Golang 框架在分布式系统中的性能优化策略

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
)

func main() {
    // 创建一个 goroutine 并发执行
    go func() {
        for i := 0; i < 100; i++ {
            fmt.Println("Goroutine:", i)
        }
    }()

    fmt.Println("Main:", runtime.NumGoroutine())
}

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    // 创建一个通道
    ch := make(chan int)

    // 创建一个 goroutine 将数据发送到通道中
    go func() {
        ch <- 42
    }()

    // 在主 goroutine 中从通道中接收数据
    data := <-ch
    fmt.Println("Received:", data)
}

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    // 创建一个缓存
    cache := sync.Map{}

    // 将一个条目添加到缓存中
    cache.Store("key", "value")

    // 从缓存中获取一个条目
    value, ok := cache.Load("key")
    if ok {
        fmt.Println("Retrieved:", value)
    }
}

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "sync"
)

// 定义任务
type Task struct {
    ID    int
    Value string
}

// 创建一个任务队列
var tasks = make(chan Task, 100)

// 创建一个 goroutine 池来处理任务
var pool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return runtime.NumGoroutine()
    },
}

func main() {
    // 创建 Goroutine 池
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go func() {
            for task := range tasks {
                fmt.Println("Goroutine", pool.Get(), "handling task", task.ID)
                // 执行任务
                fmt.Println("Task", task.ID, "completed")
                pool.Put(runtime.NumGoroutine())
            }
        }()
    }

    // 将任务添加到队列中
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        tasks <- Task{ID: i, Value: fmt.Sprintf("Task %d", i)}
    }
}