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

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。

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