Golang-Prozessplanung: Optimierung der Effizienz der gleichzeitigen Ausführung

Go-Prozessplanung verwendet einen kollaborativen Algorithmus. Zu den Optimierungsmethoden gehören: möglichst weitgehende Verwendung leichter Coroutinen, sinnvolle Zuweisung von Coroutinen, um blockierende Vorgänge zu vermeiden, Verwendung von Sperren und Synchronisationsprimitiven.

Go-Prozessplanung: Optimierung der Effizienz der gleichzeitigen Ausführung In Go ist Prozessplanung der Prozess der Entscheidung, wie CPU-Zeit den Coroutinen in einer gleichzeitigen Umgebung zugewiesen wird. Eine effiziente Prozessplanung ist entscheidend für die Maximierung der Anwendungsleistung und Reaktionsfähigkeit.

Prozessplanung in Go

Go-Prozessplanung ist ein kooperativer Planungsalgorithmus, der auf dem Linux-Systemaufruf sched_yield basiert. Dadurch können Coroutinen während Funktionsaufrufen oder Kanalkommunikationsvorgängen aktiv Zeitscheiben an andere Coroutinen abgeben.

Gos Scheduler verwendet ein Scheduler-Modell namens M:N, wobei M den Maschinenkern und N die parallel laufende Coroutine-Sequenz darstellt. Jedes M verfügt über eine lokale Ausführungswarteschlange mit laufbereiten Coroutinen.

Prozessplanung optimieren

Sie können die Prozessplanung in Go mit den folgenden Methoden optimieren:

Verwenden Sie so viele leichtgewichtige Coroutinen wie möglich:
• Die Kosten für Coroutinen sind sehr gering. Versuchen Sie daher bitte, die Anzahl zu reduzieren Koroutinen.
Koroutinen richtig verteilen:
• Stellen Sie sicher, dass jedes M eine ähnliche Anzahl von Koroutinen hat.
Vermeiden Sie blockierende Vorgänge:
• Blockierende Vorgänge (z. B. Datei-E/A oder HTTP-Anfragen) führen dazu, dass Coroutinen CPU-Zeit verschwenden. Verwenden Sie den nicht blockierenden Modus oder Goroutine-Pooling, um diese Vorgänge zu vermeiden.
Verwenden Sie Sperren und Synchronisierungsprimitive:
• Verwenden Sie beim Synchronisieren gemeinsam genutzter Daten geeignete Sperren oder Synchronisierungsprimitive, um Coroutine-Blockierungen zu minimieren.

Praxisfall

Betrachten wir den folgenden Code, der Ganzzahlen in einer Liste parallel verarbeitet:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "sync/atomic"
)

const NumElements = 1000000

func main() {
    // 创建一个共享计数器
    var count uint64

    // 创建一个协程池
    var pool sync.WaitGroup
    pool.Add(NumElements)

    // 生成一个整数列表
    nums := make([]int, NumElements)
    for i := range nums {
        nums[i] = i
    }

    // 启动协程并行处理列表
    for _, num := range nums {
        go func(num int) {
            // 处理数字
            atomic.AddUint64(&count, uint64(num))
            pool.Done()
        }(num)
    }

    // 等待协程完成
    pool.Wait()

    // 汇总结果
    sum := atomic.LoadUint64(&count)
    fmt.Printf("The sum is: %d\n", sum)
}

In diesem Beispiel verwenden wir einen Coroutine-Pool und verarbeiten Ganzzahlen in einer Liste, um die Prozessplanung zu optimieren. Dies minimiert das Blockieren und verbessert die Parallelität.

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