


Pourquoi les performances de moving_avg_concurrent2 ne s'améliorent-elles pas avec l'augmentation de l'exécution simultanée ?
moving_avg_concurrent2 divise la liste en morceaux plus petits et utilise une seule goroutine pour gérer chaque morceau. Pour une raison quelconque (on ne sait pas pourquoi), cette fonction utilisant un seul goroutine est plus rapide que moving_avg_serial4, mais l'utilisation de plusieurs goroutines commence à fonctionner moins bien que moving_avg_serial4.
Pourquoi moving_avg_concurrent3 est beaucoup plus lent que moving_avg_serial4 ?
Les performances de moving_avg_concurrent3 sont pires que celles de moving_avg_serial4 lors de l'utilisation d'une goroutine. Bien que l'augmentation de num_goroutines puisse améliorer les performances, c'est encore pire que moving_avg_serial4.
Même si les goroutines sont légères, elles ne sont pas totalement gratuites, est-il possible que la surcharge encourue soit si importante qu'elle soit encore plus lente que moving_avg_serial4 ?
Oui, même si les goroutines sont légères, elles ne sont pas gratuites. Lors de l'utilisation de plusieurs goroutines, les frais liés à leur lancement, leur gestion et leur planification peuvent dépasser les avantages d'un parallélisme accru.
Code
Fonction :
// 返回包含输入移动平均值的列表(已提供,即未优化) func moving_avg_serial(input []float64, window_size int) []float64 { first_time := true var output = make([]float64, len(input)) if len(input) > 0 { var buffer = make([]float64, window_size) // 初始化缓冲区为 NaN for i := range buffer { buffer[i] = math.NaN() } for i, val := range input { old_val := buffer[int((math.Mod(float64(i), float64(window_size))))] buffer[int((math.Mod(float64(i), float64(window_size))))] = val if !NaN_in_slice(buffer) && first_time { sum := 0.0 for _, entry := range buffer { sum += entry } output[i] = sum / float64(window_size) first_time = false } else if i > 0 && !math.IsNaN(output[i-1]) && !NaN_in_slice(buffer) { output[i] = output[i-1] + (val-old_val)/float64(window_size) // 无循环的解决方案 } else { output[i] = math.NaN() } } } else { // 空输入 fmt.Println("moving_avg is panicking!") panic(fmt.Sprintf("%v", input)) } return output } // 返回包含输入移动平均值的列表 // 重新排列控制结构以利用短路求值 func moving_avg_serial4(input []float64, window_size int) []float64 { first_time := true var output = make([]float64, len(input)) if len(input) > 0 { var buffer = make([]float64, window_size) // 初始化缓冲区为 NaN for i := range buffer { buffer[i] = math.NaN() } for i := range input { // fmt.Printf("in mvg_avg4: i=%v\n", i) old_val := buffer[int((math.Mod(float64(i), float64(window_size))))] buffer[int((math.Mod(float64(i), float64(window_size))))] = input[i] if first_time && !NaN_in_slice(buffer) { sum := 0.0 for j := range buffer { sum += buffer[j] } output[i] = sum / float64(window_size) first_time = false } else if i > 0 && !math.IsNaN(output[i-1]) /* && !NaN_in_slice(buffer)*/ { output[i] = output[i-1] + (input[i]-old_val)/float64(window_size) // 无循环的解决方案 } else { output[i] = math.NaN() } } } else { // 空输入 fmt.Println("moving_avg is panicking!") panic(fmt.Sprintf("%v", input)) } return output } // 返回包含输入移动平均值的列表 // 将列表拆分为较小的片段以使用 goroutine,但不使用串行版本,即我们仅在开头具有 NaN,因此希望减少一些开销 // 仍然不能扩展(随着大小和 num_goroutines 的增加,性能下降) func moving_avg_concurrent2(input []float64, window_size, num_goroutines int) []float64 { var output = make([]float64, window_size-1, len(input)) for i := 0; i 0 { num_items := len(input) - (window_size - 1) var barrier_wg sync.WaitGroup n := num_items / num_goroutines go_avg := make([][]float64, num_goroutines) for i := 0; i 0 { num_windows := len(input) - (window_size - 1) var output = make([]float64, len(input)) for i := 0; i
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

GolangisidealforPerformance-Critical Applications and Concurrent programmation, WhilepythonexcelsIndatascice, RapidPrototyping et Versatity.1)

Golang obtient une concurrence efficace par le goroutine et le canal: 1. Goroutine est un fil léger, commencé avec le mot clé GO; 2. Le canal est utilisé pour une communication sécurisée entre les Goroutines afin d'éviter les conditions de course; 3. L'exemple d'utilisation montre une utilisation de base et avancée; 4. Les erreurs courantes incluent des impasses et une concurrence de données, qui peuvent être détectées par Gorun-Race; 5. L'optimisation des performances suggère de réduire l'utilisation du canal, de définir raisonnablement le nombre de goroutines et d'utiliser Sync.Pool pour gérer la mémoire.

Golang convient plus à la programmation système et aux applications de concurrence élevées, tandis que Python est plus adapté à la science des données et au développement rapide. 1) Golang est développé par Google, en tapant statiquement, mettant l'accent sur la simplicité et l'efficacité, et convient aux scénarios de concurrence élevés. 2) Python est créé par Guidovan Rossum, dynamiquement typé, syntaxe concise, large application, adaptée aux débutants et au traitement des données.

Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

Le langage GO présente des avantages uniques dans la programmation simultanée, les performances, la courbe d'apprentissage, etc .: 1. La programmation simultanée est réalisée via Goroutine et Channel, qui est légère et efficace. 2. La vitesse de compilation est rapide et les performances de l'opération sont proches de celles du langage C. 3. La grammaire est concise, la courbe d'apprentissage est lisse et l'écosystème est riche.

Les principales différences entre Golang et Python sont les modèles de concurrence, les systèmes de type, les performances et la vitesse d'exécution. 1. Golang utilise le modèle CSP, qui convient aux tâches simultanées élevées; Python s'appuie sur le multi-threading et Gil, qui convient aux tâches à forte intensité d'E / S. 2. Golang est un type statique, et Python est un type dynamique. 3. La vitesse d'exécution du langage compilée de Golang est rapide, et le développement du langage interprété par Python est rapide.

Golang est généralement plus lent que C, mais Golang présente plus d'avantages dans l'efficacité de programmation et de développement simultanée: 1) Le modèle de collecte et de concurrence de Golang de Golang le fait bien fonctionner dans des scénarios à haute concurrence; 2) C obtient des performances plus élevées grâce à la gestion manuelle de la mémoire et à l'optimisation matérielle, mais a une complexité de développement plus élevée.

Golang est largement utilisé dans le cloud computing et DevOps, et ses avantages résident dans la simplicité, l'efficacité et les capacités de programmation simultanées. 1) Dans le cloud computing, Golang gère efficacement les demandes simultanées via les mécanismes de goroutine et de canal. 2) Dans DevOps, les fonctionnalités de compilation rapide de Golang et de plate-forme en font le premier choix pour les outils d'automatisation.


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