在 go 函数并发编程中，测量并发性能至关重要，以优化代码并确保可扩展性。 实践包括：使用 runtime/pprof 包来生成火焰图，显示函数调用耗时分布。使用 sync.mutex{} 互斥锁同步对共享数据的访问，防止数据竞争。使用 channels 实现 goroutine 之间安全通信，实现并发。
Go 函数并发编程的最佳实践：如何测量并发性能
在 Go 中，函数并发编程对于提高应用程序性能至关重要。了解如何测量并发性能可以帮助您优化代码并确保其可扩展性。
1. 使用 runtime/pprof 包
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runtime/pprof 包提供了强大的功能来测量 Go 程序的性能。它可以生成火焰图，显示函数调用的耗时分布。
import ( "net/http/pprof" "runtime")// Register pprof handlers.func init() { pprof.RegisterHTTPHandlers(nil)}
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2. 使用 sync.Mutex{}
在有多个 goroutine 同时访问共享数据时，可以使用 sync.Mutex{} 互斥锁来同步访问。这可以防止数据竞争并确保数据一致性。
type Counter struct { mu sync.Mutex count int}func (c *Counter) Increment() { c.mu.Lock() defer c.mu.Unlock() c.count++}
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3. 使用 channels
Channels 是 Go 中用于 goroutine 之间通信的安全机制。它们可以用于发送和接收数据，从而实现并发。
func example(c chan int) { for i := 0; i 实战案例：并发 web 服务器
package mainimport ( "log" "net/http" "runtime" "sync/atomic")var ( connections int32)func main() { http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { atomic.AddInt32(&connections, 1) log.Printf("Concurrent connections: %d", connections) defer atomic.AddInt32(&connections, -1) runtime.Gosched() }) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))}
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这个服务器使用原子变量来跟踪并发连接数，并使用 runtime.Gosched() 将处理器让出给其他 goroutine。
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