동시성을 사용하면 여러 작업을 서로 독립적으로 처리할 수 있습니다. 고루틴은 여러 작업을 독립적으로 처리하는 간단한 방법입니다. 이 게시물에서 우리는 채널과 동기화 패키지를 활용하여 Go의 다양한 동시성 패턴을 탐색하고 파일을 허용하는 http 핸들러를 점진적으로 향상시킵니다.
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동시성 패턴을 살펴보기 전에 먼저 준비를 해보겠습니다. 양식을 통해 여러 파일을 받아들이고 어떤 방식으로든 파일을 처리하는 HTTP 처리기가 있다고 가정해 보세요.
func processFile(file multipart.File) { // do something with the file fmt.Println("Processing file...") time.Sleep(100 * time.Millisecond) // Simulating file processing time } func UploadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { // limit to 10mb if err := r.ParseMultipartForm(10 <p>위의 예에서는 양식에서 파일을 받아 순차적으로 처리합니다. 10개의 파일이 업로드되면 프로세스를 완료하고 클라이언트에 응답을 보내는 데 1초가 걸립니다. <br> 많은 파일을 처리할 때 병목 현상이 발생할 수 있지만 Go의 동시성 지원을 통해 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.</p> <h2> 대기 그룹 </h2> <p>이 문제를 해결하기 위해 파일을 동시에 처리할 수 있습니다. 새로운 고루틴을 생성하려면 함수 호출 앞에 go 키워드를 붙일 수 있습니다. 프로세스파일(f)로 이동합니다. 그러나 고루틴은 차단하지 않기 때문에 프로세스가 완료되기 전에 핸들러가 반환되어 파일이 처리되지 않은 상태로 남거나 잘못된 상태를 반환할 수 있습니다. 모든 파일의 처리를 기다리려면 sync.WaitGroup을 활용할 수 있습니다.<br> WaitGroup은 여러 고루틴이 완료될 때까지 기다립니다. 우리가 생성한 각 고루틴에 대해 추가로 WaitGroup의 카운터를 늘려야 합니다. 이는 Add 기능을 사용하여 수행할 수 있습니다. 고루틴이 완료되면 카운터가 1씩 감소하도록 Done을 호출해야 합니다. 함수에서 복귀하기 전에 WaitGroup의 카운터가 0이 될 때까지 차단하는 Wait를 호출해야 합니다.<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">func UploadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { if err := r.ParseMultipartForm(10 <p>이제 업로드된 파일마다 새로운 고루틴이 생성되어 시스템에 부담을 줄 수 있습니다. 한 가지 해결책은 생성되는 고루틴 수를 제한하는 것입니다.</p> <h2> 세마포어로 동시성 제한 </h2> <p>세마포어는 여러 스레드 또는 이 경우 고루틴에서 공통 리소스에 대한 액세스를 제어하는 데 사용할 수 있는 변수일 뿐입니다.<br><br> Go에서는 버퍼링된 채널을 활용하여 세마포어를 구현할 수 있습니다.</p> <h3> 채널 </h3> <p>구현을 시작하기 전에 채널이 무엇인지, 버퍼링된 채널과 버퍼링되지 않은 채널의 차이점을 살펴보겠습니다. </p> <p>채널은 Go 루틴 사이에서 안전하게 통신하기 위해 데이터를 주고받을 수 있는 파이프입니다.<br> 채널은 make 기능으로 생성되어야 합니다.<br> </p><pre class="brush:php;toolbar:false"> func processFile(file multipart.File) { // do something with the file fmt.Println("Processing file...") time.Sleep(100 * time.Millisecond) // Simulating file processing time } func UploadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { // limit to 10mb if err := r.ParseMultipartForm(10 <p>채널에는 채널에서 보내거나 읽는 데 사용되는 특수 연산자 채널 ch<br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173404051364120.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Goroutines and Channels: Concurrency Patterns in Go"><br> 애니메이션은 버퍼링되지 않은 채널을 통해 값 1을 보내는 생산자와 채널에서 읽는 소비자를 시각화합니다.</p> <p>생산자가 소비자가 처리할 수 있는 것보다 더 빠르게 이벤트를 보낼 수 있는 경우 <strong>버퍼 채널</strong>을 활용하여 버퍼가 가득 찰 때까지 생산자를 차단하지 않고 여러 메시지를 대기열에 추가할 수 있습니다. 동시에 소비자는 원하는 속도로 메시지를 처리할 수 있습니다.<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">func UploadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { if err := r.ParseMultipartForm(10 <p>이 예에서 생산자는 차단 없이 최대 2개의 항목을 보낼 수 있습니다. 버퍼 용량에 도달하면 소비자가 최소한 하나의 메시지를 처리할 때까지 생산자는 차단됩니다. </p> <p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173404051459967.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Goroutines and Channels: Concurrency Patterns in Go"></p> <p>초기 문제로 돌아가서 우리는 동시에 파일을 처리하는 고루틴의 양을 제한하고 싶습니다. 이를 위해 버퍼링된 채널을 활용할 수 있습니다.<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">ch := make(chan int)
이 예에서는 용량이 5인 버퍼 채널을 추가하여 5개의 파일을 동시에 처리하고 시스템의 부담을 제한할 수 있습니다.
하지만 모든 파일이 동일하지 않다면 어떻게 될까요? 파일 유형이나 파일 크기에 따라 처리하는 데 더 많은 리소스가 필요하다는 것을 확실하게 예측할 수 있습니다. 이 경우 가중치가 부여된 세마포어를 활용할 수 있습니다.
가중 세마포어
간단히 가중치가 부여된 세마포어를 사용하면 단일 작업에 더 많은 리소스를 할당할 수 있습니다. Go는 이미 확장 동기화 패키지 내에서 가중치가 부여된 세마포어에 대한 구현을 제공합니다.
ch := make(chan int, 2)
이 버전에서는 5개 슬롯이 있는 가중치 세마포를 만들었습니다. 예를 들어 이미지만 업로드되는 경우 프로세스는 5개의 이미지를 동시에 처리하지만 PDF를 업로드하는 경우 2개의 슬롯을 획득하므로 처리할 수 있는 파일의 양이 줄어듭니다. 동시에.
결론
동시 작업 수를 제어하기 위해 sync.WaitGroup 및 세마포어를 활용하여 Go에서 몇 가지 동시성 패턴을 탐색했습니다. 그러나 더 많은 도구를 사용할 수 있으므로 채널을 활용하여 작업자 풀을 생성하거나 시간 제한을 추가하거나 팬 인/아웃 패턴을 사용할 수 있습니다.
또한 오류 처리는 단순성을 위해 대부분 생략된 중요한 측면입니다.
오류를 처리하는 한 가지 방법은 채널을 활용하여 오류를 집계하고 모든 고루틴이 완료된 후 오류를 처리하는 것입니다.
Go는 sync.WaitGroups와 관련된 errgroup.Group도 제공하지만 오류를 반환하는 작업 처리를 추가합니다.
패키지는 확장 동기화 패키지에서 찾을 수 있습니다.
위 내용은 고루틴과 채널: Go의 동시성 패턴의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Golang과 Python의 주요 차이점은 동시성 모델, 유형 시스템, 성능 및 실행 속도입니다. 1. Golang은 동시 작업에 적합한 CSP 모델을 사용합니다. Python은 I/O 집약적 인 작업에 적합한 멀티 스레딩 및 Gil에 의존합니다. 2. Golang은 정적 유형이며 Python은 동적 유형입니다. 3. Golang 컴파일 된 언어 실행 속도는 빠르며 파이썬 해석 언어 개발은 빠릅니다.

Golang은 일반적으로 C보다 느리지 만 Golang은 동시 프로그래밍 및 개발 효율에 더 많은 장점이 있습니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 및 동시성 모델은 높은 동시 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 하드웨어 최적화를 통해 더 높은 성능을 얻지 만 개발 복잡성이 높습니다.

Golang은 클라우드 컴퓨팅 및 DevOps에서 널리 사용되며 장점은 단순성, 효율성 및 동시 프로그래밍 기능에 있습니다. 1) 클라우드 컴퓨팅에서 Golang은 Goroutine 및 채널 메커니즘을 통해 동시 요청을 효율적으로 처리합니다. 2) DevOps에서 Golang의 빠른 편집 및 크로스 플랫폼 기능이 자동화 도구의 첫 번째 선택입니다.

Golang과 C는 각각 성능 효율성에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Garbage Collection을 통해 효율성을 향상 시키지만 일시 중지 시간을 도입 할 수 있습니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 최적화를 통해 고성능을 인식하지만 개발자는 메모리 누출 및 기타 문제를 처리해야합니다. 선택할 때는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 고려해야합니다.

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

선택 GOLANGFORHIGHERFERFERFORMANDCONDCURRENCY, TILDFORBECTERVICES 및 NNETWORKPRAMPHING; SELECTPYTHONFORRAPIDDEVENTURMENT, DATASCIENCE 및 MACHINEARNINGDUETOITSTINTIVENDEXTENDIVERIRIES.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.


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