goroutine を単独で使用する場合と比較して、チャネルと個別のワーカーを使用すると Go の並列処理をどのように改善できるでしょうか?

Go での並列処理

並列プログラミングには、複数のタスクを同時に実行することが含まれ、独立したユニットに分割できるアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。 Go で並列処理を実現する 1 つの方法は、メイン プログラムと同時に実行される軽量スレッドであるゴルーチンを使用することです。

次のコードを考えてみましょう。

<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>

このコードは、ゴルーチンを使用して f を同時に実行します。 3回機能します。 dowork 関数は、5 秒間スリープすることで一部の作業をシミュレートします。

dowork 関数が並列実行されると想定できますか?

はい、この想定は可能です。デフォルトでは、Go は GOMAXPROCS を使用可能なコアの数に設定します。これにより、複数のゴルーチンを同時に実行できます。

これは並列処理を実現する正しい方法ですか?

です。並列処理を実現する有効な方法ですが、最も効率的なアプローチではない可能性があります。同期メカニズムなしでゴルーチンを使用すると、データ競合や不正確な結果が発生する可能性があります。

チャネルと個別の dowork ワーカーの使用

並列処理を実現するためのより構造化されたスケーラブルな方法は、次のとおりです。チャネルと個別の Dowork ワーカー。このアプローチにより、各ゴルーチンが共有データの独自のコピーを持ち、メッセージ パッシングを通じて通信することが保証されます。

チャネルを使用した例を次に示します。

<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>

結論

Go の並列処理はゴルーチンを使用して実現できます。チャネルと個別のワーカーを使用することは、データの整合性を確保し、パフォーマンスを向上させる、より構造化されたスケーラブルなアプローチです。

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