为什么我的 Go 代码不能随着 Goroutines 的增加而扩展？

当然，我可以提供问题的替代答案，重点关注所提供代码中可扩展性问题的关键：

为什么这些 goroutine无法通过更多并发执行来扩展性能？

moving_avg_concurrent2函数在于其并行计算的方法。它将输入切片分成更小的部分，并将它们分配给单独的 goroutine。虽然这种方法适用于少量的 goroutine，但随着 goroutine 数量的增加，它的效率会降低。当你增加 goroutine 的数量时，创建和管理这些 goroutine 的开销就会超过并行化的好处。

此行为可归因于两个主要因素：

1. 共享资源的争用：具体来说，用于存储移动平均值的缓冲区成为共享的多个 goroutine 需要同时访问的资源。这种争用可能会导致性能下降，因为 goroutine 会竞争对缓冲区的访问，并且还可能导致错误的计算。
2. 增加垃圾收集：当您创建更多 goroutine 时，它​​们会为以下对象分配内存：他们的堆栈。管理这些内存分配可能会导致垃圾收集增加，从而进一步影响性能。

为了有效地并行化此函数，需要一种不同的方法，该方法可以最大限度地减少对共享资源的争用并减少goroutine 管理。

有多种策略可以提高代码的可扩展性。一种可能的方法是使用通道在 goroutine 之间进行通信并避免争夺共享资源，但这是一个代码重组问题，可能适合也可能不适合特定的上下文和要求。

总而言之，可扩展性moving_avg_concurrent2 中的问题是由于管理大量 goroutine 和共享资源争用相关的开销增加而引起的。解决这些问题将有助于提高代码的可扩展性。

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