Go 并发程序未能充分利用多核 CPU 的原因及解决方法-Golang-PHP中文网

Go 并发程序未能充分利用多核 CPU 的原因及解决方法

DDD

发布： 2025-08-01 20:44:01

原创

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go 并发程序未能充分利用多核 cpu 的原因及解决方法

本文旨在解决 Go 并发程序在多核 CPU 环境下未能充分利用多核性能的问题。通过分析 GOMAXPROCS 的作用和影响，以及并发与并行的区别，帮助开发者理解并优化 Go 并发程序的性能，避免因上下文切换带来的性能损耗，从而充分发挥多核 CPU 的优势。

Go 语言以其强大的并发特性而闻名，goroutine 使得并发编程变得简单高效。然而，在多核 CPU 的环境下，有时会发现 Go 程序并没有如预期那样利用所有的 CPU 核心，导致性能瓶颈。这通常与 Go 的调度器和 GOMAXPROCS 的设置有关。

理解 GOMAXPROCS

GOMAXPROCS 是一个环境变量或者 runtime 包中的一个函数，用于设置 Go 程序可以同时使用的最大操作系统线程数。默认情况下，GOMAXPROCS 的值为 1，这意味着 Go 程序只能在一个操作系统线程上运行所有的 goroutine。即使你的机器有多个 CPU 核心，Go 程序也只能利用其中一个。

要让 Go 程序利用多个 CPU 核心，需要将 GOMAXPROCS 设置为一个大于 1 的值。通常，将其设置为 CPU 核心数是一个不错的选择。

设置 GOMAXPROCS 的方法：

环境变量： 在运行程序之前，设置 GOMAXPROCS 环境变量。
```
export GOMAXPROCS=4
go run your_program.go
```
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runtime 包： 在 Go 代码中使用 runtime.GOMAXPROCS() 函数。

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) // 设置为 CPU 核心数
    fmt.Println("GOMAXPROCS:", runtime.GOMAXPROCS(0)) // 打印当前 GOMAXPROCS 的值
    // ... 你的并发代码 ...
}

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并发与并行：关键概念区分

需要明确的是，并发（Concurrency）并不等同于并行（Parallelism）。并发是指程序能够同时处理多个任务，而并行是指程序能够同时执行多个任务。

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并发： 多个任务在逻辑上同时进行，但实际上可能是在单个 CPU 核心上通过时间片轮转的方式执行。
并行： 多个任务在不同的 CPU 核心上真正地同时执行。

即使程序是并发的，如果没有正确设置 GOMAXPROCS，它也可能无法实现并行，从而无法充分利用多核 CPU 的优势。

示例代码与分析

以下代码展示了一个使用 goroutine 进行并行计算的例子。

package main

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

func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
    for j := range jobs {
        fmt.Println("worker", id, "processing job", j)
        time.Sleep(time.Second) // 模拟耗时操作
        results <- j * 2
    }
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) // 设置 GOMAXPROCS
    fmt.Println("Number of CPUs:", runtime.NumCPU())
    fmt.Println("GOMAXPROCS:", runtime.GOMAXPROCS(0))

    const numJobs = 5
    jobs := make(chan int, numJobs)
    results := make(chan int, numJobs)

    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(3) // 启动 3 个 worker goroutine

    // 启动 worker goroutine
    for w := 1; w <= 3; w++ {
        go func(w int) {
            defer wg.Done()
            worker(w, jobs, results)
        }(w)
    }

    // 发送 jobs
    for j := 1; j <= numJobs; j++ {
        jobs <- j
    }
    close(jobs)

    // 等待所有 jobs 完成
    wg.Wait()
    close(results)

    // 收集结果
    for a := range results {
        fmt.Println("Result:", a)
    }
}

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代码解释：