GoFrame基于性能测试得知grpool使用场景

目录
  • 前言摘要
  • 先说结论
  • 测试性能代码
    • 运行结果
  • 总结

前言摘要

之前写了一篇 grpool goroutine池详解 | 协程管理 收到了大家积极的反馈,今天这篇来做一下grpool的性能测试分析,让大家更好的了解什么场景下使用grpool比较好。

先说结论

grpool相比于goroutine更节省内存,但是耗时更长;

原因也很简单:grpool复用了协程,减少了协程的创建和销毁,减少了内存消耗;也因为协程的复用,总的goroutine数量更少,导致耗时更多。

测试性能代码

开启for循环,开启一万个协程,分别使用原生goroutine和grpool执行。

看两者在内存占用和耗时方面的差别。

package main
import (
   "flag"
   "fmt"
   "github.com/gogf/gf/os/grpool"
   "github.com/gogf/gf/os/gtime"
   "log"
   "os"
   "runtime"
   "runtime/pprof"
   "sync"
   "time"
)
func main() {
   //接收命令行参数
   flag.Parse()
   //cpu分析
   cpuProfile()
   //主逻辑
   //demoGrpool()
   demoGoroutine()
   //内存分析
   memProfile()
}
func demoGrpool() {
   start := gtime.TimestampMilli()
   wg := sync.WaitGroup{}
   for i := 0; i < 10000; i++ {
      wg.Add(1)
      _ = grpool.Add(func() {
         var m runtime.MemStats
         runtime.ReadMemStats(&m)
         fmt.Printf("运行中占用内存:%d Kb\n", m.Alloc/1024)
         time.Sleep(time.Millisecond)
         wg.Done()
      })
      fmt.Printf("运行的协程:", grpool.Size())
   }
   wg.Wait()
   fmt.Printf("运行的时间:%v ms \n", gtime.TimestampMilli()-start)
   select {}
}
func demoGoroutine() {
   //start := gtime.TimestampMilli()
   wg := sync.WaitGroup{}
   for i := 0; i < 10000; i++ {
      wg.Add(1)
      go func() {
         //var m runtime.MemStats
         //runtime.ReadMemStats(&m)
         //fmt.Printf("运行中占用内存:%d Kb\n", m.Alloc/1024)
         time.Sleep(time.Millisecond)
         wg.Done()
      }()
   }
   wg.Wait()
   //fmt.Printf("运行的时间:%v ms \n", gtime.TimestampMilli()-start)
}
var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile `file`")
var memprofile = flag.String("memprofile", "", "write memory profile to `file`")
func cpuProfile() {
   if *cpuprofile != "" {
      f, err := os.Create(*cpuprofile)
      if err != nil {
         log.Fatal("could not create CPU profile: ", err)
      }
      if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil { //监控cpu
         log.Fatal("could not start CPU profile: ", err)
      }
      defer pprof.StopCPUProfile()
   }
}
func memProfile() {
   if *memprofile != "" {
      f, err := os.Create(*memprofile)
      if err != nil {
         log.Fatal("could not create memory profile: ", err)
      }
      runtime.GC()                                      // GC,获取最新的数据信息
      if err := pprof.WriteHeapProfile(f); err != nil { // 写入内存信息
         log.Fatal("could not write memory profile: ", err)
      }
      f.Close()
   }
}

运行结果

组件 占用内存 耗时
grpool 2229 Kb 1679 ms
goroutine 5835 Kb 1258 ms

总结

goframe的grpool节省内存,如果机器的内存不高或者业务场景对内存占用的要求更高,则使用grpool。

如果机器的内存足够,但是对应用的执行时间有更高的追求,就用原生的goroutine。

更多关于GoFrame性能测试grpool使用场景的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • GoFrame 框架缓存查询结果的示例详解

    目录 查询缓存 相关方法: 缓存对象 缓存适配(Redis缓存) 使用示例 数据表结构 示例代码 小技巧 运行结果分析 总结 后续几篇文章再接再厉,仍然为大家介绍GoFrame框架缓存相关的知识点,以及自己项目使用中的一些总结思考,GoFrame框架下文简称gf. 今天重点为大家介绍:GoFrame 如何优雅的缓存查询结果 查询缓存 gdb支持对查询结果的缓存处理,常用于多读少写的查询缓存场景,并支持手动的缓存清理. 需要注意的是,查询缓存仅支持链式操作,且在事务操作下不可用. 相关方法: fu

  • 适合PHP同学的GoFrame框架的使用体验及学习建议

    目录 前言 官方介绍 我的使用体验 设计思想 学习建议 有基础的同学 无基础的同学 官网地址 小坑 前言 今天继续为大家更新Go语言学习记录的文章,介绍最近发现的一款非常优秀的框架:GoFrame. 最近发现了一款非常好用的基于go语言的web开发框架,非常适合PHP转Go的同学使用,在很多设计思想和使用上和PHP的Laravel框架非常像. 今天就为大家简单介绍一下GoFrame的特点 官方介绍 GoFrame是一款模块化.高性能.企业级的Go基础开发框架.GoFrame不是一款WEB/RPC

  • GoFrame gredis缓存DoVar Conn连接对象 自动序列化

    目录 整体介绍 小技巧 基本使用 HSET/HGETALL操作 HMSET/HMGET操作 基本使用 Send批量指令 订阅/发布 map存取 打印结果 struct存取 打印结果 上一篇文章为大家介绍了 GoFrame gcache使用实践 | 缓存控制 淘汰策略 ,得到了大家积极的反馈. 后续几篇文章再接再厉,仍然为大家介绍GoFrame框架缓存相关的知识点,以及自己项目使用中的一些总结思考,GoFrame框架下文简称gf. 这篇文章比较硬核,爆肝2千字,阅读大约需要5~8分钟. 详细的介绍

  • GoFrame框架数据校验之校验对象校验结构体

    目录 前言摘要 基本概念 方法介绍 简要说明 注意问题TIPS 链式操作 示例1:单数据校验 简单示例 进阶示例 进阶示例打印结果 示例2:Map数据校验 示例3:Struct数据校验 总结 前言摘要 这篇文章将会为大家介绍GoFrame数据校验中校验对象的知识点,包括:Validator对象常用方法的介绍.单数据校验.校验Map.校验结构体的示例. 基本概念 数据校验组件提供了数据校验对象:用于数据校验统一的配置管理,支持我们便捷的进行链式操作. 方法介绍 type Validator fun

  • GoFrame代码优化gconv类型转换避免重复定义map

    目录 前言 核心重点 优化前 优化后: 可以这么写的原因 进一步优化 批量写入 更优雅的写法如下 总结 前言 最近一直在研究 GoFrame 框架,经过一段时间的使用.总结.思考,发现确实不失为一款非常值得使用的企业级开发框架. 在我初识GoFrame教程后,曾整理过一篇文章: 非常适合PHP同学学习的GO框架:GoFrame,有兴趣的同学可以阅读一下. 今天重点讲一下我使用GoFrame的代码优化之旅. 核心重点 GoFrame几乎封装了所有能封装的东西,而我们需要做的就是在框架的基础上约定好

  • GoFrame框架gredis优雅的取值和类型转换

    目录 取值方法 不推荐 推荐 DoVar示例 ReceiveVar示例 HashSet示例 小技巧 总结 上一篇文章为大家介绍了 GoFrame gcache使用实践 | 缓存控制 淘汰策略 ,得到了大家积极的反馈. 后续几篇文章再接再厉,仍然为大家介绍GoFrame框架缓存相关的知识点,以及自己项目使用中的一些总结思考,GoFrame框架下文简称gf. 今天重点为大家介绍:GoFrame gredis 如何优雅的取值和类型转换 取值方法 不推荐 通过客户端方法Do/Receive获取的数据都是

  • GoFrame基于性能测试得知grpool使用场景

    目录 前言摘要 先说结论 测试性能代码 运行结果 总结 前言摘要 之前写了一篇 grpool goroutine池详解 | 协程管理 收到了大家积极的反馈,今天这篇来做一下grpool的性能测试分析,让大家更好的了解什么场景下使用grpool比较好. 先说结论 grpool相比于goroutine更节省内存,但是耗时更长: 原因也很简单:grpool复用了协程,减少了协程的创建和销毁,减少了内存消耗:也因为协程的复用,总的goroutine数量更少,导致耗时更多. 测试性能代码 开启for循环,

  • 基于ThreadLocal常用方法、使用场景及注意事项说明

    目录 1. ThreadLocal详解 2. ThreadLocal的使用场景 3.常用方法源码解析 3.1 initialValue方法 3.2 set(T value)方法 3.3 get方法 3.4 小结 3.4 ThreadLocalMap数据结构 4. ThreadLocal的副作用 4.1 ThreadLocal引起脏数据 4.2 ThreadLocal引起的内存泄漏 5. ThreadLocal内存泄漏解决方案及remove方法源码解析 1. ThreadLocal详解 JDK1.

  • 基于 Spring Aop 环绕通知实现 Redis 缓存双删功能(示例代码)

    基于 spring aop 常规应用场景多是用于日志记录以及实现 redis 分布式锁,在 github 中也有项目是把它拿来当作缓存的异常捕捉.从而避免影响实际业务的开发:在某天,笔者有个业务开发是给某个服务模块增加 redis 缓存.增加缓存就会涉及 redis 删除.所以笔者就在思考是不是可以用环绕通知的方式来进行实现 代码实现 结构示意图: 自定义注解 RedisDelByDbUpdate @Repeatable 表示允许在同一个地方上使用相同的注解,没有该注解时贴相同注解会报错 @Ta

  • 从Chrome App看微信小程序的发展前景

    关于微信小程序的消息算是这几天互联网新闻中的一个热点话题,各种推想猜测也是层出不穷.小程序只是处于一个内测阶段,但是,2010年谷歌公司也曾经开发过基于Chrome浏览器的Chrome App,两者虽然是两款不同的产品,但是在很多地方都有很多的相似之处,对Chrome App的了解也许对我们对小程序的发张和前景的分析带来一定的帮助. 关于微信和Chrome 首先就是关于微信和Chrome两个平台的状况,微信给的月活跃用户为7亿而Chrome仅仅移动版就有10亿的用户数量,两者都拥有巨大的群众基础

  • 使用Node.js实现HTTP 206内容分片的教程

     介绍 在本文中,我会阐述HTTP状态206 分部分内容 的基础概念,并使用Node.js一步步地实现它. 我们还将用一个基于它用法最常见场景的示例来测试代码:一个能够在任何时间点开始播放视频文件的HTML5页面. Partial Content 的简要介绍 HTTP 的 206 Partial Content 状态码和其相关的消息头提供了让浏览器以及其他用户代理从服务器接收部分内容而不是全部内容,这样一种机制. 这一机制被广泛使用在一个被大多数浏览器和诸如Windows Media Playe

  • golang 连接mongoDB的方法示例

    Mogondb 不支持事务.所有有事务要求的需求慎用,比如银行的转账操作慎用,转1个亿美金,因为网络,电力的故障导致交易没有完成,不能回滚,交易无法撤回.所有慎用!! Mogondb 的应用场景: 比如一篇CSDN博客,博客内容,博客作者,发布时间,评论,阅读量等信息可以将这些信息存储到一个类似JSON数据中.如果用mysql需要将不同的信息分别存储于不同的表中,使用的时候,查询多表或者使用JOIN查询数据,导致查询过慢.而使用MongoDB,将数据存储在一起,需要数据时,一次就能查询到数据.更

  • 详解Java 网络IO编程总结(BIO、NIO、AIO均含完整实例代码)

    本文会从传统的BIO到NIO再到AIO自浅至深介绍,并附上完整的代码讲解. 下面代码中会使用这样一个例子:客户端发送一段算式的字符串到服务器,服务器计算后返回结果到客户端. 代码的所有说明,都直接作为注释,嵌入到代码中,看代码时就能更容易理解,代码中会用到一个计算结果的工具类,见文章代码部分. 相关的基础知识文章推荐: Linux 网络 I/O 模型简介(图文) Java 并发(多线程) 1.BIO编程 1.1.传统的BIO编程 网络编程的基本模型是C/S模型,即两个进程间的通信. 服务端提供I

  • javascript设计模式 – 工厂模式原理与应用实例分析

    本文实例讲述了javascript设计模式 – 工厂模式原理与应用.分享给大家供大家参考,具体如下: 介绍:前面我们介绍了简单工厂模式,简单工厂模式存在一个严重的问题:当需要扩展时必定要修改工厂类的源代码.我们虽然在第二个demo中做了一些优化,但是我们需在使用时明确指定执行方法的名字,这无疑提高了使用成本.那如何实现增加新产品而不影响已有代码?工厂模式应运而生. 定义:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定将哪一个类实例化.工厂模式让一个类的实例化延迟到其子类.工厂模式又称为工厂方法模式,又可

  • golang 字符串拼接性能的对比分析

    背景 最近在做一个服务发现/注册的agent, 各个服务需要通过这个agent来注册自己的服务,在完成 开发后,测试性能时发现性能达不到要求,通过pprof 来确认cpu主要耗费在gc上,分析结果主要是由于字符串拼接导致,故需要测试一下字符串拼接的几种方法的性能: 字符串拼接的几种方法 1.直接使用加号进行拼接 2.strings.Join() 3.fmt.Sprintf() 4.bytes.Buffer 大量字符串拼接性能测试 我们使用的场景主要是大量字符串拼接,所以需要的场景是不断在字符串上

  • 详解如何在ASP.NET Core中使用Route特性

    ASP.NET Core 中的 Route 中间件的职责在于将 request 匹配到各自 Route 处理程序上,Route 分两种:基于约定 和 基本特性 模式. 基于约定 模式的Route采用集中化的方式,而 基于特性 的方式允许你在 Action 或者 Controller 上单独定义,到底采用哪一种可以基于你自己的应用场景,本篇就来讨论如何使用 基于特性 模式. 创建 Controller 类 创建一个 DefaultController 类,新增如下代码. public class

随机推荐