Technologie de parallélisation pour l'optimisation des performances des fonctions Golang

Dans les systèmes à haute concurrence, l'optimisation des performances des fonctions peut être améliorée grâce à la technologie de parallélisation. Le langage Go fournit goroutine pour une exécution simultanée et peut utiliser la bibliothèque de parallélisation sync/atomic pour réaliser la parallélisation, ce qui améliore considérablement l'efficacité d'exécution. Dans l'exemple, cette bibliothèque est utilisée pour réduire le temps d'exécution d'un ordre de grandeur. vous devez faire attention aux problèmes de concurrence entre les données et de parallélisme excessif.

Go Technologie de parallélisation pour l'optimisation des performances des fonctions de langage

Dans les systèmes à haute concurrence, les performances des fonctions deviendront un facteur clé affectant les performances globales du système. La technologie de parallélisation peut améliorer considérablement l'efficacité d'exécution des fonctions en utilisant pleinement la puissance de calcul des processeurs multicœurs. Cet article présentera la technologie de parallélisation en langage Go et démontrera son utilisation à travers des cas pratiques.

goroutine

goroutine est une unité de concurrence légère en langage Go, similaire aux threads. Nous pouvons utiliser le mot-clé go pour démarrer une goroutine : go 关键字来启动一个 goroutine：

go func() {
  // 并发执行的代码
}

goroutine 之间通过共享内存进行通信。需要注意的是，goroutine 并不是真正的线程，而是由 Go 语言运行时调度执行的。

并发与并行

并发是指多个任务交替执行，而并行是指多个任务同时执行。在 Go 语言中，goroutine 可以实现并发，但要真正实现并行，还需要借助特定的并行化库。

实战案例

我们以下面代码为例，介绍如何使用 Go 语言中的并行化库 sync/atomic 实现并行化：

package main

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

func main() {
    // 创建共享变量
    var counter int64

    // 创建 10 个 goroutine
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func() {
            // 原子操作地增加共享变量的值
            atomic.AddInt64(&counter, 1)
        }()
    }

    // 等待所有 goroutine 完成
    runtime.Gosched()

    // 打印最终结果
    fmt.Println("Counter value after all goroutines completed:", counter)
}

在这个案例中，我们创建了 10 个 goroutine，每个 goroutine 都对共享变量 counter 进行原子操作的递增。最后，我们打印了 counter 的最终值，它应该为 10。

性能提升

通过并行化该操作，我们可以显著提升函数的执行效率。下面是使用 sync/atomic 和不使用 sync/atomicrrreee

La communication entre les goroutines se fait via la mémoire partagée. Il convient de noter que goroutine n'est pas un véritable thread, mais est planifié et exécuté par le runtime du langage Go. Concurrence et parallélisme alternativement , tandis que le parallélisme fait référence à l'exécution de plusieurs tâches simultanément. Dans le langage Go, goroutine peut réaliser la concurrence, mais pour réellement réaliser le parallélisme, vous devez utiliser une bibliothèque de parallélisation spécifique. Cas pratiqueNous prenons le code suivant comme exemple pour présenter comment utiliser la bibliothèque de parallélisation sync/atomic dans le langage Go pour implémenter la parallélisation : rrreeeAmélioration des performances

	La concurrence fait référence à l'exécution de plusieurs tâches
Dans ce cas, nous créé 10 goroutines, chaque goroutine effectue un incrément atomique de la variable partagée counter. Enfin, nous imprimons la valeur finale de counter, qui devrait être 10.

En parallélisant cette opération, nous pouvons améliorer considérablement l'efficacité d'exécution de la fonction. Ce qui suit est une comparaison des performances de deux façons d'effectuer cette opération en utilisant sync/atomic et sans utiliser sync/atomic :

Méthode d'exécution

Temps (nanosecondes )

• Pas de parallélisation

🎜30 000 000🎜🎜🎜🎜Parallélisation 🎜🎜3 000 000🎜🎜🎜🎜🎜L'utilisation de la technologie de parallélisation peut réduire le temps d'exécution d'un ordre de grandeur. 🎜🎜🎜Remarques🎜🎜🎜Lors de l'utilisation de techniques de parallélisation, vous devez prendre en compte les considérations suivantes : 🎜🎜🎜Courses de données : le code parallélisé peut conduire à des courses de données, qui doivent être évitées en utilisant des verrous ou des opérations atomiques appropriées. 🎜🎜Parallélisation excessive : la parallélisation n'est pas une panacée. Lorsque la surcharge de parallélisation dépasse les performances améliorées, elle réduira l'efficacité. 🎜🎜

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!