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golang最多支持多少線程 go是多線程還是協(xié)程?

go是多線程還是協(xié)程?3.1 concept在Go程序中,它由輕量級線程實現(xiàn),由Go運行時管理。3.2與進程和線程的區(qū)別1)進程有自己的獨立堆棧,既不共享堆棧,也不共享堆棧。由操作系統(tǒng)安排。2)線程有

go是多線程還是協(xié)程?

3.1 concept

在Go程序中,它由輕量級線程實現(xiàn),由Go運行時管理。

3.2與進程和線程的區(qū)別

1)進程有自己的獨立堆棧,既不共享堆棧,也不共享堆棧。由操作系統(tǒng)安排。

2)線程有自己的獨立堆棧和共享堆。共享堆和非共享堆由操作系統(tǒng)調(diào)度。

2)協(xié)同程序共享堆,但不共享堆棧。

3.3主線程與協(xié)程的關(guān)系

3.4協(xié)程輕于線程的原因

3.4.1線程的并發(fā)進程

線程是內(nèi)核提供的服務(wù)。應(yīng)用程序通過系統(tǒng)調(diào)用使內(nèi)核啟動線程,內(nèi)核負責線程調(diào)度和切換。當線程正在等待I/O操作時,當線程變?yōu)椴豢擅麪顟B(tài)時,將觸發(fā)上下文切換?,F(xiàn)代操作系統(tǒng)一般采用搶占式調(diào)度。上下文切換通常發(fā)生在時鐘中斷和系統(tǒng)調(diào)用返回之前。調(diào)度器計算當前線程的時間片。如果需要切換,則從隊列中選擇一個目標線程,保存當前線程的環(huán)境,并恢復目標線程的運行環(huán)境。最典型的方法是將ESP切換為指向目標線程內(nèi)核堆堆棧,將EIP指向上次調(diào)度時目標線程的指令地址。

3.4.2協(xié)程并發(fā)進程

不依賴于操作系統(tǒng)及其提供的線程。golang自己實現(xiàn)的CSP并發(fā)模型:m,P,g

go corroutine也稱為用戶模式線程,在用戶模式下進行corroutine之間的切換。在用戶模式下,沒有時鐘中斷、系統(tǒng)調(diào)用等機制,效率高。

3.5 go協(xié)程占用內(nèi)存較少的原因

執(zhí)行g(shù)o協(xié)程只需要很少的堆棧內(nèi)存(約4-5kb)。默認情況下,線程堆棧大小為1MB。

goroutine是在堆上分配的一段代碼、一個函數(shù)項和一個堆棧。因此,我們可以輕松地創(chuàng)建數(shù)以萬計的goroutine,但它們不是由操作系統(tǒng)調(diào)度的。

go協(xié)程是多線程的嗎?

是的。

變量gomaxprocs限制可以同時執(zhí)行用戶級代碼的系統(tǒng)線程數(shù)。

作為開發(fā),項目中接觸不到多線程和高并發(fā),我該怎么去掌握?

所有人都有這個痛點,但痛點不同。沒有辦法。程序員就是這樣。項目開發(fā)是一個人負責開發(fā)部分內(nèi)容模塊。大項目是可以的。每個人都會發(fā)展出更多的東西。小型項目沒有高并發(fā)性和多線程開發(fā)。

以前做輕應(yīng)用開發(fā)的時候,我想在微信平臺上開發(fā),但是沒有成功。我不得不服從公司的安排。我只能從頭到尾在金蝶移動云上寫輕量應(yīng)用。雖然我覺得它幾乎是基于某個平臺,但我心里還是有一個缺口。

開發(fā)人員希望接觸一些他們沒有做過的事情來提高技術(shù)。然而,現(xiàn)實是殘酷的。遇到項目時,公司有現(xiàn)成的技術(shù)。成熟的開發(fā)者肯定不會讓不熟悉某項技術(shù)的人去開發(fā)。

作為開發(fā)者,他們只能利用業(yè)余時間學習,搭建自己的電腦虛擬環(huán)境,安裝好數(shù)據(jù)庫,找一些數(shù)據(jù)導入,私下探索,或者拿別人的程序模仿學習。

當程序員在工作中遇到不熟悉的技術(shù)時,他們總是同時學習和做。這是正常情況。沒有別的辦法了。

Golang真的好用嗎?

我最近剛結(jié)束圍棋。我有點上癮了。我已經(jīng)做了10年javaer了。讓我們談?wù)勎覀€人對這三種語言的理解。Go語言有幾個獨特的特性,完美的支持跨平臺并發(fā)的垃圾收集,編譯速度快。所以Go有很多優(yōu)點。未來的許多應(yīng)用程序都傾向于去,尤其是它的協(xié)同程序概念,它釋放了多核處理器的能力。我對未來的發(fā)展持樂觀態(tài)度。當然,Java有一個非常完整的生態(tài)系統(tǒng)。目前,構(gòu)建大規(guī)模復雜系統(tǒng)是必不可少的。很多大數(shù)據(jù)框架都是基于Java的Java.python文件那爬蟲呢,機器學習,人工智能領(lǐng)域有很多成熟的框架庫,如果從事機器學習,也要向他學習