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Le garbage collection (GC) a un impact sur les performances de la fonction Go car il interrompt l'exécution en mettant le programme en pause pour récupérer de la mémoire. Les stratégies d'optimisation incluent : la réduction des allocations, l'utilisation de pools, l'évitement des allocations dans les boucles, l'utilisation de la mémoire pré-allouée. Applications de profil
Optimisation des performances de la fonction Go : impact du mécanisme de récupération de place et des performances
Préface
Garbage Collection ( GC) est un mécanisme efficace de gestion automatique de la mémoire dans le langage Go. Cependant, le GC peut avoir un impact sur les performances fonctionnelles. Cet article explorera l'impact du garbage collection dans Go et fournira des exemples pratiques d'optimisation des performances des fonctions.
Vue d'ensemble de la collecte des ordures
La collecte des ordures dans Go se compose d'un répartiteur et d'un collecteur. L'allocateur est responsable de l'allocation de la mémoire et le collecteur est responsable de la récupération de la mémoire qui n'est plus utilisée. Le processus GC comprend les étapes suivantes :
Garbage Collecte et performances des fonctions
Les pauses GC interrompront l'exécution du programme, affectant ainsi les performances des fonctions. Le temps de pause dépend du nombre d'objets dans le tas et du niveau d'activité de l'application.
Cas pratique : Optimisation des performances des fonctions
Afin de réduire l'impact des pauses GC sur les performances des fonctions, vous pouvez envisager les stratégies d'optimisation suivantes :
Exemple de code
L'exemple de code suivant montre comment optimiser les performances des fonctions en réduisant les allocations et en utilisant des pools :
// 原始函数 func SlowFunction(n int) []int { res := []int{} for i := 0; i < n; i++ { res = append(res, i) // 分配新的切片 } return res } // 优化后的函数 func FastFunction(n int) []int { res := make([]int, n) // 预分配切片 for i := 0; i < n; i++ { res[i] = i // 修改现有切片 } return res }
Dans cet exemple, SlowFunction
会在循环中分配多个新的切片,而 FastFunction
pré-alloue une tranche et la réutilise, évitant ainsi beaucoup de distribution GC .
Conclusion
En comprenant l'impact du mécanisme de récupération de place sur les performances de la fonction Go, nous pouvons tirer parti des stratégies d'optimisation pour réduire les pauses du GC et améliorer les performances des applications. En réduisant les allocations, en utilisant des pools, en évitant les allocations en boucles, en utilisant la mémoire pré-alloué et en profilant l'application, nous pouvons optimiser les fonctions et obtenir de meilleures performances.
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