一个golang并行编程库，用于业务聚合或重构。可以用最少的代码，将串行的函数调用并行化，无需改变函数的声明。
实现原理和demo参考github地址：https://github.com/buptmiao/parallel
使用：
以下有三种方法：testjoba，testjobb，testjobc执行并行：
import (
"github.com/buptmiao/parallel"
)
func testJobA() string {
return "job"
}
func testJobB(x, y int) int {
return x + y
}
func testJobC(x int) int {
return -x
}
func main() {
var s string
var x, y int
p := parallel.NewParallel()
p.Register(testJobA).SetReceivers(&s)
p.Register(testJobB, 1, 2).SetReceivers(&x)
p.Register(testJobC, 3).SetReceivers(&y)
// block here
p.Run()
if s != "job" || x != 3 || y != -3{
panic("unexpected result")
}
}-
下面介绍一下go语言第三方库parallel的并行使用： https://github.com/buptmiao/parallel中可以查看库的使用用例。 parallel是一个go语言并行程序库, 用于不改变现有接口声明前提下的业务聚合或者重构. 如果需要循环某一个函数（oneDBAlarmCodeAnaylse），只是参数不同（db, userinfo），则可以使用parallel， 它可以并
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Golang1.18新特性 golang1.18已经发布一年多了，目前最新的版本是1.19，但作为生产，需保持谨慎态度，目前把项目的版本从1.16升级到了1.18，同时针对1.1.8的新特性做了一下记录，当然1.1.8更新了不少内容，本文只提炼了一些本人关注的特性。 1. 泛型 golang1.18就加入泛型，通过泛型的支持，将减少很多代码量，但也会带来不少可读性问题，因此泛型在生产中仍然需要谨慎
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测试 测试：在程序文件的同目录下创建测试文件以检测程序是否达到预期 1）测试文件必须以“_test.go”结尾（前缀同被测试文件同名） 单元测试 单元测试：对程序中最小可测试单元进行检查和验证 1）测试函数的参数类型为testing.T 测试函数的命名规则：TestXxx 1）Test为单元测试的固定前缀（“go test”执行） 2）Xxx为函数名（被测试的函数名需以大写开头） 性能测试 性能测
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测试功能 如果你实现一个方法 or 函数，就应该使用test程序验证功能是否正确。比如这样： add.go func Add(a int, b int) int { return a+b } func AddThree(a int, b int, c int) int { return a+b+c } 有了简单的函数就可以编写测试用例 测试文件要以add_test.go形式来命名， 测试方
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1.简介 go 是管理 Go 代码的工具，但不仅仅用于编译 Go 代码。 2.格式 go COMMAND [ARGS] 子命令 COMMAND ： help：显示指定命令的详细帮助信息 build：编译包与依赖 clean：移除当前源码包和关联源码包里面编译生成的文件 doc：展示包与符号的文档说明 env：打印Go的环境信息 bug：打开默认的浏览器让你汇报一个bug fix：针对你提供的代码
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golang对比其它语言最大的优势就是一个go关键字就能实现并发，工作中经常遇到并发的场景， 具体实现并发的方式有多种，今天就来做个小实验来对比说明串行和并行执行任务中并发的优势，好了直接上代码 package main import ( "fmt" "math/rand" "sync" "time" ) //定义任务数量 var jobsCount int =
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并行 理论上并行和语言并没有什么关系，所以在理论上的并行方式，都可以尝试用Rust来实现。本小节不会详细全面地介绍具体的并行理论知识，只介绍用Rust如何来实现相关的并行模式。 Rust的一大特点是，可以保证“线程安全”。而且，没有性能损失。更有意思的是，Rust编译器实际上只有Send Sync等基本抽象，而对“线程” “锁” “同步” 等基本的并行相关的概念一无所知，这些概念都是由库实现的。这
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问题内容： 我们如何用Java进行并行编程？有什么特殊的框架吗？我们如何使这些东西起作用？ 我会告诉大家我需要什么，以为我开发了一个Web搜寻器，它可以从互联网上搜寻很多数据。一个爬网系统将无法正常工作，因此我需要更多的并行系统。如果是这种情况，我可以应用并行计算吗？你们能给我一个例子吗？ 问题答案： 如果您询问纯 并行编程（ 即 非并发 编程），那么绝对应该尝试MPJExpress http:/
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本章讲解 Rust 中，并发，并行，多线程编程的相关知识。
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并发是什么？引用Rob Pike的经典描述: 并发是同一时间应对多件事情的能力 其实在我们身边就有很多并发的事情，比如一边上课，一边发短信；一边给小孩喂奶，一边看电视，只要你细心留意，就会发现许多类似的事。相应地，在软件的世界里，我们也会发现这样的事，比如一边写博客，一边听音乐；一边看网页，一边下载软件等等。显而易见这样会节约不少时间，干更多的事。然而一开始计算机系统并不能同时处理两件事，这明显满
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同步 同步指的是线程之间的协作配合，以共同完成某个任务。在整个过程中，需要注意两个关键点：一是共享资源的访问， 二是访问资源的顺序。通过前面的介绍，我们已经知道了如何让多个线程访问共享资源，但并没介绍如何控制访问顺序，才不会出现错误。如果两个线程同时访问同一内存地址的数据，一个写，一个读，如果不加控制，写线程只写了一半，读线程就开始读，必然读到的数据是错误的，不可用的，从而造成程序错误，这就造成了
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进程和进程见通信都是Erlang以及所有并行编程中最基本的概念，进程的创建和进程间的通信都是显式进行的。 进程的创建 一个进程是一个独立自治的计算单元，它与系统中其他的进程并行地存在。进程之间没有继承的层次关系，不过应用程序的设计者也可以显式地创建这样一个层次关系。 BIF spawn/3创建并开始执行一个新的进程，它的参数和apply/3是一样的： Pid = spawn(Module, Fun
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问题 你有个程序要执行CPU密集型工作，你想让他利用多核CPU的优势来运行的快一点。 解决方案 concurrent.futures 库提供了一个 ProcessPoolExecutor 类， 可被用来在一个单独的Python解释器中执行计算密集型函数。 不过，要使用它，你首先要有一些计算密集型的任务。 我们通过一个简单而实际的例子来演示它。假定你有个Apache web服务器日志目录的gzip压
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共享内存 在消息传递之外，还存在一种广为人知的并发模型，那就是共享内存。其实如果不能共享内存，消息传递也是不能在不同的线程间传递消息，也谈不上在不同的线程间等待和通知了。共享内存是这一切得以发生的基础。如果查看源码，你会发现消息传递的内部实现就是借用了共享内存机制。相对于消息传递而言，共享内存会有更多的竞争，但是不用进行多次拷贝，在某些情况下，也需要考虑使用这种方式来处理。在Rust中，能共享内存