verwenden, gibt es möglicherweise Engpässe. Im Gegenteil, wenn <code>xxxwork</code> sehr schnell ausgeführt wird, sind die Vorteile des Thread -Poolings offensichtlicher. Daher liegt der Schlüssel nicht in der Größe des Thread -Pools (1000 Arbeiter), sondern in den Eigenschaften der Aufgabe selbst und der Implementierungsqualität des Thread -Pools. Ein übermäßig großer Fadenpool kann auch zu einer intensivierten Ressourcenwettbewerb führen, was die Effizienz verringert. Die entsprechende Gewindepoolgröße muss gemäß den tatsächlichen Bedingungen angepasst und getestet werden.</p></n>

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