


Wie können gleichzeitige Go-Routinen mit Kanälen effektiv eingeschränkt werden?
Begrenzung der Anzahl gleichzeitiger Go-Routinen
Wenn Sie mit einer Liste von URLs arbeiten, die asynchron verarbeitet werden müssen, ist es oft wünschenswert, die Anzahl gleichzeitiger Goroutinen auf zu begrenzen verhindern, dass überwältigende Ressourcen zur Verfügung stehen. Die Lösung besteht darin, einen begrenzten Kanal zu erstellen, der die maximale Anzahl von Goroutinen steuert, die gleichzeitig ausgeführt werden können.
Ursprünglicher Versuch
Im ursprünglichen Versuch wurde ein gepufferter Kanal der Größe parallel erstellt:
<code class="go">results := make(chan string, *parallel)</code>
Die Absicht war, dass das Programm blockiert, wenn der Ergebniskanal voll ist, bis ein Wert aus dem Kanal gelesen wird, sodass eine weitere Goroutine erzeugt werden kann. Allerdings schränkt dieser Ansatz die Anzahl der Goroutinen nicht effektiv ein, da das Hauptprogramm nicht blockiert, wenn alle URLs verarbeitet wurden.
Lösung
Eine effektivere Lösung besteht darin, eine feste URL zu erstellen Anzahl der Worker-Goroutinen:
<code class="go">for i := 0; i < *parallel; i++ { wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() for url := range urls { worker(url, client, results) } }() }</code>
In dieser Lösung sind Goroutinen dafür verantwortlich, URLs von einem Kanal abzurufen und zu verarbeiten. Der Kanal wird mit URLs von einer Feeder-Goroutine gespeist, und sobald alle URLs abgerufen wurden, schließt die Feeder-Goroutine den Kanal und signalisiert den Arbeitern, ihre Aufgaben zu beenden.
Eine separate Goroutine überwacht den Abschlussstatus des Arbeiters Goroutinen, die den Ergebniskanal schließen, wenn alle Worker fertig sind. Dieser Ansatz begrenzt effektiv die Anzahl der ausgeführten Goroutinen auf die angegebene Parallelanzahl.
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Golang ist in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit besser als Python. 1) Golangs Kompilierungseigenschaften und effizientes Parallelitätsmodell machen es in hohen Parallelitätsszenarien gut ab. 2) Python wird als interpretierte Sprache langsam ausgeführt, kann aber die Leistung durch Tools wie Cython optimieren.

Golang ist in Gleichzeitigkeit besser als C, während C bei Rohgeschwindigkeit besser als Golang ist. 1) Golang erreicht durch Goroutine und Kanal eine effiziente Parallelität, die zum Umgang mit einer großen Anzahl von gleichzeitigen Aufgaben geeignet ist. 2) C über Compiler -Optimierung und Standardbibliothek bietet es eine hohe Leistung in der Nähe der Hardware, die für Anwendungen geeignet ist, die eine extreme Optimierung erfordern.

GoisidealforBeginersandSuitableforCloudandNetWorkServicesDuetoitsSimplicity, Effizienz und Konsumfeaturen.1) InstallgoFromTheofficialwebSiteAnDverifyWith'goversion'.2) CreateAneDrunyourFirstProgramwith'gorunhello.go.go.go.

Golang ist für schnelle Entwicklung und gleichzeitige Szenarien geeignet, und C ist für Szenarien geeignet, in denen extreme Leistung und Kontrolle auf niedriger Ebene erforderlich sind. 1) Golang verbessert die Leistung durch Müllsammlung und Parallelitätsmechanismen und eignet sich für die Entwicklung von Webdiensten mit hoher Konsequenz. 2) C erreicht die endgültige Leistung durch das manuelle Speicherverwaltung und die Compiler -Optimierung und eignet sich für eingebettete Systementwicklung.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Die Leistungsunterschiede zwischen Golang und C spiegeln sich hauptsächlich in der Speicherverwaltung, der Kompilierungsoptimierung und der Laufzeiteffizienz wider. 1) Golangs Müllsammlung Mechanismus ist praktisch, kann jedoch die Leistung beeinflussen.

Golang und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile bei Leistungswettbewerben: 1) Golang ist für eine hohe Parallelität und schnelle Entwicklung geeignet, und 2) C bietet eine höhere Leistung und eine feinkörnige Kontrolle. Die Auswahl sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

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