Go 编程优化实践：提高性能，减少资源占用

在本篇文章中，小编将通过一个简单的 Go 程序来演示如何提高程序的性能并减少资源占用。

让我们从一个简单的 Go 程序开始，程序的任务是从一个大型的整数列表中找出最大的数字。

package main

import (
  "fmt"
  "math/rand"
  "time"
)

func main() {
  rand.Seed(time.Now().UnixNano())
  list := make([]int, 1e6)
  for i := 0; i < len(list); i++ {
    list[i] = rand.Intn(1e6)
  }

  maxNum := findMax(list)
  fmt.Println("Max number is:", maxNum)
}

func findMax(list []int) int {
  maxNum := list[0]
  for _, num := range list {
    if num > maxNum {
      maxNum = num
    }
  }
  return maxNum
}

这个程序虽然在功能上并没有问题，但是在性能和资源使用方面有很大的提升空间。

因此小编做出如下两种调整：

优化 1：并行计算

Go 语言的强大之处在于它对并发的支持，我们可以利用这一特性来提高我们的程序性能。现代计算机通常都具有多个 CPU 核心，我们可以将计算任务分散到这些核心上，以此来加快计算速度。

我们可以将 findMax 函数修改为如下的形式，以支持并行计算：

func findMax(list []int) int {
  maxNum := make(chan int)

  for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
    go func(i int, ch chan<- int) {
      max := list[i]
      for j := i; j < len(list); j += runtime.NumCPU() {
        if list[j] > max {
          max = list[j]
        }
      }
      ch <- max
    }(i, maxNum)
  }

  max := <-maxNum
  for i := 1; i < runtime.NumCPU(); i++ {
    if tmp := <-maxNum; tmp > max {
      max = tmp
    }
  }

  return max
}

优化 2：减少内存分配

在 Go 中，频繁的内存分配和释放会导致 GC（垃圾回收）的开销增大，从而影响程序的性能。我们可以通过预分配内存，以及重用已经分配的内存来减少 GC 的开销。

在我们的例子中，我们可以预先分配一个足够大的缓冲区，然后在 findMax 函数中重用这个缓冲区，从而减少内存的分配和释放：

func findMax(list []int, buf []int) int {
  // ...
  for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
    go func(i int, ch chan<- int) {
      max := list[i]
      for j := i; j < len(list); j += runtime.NumCPU() {
        if list[j] > max {
          max = list[j]
        }
      }
      ch <- max
    }(i, buf[i])
  }
  // ...
}

以上就是小编通过并行计算和减少内存分配来优化 Go 程序性能和资源占用的主要方法。但是，以上的优化策略并不是万金油，描述的两个策略并不适用于所有的 Go 程序，具体的优化策略需要根据程序的具体需求和环境来确定。

有问题请各位掘友联系小编哦~