GoLang sync.Pool简介与用法

目录

• 使用场景
• 使用方法
• 声明对象池
• Get & Put
• 性能测试

使用场景

一句话总结：保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力

sync.Pool是可伸缩的，也是并发安全的，其大小仅受限于内存大小。sync.Pool用于存储那些被分配了但是没有使用，而未来可能会使用的值。这样就可以不用再次经过内存分配，可直接复用已有对象，减轻GC的压力，从而提升系统性能。

使用方法

声明对象池

type Student struct {
   Name   string
   Age    int32
   Remark [1024]byte
}
func main() {
   var studentPool = sync.Pool{
      New: func() interface{} {
         return new(Student)
      },
   }
}

Get & Put

type Student struct {
   Name   string
   Age    int32
   Remark [1024]byte
}
var buf, _ = json.Marshal(Student{Name: "lxy", Age: 18})
func Unmarsh() {
   var studentPool = sync.Pool{
      New: func() interface{} {
         return new(Student)
      },
   }
   stu := studentPool.Get().(*Student)
   err := json.Unmarshal(buf, stu)
   if err != nil {
      return
   }
   studentPool.Put(stu)
}

• Get()用于从对象池中获取对象，因为返回值是interface{}，因此需要类型转换
• Put()则是在对象使用完毕之后，返回对象池

性能测试

以下是性能测试的代码：

package benchmem
import (
   "encoding/json"
   "sjavascriptync"
   "testing"
)
type Student struct {
   Name   string
   Age    int32
   Remark [1024]byte
}
var buf, _ = json.Marshal(Student{Name: "lxy", Age: 18})
var studentPool www.devze.com= sync.Pool{
   New: func() interface{} {
      return new(Student)
   },
}
func BenchmarkUnmarshal(b *testing.B) {
   for n := 0; n < b.N; n++ {
      stu := &Student{}
      json.Unmarshal(buf, stu)
   }
}
func BenchmarkUnmarshalWithPool(b *testing.B) {
   for n := 0; n < b.N; n+www.devze.com+ {
      stu := studentPool.Get().(*Student)
      json.Unmarshal(buf, stu)
      studentPool.Put(stu)
   }
}

输入以下命令：

 go test -bench . -benchmem

以下是性能测试的结果：

goos: Windows开发者_Python

goarch: amd64                                      

pkg: ginTest                                       

cpu: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i5-1135G7 @ 2.40GHz

BenchmarkU编程nmarshal-8               17004             74103 ns/op            1392 B/op          8 allocs/op

BenchmarkUnmarshalWithPool-8       17001             71173 ns/op             240 B/op          7 allocs/op

PASS

ok  ythonp;    ginTest 3.923s

在这个例子中，因为 Student 结构体内存占用较小，内存分配几乎不耗时间。而标准库 json 反序列化时利用了反射，效率是比较低的，占据了大部分时间，因此两种方式最终的执行时间几乎没什么变化。但是内存占用差了一个数量级，使用了 sync.Pool 后，内存占用仅为未使用的 240/1392 = 1/6，对 GC 的影响就很大了。

我们甚至在fmt.Printf的源码里面也使用了sync.Pool进行性能优化！

到此这篇关于golang sync.Pool简介与用法的文章就介绍到这了,更多相关GoLang sync.Pool内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！