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Synchronisation et optimisation des performances dans le modèle de concurrence Golang
Introduction :
Avec le développement continu de la technologie informatique et la popularité des processeurs multicœurs, comment utiliser efficacement les ressources multicœurs et améliorer les performances du programme est devenu un problème important dans le domaine du développement de logiciels. En tant que langage de programmation simultanée, Golang fournit une multitude de primitives et de bibliothèques de concurrence, permettant aux programmeurs de tirer pleinement parti des processeurs multicœurs et de réduire la complexité de la programmation simultanée. Cet article présentera le mécanisme de synchronisation et les méthodes d'optimisation des performances dans le modèle de concurrence Golang, et fournira des exemples de code spécifiques.
1. Mécanisme de synchronisation
import "sync" var mu sync.Mutex var balance int func Deposit(amount int) { mu.Lock() defer mu.Unlock() balance += amount } func main() { wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 1000; i++ { wg.Add(1) go func() { Deposit(100) wg.Done() }() } wg.Wait() fmt.Println(balance) }
import "sync" var ( mu sync.Mutex deposit = 0 cond = sync.NewCond(&mu) ) func Deposit(amount int) { mu.Lock() defer mu.Unlock() deposit += amount cond.Signal() // 通知等待的线程 } func Withdraw(amount int) { mu.Lock() defer mu.Unlock() for deposit < amount { // 判断条件是否满足 cond.Wait() // 等待条件变量的信号 } deposit -= amount } func main() { go Deposit(100) go Withdraw(100) }
import "sync" var ( sem = make(chan struct{}, 10) // 限制同时访问资源的线程数量为10 balance int ) func Deposit(amount int) { sem <- struct{}{} // 获取信号量 balance += amount <-sem // 释放信号量 } func main() { wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 1000; i++ { wg.Add(1) go func() { Deposit(100) wg.Done() }() } wg.Wait() fmt.Println(balance) }
2. Méthodes d'optimisation des performances
func ParallelProcess(data []int) { c := make(chan int) for i := 0; i < len(data); i++ { go func(d int) { result := Process(d) c <- result }(data[i]) } for i := 0; i < len(data); i++ { <-c } }
func BatchProcess(data []int) { wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < len(data); i++ { wg.Add(1) go func(d int) { Process(d) wg.Done() }(data[i]) } wg.Wait() }
import "sync/atomic" var balance int32 func Deposit(amount int) { atomic.AddInt32(&balance, int32(amount)) } func main() { wg := sync.WaitGroup{} for i := 0; i < 1000; i++ { wg.Add(1) go func() { Deposit(100) wg.Done() }() } wg.Wait() fmt.Println(balance) }
Conclusion :
Golang fournit de riches primitives et bibliothèques de concurrence qui permettent aux programmeurs de tirer pleinement parti des processeurs multicœurs et de réduire la complexité de la programmation simultanée. En sélectionnant et en utilisant rationnellement des mécanismes de synchronisation et des méthodes d'optimisation des performances, nous pouvons améliorer les performances de concurrence et la réactivité du programme. Cependant, il est nécessaire d'évaluer la relation entre la synchronisation et les performances en fonction de scénarios et d'exigences d'application spécifiques, et de choisir les méthodes et outils les plus appropriés pour résoudre le problème.
Références :
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!