在 go 函数并发编程中，测量并发性能至关重要，以优化代码并确保可扩展性。 实践包括：使用 runtime/pprof 包来生成火焰图，显示函数调用耗时分布。使用 sync.mutex{} 互斥锁同步对共享数据的访问，防止数据竞争。使用 channels 实现 goroutine 之间安全通信，实现并发。
Go 函数并发编程的最佳实践：如何测量并发性能
在 Go 中，函数并发编程对于提高应用程序性能至关重要。了解如何测量并发性能可以帮助您优化代码并确保其可扩展性。
1. 使用 runtime/pprof 包
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runtime/pprof 包提供了强大的功能来测量 Go 程序的性能。它可以生成火焰图，显示函数调用的耗时分布。
import (
"net/http/pprof"
"runtime"
)
// Register pprof handlers.
func init() {
pprof.RegisterHTTPHandlers(nil)
}2. 使用 sync.Mutex{}
在有多个 goroutine 同时访问共享数据时，可以使用 sync.Mutex{} 互斥锁来同步访问。这可以防止数据竞争并确保数据一致性。
type Counter struct {
mu sync.Mutex
count int
}
func (c *Counter) Increment() {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
c.count++
}3. 使用 channels
Channels 是 Go 中用于 goroutine 之间通信的安全机制。它们可以用于发送和接收数据，从而实现并发。
func example(c chan int) {
for i := 0; i < 10; i++ {
c <- i
}
}
func main() {
ch := make(chan int)
go example(ch)
for i := 0; i < 10; i++ {
v := <-ch
fmt.Println(v)
}
}实战案例：并发 web 服务器
package main
import (
"log"
"net/http"
"runtime"
"sync/atomic"
)
var (
connections int32
)
func main() {
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
atomic.AddInt32(&connections, 1)
log.Printf("Concurrent connections: %d", connections)
defer atomic.AddInt32(&connections, -1)
runtime.Gosched()
})
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}这个服务器使用原子变量来跟踪并发连接数，并使用 runtime.Gosched() 将处理器让出给其他 goroutine。
