동시 GO 코드 벤치마킹 및 프로파일 링

동시 GO 코드의 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? GO 테스트, GO 벤치 마크 및 PPROF와 같은 GO의 내장 도구를 사용하여 벤치마킹 및 성능 분석을 사용하십시오. 1) 테스트 패키지를 사용하여 동시 기능의 실행 속도를 평가하기 위해 벤치 마크를 작성하십시오. 2) PPROF 도구를 사용하여 성능 분석을 수행하고 프로그램에서 병목 현상을 식별하십시오. 3) 쓰레기 수집 설정을 조정하여 성능에 미치는 영향을 줄입니다. 4) 채널 작동 최적화를 최적화하고 효로 선수 수를 제한하여 효율성을 향상시킵니다. 지속적인 벤치마킹 및 성능 분석을 통해 동시 GO 코드의 성능을 효과적으로 개선 할 수 있습니다.

동시 GO 코드 벤치마킹 및 프로파일 링은 성능을 최적화하고 응용 프로그램이 효율적으로 실행되도록하는 데 잔인합니다. 이 주제는 동시성을 활용하는 GO 프로그램의 성능을 측정하고 향상시키는 데 사용되는 도구와 기술을 탐구합니다.

동시 GO 코드 벤치마킹 및 프로파일 링에 관해서는 본질적으로 동시 실행에서 코드가 얼마나 잘 수행되는지, 병목 현상이 어디에 있는지에 대한 답변을하려고합니다. 여기에는 go test , go bench 및 pprof 와 같은 GO의 내장 도구를 사용하여 정보를 최적화하기 위해 결과를 해석하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다.

Go Concurrency Performance Tuning의 세계로 뛰어 들어 봅시다.

동시 GO 코드 벤치마킹은 나비 그물로 꿀벌의 떼를 잡으려고 노력하는 것과 같습니다. 제대로 얻을 때 까다 롭지 만 엄청나게 만족 스럽습니다. Go의 동시성 모델은 고루틴과 채널을 사용하여 병렬 처리를위한 강력한 언어입니다. 그러나 코드 가이 힘을 진정으로 활용하고 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 그것이 벤치마킹이 시작되는 곳입니다.

동시 코드를 벤치마킹하려면 GO에서 testing 패키지를 사용하여 벤치 마크 테스트를 작성할 수 있습니다. 다음은 간단한 동시 기능을 벤치마킹하는 방법에 대한 빠른 예입니다.

 패키지 메인

수입 (수입)
    "동조"
    "테스트"
))

FUNC BenchmarkConcurrentFunction (b *testing.b) {
    var wg sync.waitgroup
    i : = 0; i <bn; 나 {
        wg.add (1)
        go func () {
            WG.Done을 ​​연기 ()
            // 동시 함수 논리는 여기에 있습니다
            // 예를 들어:
            // dosomework ()
        } ()
    }
    wg.wait ()
}

이 벤치 마크는 동시 함수 bN Times를 실행하며, 이는 go test 명령에 의해 자동으로 설정됩니다. 실행중인 go test -bench=. 이 벤치 마크를 실행하고 동시 기능이 얼마나 빨리 실행될 수 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다.

이제 벤치 마크는 원시 성능 수를 제공하지만 프로파일 링은 프로그램이 시간을 보내는 위치를 이해하는 데 도움이됩니다. 프로파일 링은 형사가되는 것과 같습니다.

Go의 pprof 도구는 여기에서 가장 친한 친구입니다. main 기능에 다음을 추가하여 코드를 프로필 할 수 있습니다.

 가져 오기 _ "net/http/pprof"

func main () {
    // 여기에서 주요 논리가 여기에 있습니다
    // PPROF에 액세스하려면 웹 서버를 시작합니다
    go func () {
        log.println (http.listenandserve ( "localhost : 6060", nil))
    } ()
    // ...
}

이 설정을 사용하면 브라우저에서 http://localhost:6060/debug/pprof/ 방문하여 프로파일 링 데이터에 액세스 할 수 있습니다. CPU, Memory 및 Goroutine 프로파일과 같은 다양한 프로파일이 있습니다.

프로파일 링 데이터를 해석하는 것은 찻잎을 읽는 것과 비슷할 수 있지만 실제로는 패턴을 볼 수 있습니다. 예를 들어, CPU 프로파일은 특정 함수가 많은 CPU 시간을 소비하고 있음을 보여줄 수 있습니다. 그런 다음 해당 기능에 최적화 노력을 집중할 수 있습니다.

동시 GO 코드를 프로파일 링 할 때 일반적인 함정은 쓰레기 수집기의 영향입니다. Go의 쓰레기 수집기는 프로파일 링 결과를 왜곡시킬 수있는 일시 중지를 도입 할 수 있습니다. 이를 완화하려면 GODEBUG 환경 변수를 사용하여 쓰레기 수집 설정을 조정할 수 있습니다.

 GodeBug = gctrace = 1 GO TEST -BENCH =.

이를 통해 벤치 마크 기간 동안 쓰레기 수거 이벤트에 대한 자세한 정보를 제공하여 성능에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이됩니다.

동시 GO 코드를 최적화하는 것은 과학만큼이나 예술입니다. 작은 변화가 큰 영향을 줄 수 있다는 것을 종종 알게 될 것입니다. 예를 들어, 고 루틴 수를 줄이거 나 채널 운영 최적화를하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.

팁은 다음과 같습니다. 채널을 다룰 때는 가능한 한 많이 차단을 피하십시오. 채널을 기다리는 대신 시간 초과 또는 기본 케이스와 함께 select 문을 사용하여 프로그램을 반응하게 유지하십시오.

 선택하다 {
사례 결과 : = <-channel :
    // 프로세스 결과
case <-time.after (1 * time.second) :
    // 타임 아웃, 그에 따라 처리하십시오
기본:
    // 사용 가능한 데이터가없고 계속하십시오
}

이 접근법은 프로그램이 고착되는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 동시 시스템에서 특히 중요합니다.

고려해야 할 또 다른 측면은 고루틴을 만들고 관리하는 오버 헤드입니다. Go의 Goroutines는 가볍지 만 너무 많은 것을 생성하면 성능에 여전히 영향을 줄 수 있습니다. 다음은 동시 goroutines의 수를 제한하는 트릭입니다.

 SEM : = make (Chan struct {}, 10) // 동시 goroutines로 제한

i : = 0; I <100; 나 {
    SEM <- struct {} {} // 토큰 획득
    go func () {
        func () {<-sem} () // 릴리스 토큰을 지시합니다
        // 동시 함수 논리는 여기에 있습니다
    } ()
}

세마포어와 같은 패턴을 사용하면 주어진 시간에 실행되는 고어 라틴 수를 제어하여 리소스 사용을 관리하고 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론적으로, 벤치마킹 및 프로파일 링 동시 GO 코드는 지속적인 개선의 여정입니다. 동시성 하에서 프로그램의 행동을 이해하고 병목 현상을 식별하며 대상 최적화를 적용하는 것입니다. 열쇠는 벤치 마크, 프로필, 최적화 및 반복하는 것입니다. 이러한 도구와 기술을 사용하면 GO의 동시성 모델의 전체 힘을 활용할 수 있습니다.

위 내용은 동시 GO 코드 벤치마킹 및 프로파일 링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!