Wie hoch ist die Leistung des Parallelitätsmodells in der Go-Sprache?

In den letzten Jahren ist das Parallelitätsmodell der Go-Sprache bei Entwicklern immer beliebter geworden. Im Vergleich zu den Parallelitätsmodellen anderer Sprachen sind Goroutine und Channel, die in Go verwendet werden, leichter und benutzerfreundlicher. Welche Leistung bietet das Parallelitätsmodell der Go-Sprache in tatsächlichen Anwendungsszenarien?

Das Parallelitätsmodell der Go-Sprache übernimmt die Designkonzepte von Goroutine und Channel und zielt darauf ab, die Effizienz gleichzeitiger Vorgänge zu verbessern. Goroutine kann als leichter Thread betrachtet werden und seine Start- und Zerstörungskosten sind viel niedriger als bei herkömmlichen Threads. Der Kanal kann als „Pipeline“ für die Kommunikation zwischen Goroutinen betrachtet werden, die für die Datenübertragung verantwortlich ist. Im Vergleich zum Sperrmechanismus ist Channel effizienter bei der Synchronisierung und dem gegenseitigen Ausschluss zwischen Coroutinen.

In Szenarien, in denen die Anzahl gleichzeitiger Aufgaben gering ist, ist die Leistung des Parallelitätsmodells von Go nicht offensichtlich. Das Parallelitätsmodell von Go eignet sich jedoch gut für Szenarien wie groß angelegte parallele Berechnungen und E/A-Vorgänge. In diesen Szenarien kann die Leistung des Parallelitätsmodells von Go sogar die Leistung herkömmlicher Multithread-Programme übertreffen.

Nehmen Sie rechenintensive Anwendungen als Beispiel, um die Leistung des Go-Parallelitätsmodells und des Python-Multithreadings zu vergleichen. In diesem Anwendungsszenario wird erwartet, dass die Anzahl gleichzeitiger Aufgaben groß ist, die Rechenintensität hoch ist und die Rechenanforderungen relativ hoch sind. Sie können einen Testfall in zwei Sprachen implementieren, um deren Leistung zu sehen.

Das erste ist die Implementierung von Python-Multithreading:

import threading

NUM_THREADS = 1000
NUM_STEPS = 1000000

def calculate_pi(start, end, step):
    pi = 0
    for i in range(start, end):
        x = (i + 0.5) * step
        pi += 4.0 / (1.0 + x * x)
    return pi

threads = []

for i in range(NUM_THREADS):
    start = int(i * NUM_STEPS / NUM_THREADS)
    end = int((i+1) * NUM_STEPS / NUM_THREADS)
    thread = threading.Thread(target=calculate_pi, args=(start, end, 1/NUM_STEPS))
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

Python-Multithreading wird hier verwendet und 1000 Threads sind für die Berechnung aktiviert. Testergebnisse zeigen, dass die Ausführung des Programms etwa 71 Sekunden dauert.

Als nächstes wird das Go-Parallelitätsmodell implementiert:

package main

import (
    "sync"
)

const (
    numThreads = 1000
    numSteps = 1000000
)

func calculatePi(start int, end int, step float64, wg *sync.WaitGroup, ch chan float64) {
    pi := 0.0
    for i := start; i < end; i++ {
        x := (float64(i) + 0.5) * step
        pi += 4.0 / (1.0 + x * x)
    }
    ch <- pi
    wg.Done()
}

func main() {
    wg := &sync.WaitGroup{}
    ch := make(chan float64, numThreads)

    for i := 0; i < numThreads; i++ {
        start := int(float64(i) * float64(numSteps) / float64(numThreads))
        end := int(float64(i+1) * float64(numSteps) / float64(numThreads))
        wg.Add(1)
        go calculatePi(start, end, 1.0/float64(numSteps), wg, ch)
    }

    wg.Wait()
    close(ch)

    pi := 0.0
    for result := range ch {
        pi += result
    }

    pi *= 1.0 / float64(numSteps)

    fmt.Println(pi)
}

Die Testergebnisse zeigen, dass die Laufzeit dieses Programms etwa 17 Sekunden beträgt. Im Vergleich zum Python-Multithreading ist das Go-Parallelitätsmodell deutlich effizienter.

Natürlich weist das Parallelitätsmodell der Go-Sprache auch einige Einschränkungen auf. Beispielsweise kann in einem CPU-intensiven Szenario aufgrund des Kollaborationsmechanismus von Goroutine GOMAXPROCS (d. h. die Anzahl der CPU-Kerne) nicht ausreichend belegt sein, was sich auf die Leistung des Programms auswirkt. Aber im Allgemeinen funktioniert das Parallelitätsmodell der Go-Sprache in Szenarien wie groß angelegten parallelen Berechnungen und E/A-Vorgängen sehr gut und kann die Effizienz und Leistung des Programms erheblich verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Go-Parallelitätsmodell unter Berücksichtigung der Nutzungseffekte in tatsächlichen Anwendungsszenarien und der Benutzerfreundlichkeit des Entwicklerbetriebs derzeit zweifellos das bessere Parallelitätsmodell ist.

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