在并行计算中,选择 go 框架取决于应用程序需求。goroutine 适合大量轻量级线程和并发任务,而 channels 适用于协调数据共享和同步。实战案例 1:图像处理适用于 goroutine,因为任务相互独立;实战案例 2:数据分析适用于 channels,因为它需要协调并行分析和共享结果。
并行计算中 Go 框架的选择
在并行计算领域,选择合适的框架对于最大化性能至关重要。本文将介绍两种流行的 Go 框架,并探讨它们的特定优势和用例。
Goroutine
Goroutine 是 Go 中内置的轻量级线程。它们由 Go Runtime 管理,可以轻松地创建和管理,使并行计算变得轻而易举。以下示例演示了如何使用 Goroutine 进行并行计算:
package main import ( "fmt" "runtime" "sync" "time" ) // 为了避免争用,使用WaitGroup var wg sync.WaitGroup func main() { // 输出并行计算之前的 Goroutine 数量 fmt.Println("Goroutine count before:", runtime.NumGoroutine()) // 创建指定数量的 Goroutine numGoroutines := 10 for i := 0; i < numGoroutines; i++ { wg.Add(1) go func(i int) { fmt.Printf("Goroutine %d\\n", i) time.Sleep(100 * time.Millisecond) wg.Done() }(i) } // 等待所有 Goroutine 完成 wg.Wait() // 输出并行计算之后的 Goroutine 数量 fmt.Println("Goroutine count after:", runtime.NumGoroutine()) }