Golang 实现守护主进程

最新推荐文章于 2024-05-24 17:29:38 发布

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#golang #runtime

本文探讨了Golang中如何利用多核处理器优化并发性能，通过设置GOMAXPROCS环境变量及代码示例，展示了如何在多核环境下运行goroutine以减少计算时间。

　　　　　package main

        import (
            "fmt"
            "runtime"
            "sync"
            "time"
        )

        func test_goroutine()  {
            fmt.Println("函数被执行了*************************")
        }

        func main()  {

            // 测试多核并行化
            // 在执一些昂贵的计算任务时,如果希望使用服务器的多核特性来尽量将任务实现并行化,从而达到降低总计算时间的目的
            // 当前Golang版本并不能智能地发现和利用多核优势,如果不进行特殊声明,实际上所有的goroutine都运行在一个CPU核心上,
            // 当一个goroutine得到时间片执行的时候,其他goroutine都会处于等待状态.
            // 在Golang升级到默认支持多个CPU之前,我们可以先通过设置环境变量GOMAXPROCS的值, 或者在代码中启动goroutine之前
            // 先调用相应的方法设置使用多少个CPU核心

            // 获取cpu核心数
            num_cpu := runtime.NumCPU()
            // 设置使用的cpu的核心数
            runtime.GOMAXPROCS(num_cpu)

            // 使用sync包实现
            var wg sync.WaitGroup

            // 获取执行任务前的时间戳
            start_time := time.Now().Unix()

            for i:=0; i<=3200000; i++{

                wg.Add(1) //添加WaitGroup计数器

                go func() {

                    defer wg.Done() //defer标记当前函数作用域执行结束后 释放一个计数器,必须有这一步操作

                    fmt.Println("函数被执行了*************************")
                }()
            }

            wg.Wait() //阻塞，直到WaitGroup中的计数器为0

            // 获取执行完成任务后的时间戳
            end_time := time.Now().Unix()
            fmt.Println(end_time-start_time)

            // 测试发现当进行简单的计算时,使用多核心和使用单核心执行时间上并没有出现差距, 资源的分配会出现时间损耗
            // 简单的计算不建议使用多核cpu进行高并发, 当进行昂贵复杂的计算最好经过充分的测试, 使用合适的核心数进行并发执行任务
        }