Go の長時間実行プロセスでのプログラムの早期終了を回避する
Go では、長時間実行されるプログラムがそのロジックとともに停止する状況に遭遇することがあります。同時ゴルーチン内で実行され、メイン関数が終了すると途中で終了します。この望ましくない動作を防ぐために、開発者は main 関数が終了しないようにするためのベスト プラクティスを模索し、それによってプログラムの継続的な動作を確保します。
一般的に使用される方法の 1 つは、チャネルを作成し、次の方法で main 関数の終了を遅らせることです。そのチャンネルで受信しています。ただし、このアプローチでは、すべてのゴルーチンが非アクティブになった場合に問題が発生します。
代わりに、メイン関数内に無期限のブロック メカニズムを実装することをお勧めします。 select {} ステートメントを使用すると、main 関数が永久にブロックされ、プログラムの終了が防止されます。
次のデモを考えてみましょう。
package main import ( "fmt" "time" ) func main() { go forever() select {} // block forever } func forever() { for { fmt.Printf("%v+\n", time.Now()) time.Sleep(time.Second) } }
この改良された例では、main 関数は select { を使用します。 } ステートメントを無期限にブロックすることで、forever() のような goroutine がプログラムの早期終了のリスクなしに操作を継続できるようになります。
以上が長期にわたって実行されている Go プログラムの早期終了を防ぐには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

Golangを選択する理由には、1)高い並行性パフォーマンス、2)静的タイプシステム、3)ガベージ収集メカニズム、4)豊富な標準ライブラリとエコシステムは、効率的で信頼できるソフトウェアを開発するための理想的な選択肢となります。

Golangは迅速な発展と同時シナリオに適しており、Cは極端なパフォーマンスと低レベルの制御が必要なシナリオに適しています。 1)Golangは、ごみ収集と並行機関のメカニズムを通じてパフォーマンスを向上させ、高配列Webサービス開発に適しています。 2)Cは、手動のメモリ管理とコンパイラの最適化を通じて究極のパフォーマンスを実現し、埋め込みシステム開発に適しています。

Golangは、コンピレーション時間と同時処理においてより良いパフォーマンスを発揮しますが、Cはランニング速度とメモリ管理においてより多くの利点があります。 1.Golangの編集速度は速く、迅速な発展に適しています。 2.Cは速く実行され、パフォーマンスクリティカルなアプリケーションに適しています。 3. Golangは、同時処理においてシンプルで効率的で、同時プログラミングに適しています。 4.Cマニュアルメモリ管理により、パフォーマンスが高くなりますが、開発の複雑さが向上します。

WebサービスとシステムプログラミングへのGolangのアプリケーションは、主にそのシンプルさ、効率性、並行性に反映されています。 1)Webサービスでは、Golangは、強力なHTTPライブラリと同時処理機能を介して、高性能WebアプリケーションとAPIの作成をサポートしています。 2)システムプログラミングでは、Golangはハードウェアに近い機能とC言語との互換性を使用して、オペレーティングシステムの開発と組み込みシステムに適しています。

GolangとCには、パフォーマンスの比較に独自の利点と欠点があります。1。ゴーランは、高い並行性と迅速な発展に適していますが、ごみ収集はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 2.Cは、パフォーマンスとハードウェア制御を高くしますが、開発の複雑さが高くなります。選択を行うときは、プロジェクトの要件とチームのスキルを包括的な方法で考慮する必要があります。

Golangは、高性能および同時プログラミングシナリオに適していますが、Pythonは迅速な開発とデータ処理に適しています。 1.Golangは、シンプルさと効率性を強調し、バックエンドサービスとマイクロサービスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習に適した簡潔な構文とリッチライブラリで知られています。


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