Go 言語の同時データ構造: キューとスタックのパフォーマンスの最適化

Go 言語では、キューとスタックのパフォーマンスは、sync.Mutex と sync.Cond を使用して同時キューを実装し、読み取りおよび書き込み操作の安全性を確保する最適化によって実現できます。 sync.Mutex およびアトミック パッケージを使用して同時スタックを実装し、トップ ポインター更新のアトミック性を確保します。実際の場合、効率的な同時処理は、キューとスタックの同時処理タスクによって実現されます。

Go 言語の同時データ構造: キューとスタックのパフォーマンスの最適化

Go では、キューとスタックが一般的に使用されるデータ構造です。ただし、同時実行性が高いシナリオでは、デフォルトの実装がパフォーマンス要件を満たさない可能性があります。この記事では、Go 言語の組み込み同時実行プリミティブを使用してキューとスタックのパフォーマンスを最適化する方法を紹介します。

キューの最適化

Go は、同時キューを実装するための sync.Mutex および sync.Cond プリミティブを提供します。以下は、sync.Mutex と sync.Cond を使用して実装された同時キューです。

type ConcurrentQueue struct {
    m     sync.Mutex
    items []interface{}
    conds sync.Cond
}

func (q *ConcurrentQueue) Enqueue(v interface{}) {
    q.m.Lock()
    defer q.m.Unlock()
    q.items = append(q.items, v)
    q.conds.Signal()
}

func (q *ConcurrentQueue) Dequeue() interface{} {
    q.m.Lock()
    defer q.m.Unlock()
    var v interface{}
    if len(q.items) > 0 {
        v = q.items[0]
        q.items = q.items[1:]
    }
    return v
}

sync.Mutex と sync を使用することにより、 .Cond を使用すると、同時シナリオで安全にキューの読み取りと書き込みを行うことができます。 Signal シグナルを使用して待機中のコルーチンをウェイクアップすると、効率が向上します。

最適化されたスタック

Go には組み込みの同時スタック実装がありません。以下は、sync.Mutex および atomic パッケージを使用して実装された同時実行スタックです。

type ConcurrentStack struct {
    m sync.Mutex
    top *node
}

type node struct {
    data interface{}
    next *node
}

func (s *ConcurrentStack) Push(v interface{}) {
    s.m.Lock()
    defer s.m.Unlock()
    n := &node{data: v}
    n.next = s.top
    s.top = n
}

func (s *ConcurrentStack) Pop() interface{} {
    s.m.Lock()
    defer s.m.Unlock()
    if s.top == nil {
        return nil
    }
    v := s.top.data
    s.top = s.top.next
    return v
}

atomic パッケージ内の変数を使用すると、同時実行を保証できます。環境 以下の top ポインターの更新はアトミックです。

実践的なケース

次に、同時キューとスタックを使用して同時タスクを処理する例を示します。

func main() {
    q := ConcurrentQueue{}
    s := ConcurrentStack{}

    for i := 0; i < 1000; i++ {
        // 向队列中并发添加任务
        go func(i int) {
            q.Enqueue(i)
        }(i)
    }

    for i := 0; i < 1000; i++ {
        // 从队列中并发获取任务并推入栈中
        go func() {
            if v := q.Dequeue(); v != nil {
                s.Push(v)
            }
        }()
    }

    for i := 0; i < 1000; i++ {
        // 从栈中弹出任务并处理
        go func() {
            if v := s.Pop(); v != nil {
                // 处理任务 v
            }
        }()
    }
}

この例では、1000 個のタスクを同時に追加します。キューに登録し、同時にキューからタスクを取得してスタックにプッシュします。その後、タスクがスタックから同時にポップされて処理されます。この例では、同時データ構造を使用することで、大規模な同時タスクを効率的に処理できます。

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