今天領導問起為什麼用Golang,同事回答語法簡單,語言新,支援高並發。那高並發到底如何實現,以下這篇文章主要給大家介紹了關於如何利用Golang寫出高並發程式碼的相關資料,文中透過範例程式碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看吧。
前言
之前一直對Golang如何處理高並發http請求的一頭霧水,這幾天也查了很多相關博客,似懂非懂,不知道具體程式碼怎麼寫
下午偶然在開發者頭條APP上看到一篇國外技術人員的一篇文章用Golang處理每分鐘百萬級請求,看完文章中的程式碼,自己寫了一遍程式碼,下面自己寫下自己的體會
核心要點
實例程式碼
func doTask() { //耗时炒作(模拟) time.Sleep(200 * time.Millisecond) wg.Done() } //这里模拟的http接口,每次请求抽象为一个job func handle() { //wg.Add(1) job := Job{} JobQueue <- job } var ( MaxWorker = 1000 MaxQueue = 200000 wg sync.WaitGroup ) type Worker struct { quit chan bool } func NewWorker() Worker { return Worker{ quit: make(chan bool)} } // Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in // case we need to stop it func (w Worker) Start() { go func() { for { select { case <-JobQueue: // we have received a work request. doTask() case <-w.quit: // we have received a signal to stop return } } }() } // Stop signals the worker to stop listening for work requests. func (w Worker) Stop() { go func() { w.quit <- true }() } type Job struct { } var JobQueue chan Job = make(chan Job, MaxQueue) type Dispatcher struct { } func NewDispatcher() *Dispatcher { return &Dispatcher{} } func (d *Dispatcher) Run() { // starting n number of workers for i := 0; i < MaxWorker; i++ { worker := NewWorker() worker.Start() } }
測試
func Benchmark_handle(b *testing.B) { runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) d := NewDispatcher() d.Run() for i:=0;i<10000;i++ { wg.Add(1) handle() } wg.Wait() }
測試結果
pkg: golang-study-demo/goroutine 1 2029931652 ns/op PASS1w個任務放到佇列中,1000個worker去執行任務,每個任務的耗時200ms,任務執行完需要2s多以上只是筆者的個人看法,不知道對Golang並發編程的理解是否正確,有錯誤的地方,希望高手指點一二,在此謝過
以上是Golang高並發程式碼分享的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

數組的同質性對性能的影響是雙重的:1)同質性允許編譯器優化內存訪問,提高性能;2)但限制了類型多樣性,可能導致效率低下。總之,選擇合適的數據結構至關重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


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