La planification des processus Go utilise un algorithme collaboratif. Les méthodes d'optimisation incluent : l'utilisation de coroutines légères autant que possible, l'allocation raisonnable de coroutines pour éviter de bloquer les opérations, l'utilisation de verrous et de primitives de synchronisation
La planification des processus Go : optimiser l'efficacité de l'exécution simultanée
Dans Go, la planification des processus est le processus consistant à décider comment allouer le temps CPU aux coroutines dans un environnement simultané. Une planification efficace des processus est essentielle pour maximiser les performances et la réactivité des applications.
Planification des processus dans Go
La planification des processus Go est un algorithme de planification coopératif basé sur l'appel système Linux sched_yield. Cela permet aux coroutines d'abandonner activement des tranches de temps à d'autres coroutines lors d'appels de fonction ou d'opérations de communication de canal. Le planificateur de
Go utilise un modèle de planificateur appelé M:N, où M représente le cœur de la machine et N représente la séquence de coroutines exécutée en parallèle. Chaque M dispose d'une file d'attente d'exécution locale contenant des coroutines prêtes à être exécutées.
Optimiser la planification des processus
Vous pouvez optimiser la planification des processus dans Utilisez les méthodes suivantes :
Cas pratique
Considérons le code suivant, qui traite des entiers dans une liste en parallèle :
package main import ( "fmt" "sync" "sync/atomic" ) const NumElements = 1000000 func main() { // 创建一个共享计数器 var count uint64 // 创建一个协程池 var pool sync.WaitGroup pool.Add(NumElements) // 生成一个整数列表 nums := make([]int, NumElements) for i := range nums { nums[i] = i } // 启动协程并行处理列表 for _, num := range nums { go func(num int) { // 处理数字 atomic.AddUint64(&count, uint64(num)) pool.Done() }(num) } // 等待协程完成 pool.Wait() // 汇总结果 sum := atomic.LoadUint64(&count) fmt.Printf("The sum is: %d\n", sum) }
Dans cet exemple, nous utilisons un pool de coroutines et traitons des entiers dans une liste pour optimiser la planification des processus. Cela minimise le blocage et améliore la concurrence.
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