goroutine 的数量影响函数性能，主要是由于调度开销、内存开销和竞争。使用多个 goroutine 的函数（fibonaccigoroutines）比使用单个 goroutine 的函数（fibonaccisingle）性能更好，通过基准测试可以看到明显的差异。优化 goroutine 管理，包括均衡 goroutine 数量和并发性，可以最大化函数性能。
Go 函数：goroutine 管理对函数性能的影响
Goroutine 是 Go 中的并发原语，允许您在不创建新进程的情况下并行执行代码。然而，goroutine 的数量对函数性能有很大影响。
影响
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管理 goroutine 的开销包括：
- 调度开销： Go 运行时需要调度 goroutine，这会带来一些时间和资源的开销。
- 内存开销： 每个 goroutine 都有自己的堆栈，这会消耗内存。
- 竞争： Goroutine 在共享资源时可能会产生竞争，导致性能问题。
实战案例
前后台订单管理页添加商品缩图显示 后台系统设置可直接对商品缩图大小进行设置 去掉商品图片水印功能 上传一张图片,可同时生成列表页缩图及商品详细页缩图,以不同的大小满足页面不同的需要 商品收藏添加批量删除功能 修改商品详细页会员等级显示BUG 优化缩图生成功能(注:因此次优化已更换上传内核,所以有可能会影响已上传商品图片数据) 加入简繁转换 前台订单管理添加单订单在线支付功能 修正VS081样式前台
以下是一个实战案例，演示了 goroutine 管理对函数性能的影响：
package main
import "testing"
// 使用单个 goroutine 计算斐波那契数列
func FibonacciSingle(n int) int64 {
if n <= 1 {
return 1
}
return FibonacciSingle(n-1) + FibonacciSingle(n-2)
}
// 使用多个 goroutine 并行计算斐波那契数列
func FibonacciGoroutines(n int) int64 {
if n <= 1 {
return 1
}
// 创建一个通道来接收第一个 goroutine 的结果
resultCh1 := make(chan int64)
// 创建一个 goroutine 来计算斐波那契数列的第一个部分
go func() {
resultCh1 <- FibonacciGoroutines(n - 1)
}()
// 创建一个通道来接收第二个 goroutine 的结果
resultCh2 := make(chan int64)
// 创建一个 goroutine 来计算斐波那契数列的第二个部分
go func() {
resultCh2 <- FibonacciGoroutines(n - 1)
}()
return <-resultCh1 + <-resultCh2
}
func BenchmarkFibonacciSingle(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
FibonacciSingle(30)
}
}
func BenchmarkFibonacciGoroutines(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
FibonacciGoroutines(30)
}
}运行基准测试：
go test -bench=.
您将看到使用多个 goroutine 的 FibonacciGoroutines 函数性能明显优于使用单个 goroutine 的 FibonacciSingle 函数。
结论
goroutine 是提高 Go 应用程序性能的强大工具。但是，重要的是要仔细管理 goroutine 数量以避免性能下降。通过仔细均衡 goroutine 数量和并发性，您可以优化函数性能并获得最大的收益。
