Go でのプログラム終了時にコードを?qū)g行
Go には、プログラム終了時にコードを自動的に実行する組み込みメカニズムがありません。 C の atexit 機(jī)能とは異なり、Go 開発者はこの機(jī)能を意図的に省略しました。
atexit の拒否理由
- マルチスレッド環(huán)境の問題: Go プログラムでは複數(shù)のスレッドを同時に実行できるため、すべてのスレッドが正常に終了する前に確実に終了することが困難になります。終了時にコードを?qū)g行しています。
- デッドロックの可能性: 終了ハンドラーが別のスレッドによって保持されているデータまたはリソースにアクセスしようとすると、デッドロックが発生する可能性があります。
- 予測できない実行順序: 特にマルチスレッドの場合、終了ハンドラーがどのような順序で実行されるかが不明瞭です
代替手段
Go コミュニティでは、自動終了メカニズムに依存する代わりに、明示的なリソース クリーンアップ手法を使用することを推奨しています。
-
延期を使用するステートメント:
- 遅延関數(shù)は、関數(shù)が返されるかプログラムが終了するときに、後入れ先出し (LIFO) 順序で実行されます。
- これにより、手動で実行できます。 main 関數(shù)で使用される各パッケージのクリーンアップ操作を登録します。
- 冗長ですが、より詳細(xì)な制御が提供され、次のような潛在的な問題が回避されます。デッドロック。
-
カスタム ラッパー プログラムを?qū)g裝する:
- 実際のプログラムを呼び出してクリーンアップを?qū)g行するラッパー プログラムを作成するプログラム完了時のアクション。
- このアプローチは分離します。メイン プログラムからクリーンアップ ロジックを削除し、一貫して実行されるようにします。
追加の考慮事項
遅延ステートメントとカスタム ラッパー プログラムの間atexit の代替手段を提供する、重要な注意點それ:
- これらのメソッドは絶対確実ではありません: ハンドルされない例外またはカーネルの終了によりプログラムが異常終了した場合、クリーンアップ コードは実行されない可能性があります。
- クリーンアップ コードは最小限にする必要があります: 不必要なクリーンアップ操作を避け、リソースの解放に不可欠な重要なアクションのみを含めますまたはデータの整合性を維持します。
以上がGoでプログラム終了時にコードを?qū)g行するにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Golangは主にバックエンド開発に使用されますが、フロントエンドフィールドで間接的な役割を果たすこともできます。その設(shè)計目標(biāo)は、高性能、同時処理、システムレベルのプログラミングに焦點を當(dāng)てており、APIサーバー、マイクロサービス、分散システム、データベース操作、CLIツールなどのバックエンドアプリケーションの構(gòu)築に適しています。 GolangはWebフロントエンドの主流言語ではありませんが、Gopherjsを介してJavaScriptにコンパイルしたり、Tinygoを介してWebAssemblyで実行したり、テンプレートエンジンを備えたHTMLページを生成してフロントエンド開発に參加できます。ただし、最新のフロントエンド開発は、JavaScript/TypeScriptとそのエコシステムに依存する必要があります。したがって、Golangは、コアとして高性能バックエンドを備えたテクノロジースタック選択により適しています。

GOをインストールするための鍵は、正しいバージョンを選択し、環(huán)境変數(shù)を構(gòu)成し、インストールを検証することです。 1.公式Webサイトにアクセスして、対応するシステムのインストールパッケージをダウンロードします。 Windowsは.msiファイルを使用し、macosは.pkgファイルを使用し、Linuxは.tar.gzファイルを使用し、 /usr /localディレクトリに解凍します。 2.環(huán)境変數(shù)を構(gòu)成し、linux/macOSで?/.bashrcまたは?/.zshrcを編集してパスとgopathを追加し、Windowsがシステムプロパティに移動するパスを設(shè)定します。 3.政府コマンドを使用してインストールを確認(rèn)し、テストプログラムを?qū)g行してhello.goを?qū)g行して、編集と実行が正常であることを確認(rèn)します。プロセス全體のパス設(shè)定とループ

Golangは通常、Webサービスを構(gòu)築するときにPythonよりもCPUとメモリを消費します。 1. GolangのGoroutineモデルは、スケジューリングに効率的であり、強(qiáng)力なリクエスト処理機(jī)能を備えており、CPUの使用量が少ない。 2。GOはネイティブコードにコンパイルされ、ランタイム中に仮想マシンに依存せず、メモリの使用量が小さくなります。 3. Pythonは、GILと解釈実行メカニズムのために、同時シナリオでより大きなCPUとメモリオーバーヘッドを持っています。 4. Pythonには高い開発効率と豊富なエコシステムがありますが、低リソースを消費します。これは、並行性要件が低いシナリオに適しています。

GOでGraphQlapiを構(gòu)築するには、GQLGenライブラリを使用して開発効率を向上させることをお勧めします。 1.最初に、スキーマに基づいた自動コード生成をサポートするGQLGENなどの適切なライブラリを選択します。 2。次に、graphqlschemaを定義し、投稿の種類やクエリメソッドの定義など、API構(gòu)造とクエリポータルを説明します。 3。次に、プロジェクトを初期化し、基本コードを生成して、リゾルバにビジネスロジックを?qū)g裝します。 4.最後に、graphqlhandlerをhttpserverに接続し、組み込みの遊び場を介してAPIをテストします。メモには、プロジェクトのメンテナンスを確保するためのフィールドネーミング仕様、エラー処理、パフォーマンスの最適化、セキュリティ設(shè)定が含まれます

マイクロサービスフレームワークの選択は、プロジェクトの要件、チームテクノロジースタック、パフォーマンスの期待に基づいて決定する必要があります。 1.高性能の要件を考えると、GoのKitexまたはGomicroが優(yōu)先されます。特にKitexは複雑なサービスガバナンスと大規(guī)模システムに適しています。 2. PythonのFastapiまたはFlaskは、小規(guī)模チームやMVPプロ??ジェクトに適した、急速な発展および反復(fù)シナリオにより柔軟に対応しています。 3.チームのスキルスタックは選択コストに直接影響し、すでに蓄積している場合、より効率的になり続けます。 Pythonチームの発疹転換は、効率に影響を與える可能性があります。 4. GOフレームワークは、サービスガバナンスエコシステムでより成熟しており、將來的に高度な機(jī)能に接続する必要がある中および大規(guī)模システムに適しています。 5.単一の言語やフレームワークに固執(zhí)することなく、モジュールに従ってハイブリッドアーキテクチャを採用できます。

sync.waitgroupは、ゴルチンのグループがタスクを完了するのを待つために使用されます。そのコアは、3つの方法で協(xié)力することです。追加、完了、待機(jī)です。 1.ADD(n)待機(jī)するゴルチンの數(shù)を設(shè)定します。 2.done()は各ゴルチンの端で呼び出され、カウントは1つ減少します。 3.wait()すべてのタスクが完了するまでメインコルーチンをブロックします。使用する場合は、注意してください。Goroutineの外部で追加する必要があります。重複を避け、Donが呼び出されていることを確認(rèn)してください。 Deferで使用することをお勧めします。これは、Webページの同時クロール、バッチデータ処理、その他のシナリオで一般的であり、並行性プロセスを効果的に制御できます。
