Go 言語でコルーチンとスレッドを比較する
Go 言語は、新興プログラミング言語として、そのシンプルさと効率性により開発者の間でますます好まれています。その中でも、Go 言語の Goroutine と Thread は、同時プログラミングの 2 つの重要な概念です。この記事では、Go 言語のコルーチンとスレッドを比較分析し、具体的なコード例を示します。
1. コルーチンとスレッドの定義と特徴
コルーチンは Go 言語の軽量スレッドであり、Go 言語のランタイム システムによって自動的に管理されます。コルーチンは言語レベルでのサポートを提供し、タスクを同時に実行するために数千のコルーチンを簡単に作成できます。スレッドはオペレーティング システム レベルの実行単位であり、スレッドの作成と破棄は大量のシステム リソースを消費します。
2. コルーチンとスレッドの作成
Go 言語でのコルーチンの作成は非常に簡単で、関数呼び出しの前にキーワードを追加するだけです Just go## #。例:
func main() { go hello() time.Sleep(1 * time.Second) } func hello() { fmt.Println("Hello, Goroutine!") }
go hello() ステートメントによってコルーチンが作成され、タスクの同時実行が実装されます。
#include <iostream> #include <thread> void hello() { std::cout << "Hello, Thread!" << std::endl; } int main() { std::thread t(hello); t.join(); return 0; }
std::thread t(hello) ステートメントを通じてスレッドを作成します。待機するには、手動で
join() 関数を呼び出す必要があります。スレッドが実行を完了するまで。
3. コルーチンとスレッドのパフォーマンス比較
Go 言語のコルーチンは Go 言語ランタイム システムによって管理されるため、コルーチンの作成と破棄は他の操作のオーバーヘッドは小さいですが、スレッドはオペレーティング システムによってスケジュールされる必要があるため、オーバーヘッドが大きくなります。同時実行性の高いシナリオでは、コルーチンのパフォーマンス上の利点がより重要になります。4. コルーチンとスレッド間の通信
Go 言語では、コルーチン間の通信は、タイプ セーフな同時データ構造であるチャネル (Channel) を通じて実現できます。例:package main import "fmt" func sum(s []int, c chan int) { sum := 0 for _, v := range s { sum += v } c <- sum } func main() { s := []int{1, 2, 3, 4, 5} c := make(chan int) go sum(s[:len(s)/2], c) go sum(s[len(s)/2:], c) x, y := <-c, <-c fmt.Println(x, y, x+y) }
5. まとめ
上記の比較から、Go 言語のコルーチンはスレッドに比べてパフォーマンスが高く、使い方が簡単で、並行プログラミングに適していることがわかります。同時実行性の高いシナリオで。同時に、Go 言語によって提供されるチャネル メカニズムにより、コルーチン間の通信がより便利かつ安全になります。同時実行モデルを選択する場合、開発者は特定のシナリオに基づいて適切な技術的手段を選択し、その利点を最大限に活用できます。 つまり、Go 言語におけるコルーチンは、プログラムのパフォーマンスと保守性を効果的に向上させることができる非常に強力な同時プログラミング ツールであり、開発者が徹底的に研究して習得する価値があります。以上がGo 言語でコルーチンとスレッドを比較するの詳細内容です。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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リフレクションを使用して、Go 言語のプライベート フィールドおよびメソッドにアクセスできます。 プライベート フィールドにアクセスするには、reflect.ValueOf() を通じて値のリフレクション値を取得し、次に FieldByName() を使用してフィールドのリフレクション値を取得し、 String() メソッドを使用してフィールドの値を出力します。プライベート メソッドを呼び出します。また、reflect.ValueOf() を通じて値のリフレクション値を取得し、次に MethodByName() を使用してメソッドのリフレクション値を取得し、最後に Call() メソッドを呼び出してメソッドを実行します。実際のケース: プライベート フィールドの値を変更し、リフレクションを通じてプライベート メソッドを呼び出して、オブジェクト コントロールと単体テスト カバレッジを実現します。

同時実行性とコルーチンは、GoAPI 設計で次の目的で使用されます。 高パフォーマンス処理: 複数のリクエストを同時に処理してパフォーマンスを向上させます。非同期処理: コルーチンを使用してタスク (電子メールの送信など) を非同期に処理し、メインスレッドを解放します。ストリーム処理: コルーチンを使用して、データ ストリーム (データベース読み取りなど) を効率的に処理します。

パフォーマンス テストでは、さまざまな負荷の下でアプリケーションのパフォーマンスを評価します。一方、単体テストでは、単一のコード単位の正確性を検証します。パフォーマンス テストは応答時間とスループットの測定に重点を置き、単体テストは関数の出力とコード カバレッジに重点を置きます。パフォーマンス テストは高負荷と同時実行性のある現実の環境をシミュレートしますが、単体テストは低負荷とシリアル条件で実行されます。パフォーマンス テストの目標は、パフォーマンスのボトルネックを特定し、アプリケーションを最適化することですが、単体テストの目標は、コードの正確さと堅牢性を確認することです。

スレッドの枯渇を回避するには、公平なロックを使用してリソースの公平な割り当てを確保するか、スレッドの優先順位を設定します。優先順位の逆転を解決するには、リソースを保持しているスレッドの優先順位を一時的に高める優先順位の継承を使用するか、リソースを必要とするスレッドの優先順位を高めるロック プロモーションを使用します。

Go コルーチンのライフ サイクルは、次の方法で制御できます。 コルーチンを作成します。 go キーワードを使用して、新しいタスクを開始します。コルーチンを終了する: すべてのコルーチンが完了するまで待ち、sync.WaitGroup を使用します。チャネル終了信号を使用します。コンテキスト context.Context を使用します。

C++ のスレッド終了およびキャンセル メカニズムには次のものがあります。 スレッド終了: std::thread::join() は、ターゲット スレッドが実行を完了するまで現在のスレッドをブロックします。 std::thread::detach() は、ターゲット スレッドをスレッド管理から切り離します。スレッドのキャンセル: std::thread::request_termination() はターゲット スレッドに実行の終了を要求します。 std::thread::get_id() はターゲット スレッド ID を取得し、std::terminate() とともに使用してターゲットを即座に終了できます。糸。実際の戦闘では、request_termination() によってスレッドが終了のタイミングを決定でき、join() によってメインラインでそれが保証されます。

分散システム設計時の Go 言語の落とし穴 Go は、分散システムの開発によく使用される言語です。ただし、Go を使用する場合は注意すべき落とし穴がいくつかあり、システムの堅牢性、パフォーマンス、正確性が損なわれる可能性があります。この記事では、いくつかの一般的な落とし穴を調査し、それらを回避する方法に関する実践的な例を示します。 1. 同時実行性の過剰使用 Go は、開発者が並行性を高めるためにゴルーチンを使用することを奨励する同時実行言語です。ただし、同時実行性を過剰に使用すると、ゴルーチンがリソースをめぐって競合し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドが発生するため、システムが不安定になる可能性があります。実際のケース: 同時実行性の過剰な使用は、サービス応答の遅延とリソースの競合につながり、CPU 使用率の高さとガベージ コレクションのオーバーヘッドとして現れます。

Go の機械学習用のライブラリとツールには次のものがあります。 TensorFlow: モデルの構築、トレーニング、デプロイのためのツールを提供する人気のある機械学習ライブラリです。 GoLearn: 一連の分類、回帰、およびクラスタリングのアルゴリズムです。 Gonum: 行列演算と線形代数関数を提供する科学計算ライブラリです。
