Go's Concurrency Decoded: Goroutine Scheduling
Ich. Goroutinen: Ein tiefer Einblick in das Parallelitätsmodell von Go
Goroutinen sind ein Eckpfeiler des Go-Designs und bieten einen leistungsstarken Mechanismus für die gleichzeitige Programmierung. Als leichtgewichtige Coroutinen vereinfachen sie die parallele Aufgabenausführung. Das Starten einer Goroutine ist unkompliziert: Stellen Sie einem Funktionsaufruf einfach das Schlüsselwort go
voran und starten Sie so die asynchrone Ausführung. Das Hauptprogramm wird fortgesetzt, ohne auf den Abschluss der Goroutine zu warten.
go func() { // Launch a goroutine using the 'go' keyword // ... code to be executed concurrently ... }()
II. Die internen Mechanismen von Goroutine verstehen
Konzeptionelle Grundlagen
Parallelität vs. Parallelität
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Parallelität: Die Fähigkeit, mehrere Aufgaben scheinbar gleichzeitig auf einer einzigen CPU zu verwalten. Die CPU wechselt schnell zwischen Aufgaben, wodurch die Illusion einer parallelen Ausführung entsteht. Während es mikroskopisch sequentiell ist, erscheint es makroskopisch gleichzeitig.
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Parallelität: Echte gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben auf mehreren CPUs, wodurch CPU-Ressourcenkonflikte vermieden werden.
Prozesse und Threads
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Prozess: Eine eigenständige Ausführungsumgebung mit eigenen Ressourcen (Speicher, Dateien usw.). Das Wechseln zwischen Prozessen ist ressourcenintensiv und erfordert einen Eingriff auf Kernel-Ebene.
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Thread: Eine leichte Ausführungseinheit innerhalb eines Prozesses, die die Ressourcen des Prozesses gemeinsam nutzt. Der Threadwechsel verursacht weniger Aufwand als der Prozesswechsel.
Koroutinen
Coroutinen verwalten ihren eigenen Registerkontext und Stapel. Das Wechseln zwischen Coroutinen erfordert das Speichern und Wiederherstellen dieses Zustands, sodass sie die Ausführung an der Stelle fortsetzen können, an der sie aufgehört haben. Im Gegensatz zu Prozessen und Threads erfolgt die Verwaltung von Coroutinen innerhalb des Benutzerprogramms und nicht im Betriebssystem. Goroutinen sind eine spezielle Art von Coroutine.
Das GPM-Planungsmodell
Gos effiziente Parallelität basiert auf dem GPM-Planungsmodell. Vier Schlüsselkomponenten sind beteiligt: M, P, G und Sched (Sched ist in den Diagrammen nicht dargestellt).
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M (Maschine): Ein Thread auf Kernel-Ebene. Goroutinen laufen auf Ms.
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G (Goroutine): Eine einzelne Goroutine. Jedes G verfügt über seinen eigenen Stapel, Befehlszeiger und andere planungsbezogene Informationen (z. B. Kanäle, auf die es wartet).
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P (Prozessor): Ein logischer Prozessor, der Goroutinen verwaltet und ausführt. Es unterhält eine Ausführungswarteschlange bereiter Goroutinen.
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Sched (Scheduler): Der zentrale Planer, der M- und G-Warteschlangen verwaltet und eine effiziente Ressourcenzuweisung gewährleistet.
Planung in Aktion
Das Diagramm zeigt zwei Betriebssystem-Threads (M), jeweils mit einem Prozessor (P), der eine Goroutine ausführt.
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GOMAXPROCS()
steuert die Anzahl der Ps (und damit den wahren Grad der Parallelität). -
Die grauen Gs sind fertig, laufen aber noch nicht. P verwaltet diese Ausführungswarteschlange.
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Durch das Starten einer Goroutine wird diese zur Ausführungswarteschlange von P hinzugefügt.
Wenn ein M0 blockiert ist, wechselt P zu M1 (der möglicherweise aus einem Thread-Cache abgerufen wird).
Wenn ein P seine Aufgaben schnell erledigt, könnte er anderen Ps Arbeit stehlen, um die Effizienz aufrechtzuerhalten.
III. Arbeiten mit Goroutinen
Grundlegende Verwendung
Legen Sie die Anzahl der CPUs für die Goroutine-Ausführung fest (die Standardeinstellung in neueren Go-Versionen ist normalerweise ausreichend):
go func() { // Launch a goroutine using the 'go' keyword // ... code to be executed concurrently ... }()
Praxisbeispiele
Beispiel 1: Einfache Goroutine-Berechnung
num := runtime.NumCPU() // Get the number of logical CPUs runtime.GOMAXPROCS(num) // Set the maximum number of concurrently running goroutines
Goroutine-Fehlerbehandlung
Unbehandelte Ausnahmen in einer Goroutine können das gesamte Programm beenden. Verwenden Sie recover()
innerhalb einer defer
-Anweisung, um mit Paniken umzugehen:
package main import ( "fmt" "runtime" ) func cal(a, b int) { c := a + b fmt.Printf("%d + %d = %d\n", a, b, c) } func main() { runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) for i := 0; i < 10; i++ { go cal(i, i+1) } //Note: The main function exits before goroutines complete in this example. See later sections for synchronization. }
Goroutinen synchronisieren
Da Goroutinen asynchron laufen, wird das Hauptprogramm möglicherweise beendet, bevor sie abgeschlossen sind. Verwenden Sie sync.WaitGroup
oder Kanäle zur Synchronisierung:
Beispiel 1: Verwendung von sync.WaitGroup
package main import ( "fmt" ) func addele(a []int, i int) { defer func() { if r := recover(); r != nil { fmt.Println("Error in addele:", r) } }() a[i] = i // Potential out-of-bounds error if i is too large fmt.Println(a) } func main() { a := make([]int, 4) for i := 0; i < 5; i++ { go addele(a, i) } // ... (add synchronization to wait for goroutines to finish) ... }
Beispiel 2: Verwendung von Kanälen zur Synchronisierung
package main import ( "fmt" "sync" ) func cal(a, b int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() c := a + b fmt.Printf("%d + %d = %d\n", a, b, c) } func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 10; i++ { wg.Add(1) go cal(i, i+1, &wg) } wg.Wait() }
Kommunikation zwischen Goroutinen
Kanäle erleichtern die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen Goroutinen. Es können auch globale Variablen verwendet werden, im Allgemeinen werden jedoch Kanäle zur besseren Kontrolle der Parallelität bevorzugt.
Beispiel: Produzenten-Konsumenten-Muster
package main import ( "fmt" ) func cal(a, b int, ch chan bool) { c := a + b fmt.Printf("%d + %d = %d\n", a, b, c) ch <- true // Signal completion } func main() { ch := make(chan bool, 10) // Buffered channel to avoid blocking for i := 0; i < 10; i++ { go cal(i, i+1, ch) } for i := 0; i < 10; i++ { <-ch // Wait for each goroutine to finish } }
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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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