Go ルーチンの増加に伴って Go コードが拡張できないのはなぜですか?

もちろん、提供されたコードのスケーラビリティ問題の核心に焦点を当てて、質問に対する別の回答を提供することもできます。

これらのゴルーチンはなぜ行われるのか同時実行数を増やしてパフォーマンスを向上させませんか?

のスケーラビリティの問題move_avg_concurrent2 関数は、計算を並列化するアプローチにあります。入力スライスを小さな部分に分割し、それらを別々のゴルーチンに割り当てます。このアプローチは少数のゴルーチンには機能しますが、ゴルーチンの数が増えると効率が低下します。ゴルーチンの数が増えると、これらのゴルーチンの作成と管理のオーバーヘッドが並列化の利点を上回ります。

この動作は、次の 2 つの主な要因に起因すると考えられます。

1. 共有リソースの競合: 具体的には、移動平均値の保存に使用されるバッファが共有リソースになります。複数のゴルーチンが同時にアクセスする必要があるリソース。この競合は、ゴルーチンがバッファーへのアクセスを求めて競合するため、パフォーマンスの低下につながる可能性があり、また、誤った計算が行われる可能性もあります。
2. ガベージ コレクションの増加: より多くのゴ​​ルーチンを作成すると、ゴルーチンは彼らのスタック。これらのメモリ割り当てを管理すると、ガベージ コレクションが増加し、パフォーマンスにさらに影響を与える可能性があります。

この関数を効果的に並列化するには、共有リソースの競合を最小限に抑え、リソースのオーバーヘッドを削減する、別のアプローチが必要です。 goroutine 管理。

コードのスケーラビリティを向上させるためのさまざまな戦略があります。考えられるアプローチの 1 つは、チャネルを使用してゴルーチン間で通信し、共有リソースの競合を回避することです。ただし、これはコードの再構築の問題であり、特定のコンテキストや要件に適している場合とそうでない場合があります。

要約すると、スケーラビリティはmove_avg_concurrent2 の問題は、多数のゴルーチンの管理と共有リソースの競合に関連するオーバーヘッドの増加によって発生します。これらの問題に対処すると、コードのスケーラビリティが向上します。

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