ビッグデータ処理とクラウドコンピューティングにおける Golang の応用

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func processData(data []int, result chan int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()

    var sum int
    for _, num := range data {
        sum += num
    }

    result <- sum
}

func main() {
    data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

    // 创建用于存储结果的通道
    result := make(chan int)

    // 创建WaitGroup对象来等待所有goroutine完成
    var wg sync.WaitGroup

    // 将数据分成两个片段，分别交由两个goroutine处理
    wg.Add(2)
    go processData(data[:len(data)/2], result, &wg)
    go processData(data[len(data)/2:], result, &wg)

    // 等待所有goroutine完成
    wg.Wait()

    // 关闭结果通道
    close(result)

    // 读取结果并求和
    var finalResult int
    for res := range result {
        finalResult += res
    }

    fmt.Println("最终结果：", finalResult)
}

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type Task struct {
    ID   int
    Data []int
}

func processTask(task Task, result chan int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()

    var sum int
    for _, num := range task.Data {
        sum += num
    }

    result <- sum
}

func main() {
    tasks := []Task{
        Task{ID: 1, Data: []int{1, 2, 3}},
        Task{ID: 2, Data: []int{4, 5, 6}},
        Task{ID: 3, Data: []int{7, 8, 9}},
    }

    // 创建用于存储结果的通道
    result := make(chan int)

    // 创建WaitGroup对象来等待所有goroutine完成
    var wg sync.WaitGroup

    // 创建足够的goroutine来处理任务
    wg.Add(len(tasks))
    for _, task := range tasks {
        go processTask(task, result, &wg)
    }

    // 等待所有goroutine完成
    wg.Wait()

    // 关闭结果通道
    close(result)

    // 读取结果并打印
    for res := range result {
        fmt.Println("任务结果：", res)
    }
}