고루틴이 이 이동 평균 계산에서 성능을 향상시키지 못하는 이유는 무엇입니까?

당황스러운 병렬 작업 및 Go 성능

배경:

제공된 코드는 최적화를 해결합니다. 목표를 달성하기 위해 데이터 창의 이동 평균을 포함하는 계산 성능을 향상시키는 작업입니다. 고루틴을 사용하면 속도가 크게 향상됩니다.

질문:

제공된 고루틴 기반 구현(moving_avg_concurrent2 및 Moving_avg_concurrent3)이 예상 성능을 보여주지 않는 이유는 무엇입니까? 개선이 필요합니까?

답변:

사실 #1: 이 작업은 당황스러울 정도로 평행하지 않습니다

이동 평균 계산은 본질적으로 순차적인 프로세스. 여러 데이터 포인트에서 작동하지만 계산은 창의 이전 값에 따라 달라지므로 작업을 완전히 병렬화하는 것이 불가능합니다.

사실 #2: Go의 분산 처리 제한

Go의 분산 처리 기능은 대부분의 처리가 병렬로 수행될 때만 효과적입니다. 이 경우 이동 평균 계산은 주로 순차적이므로 배포의 이점이 제한됩니다.

추가 고려 사항:

• 초기화 및 동기화 오버헤드: 고루틴을 생성하고 동기화하면 병렬 처리의 이점보다 더 큰 추가 오버헤드가 발생합니다. 특히 실행 시간이 짧은 계산의 경우.
• 데이터 분할 및 통신: 병렬 처리를 위해 입력 데이터를 청크로 나누려면 추가 분할 및 통신 단계가 필요하며 이로 인해 오버헤드도 추가됩니다.
• 병렬 작업 부족: 이동평균 계산은 비순차적 작업량이 상대적으로 적어서 계산이 어렵습니다. 병렬화를 통해 상당한 속도 향상을 달성할 수 있습니다.

결론:

고루틴과 병렬 처리는 특정 유형의 계산에 효과적일 수 있지만 만능은 아닙니다. 성능 개선. 이 경우 이동 평균 계산의 고유한 순차 특성으로 인해 병렬 처리의 이점이 제한됩니다.

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