


Sudah tentu, saya boleh memberikan jawapan alternatif kepada soalan itu, memfokuskan pada pokok isu kebolehskalaan dalam kod yang disediakan:
Mengapa goroutin ini tidak meningkatkan prestasi mereka daripada lebih banyak pelaksanaan serentak?
Isu dengan skalabiliti fungsi moving_avg_concurrent2 terletak pada pendekatannya untuk menyelaraskan pengiraan. Ia membahagikan kepingan input kepada kepingan yang lebih kecil dan menetapkannya untuk memisahkan goroutine. Walaupun pendekatan ini berfungsi untuk sebilangan kecil goroutin, ia menjadi kurang cekap apabila bilangan goroutin meningkat. Apabila anda menambah bilangan goroutin, kos untuk mencipta dan mengurus goroutin ini melebihi faedah penyejajaran.
Tingkah laku ini boleh dikaitkan dengan dua faktor utama:
- Pertentangan untuk sumber dikongsi: Secara khusus, penimbal yang digunakan untuk menyimpan nilai purata bergerak menjadi perkongsian sumber yang perlu diakses oleh berbilang goroutine secara serentak. Perbalahan ini boleh menyebabkan kemerosotan prestasi kerana gorouti bersaing untuk mendapatkan akses kepada penimbal dan juga boleh mengakibatkan pengiraan yang salah.
- Peningkatan kutipan sampah: Apabila anda mencipta lebih banyak gorouti, mereka memperuntukkan memori untuk timbunan mereka. Menguruskan peruntukan memori ini boleh membawa kepada peningkatan kutipan sampah, yang seterusnya memberi kesan kepada prestasi.
Untuk menyelaraskan fungsi ini dengan berkesan, pendekatan berbeza diperlukan, yang meminimumkan perbalahan untuk sumber yang dikongsi dan mengurangkan overhed pengurusan goroutine.
Terdapat pelbagai strategi untuk meningkatkan kebolehskalaan kod. Satu pendekatan yang mungkin adalah menggunakan saluran untuk berkomunikasi antara goroutine dan mengelakkan perbalahan untuk sumber yang dikongsi, tetapi itu adalah soal penstrukturan semula kod yang mungkin atau mungkin tidak sesuai untuk konteks dan keperluan khusus.
Ringkasnya, skalabiliti isu dalam moving_avg_concurrent2 timbul daripada peningkatan overhed yang dikaitkan dengan menguruskan sejumlah besar goroutine dan pertikaian untuk sumber yang dikongsi. Menangani isu ini akan membantu meningkatkan kebolehskalaan kod.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Skala Kod Go Saya Tidak Meningkat dengan Goroutine yang Bertambah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Golang lebih sesuai untuk tugas -tugas kesesuaian yang tinggi, sementara Python mempunyai lebih banyak kelebihan dalam fleksibiliti. 1.Golang dengan cekap mengendalikan kesesuaian melalui goroutine dan saluran. 2. Pilihannya harus berdasarkan keperluan khusus.

Perbezaan prestasi antara Golang dan C terutamanya ditunjukkan dalam pengurusan ingatan, pengoptimuman kompilasi dan kecekapan runtime. 1) Mekanisme pengumpulan sampah Golang adalah mudah tetapi boleh menjejaskan prestasi, 2) Pengurusan memori manual C dan pengoptimuman pengkompil lebih cekap dalam pengkomputeran rekursif.

PilihgolangforhighperformanceandConcurrency, IdealForBackEndServicesandnetworkprogramming; SelectPythonForrapidDevelopment, datascience, danMachinelearningDuetoitSversativilityAndextiveLibraries.

Golang dan Python masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri: Golang sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan serentak, sementara Python sesuai untuk sains data dan pembangunan web. Golang terkenal dengan model keserasiannya dan prestasi yang cekap, sementara Python terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya.

Dalam apa aspek Golang dan Python lebih mudah digunakan dan mempunyai lengkung pembelajaran yang lebih lancar? Golang lebih sesuai untuk kesesuaian tinggi dan keperluan prestasi tinggi, dan lengkung pembelajaran agak lembut untuk pemaju dengan latar belakang bahasa C. Python lebih sesuai untuk sains data dan prototaip cepat, dan lengkung pembelajaran sangat lancar untuk pemula.

Golang dan C masing-masing mempunyai kelebihan sendiri dalam pertandingan prestasi: 1) Golang sesuai untuk kesesuaian tinggi dan perkembangan pesat, dan 2) C menyediakan prestasi yang lebih tinggi dan kawalan halus. Pemilihan harus berdasarkan keperluan projek dan tumpukan teknologi pasukan.

Golang sesuai untuk pembangunan pesat dan pengaturcaraan serentak, manakala C lebih sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi yang melampau dan kawalan asas. 1) Model Concurrency Golang memudahkan pengaturcaraan konvensyen melalui goroutine dan saluran. 2) Pengaturcaraan templat C menyediakan kod generik dan pengoptimuman prestasi. 3) Koleksi sampah Golang adalah mudah tetapi boleh menjejaskan prestasi. Pengurusan memori C adalah rumit tetapi kawalannya baik -baik saja.

Goimpactsdevelopmentpositivielythroughspeed, efficiency, andsimplicity.1) Speed: goCompilesquicklyandrunsefficiently, idealforlargeproject.2) Kecekapan: ITSComprehensivestandardlibraryraryrarexternaldependencies, enhingdevelyficiency.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)