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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 GoGo-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 optimierenSie können die Prozessplanung in Go mit den folgenden Methoden optimieren:
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.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang-Prozessplanung: Optimierung der Effizienz der gleichzeitigen Ausführung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!