怎么在Golang中进行多核设置

2023-05-26 16:17:22 设置 多核 Golang

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一、什么是多核设置?

多核设置(或多处理器设置)是指在多核CPU上运行Golang程序时,通过设置一些运行参数,让程序能够充分利用多核CPU的处理能力,从而提升程序的并发性能。

在默认情况下,Golang的并发机制只会使用单个核心。这是因为Golang使用的调度器(Scheduler)是基于协作式调度(Cooperative Scheduling)的,即只有在当前的Goroutine主动让出处理器时,才会切换到其他的Goroutine,从而保证同一时间只有一个Goroutine在执行。这种机制虽然简单高效,但是只能使用单个核心,无法充分利用多核CPU的性能优势。

因此,在进行多核设置时,需要通过一些特殊的设置,让Golang的调度器能够在多个核心上调度Goroutine,并将负载均衡在不同的核心上,从而提升程序的并发性能。

二、如何进行多核设置?

在Golang中进行多核设置需要使用系统调用,主要有以下三个函数:

  1. runtime.GOMAXPROCS(n int)

这个函数用来设置代码运行时使用的最大 CPU 核数。它的默认值是1,即只使用单核。如果设置为大于1的值,那么Golang会在多核处理器上运行Goroutine。例如:

runtime.GOMAXPROCS(4) //使用4个核心运行程序

  1. runtime.LockOSThread()

这个函数用来将当前Goroutine锁定到当前线程上,防止调度器将其切换到其他线程上运行,从而减少线程切换的开销。例如:

func loop() {

runtime.LockOSThread()  //锁定当前协程到当前线程
//进行一些处理

}

  1. runtime.UnlockOSThread()

这个函数用来将当前Goroutine从当前线程上解锁,从而使它可以被调度器切换到其他线程上运行。例如:

func loop() {

//进行一些处理
runtime.UnlockOSThread()  //解锁当前协程

}

如果不调用UnlockOSThread函数,当前协程将永远无法从当前线程上切换出去。

三、如何评估多核设置的效果?

在进行多核设置之前,需要先评估当前程序在单核和多核环境下的性能表现,以便能够通过多核设置提升程序的性能。

评估程序的性能可以使用Go自带的性能分析工具pprof。pprof可以对程序的CPU、内存使用情况进行分析,从而找出代码中的性能瓶颈。

  1. 安装pprof

首先需要安装pprof:

go get -u github.com/google/pprof

2.运行pprof

使用pprof分析程序的性能,需要在程序中加入profiling代码,并将其开启:

package main

import (

"math/rand"
"os"
"runtime/pprof"
"time"

)

func main() {

pprofFile, err := os.Create("cpu.prof")
if err != nil {
    panic(err)
}
pprof.StartCPUProfile(pprofFile)
defer pprof.StopCPUProfile()

rand.Seed(time.Now().UnixNano())
for i := 0; i < 10; i++ {
    go func() {
        for {
            num := rand.Intn(1000000000)
            _ = num * num
        }
    }()
}

time.Sleep(10 * time.Second)

}

在程序运行后,会在当前目录下生成一个cpu.prof文件,包含了程序的CPU使用情况。可以使用下面的命令进行分析:

pprof -http=:9999 cpu.prof

这个命令会启动一个Web服务器,可以在浏览器中通过http://localhost:9999/进行访问。在网页上可以查看程序的CPU使用情况、函数调用关系和调用次数等信息,从而找出性能瓶颈。

3.比较单核和多核性能

有了pprof工具,可以在单核和多核环境下运行程序,并比较它们的性能表现。

比较单核和多核性能需要在运行程序时设置GOMAXPROCS参数:

go run -race -p=1 main.go    //单核运行
go run -race -p=4 main.go    //四核运行

用pprof对两次运行的程序进行性能分析,比较它们的CPU使用率和函数调用次数。通过比较性能分析结果,可以找出程序中的性能瓶颈,并进行优化。

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