首先我们需要明确一下并行跟并发的区别，并发一般是被内核通过时间片或者中断来控制的，遇到io阻塞或者时间片用完的时会转移线程的使用权。一个核的情况下不可能有并行的情况，因为同一时间只有一个任务在调度。
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Golang默认所有的任务都在一个cpu核里，如果想使用多核来跑goroutine的任务，需要配置runtime.GOMAXPROCS。 GOMAXPROCS的数目根据自己任务量分配就可以了，有个前提是不要大于你的cpu核数。 并行比较适合那种cpu密集型计算，如果是IO密集型使用多核的化会增加cpu切换的成本。
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package main //xiaorui.cc import ( "fmt" "runtime" ) func test(c chan bool, n int) { x := 0 for i := 0; i < 1000000000; i++ { x += i } println(n, x) if n == 10 { c <- true } } func main() { runtime.GOMAXPROCS(3) c := make(chan bool) for i := 0; i < 200; i++ { go test(c, i) } <-c fmt.Println("main end...") } |
对于经常使用python multiprocessing多进程模块来跑多核多任务的我来说，不再有GIL全局锁是个很美妙的事情。 我们通过top可以看到上面的实例代码跑到了cpu 270% . 跟我们上面配置的runtime.GOMAXPROCS(3)相对应。
对于goroutine任务的终止也是有技巧的，他不能像多进程那样，直接给kill掉。 他只能是通过类似flag信号控制，每个goroutine执行的函数逻辑里都要判断flag标示位是否为stop状态。
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。
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package main import ( "fmt" "runtime" _ "time" ) var ( flag = false str string ) func xiaorui() { flag = true str = "setup flag to true" } func main() { runtime.GOMAXPROCS(1) go xiaorui() //time.Sleep(1 * time.Second) // 理论来说，当我在xiaorui()把flag 改为true后，后面的逻辑会退出. for { if flag { break } } fmt.Println(str) } |
我们不断的调整的runtime.GOMAXPROCS(num) ,会发现执行的速度越来越快，但不要超过你的cpu数，因为那是徒劳的。 同样的代码我用python multiprocessing pool也实现了一份，我在MAC和线上服务器做过测试，性能要远高于python。
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