假设我正在用golang编写一个REST网络服务。在内部，我有几个workergoroutine可以做事。这样的goroutine由HTTPAPI按需触发。当然，我想以某种方式监视这些goroutines的进度。通常goroutine会有一个channel来发送更新、错误等。主程序会在这些channel上执行select。但是，由于主程序的偶数循环忙于http.ListenAndServe()，我看不到实现这一点的方法。鉴于这似乎是一个很常见的问题，我想知道是否缺少一种设计模式。[编辑]一些更多的技术细节。所以我有一个管理资源池的Resource类。Resource.DoSomethi
假设我正在用golang编写一个REST网络服务。在内部，我有几个workergoroutine可以做事。这样的goroutine由HTTPAPI按需触发。当然，我想以某种方式监视这些goroutines的进度。通常goroutine会有一个channel来发送更新、错误等。主程序会在这些channel上执行select。但是，由于主程序的偶数循环忙于http.ListenAndServe()，我看不到实现这一点的方法。鉴于这似乎是一个很常见的问题，我想知道是否缺少一种设计模式。[编辑]一些更多的技术细节。所以我有一个管理资源池的Resource类。Resource.DoSomethi
我在检查GO中内存分配的性能时偶然发现了一件有趣的事情。packagemainimport("fmt""time")funcmain(){constallocint=65536now:=time.Now()loop:=50000fori:=0;i我在Core-i72600上运行它，go版本1.664位(在32位上结果相同)和16GB内存(在WINDOWS10上)因此，当alloc为65536(恰好64K)时，它会运行30秒(!!!!)。当alloc为65535时，它需要大约200毫秒。有人可以向我解释一下吗？我在家里用我的核心i7-920@3.8GHZ尝试了相同的代码，但它没有显示相同
我在检查GO中内存分配的性能时偶然发现了一件有趣的事情。packagemainimport("fmt""time")funcmain(){constallocint=65536now:=time.Now()loop:=50000fori:=0;i我在Core-i72600上运行它，go版本1.664位(在32位上结果相同)和16GB内存(在WINDOWS10上)因此，当alloc为65536(恰好64K)时，它会运行30秒(!!!!)。当alloc为65535时，它需要大约200毫秒。有人可以向我解释一下吗？我在家里用我的核心i7-920@3.8GHZ尝试了相同的代码，但它没有显示相同
我目前正在为在GAEGo上运行的包编写大量单元测试。有问题的包专注于数据保存和从appengine/datastore加载。因此，我有大约20个看起来有点像这样的单元测试文件:packageDataimport("appengine""appengine/aetest"."gopkg.in/check.v1""testing")funcTestUsers(t*testing.T){TestingT(t)}typeUsersSuitestruct{}var_=Suite(&UsersSuite{})constUserIDstring="UserID"func(s*UsersSuite)T
我目前正在为在GAEGo上运行的包编写大量单元测试。有问题的包专注于数据保存和从appengine/datastore加载。因此，我有大约20个看起来有点像这样的单元测试文件:packageDataimport("appengine""appengine/aetest"."gopkg.in/check.v1""testing")funcTestUsers(t*testing.T){TestingT(t)}typeUsersSuitestruct{}var_=Suite(&UsersSuite{})constUserIDstring="UserID"func(s*UsersSuite)T
我在Go中使用矩阵乘法进行一些性能实验并遇到了一些意想不到的结果。版本1:funcnewMatrix(nint)[][]int{m:=make([][]int,n)buf:=make([]int,n*n)fori:=rangem{m[i]=buf[i*n:(i+1)*n]}returnm}funcmult1(m1,m2,res[][]int)[][]int{fori:=rangem1{fork:=rangem1[0]{forj:=rangem2[0]{res[i][j]+=m1[i][k]*m2[k][j]}}}returnres}我从线性阵列创建多个表示矩阵行的slice。版本2:f
我在Go中使用矩阵乘法进行一些性能实验并遇到了一些意想不到的结果。版本1:funcnewMatrix(nint)[][]int{m:=make([][]int,n)buf:=make([]int,n*n)fori:=rangem{m[i]=buf[i*n:(i+1)*n]}returnm}funcmult1(m1,m2,res[][]int)[][]int{fori:=rangem1{fork:=rangem1[0]{forj:=rangem2[0]{res[i][j]+=m1[i][k]*m2[k][j]}}}returnres}我从线性阵列创建多个表示矩阵行的slice。版本2:f
正如您在下面的pprof输出中看到的，我有这些嵌套的for循环，它们占用了我程序的大部分时间。源代码在golang中，但代码解释如下:8.55mins1.18hrs20:fork:=rangemapSource{4.41mins1.20hrs21:ifpositions,found:=mapTarget[k];found{..22://saveallmatches1.05mins1.05mins23:for_,targetPos:=rangepositions{2.25mins2.33mins24:for_,sourcePos:=rangemapSource[k]{1.28s15.78
正如您在下面的pprof输出中看到的，我有这些嵌套的for循环，它们占用了我程序的大部分时间。源代码在golang中，但代码解释如下:8.55mins1.18hrs20:fork:=rangemapSource{4.41mins1.20hrs21:ifpositions,found:=mapTarget[k];found{..22://saveallmatches1.05mins1.05mins23:for_,targetPos:=rangepositions{2.25mins2.33mins24:for_,sourcePos:=rangemapSource[k]{1.28s15.78
