GO 协程【VS】C# 多线程【Go-C# Round 1】
〇、前言
最近接触到 Go 语言相关的内容,由于之前都是用的 C# 语言,然后就萌生了对这两种语言进行多方面比较。
本文将在 Go 的优势项目协程,来与 C# 的多线程操作进行比较,看下差距有多大。
实际上 C# 中也有类似协程的操作,是通过 yield 关键字实现的,等后续再另做对比。
一、准备工作
先准备 1000 个同样内容的 txt 文件,内容是一串简单的字符串,以供程序读取。
程序实现的大体思路:
设置固定数量的协程(Go)或线程(C#),对 1000 个文本文件循环进行操作,取到的文件中的字符串加入到字符串列表中,然后记录耗时情况。
二、Go 语言实现
如下代码,基于(go version go1.21.0 windows/amd64),通过有缓冲的通道 channel,来设置允许同时运行 10 个协程,并通过互斥锁来保证多协程环境中,string 切片的操作安全:
package main
import (
"fmt"
"io/fs"
"os"
"sync"
"time"
)
var mutex sync.Mutex // 互斥锁的声明
func main() {
fmt.Println("begin-----------------!")
path := "E:\\OA日常文件\\test\\gotestfile"
files_entry, err := os.ReadDir(path) // 获取所有文件的路径
if err != nil {
fmt.Println("Error reading directory:", err)
return
}
g := NewGoLimit(10) // max_num(最大允许并发数)设置为10
strArray := []string{}
var wg sync.WaitGroup
fmt.Println("files_entry-len:", len(files_entry))
start := time.Now()
for _, file_entry := range files_entry {
g.Add() // 尝试增加一个协程,若已达到最大并发数,将阻塞
wg.Add(1)
go func(file fs.DirEntry, g *GoLimit) {
defer g.Done()
defer wg.Done()
// fmt.Println(goid.Get()) // 获取并打印 Goroutine id // 安装 goid 包:go get -u github.com/petermattis/goid
content, err := os.ReadFile(path + "\\" + file.Name()) // 读取文件内容
if err != nil {
fmt.Println("Error reading file:", err)
return
}
mutex.Lock() // 加锁
strArray = append(strArray, string(content)) // 将文件内容加入数组
mutex.Unlock() // 解锁
time.Sleep(time.Millisecond * 10) // 模拟耗时操作
}(file_entry, g)
}
wg.Wait()
end := time.Now()
fmt.Println("strArray-len:", len(strArray))
fmt.Println("time.Sub(start):", end.Sub(start))
fmt.Println("end-------------------!")
}
type GoLimit struct {
ch chan int
}
func NewGoLimit(max int) *GoLimit {
return &GoLimit{ch: make(chan int, max)}
}
func (g *GoLimit) Add() {
g.ch <- 1
}
func (g *GoLimit) Done() {
<-g.ch
}
三、C# 语言实现
如下代码,基于 .NET 7.0,通过信号量 SemaphoreSlim 控制同时工作的线程数量:
// 必要的引用
using System;
using System.IO;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Diagnostics;
class Program
{
private static SemaphoreSlim semaphore;
static void Main(string[] args)
{
ConcurrentBag<string> strings = new ConcurrentBag<string>();
int semaphorenum = 10;
semaphore = new SemaphoreSlim(0, semaphorenum); // (初始数量,最大数量)
string path = "E:\\OA日常文件\\test\\gotestfile";
var files = Directory.GetFiles(path);
semaphore.Release(semaphorenum); // 由于初始数量为 0 所以需要手动释放信号量
Task[] tasks = new Task[1000];
Console.WriteLine($"总信号量:{semaphorenum}");
Console.WriteLine($"总文件数:{files.Length}");
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
for (int i = 0; i < files.Length; i++)
{
semaphore.Wait(); // 调用 Wait() 方法,标记等待进入信号量
string content = File.ReadAllText(files[i]);
var task = Task.Run(() =>
{
Thread.Sleep(10); // 模拟耗时操作
try
{
strings.Add(content);
}
finally
{
semaphore.Release(); // 调用 Release() 方法,释放信号量
}
//Console.WriteLine(Thread.GetCurrentProcessorId());
});
tasks[i] = task;
}
Task.WaitAll(tasks);
stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"信号量为 {semaphorenum} 时的耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}");
}
}
四、执行结果比较
下表是运行后耗时情况对比:
同时运行的协程/线程数 | 2 | 5 | 10 | 50 | 100 | 500 | 1000 |
Go 耗时(ms) | 7740.52 | 3105.82 | 1546.60 | 308.87 | 168.50 | 144.24 | 126.00 |
C# 耗时(ms) | 7865 | 3199 | 1646 | 1275 | 1291 | 1236 | 1286 |
注:耗时统计均运行多次取稳定值。
由上图可得初步结论:
在分配的协程/线程数量较少时,两种语言的操作效率相似,随着协程/线程数量的增加,Go 较 C# 效率会明显提升。
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