為什麼使用 Goroutines 並行化 Go 移動平均計算會導致效能下降？

背景

這個問題涉及最佳化 Go 函數來計算切片的移動平均值。該函數本質上是令人尷尬的並行，這意味著它可以輕鬆地拆分為可以並發執行的獨立任務。

最佳化嘗試與結果

開發人員嘗試使用兩個goroutine 並行化函數ways:

• Moving_avg_concurrent2:切片被分割成🎜>切片被分割成🎜>切片被分割成🎜>切片被分割成🎜>切片被分割成🎜>切片被分割成🎜>切片被分割成更小的片段，每個片段由一個單獨的goroutine處理。
• Moving_avg_concurrent3: 採用了 master/worker 範式，一個 master goroutine 催生了多個worker goroutine 計算輸入切片不同視窗的移動平均值。

基準測試表明，兩種並發方法的性能都比原始串行函數moving_avg_serial4。

為什麼 moving_avg_concurrent2 無法縮放？

原因moving_avg_concurrent2 無法擴展的原因是創建和管理 goroutine 的開銷超過了並行性的好處。在這種情況下，開銷包括創建和調度 goroutine 所花費的時間，以及 goroutine 之間的通訊和同步所花費的時間。

為什麼 moving_avg_concurrent3 比 moving_avg_serial4 慢很多？

與直接 goroutine 方法相比，master/worker 範式引入了額外的開銷。在 moving_avg_concurrent3 中，需要建立一個用於 master 和worker goroutine 之間通訊的通道，並管理工作單元的發送和接收。這種開銷進一步降低了函數的效能。

goroutine 開銷是否有可能產生如此大的開銷？

是的，goroutine 開銷可能會顯著影響程式的效能。 Goroutine 是輕量級線程，但它們仍然有一些與其創建、調度和同步相關的開銷。在 moving_avg_concurrent3 的情況下，管理通道和 master/worker 通訊的開銷會增加函數的運行時間。

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