同時(shí)プログラミングに行く：ループと1000のワーカースレッドプールの効率に関する詳細(xì)な議論

GOは高収益のタスクの取り扱いに優(yōu)れており、スレッドプーリングは効率を改善し、リソースの疲労を回避するための一般的な方法です。ただし、ループ用のスレッドプールを使用する場(chǎng)合、それらの効率は靜的ではなく、詳細(xì)な分析が必要です。この記事では、1,000人の労働者を含むスレッドプールを採(cǎi)用して、ループを適用することが合理的かつ可能なパフォーマンスの問題であるかどうかを調(diào)査します。

コード例：

 var taskpool、_ = ants.newpool（1000）

i：= 0; i <n _="taskpool.submit（func（）{" xxxwork><p>このコードは、 <code>ants</code>ライブラリを使用して、1000人の労働者を持つスレッドプール<code>TaskPool</code>を作成し、forループでタスクを提出します。それで、この方法は効率的ですか？</p>
<p>答えは、 <code>ants</code> Libraryの実裝と<code>xxxwork</code>関數(shù)の特性に依存します。 <code>ants</code>ライブラリのスレッドプール管理メカニズムが効率的である（たとえば、盜難アルゴリズムを使用する）、タスクを効果的にスケジュールして実行できる場(chǎng)合、不必要なコンテキストの切り替えとリソース競(jìng)爭(zhēng)を回避する場(chǎng)合、この方法自體は問題ではありません。 <code>Submit</code>関數(shù)はタスクをプールに提出するだけであり、その後のスケジューリングはスレッドプールの責(zé)任です。</p>
<p>ただし、 <code>xxxwork</code>関數(shù)の実行時(shí)間は非常に重要です。 <code>xxxwork</code>に長(zhǎng)い時(shí)間がかかる場(chǎng)合、スレッドプールを使用しても、ボトルネックがある場(chǎng)合があります。それどころか、 <code>xxxwork</code>が非常に迅速に実行されると、スレッドプーリングの利點(diǎn)がより明白になります。したがって、キーはスレッドプール（1000人の労働者）のサイズではなく、タスク自體の特性とスレッドプールの実裝品質(zhì)にあります。また、非常に大きなスレッドプールは、リソース競(jìng)爭(zhēng)の強(qiáng)化につながる可能性があり、これにより効率が低下します。適切なスレッドプールサイズを調(diào)整してテストする必要があります。実際の條件に応じてテストする必要があります。</p></n>

以上が同時(shí)プログラミングに進(jìn)む：スレッドプールは、1000人の労働者をforループで使用していますか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。