Golang プロセスのスケジューリング: 同時実行効率の最適化

Go プロセス スケジューリングは協調アルゴリズムを使用します。最適化方法には次のものが含まれます: 可能な限り軽量のコルーチンを使用してコルーチンを合理的に割り当て、操作のブロックを回避し、ロックと同期プリミティブを使用します。

#Go プロセス スケジューリング: 同時実行効率の最適化

Go では、プロセス スケジューリングは、同時環境でコルーチンに CPU 時間を割り当てる方法を決定するプロセスです。効率的なプロセスのスケジューリングは、アプリケーションのパフォーマンスと応答性を最大化するために重要です。

Go のプロセス スケジューリング

Go プロセス スケジューリングは、Linux システム コール sched_yield に基づく協調スケジューリング アルゴリズムです。これにより、コルーチンは、関数呼び出しまたはチャネル通信操作中にタイム スライスを他のコルーチンに積極的に放棄できます。

Go のスケジューラは、M:N と呼ばれるスケジューラ モデルを使用します。ここで、M はマシン コアを表し、N は並列実行されるコルーチン シーケンスを表します。各 M には、実行準備ができているコルーチンを含むローカル実行キューがあります。

プロセス スケジューリングの最適化

Go では、次の方法でプロセス スケジューリングを最適化できます。

• できるだけ軽量なものを使用します。可能なコルーチン: コルーチンのコストは非常に小さいため、コルーチンの数をできるだけ減らすようにしてください。
• コルーチンの合理的な割り当て: 各 M に同数のコルーチンがあることを確認します。
• ブロック操作を避ける: ブロック操作 (ファイル I/O や HTTP リクエストなど) により、コルーチンは CPU 時間を無駄にします。これらの操作を回避するには、ノンブロッキング モードまたは Goroutine プーリングを使用してください。
• ロックと同期プリミティブを使用する: 共有データを同期するときは、適切なロックまたは同期プリミティブを使用して、コルーチンのブロックを最小限に抑えてください。

実践的なケース

リスト内の整数を並列処理する次のコードを考えてみましょう:

package main

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

const NumElements = 1000000

func main() {
    // 创建一个共享计数器
    var count uint64

    // 创建一个协程池
    var pool sync.WaitGroup
    pool.Add(NumElements)

    // 生成一个整数列表
    nums := make([]int, NumElements)
    for i := range nums {
        nums[i] = i
    }

    // 启动协程并行处理列表
    for _, num := range nums {
        go func(num int) {
            // 处理数字
            atomic.AddUint64(&count, uint64(num))
            pool.Done()
        }(num)
    }

    // 等待协程完成
    pool.Wait()

    // 汇总结果
    sum := atomic.LoadUint64(&count)
    fmt.Printf("The sum is: %d\n", sum)
}

この例では、コルーチン プールを使用し、リスト内の整数を処理して、プロセスのスケジューリングを最適化します。これにより、ブロッキングが最小限に抑えられ、同時実行性が向上します。

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