為什麼並行化不能提高移動平均運算的效能？

Moving_avg_concurrent2 效能

Moving_avg_concurrent2 無法擴展，因為創建和管理多個 goroutine 的開銷好處超過了並行性的開銷好處。 Goroutine 是輕量級線程，但它們仍然有一些與之相關的開銷，例如創建和調度 Goroutine 的成本，以及 Goroutine 之間通信的成本。在這種情況下，管理 goroutine 的開銷大於平行計算的好處。

Moving_avg_concurrent3 效能

Moving_avg_concurrent3 比 moving_avg_serial4 慢，因為它使用 master /worker 範例，這會帶來額外的開銷。在主/工作範例中，主執行緒建立工作執行緒池，然後將工作指派給工作執行緒。然後，工作執行緒執行計算並將結果傳回給主執行緒。這會帶來額外的開銷，因為主線程必須建立和管理工作線程，並且工作線程必須與主線程通訊以接收工作並傳回結果。

結論

在這種情況下，不可能透過並行計算來實現顯著的效能提升。管理 goroutine 的開銷超過了並行性的好處。最好使用該演算法的串行實現，例如 moving_avg_serial4。

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