与单独使用 goroutine 相比，通道和单独的工作线程如何提高 Go 中的并行性？

Go 中的并行处理

并行编程涉及同时执行多个任务，从而可以提高可分为独立单元的应用程序的性能。 Go 中实现并行性的一种方法是通过 goroutine，即与主程序并发执行的轻量级线程。

考虑以下代码：

<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>

此代码使用 goroutine 并发执行 f函数三次。 dowork 函数通过休眠 5 秒来模拟一些工作。

你能假设 dowork 函数会并行执行吗？

是的，你可以做出这个假设。默认情况下，Go 将 GOMAXPROCS 设置为可用核心数，这允许多个 goroutine 并发执行。

这是实现并行性的正确方法吗？

这是实现并行性的有效方法，但它可能不是最有效的方法。使用没有同步机制的 goroutine 可能会导致数据竞争和不正确的结果。

使用通道和单独的 dowork Workers

实现并行性的一种更加结构化和可扩展的方法是使用渠道和单独的 dowork 工作人员。这种方法确保每个 goroutine 都有自己的共享数据副本，并通过消息传递进行通信。

这是一个使用通道的示例：

<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>

结论

Go 中的并行性可以通过 goroutine 来实现。使用通道和单独的工作人员是一种更加结构化和可扩展的方法，可以确保数据完整性并提高性能。

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