Go中runtime.GOMAXPROCS的设置导致的性能问题

最新推荐文章于 2025-05-18 17:24:09 发布

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原文链接：https://my.oschina.net/90design/blog/1837570

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#runtime #golang #python

本文探讨了Go语言中并发与并行的概念区别及其实际应用。通过具体代码示例，展示了不同CPU核心数量对程序执行效率的影响，并分析了在IO密集型与CPU密集型任务中并行的优势与局限。

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首先我们应该明确，并行和并发的区别，我之前文章中有详细的解释。概要说就是，并发一般都是被内核通过时间片或者中断来控制的，一旦遇到IO阻塞或者时间片用完，就会转移线程的使用权。单核不可能有并行，同一时间只能有一个任务在调度。

Go中runtime.GOMAXPROCS可以设置多核执行任务。并行比较适合cpu计算密集型。如果IO密集型使用多核反而会增加cpu切换的成本。

需要特意说明一点是，你在测试并发的时候，往往会把一个函数写成死循环并做计算，你虽然这段函数用go关键词并发了，但是你会发现他无法执行后面的逻辑。你需要做的是配置多核，或者是time.Sleep()。这是为什么 ? Golang是自己管理调整goroutine，如果你的一个func始终不释放资源，那么其他的goroutine不会去抢夺资源。当然这样的场景只有在测试时候遇到，正常场景下不可能没有中断和堵塞的情况。

那为何说设置的核心越多反而会降低性能？看下面代码：

package main

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

var quit chan int = make(chan int)

func loop(){
	for i:=0 ;i<10000; i++{
		fmt.Printf("%d\n", i)		
	}
	
	quit <- 0
}

func main(){
	fmt.Println(runtime.NumCPU()) // 默认CPU核心数
	time.Sleep(2*time.Second)
	a := 5000
	t0 := time.Now()      // 起点时间
	//runtime.GOMAXPROCS(1) // 设置执行使用的核心数
	
	for i:=1; i<= a; i++{
		go loop()
	}
	
	for i:=0; i< a; i++{
		<-quit
	}
	
	endTime := time.Since(t0) // 耗时
	fmt.Println("运行时间", endTime)
	
}

首先说明我的电脑是8核ubuntu , 其中runtime.GOMAXPROCS(1) 被注释，得到的结果是 2m13s 。

取消注释，使用一个核心执行此程序，得到的确实1m 20s。（都是多次执行取平均值）。

此处还要注意点一点就是： Go默认执行使用的CPU核心数为系统CPU最大核心。

有的码友可能觉得是channel的问题，多个协程同时写入，带来的并发问题。其实不然，此处瓶颈在于fmt,

由于多个协程同时往stdout写入，纵然前面执行再快，最后还是要单线程输出到屏幕，导致的性能问题，如果fmt换为其他操作，就可以显示出GOMAXPROCS的好处。

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