Golang开发学习笔记

shawnmei

　　是否可以将总的计算时间降到接近原来的1/N呢？答案是不一定。如果掐秒表（正常点的话，应该用7.8节中介绍的Benchmark方法），会发现总的执行时间没有明显缩短。再去观察CPU运行状态，你会发现尽管我们有16个CPU核心，但在计算过程中其实只有一个CPU核心处于繁忙状态，
　　这是会让很多Go语言初学者迷惑的问题。
　　官方的答案是，这是当前版本的Go编译器还不能很智能地去发现和利用多核的优势。虽然我们确实创建了多个goroutine，并且从运行状态看这些goroutine也都在并行运行，但实际上所有这些goroutine都运行在同一个CPU核心上，在一个goroutine得到时间片执行的时候，其他goroutine都会处于等待状态。从这一点可以看出，虽然goroutine简化了我们写并行代码的过程，但实际上整体运行效率并不真正高于单线程程序。
　　在Go语言升级到默认支持多CPU的某个版本之前，我们可以先通过设置环境变量GOMAXPROCS的值来控制使用多少个CPU核心。具体操作方法是通过直接设置环境变量GOMAXPROCS的值，或者在代码中启动goroutine之前先调用以下这个语句以设置使用16个CPU核心：runtime.GOMAXPROCS(16)
　　到底应该设置多少个CPU核心呢，其实runtime包中还提供了另外一个函数NumCPU()来获取核心数。可以看到，Go语言其实已经感知到所有的环境信息，下一版本中完全可以利用这些信息将goroutine调度到所有CPU核心上，从而最大化地利用服务器的多核计算能力。抛弃GOMAXPROCS只是个时间问题。