Go の同時プログラミングについて話しましょう (1)
Go の goroutine とチャネルについて話しましょう
##このケースは、単純な同時実行コードです。その中のキーワードは 1 つだけです。「go」です。
それでは、このコードが何を出力するかを見てみましょう
上の図からわかるように、このコード行は何も出力せず、直接終了します。
直接終了する理由は、コード内の main と fmt の出力が同時に実行されるためです。fmt がデータが来る前に緊急にデータを出力する場合、外側のループはすでに終了しています。直接出た。
#今回の目的の結果が表示されます。
この場合、オープンされるゴルーチンの数は 10 ですが、これを 1000 に変更するとどうなりますか?
結果表示は、1,000 人が同時に印刷しているのと同じように、引き続き正常に表示されます。
では、設定 10 と 1000 にはどのような関係があるのでしょうか?
#しかし、Go 言語では! go キーワードを直接使用するだけで、同時に実行できます。
次に、なぜ go が同時に 1000 件も印刷できるのかについて説明します。
とはまず、コルーチンとスレッドの違いを見てみましょう。
##上の図よりこの場合、make 関数を直接使用してチャネルを作成できることがわかります。
7 行目と 8 行目は、チャネルにデータを送信します。
#それでは、この事件は実行できるでしょうか?試してみよう######
#この時点でエラーが報告されていることがわかりますが、このエラーはチャネルに 1 を送信するときにデッドロックが発生することを意味します。
次に、前の図に戻ります。
上で述べたように、チャネルは goroutine と goroutine の間の相互作用です。
ただし、この場合、不足している goroutine は 1 つだけなので、それを受け取るには別の goroutine が必要です。
これで、Goroutine の開始方法がわかるはずです。
上でわかるように、 go の後にクロージャ関数が続きます。このクロージャで使用される c は、使用される外側の c です。
それでは、パラメータを使用してこの c を渡すことは可能でしょうか?答えは「はい」です。
# もちろん、他のパラメータも渡すことができます
package mainimport (
"fmt"
"time")func createWorker(id int) chan int {
c := make(chan int)
go func() {
for {
fmt.Printf("Worker %d receive %c\n", id,
#チャンネルを返します。
実行結果を見てみましょう
#修正後は、コンパイルが正しく行われ、エラー メッセージが報告されないことがわかります。
package mainimport (
"fmt"
"time")func createWorker(id int) chan
#チャンネルは閉鎖されました
#関数ワーカーでは、受信に 2 つの値が使用されます。n は渡されるチャネル c です。 ok は、値が存在するかどうかを判断することです。
実行結果が表示され、0 データを受信することはなくなります。
この書き方以外にも、もっと簡単な方法があります。
学習への粘り強さ、執筆への粘り強さ、そして共有への粘り強さは、Kaka が設立以来常に堅持してきた信念です。巨大なインターネット上の Kaka の記事が少しでもお役に立てれば幸いです。カカです、また会いましょう。
# とマークする必要があります。
package mainimport ( "fmt" "time")func createWorker(id int) chan int { c := make(chan int) go func() { for { fmt.Printf("Worker %d receive %c\n", id,
package mainimport ( "fmt" "time")func createWorker(id int) chan
#チャンネルは閉鎖されました
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以上がGo の同時プログラミングについて話しましょう (1)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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構造化されたロギング、コンテキストの追加、ログレベルの制御、ロギングに敏感なデータの回避、一貫したフィールド名の使用、正確にロギングエラー、パフォーマンス、中央監視ログ、統合構成は、効率的なロギングを実現するためのベストプラクティスです。まず、JSON形式の構造化されたログ(Uber-Go/ZAPまたはRS/Zerologの使用など)が、エルク、DataDOG、およびその他のツールの解析と統合を促進します。第二に、IDやユーザーIDなどのコンテキスト情報を要求することにより、ログのトレーサビリティが強化され、Context.ContextまたはHTTPミドルウェアを介して注入できます。第三に、デバッグ、情報、警告、エラーレベルを合理的に使用し、環境変数を介して動作します。

usesignal.notify()tolistenforsigint/sigtermandtriggershutdown;

usetime.now()togetthecurrentlocaltimeasatime.timeobject; 04:05 "; 3.getutctimeByCallingutc()ontheresultoftime.now();

XMLデータの解析は非常に簡単です。内蔵エンコーディング/XMLパッケージを使用するだけです。 1. XMLタグを使用して構造を定義して、XML要素とXMLなどの属性をマップします。 2. XML.UnmarShalを使用して、XML文字列を構造に解析します。 3。ファイルを使用して、os.openを使用してそれらを開き、xml.newdecoderを介してそれらをデコードします。これは、大きなファイルのストリーミング処理に適しています。 4。構造内の複製要素を処理する場合

GOコードパフォーマンス分析は、組み込みのPPROFツールを介して実装できます。まず、デバッグエンドポイントをインポートして、\ _ "net/http/pprof"を有効にします。 1。HTTPサービスの場合、プログラムでLocalHost:6060のPPROFインターフェイスを開始します。 2. gotoolpprof http:// localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds = 30を使用して、30秒CPUパフォーマンスデータを収集します。 3. gotoolpprof http:// localhost:6060/debug/pprof/heapを介してメモリ割り当てを分析します。 4.実行を有効にします

サーバーレスAPIを構築するには、GO環境をセットアップしてGoogleCloudSDKをインストールし、リクエストを処理するためにHTTP関数を書き込み、最後にGCLOUDCLIを介してCloudFunctionsに展開する必要があります。 1. go1.18とgooglecloudsdkをインストールし、プロジェクトを構成します。 2. GOモジュールを作成し、HTTP処理機能を作成し、メソッドをサポートしてポストし、JSON入力を処理し、応答を返します。 3.コードを簡素化し、ハンドラー関数のみを保持し、ローカルサーバーロジックを削除します。 4. gcloudコマンドを使用して関数を展開し、ランタイム、エントリポイント、トリガーメソッドを指定します。 5。APIのGet and Postインターフェイスをテストし、返品を確認します

GOでは、カスタムエラータイプを作成して使用すると、エラー処理の表現力とデブガブルが向上します。答えは、エラー()メソッドを実装する構造を定義することにより、カスタムエラーを作成することです。たとえば、ValidationErrorにはフィールドとメッセージフィールドが含まれ、フォーマットされたエラー情報を返します。次に、関数でエラーを返すことができ、異なるロジックを実行するために、タイプアサーションまたはエラーを使用して特定のエラータイプを検出できます。また、構造化されたデータ、差別化処理、ライブラリエクスポート、またはAPI統合を必要とするシナリオに適したカスタムエラーに適したカスタムエラーなどの行動方法を追加することもできます。単純な場合、error.new、およびerrnotfoundなどの事前定義されたエラーを使用して、比較可能にすることができます

標準のライブラリログパッケージの使用は、単純なシナリオに適していますが、ログレベルと構造化されたサポートがありません。 2。GO1.21は、ほとんどの最新のアプリケーションに適した構造化されたログと複数のプロセッサをサポートするビルトインスローを使用することをお勧めします。 3. ZAPは、非常に速い処理速度と豊富な機能を備えた高性能生産環境の最初の選択肢です。 4.新しいプロジェクトで積極的に維持されなくなったLogrusを使用しないでください。 GOバージョン、パフォーマンス要件、および構造化されたログが必要かどうかに基づいて、適切なライブラリを選択する必要があり、スローまたはZAPを優先する必要があります。
