2011年GOROUTINE性能测试

浏览数：31 / 时间：2015年06月10日

注意，转发的文章时间为2011年，时间比较老了，所以数据只做参考。可以体现出golang的优势。

原文在此：http://en.munknex.net/2011/12/golang-goroutines-performance.html

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概述

在这篇文章里，我将尝试评估 goroutine 的性能。goroutine 是类似轻量级线程的东西。为了提供原生的多任务，它（协同 channel 一起）被内建于Go中。

文档告诉我们：

它实际上是在同一个地址空间里创建成百上千个 goroutine。

因此，这个文章的重点就是测试并明确在如此巨大的并发运行函数的情况下所能承受的性能压力上限。

内存

创建一个新的goroutine所需空间并未记录在文档中。只是说需要几千字节。在不同的机制下测试，帮助确认这个数值为4—4.5kB。因此，5GB差不多足够运行一百万个goroutine。

性能

让我们算算在一个 goroutine 里运行函数会损失多少的性能吧。可能你已经知道这非常简单——只要在函数调用前添加 go 关键字：

go testFunc()

goroutine 复用于线程。默认情况下，如果没有设定 GOMAXPROCS 环境变量，程序只使用一个线程。为了利用全部 CPU 内核，则必须制定它的值。例如：

export GOMAXPROCS=2

这个值在运行时使用。因此没有必要在每次修改这个值之后，重新编译程序。

以我的推断，大多数时间花费在创建 goroutine，切换它们，以及从一个线程迁移 goroutine 到另外的线程，还有在不同的线程之间的 goroutine 进行通讯。为了避免无尽的论述，让我们从仅用一个线程的情况开始。

所有测试都是在我的 nettop（译注：英特尔公司的低成本简易台式机解决方案）上完成的：

Atom D525 Dual Core 1.8 GHz
4Gb DDR3
Go r60.3
Arch Linux x86_64

方法

这是测试函数生成器：

func genTest (n int ) func (res chan <- interface {}) {

return func(res chan <- interface {}) {

for i := 0; i < n; i++ {

math.Sqrt(13)

}

res <- true

}

然后这里是一系列分别计算 sqrt(13) 1、10、100、1000 和 5000 次的函数集合：

testFuncs := [] func (chan <- interface {}) { genTest(1), genTest(10), genTest(100), genTest(1000), genTest(5000) }

我将每个函数在循环中执行 X 遍，然后在 goroutine 中执行 X 遍。然后比较结果。当然，应当留意垃圾回收。为了降低其带来的影响，我在 goroutine 结束后显式调用了 runtime.GC() 并记录结束时间。当然，为了测试精确性，每个测试执行了许多遍。整个运行时间用了大约 16 小时。