优化 go 框架性能的策略包括：监控性能指标：使用工具监控 cpu 和内存使用情况。优化内存管理：使用 sync.pool 管理小型对象。并行处理：利用 goroutine 和并发通道。避免锁争用：使用无锁数据结构或锁分片。优化 sql 查询：使用 bind 变量、索引和批量处理。
Go 框架性能优化实战经验分享
优化策略
- 监控性能指标：使用工具（如 pprof）监控 CPU 和内存使用情况。
-
优化内存管理：使用
sync.Pool管理经常分配的小型对象。 - 并行处理：利用 Goroutine 和并发通道进行并行处理。
-
避免锁争用：使用无锁数据结构（如
sync.Map）或锁分片。 - 优化 SQL 查询：使用 bind 变量，索引查询和批量处理。
实战案例
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案例 1：优化 API 处理程序
假设我们有一个 处理大量请求的 API 处理程序。我们可以通过以下方式优化：
// 定义处理函数
func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// ... 业务逻辑 ...
// 使用 sync.Pool 管理 ResponseWriter
pool.Put(w)
}
var pool = sync.Pool{
New: func() interface{} {
return new(http.ResponseWriter)
},
}通过使用 sync.Pool，我们避免了频繁创建和销毁 ResponseWriter 对象，从而减少内存分配。
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Smart Shop商城系统是一款基于 Spring Cloud +MybatisPlus+XXL-JOB+redis+Vue的前后端分离的商城系统，采用轻量级稳定框架开发及优化核心，减少依赖，具备出色的执行效率、扩展性、稳定性。 Smart Shop 经过了生产环境反复线上论证和大量真实用户数据使用的考验。
案例 2：并行处理任务
假设我们需要处理一个大量任务的队列。我们可以使用 Goroutine 和并发通道来实现并行处理：
// 创建任务队列
tasks := make(chan int)
// 创建 Goroutine 并发处理任务
for i := 0; i < numWorkers; i++ {
go func() {
for task := range tasks {
// ... 处理 task ...
}
}()
}
// 将任务推入队列
for i := 0; i < numTasks; i++ {
tasks <- i
}
// 关闭任务队列
close(tasks)这样，我们创建了多个 Goroutine 来并发处理任务，提高了处理速度。
案例 3：优化 SQL 查询
假设有一个查询经常访问一个大表。我们可以通过以下方式优化：
// 准备并执行带有 bind 变量的 SQL 查询
stmt, err := db.Prepare("SELECT * FROM table WHERE id = ?")
if err != nil {
// ... 处理错误 ...
}
for i := 0; i < numIterations; i++ {
var row *sql.Row
if _, err := stmt.Exec(i); err != nil {
// ... 处理错误 ...
} else {
row = stmt.QueryRow(i)
}
// ... 处理结果 ...
}使用 bind 变量有助于避免 SQL 注入攻击并提高查询速度。我们还可以批量执行查询以进一步提高性能。
