go 函数性能影响因素：传递参数（大结构体或 slice 比小值类型更耗时）循环和条件（for range 比 for 更高效，if-else 比 switch-case 快）分配（大规模内存分配耗时）并发（goroutine 提高吞吐量，但管理有开销）依赖关系（函数依赖的其他函数的性能）
Go 函数性能影响因素
Go 函数的性能受多种因素影响，包括：
1. 传递参数
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传递大结构体或 slice 作为参数会比传递小值类型（如 int、string）更耗时。
2. 循环和条件
循环和条件会增加函数的复杂度。使用 for range 循环比 for 循环更有效率，并且 if-else 语句比 switch-case 语句执行得更快。
3. 分配
在函数内部进行大规模内存分配（例如创建大数组）会消耗大量时间。
4. 并发
使用 goroutine 进行并发操作可以提高吞吐量，但管理 goroutine 会产生开销。
5. 依赖关系
如果一个函数依赖于其他函数，那么这些函数的性能也会影响它的性能。
实战案例
考虑以下两个计算斐波那契数的函数：
// 递归实现
func fibonacciRecursive(n int) int {
if n <= 1 {
return n
}
return fibonacciRecursive(n-1) + fibonacciRecursive(n-2)
}
// 迭代实现
func fibonacciIterative(n int) int {
a, b := 0, 1
for i := 0; i < n; i++ {
a, b = b, a+b
}
return a
}通过基准测试，我们可以看到迭代实现比递归实现快得多：
import (
"testing"
)
func BenchmarkFibonacciRecursive(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
fibonacciRecursive(40)
}
}
func BenchmarkFibonacciIterative(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
fibonacciIterative(40)
}
}结果：
BenchmarkFibonacciRecursive-12 118893 9970 ns/op BenchmarkFibonacciIterative-12 15252135 81.6 ns/op
