データ構造でのメモリ リークを回避しながら、メモリ効率を高めるために Go でポインタを効果的に使用するにはどうすればよいでしょうか?
Go におけるガベージ コレクションとポインターの正しい使用法
ポインターの背景
Go では、ポインターはメモリに格納されたデータをコピーせずに参照するために使用されます。データ自体。これにより、特に大規模または複雑なデータ構造を扱う場合に、パフォーマンスとメモリ効率が向上します。
問題
提供されたコードは、タグを画像 URL のリストにマップするデータ構造を作成することを目的としています。 。ただし、初期設計ではメモリを節約するためにポインタを使用することが検討されていたため、割り当てられたメモリの最終的なクリーンアップについて疑問が生じます。
質問への回答
バージョン 1:
- URL フィールドへのポインタを使用すると、基になる文字列データがポインタによって引き続き参照されるため、メモリ リークが発生します。
- 完全なイメージ構造体とそのすべてのフィールドは、メモリ内に残ります。 tagToUrlMap に格納されているポインターのいずれかがそれらを指しているためです。
バージョン 2:
- URL 文字列を保持する中間変数を作成し、それへのポインタを使用すると、バージョン 1 によって引き起こされたメモリ リークの問題が解決されます。
- ただし、間接的な処理と複雑さが追加され、メモリは大幅に節約されません。
最適な解決策
URL を保存する最も効率的な方法は、ポインターを使用せずに文字列値を直接使用することです。 Go は、文字列プール を使用して文字列を保存することで、すでに文字列処理を最適化しています。これにより、同じ文字列への複数の参照が単一のメモリ割り当てを共有できるようになります。
メモリ節約のための文字列インターニング
さらにメモリを節約するために、コードでは文字列インターニングを採用できます。これには、文字列のインスタンスを 1 つだけ保存し、同じ文字列が出現するたびにそのインスタンスを参照することが含まれます。
提供されたコードには、キャッシュを使用して以前に出現した文字列を保存および再利用する単純な文字列インターニング関数 (interned()) が含まれています。 .
修正されたコード
<code class="go">package main import ( "bytes" "encoding/json" "fmt" ) type Image struct { URL string Description string Tags []Tag } type Tag struct { Name string Rank int } func searchImages() []*Image { parsedJSON := []*Image{ &Image{ URL: "https://c8.staticflickr.com/4/3707/11603200203_87810ddb43_o.jpg", Description: "Ocean islands", Tags: []Tag{ Tag{"ocean", 1}, Tag{"water", 2}, Tag{"blue", 3}, Tag{"forest", 4}, }, }, &Image{ URL: "https://c3.staticflickr.com/1/48/164626048_edeca27ed7_o.jpg", Description: "Bridge over river", Tags: []Tag{ Tag{"bridge", 1}, Tag{"river", 2}, Tag{"water", 3}, Tag{"forest", 4}, }, }, } return parsedJSON } func interned(s string) string { if str, ok := cache[s]; ok { return str } cache[s] = s return s } var cache = make(map[string]string) func main() { result := searchImages() tagToUrlMap := make(map[string][]string) for _, image := range result { imageURL := interned(image.URL) for _, tag := range image.Tags { tagName := interned(tag.Name) tagToUrlMap[tagName] = append(tagToUrlMap[tagName], imageURL) } } // Clear the interner cache cache = nil // Trim allocated slices to the minimum needed for tagName, urls := range tagToUrlMap { if cap(urls) > len(urls) { urls2 := make([]string, len(urls)) copy(urls2, urls) tagToUrlMap[tagName] = urls2 } } enc := json.NewEncoder(os.Stdout) enc.SetIndent("", " ") if err := enc.Encode(tagToUrlMap); err != nil { panic(err) } }</code>
追加リソース
- [同時実行は並列処理ではありません](https://blog.golang.org/go-nuts)
- [Go のメモリ管理について](https://blog.gopheracademy.com/advent-2016/ Understanding-memory-management-in-go/)
- [Go のガベージ コレクション] ](https://www.golang-book.com/books/intro/12)
- [stringsx.Pool](https://github.com/icza/gox) (文字列プール)
以上がデータ構造でのメモリ リークを回避しながら、メモリ効率を高めるために Go でポインタを効果的に使用するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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GO言語は、効率的でスケーラブルなシステムの構築においてうまく機能します。その利点には次のものがあります。1。高性能:マシンコードにコンパイルされ、速度速度が速い。 2。同時プログラミング:ゴルチンとチャネルを介してマルチタスクを簡素化します。 3。シンプルさ:簡潔な構文、学習コストとメンテナンスコストの削減。 4。クロスプラットフォーム:クロスプラットフォームのコンパイル、簡単な展開をサポートします。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

speed、効率、およびシンプル性をspeedsped.1)speed:gocompilesquilesquicklyandrunseffictient、理想的なlargeprojects.2)効率:等系dribribraryreducesexexternaldedenciess、開発効果を高める3)シンプルさ:

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

GolangとCにはそれぞれパフォーマンス競争において独自の利点があります。1)Golangは、高い並行性と迅速な発展に適しており、2)Cはより高いパフォーマンスと微細な制御を提供します。選択は、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

Golangは迅速な発展と同時シナリオに適しており、Cは極端なパフォーマンスと低レベルの制御が必要なシナリオに適しています。 1)Golangは、ごみ収集と並行機関のメカニズムを通じてパフォーマンスを向上させ、高配列Webサービス開発に適しています。 2)Cは、手動のメモリ管理とコンパイラの最適化を通じて究極のパフォーマンスを実現し、埋め込みシステム開発に適しています。
