為什麼 Goroutine 沒有提高移動平均運算的效能？

令人尷尬的平行任務和Go 效能

背景：

背景：

提供的程式碼解決了最佳化問題增強涉及資料視窗移動平均值的計算效能的任務，目標是實現使用goroutine 顯著加速。

問題：

為什麼提供的基於 goroutine 的實作（moving_avg_concurrent2 和 moving_avg_concurrent3）沒有表現出預期的效能改進？

答案：

事實＃1：此任務不是令人尷尬的並行

移動平均計算本質上是一個連續的過程。雖然它對多個數據點進行操作，但計算取決於視窗中先前的值，從而無法完全並行化操作。

事實#2：Go 的分散式處理限制

Go 的分散式處理能力只有在大量處理並行時才有效。在這種情況下，移動平均計算主要是順序的，限制了分佈的好處。

• 其他注意事項：
• 初始化和同步開銷： 建立和同步 goroutine會帶來額外的開銷，這可能會抵消並行處理的好處，尤其是對於
• 資料分區和通訊：將輸入資料分成區塊進行並行處理需要額外的分區和通信步驟，這也會增加開銷。

平行工作不足：移動平均計算的非順序工作量相對較少，因此很難透過並行化實現顯著的加速。

結論：雖然 Goroutines 和並行處理對於某些類型的計算可能有效，但它們並不是靈丹妙藥。性能改進。在這種情況下，移動平均計算固有的順序性質限制了平行處理的優勢。

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