如何优化 Go 中的切片分块以实现高效的大数据处理？

Go 中的切片分块：一种优化方法

为了高效处理大切片，将它们分块为更小的、可管理的切片可能很有价值。在 Go 中，实现平衡切片分块需要一种与您尝试的方法略有不同的方法。

在您的代码中，您使用 NumCPU 和切片长度正确计算块大小。但是，您可以简单地将日志切片附加到划分的切片上，而不是创建新切片。此优化可确保内存不会浪费在不必要的数据复制上，并减少总体内存占用。

这是修改后的演示：

import "fmt"

var logs = make([]string, 2100000) // Simulate a slice with 2.1 million strings

func main() {
    numCPU := runtime.NumCPU()
    chunkSize := (len(logs) + numCPU - 1) / numCPU

    var divided [][]string

    for i := 0; i < len(logs); i += chunkSize {
        end := i + chunkSize

        if end > len(logs) {
            end = len(logs)
        }

        divided = append(divided, logs[i:end])
    }

    fmt.Printf("%#v\n", divided)
}

此优化方法根据以下内容动态计算块大小： CPU 数量和切片长度。它迭代日志切片，根据需要将日志切片附加到划分的切片中。通过避免不必要的切片创建，该解决方案显着提高了性能和内存使用率。

可以使用 Go Playground 测试提供的代码示例：http://play.golang.org/p/vyihJZlDVy

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