使用 go 框架时，吞吐量（请求处理量）与延迟（处理时间）存在权衡。吞吐量优先于延迟，采用并发编程和异步 i/o 来提高吞吐量。权衡包括：提高吞吐量会增加延迟，降低延迟会降低吞吐量。权衡方案包括：重用请求处理程序（高吞吐量、低延迟）创建新请求处理程序（低吞吐量、高延迟）协程池（中度吞吐量、低至中等延迟）理解吞吐量和延迟的权衡对于创建高性能 go 应用程序至关重要。
Go 框架的吞吐量与延迟权衡
在设计和构建高性能 Go 应用程序时，了解吞吐量和延迟之间的权衡至关重要。
吞吐量与延迟
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 吞吐量衡量单位时间内处理请求的数量。
- 延迟衡量从请求发起到完成处理所需的时间。
在 Go 应用程序中，吞吐量通常优先于延迟，这导致对并发编程和异步 I/O 模型的使用。
并发编程
并发编程通过同时执行多个任务来实现更高的吞吐量。这可以利用多核处理器，从而减少处理请求所需的时间。
异步 I/O
异步 I/O 允许应用程序在等待 I/O 操作（例如网络请求）完成时执行其他任务。这可以通过减少在等待 I/O 操作时浪费的时间来提高吞吐量。
权衡
虽然吞吐量和延迟都是重要的性能指标，但它们通常相互矛盾。提高吞吐量通常会增加延迟，反之亦然。
实战案例
考虑一个处理 HTTP 请求的 Go API。我们可以使用下列方案来权衡吞吐量和延迟：
方案 1：重用请求处理程序
- 吞吐量：高
- 延迟：低
使用共享请求处理程序减少了创建处理程序的开销，从而提高了吞吐量。但是，由于处理程序是单例的，因此可能导致请求顺序执行，从而增加延迟。
方案 2：创建新的请求处理程序
- 吞吐量：低
- 延迟：高
为每个请求创建新的处理程序消除了请求顺序执行的风险，从而降低了延迟。但是，频繁创建和销毁处理程序的开销会降低吞吐量。
方案 3：协程池
- 吞吐量：中等
- 延迟：低至中等
协程池允许我们预先创建一组协程，并在需要时使用它们来处理请求。这平衡了吞吐量和延迟，因为它减少了创建和销毁协程的开销，同时允许并行处理请求。
结论
吞吐量和延迟之间的权衡是创建高性能 Go 应用程序的关键。通过理解这些指标并权衡不同的解决方案，工程师可以优化应用程序以满足其特定要求。
