详解Go 并发
对于一个Golang开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《详解Go 并发》,主要介绍了go并发,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
golang 天生语言层面支持并发, 非常棒的语言, 有时我们业务开发时, 遇到复杂场景, 需要用于并发, 将多个请求使用协程组完成并发, 当遇到嵌套循环,还存在上下文关系需要改造为并发请求, 将之前的时间复杂度为O(n^2)改为O(n)的时间复杂度, 那是否还能否并时间复杂度进一步降为O(1)呢? 就出现嵌套并发. 具体如何嵌套并发, 如何写. 今天就一步一步分析.
串行执行
- 时间复杂度为O(n^2)
- 不使用并发
- 结果执行时间为 9s
// 串行执行 func SerializeRun() { start := time.Now() xx := []int{1, 2, 3} yy := []int{100, 200, 300} for _, x := range xx { for _, y := range yy { abc(x, y) } } fmt.Printf("串行执行总时间:%s\n", time.Since(start)) } func abc(x, y int) { time.Sleep(time.Second * 1) fmt.Printf("x:%d, y:%d\n", x, y) }
执行结果
x:1, y:100
x:1, y:200
x:1, y:300
x:2, y:100
x:2, y:200
x:2, y:300
x:3, y:100
x:3, y:200
x:3, y:300
串行执行总时间:9.0026338s
单协程组并发
- 使用了协程组将O(n^2)降为O(n)
- 结果执行时间为 3s
// 单并行执行 func SingleConcurrenceRun() { start := time.Now() xx := []int{1, 2, 3} yy := []int{100, 200, 300} for _, x := range xx { wgg := sync.WaitGroup{} for _, y := range yy { wgg.Add(1) go func(x, y int) { defer wgg.Done() abc(x, y) }(x, y) } wgg.Wait() } fmt.Printf("单并行执行总时间:%s\n", time.Since(start)) } func abc(x, y int) { time.Sleep(time.Second * 1) fmt.Printf("x:%d, y:%d\n", x, y) }
结果
x:1, y:300
x:1, y:200
x:1, y:100
x:2, y:100
x:2, y:200
x:2, y:300
x:3, y:300
x:3, y:100
x:3, y:200
单并行执行总时间:3.0013813s
嵌套并发执行
- 使用嵌套协程组执行并发.
- 将O(n^2)降到O(1)
- 结果执行时间为 1s
// 嵌套执行 func NestConcurrenceRun() { xx := []int{1, 2, 3} yy := []int{100, 200, 300} start := time.Now() wgg := sync.WaitGroup{} for _, x := range xx { wgg.Add(1) go func(x int) { wg := sync.WaitGroup{} for _, y := range yy { wg.Add(1) go func(x, y int) { defer wg.Done() abc(x, y) }(x, y) } wg.Wait() wgg.Done() }(x) } wgg.Wait() fmt.Printf("嵌套并发执行总时间:%s\n", time.Since(start)) } func abc(x, y int) { time.Sleep(time.Second * 1) fmt.Printf("x:%d, y:%d\n", x, y) }
结果
x:1, y:200
x:3, y:300
x:3, y:200
x:1, y:300
x:2, y:200
x:1, y:100
x:2, y:300
x:2, y:100
x:3, y:100
嵌套并发执行总时间:1.0023542s
本篇关于《详解Go 并发》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于Golang的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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- 受益颇多,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,看完之后很有帮助,总算是懂了,感谢大佬分享文章内容!
- 2023-01-23 05:26:25
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