Go 中的并行处理
并行编程涉及同时执行多个任务，从而可以提高可分为独立单元的应用程序的性能。 Go 中实现并行性的一种方法是通过 goroutine，即与主程序并发执行的轻量级线程。
考虑以下代码：
<code class="go">package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
for i := 0; i < 3; i++ {
go f(i)
}
// prevent main from exiting immediately
var input string
fmt.Scanln(&input)
}
func f(n int) {
for i := 0; i < 10; i++ {
dowork(n, i)
amt := time.Duration(rand.Intn(250))
time.Sleep(time.Millisecond * amt)
}
}
func dowork(goroutine, loopindex int) {
// simulate work
time.Sleep(time.Second * time.Duration(5))
fmt.Printf("gr[%d]: i=%d\n", goroutine, loopindex)
}</code>此代码使用 goroutine 并发执行 f函数三次。 dowork 函数通过休眠 5 秒来模拟一些工作。
你能假设 dowork 函数会并行执行吗？
是的，你可以做出这个假设。默认情况下，Go 将 GOMAXPROCS 设置为可用核心数，这允许多个 goroutine 并发执行。
这是实现并行性的正确方法吗？
这是实现并行性的有效方法，但它可能不是最有效的方法。使用没有同步机制的 goroutine 可能会导致数据竞争和不正确的结果。
使用通道和单独的 dowork Workers
实现并行性的一种更加结构化和可扩展的方法是使用渠道和单独的 dowork 工作人员。这种方法确保每个 goroutine 都有自己的共享数据副本，并通过消息传递进行通信。
这是一个使用通道的示例：
<code class="go">var results = make(chan int) // channel to collect results
func main() {
// spawn a worker for each goroutine
for i := 0; i < 3; i++ {
go worker(i)
}
// collect results from the worker goroutines
for i := 0; i < 10; i++ {
result := <-results
fmt.Println("Received result:", result)
}
}
func worker(n int) {
for i := 0; i < 10; i++ {
// perform work and send result through the channel
res := dowork(n, i)
results <- res
}
}</code>结论
Go 中的并行性可以通过 goroutine 来实现。使用通道和单独的工作人员是一种更加结构化和可扩展的方法，可以确保数据完整性并提高性能。
以上是与单独使用 goroutine 相比，通道和单独的工作线程如何提高 Go 中的并行性？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
