在高并发场景下优化 go 框架性能的策略：使用 goroutine 池避免 goroutine 创建和销毁开销。使用 channel 管理共享资源，避免并发冲突。最小化锁的使用，避免性能瓶颈。调优 gomaxprocs 设置，提升 goroutine 调度效率。运用 profiling 工具分析性能瓶颈，定位优化点。
Go 框架在高并发场景下的性能调优策略
随着互联网服务的不断发展，高并发的场景越来越常见。在这些场景下，如何优化 Go 框架的性能至关重要。本文将介绍一些在高并发场景下优化 Go 框架性能的策略，并提供实战案例 供参考。
1. 使用 goroutine 池
在 Go 中，goroutine 是轻量级的并发执行单元。在高并发场景下，频繁创建和销毁 goroutine 会产生大量的开销。使用 goroutine 池可以避免创建和销毁 goroutine 的开销，从而提升性能。
实战案例 ：
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import "sync"
var pool = sync.Pool{
New: func() interface{} {
return new(runtime.MemStats)
},
}
func GetMemStats() runtime.MemStats {
v := pool.Get()
ms := v.(runtime.MemStats)
runtime.ReadMemStats(ms)
pool.Put(v)
return ms
}
2. 使用 channel
channel 可以用于 goroutine 之间的通信。在高并发场景下，使用 channel 可以有效地管理共享资源，避免并发冲突。
实战案例 ：
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package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func main() {
var wg sync.WaitGroup
ch := make(chan int)
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for v := range ch {
fmt.Println(v)
}
}()
for i := 0; i < 10; i++ {
ch <- i
}
close(ch)
wg.Wait()
}
3. 最小化锁的使用
锁可以用于保护共享资源，但在高并发场景下，频繁使用锁会严重影响性能。应尽可能最小化锁的使用。
实战案例 ：
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func MutexLock() {
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
// 读写操作
}
func AtomicLock() {
atomic.AddUint64(&atomicCounter, 1)
}
4. 调优 GOMAXPROCS
GOMAXPROCS 设置了 Go 运行时可同时调度的 goroutine 数量。在高并发场景下，适当调优 GOMAXPROCS 可以提升性能。
实战案例 ：
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runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
5. 使用 profiling 工具
Go 提供了一系列 profiling 工具，可以帮助分析程序的性能并找出性能瓶颈。
实战案例 ：
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// cpu profiling
go tool pprof -cpuprofile=cpu.prof my_app
以上就是golang框架在高并发场景下的性能调优策略？的详细内容，更多请关注其它相关文章！