package main

        import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"time"
) func test_goroutine() {
fmt.Println("函数被执行了*************************")
} func main() { // 测试多核并行化
// 在执一些昂贵的计算任务时,如果希望使用服务器的多核特性来尽量将任务实现并行化,从而达到降低总计算时间的目的
// 当前Golang版本并不能智能地发现和利用多核优势,如果不进行特殊声明,实际上所有的goroutine都运行在一个CPU核心上,
// 当一个goroutine得到时间片执行的时候,其他goroutine都会处于等待状态.
// 在Golang升级到默认支持多个CPU之前,我们可以先通过设置环境变量GOMAXPROCS的值, 或者在代码中启动goroutine之前
// 先调用相应的方法设置使用多少个CPU核心 // 获取cpu核心数
num_cpu := runtime.NumCPU()
// 设置使用的cpu的核心数
runtime.GOMAXPROCS(num_cpu) // 使用sync包实现
var wg sync.WaitGroup // 获取执行任务前的时间戳
start_time := time.Now().Unix() for i:=0; i<=3200000; i++{ wg.Add(1) //添加WaitGroup计数器 go func() { defer wg.Done() //defer标记当前函数作用域执行结束后 释放一个计数器,必须有这一步操作 fmt.Println("函数被执行了*************************")
}()
} wg.Wait() //阻塞,直到WaitGroup中的计数器为0 // 获取执行完成任务后的时间戳
end_time := time.Now().Unix()
fmt.Println(end_time-start_time) // 测试发现当进行简单的计算时,使用多核心和使用单核心执行时间上并没有出现差距, 资源的分配会出现时间损耗
// 简单的计算不建议使用多核cpu进行高并发, 当进行昂贵复杂的计算最好经过充分的测试, 使用合适的核心数进行并发执行任务
}

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