Go 슬라이스에 문자열을 추가하는 것이 정말 비효율적인가요?
Go에서 문자열의 가변 길이 컨테이너에 효율적으로 추가
방대한 로그 파일의 여러 정규식에서 일치 항목을 누적할 때 문제가 발생합니다. 이 질문은 이러한 시나리오에서 슬라이스 크기 조정의 잠재적인 성능 단점에 대한 우려를 제기합니다.
기존 솔루션
응답에서는 일정하지 않은 추가 복잡성에도 불구하고 슬라이스를 사용할 것을 제안합니다. 슬라이스가 증가함에 따라 용량 증가의 비례 특성으로 인해 평균 추가 비용은 O(1)로 유지된다고 주장합니다. 수백만 개의 문자열을 추가하면 최소한의 오버헤드가 발생한다는 것을 보여주는 경험적 증거가 이 주장을 뒷받침하기 위해 제공됩니다.
대체 접근 방식
이 질문에서는 또한 이중 연결 리스트. 그러나 벤치마크에 따르면 이 접근 방식은 슬라이스에 추가하는 것보다 속도가 느린 것으로 나타났습니다. 응답은 조각에 추가하려면 크기가 작은 문자열 헤더만 복사해야 한다는 점을 강조합니다.
대형 파일에 대한 권장 사항
대량 로그 파일을 처리하는 경우 응답은 전체 출력을 메모리에 버퍼링하지 말 것을 권장합니다. 대신 불필요한 변환을 피하기 위해 문자열 유형보다는 []byte를 사용하여 결과를 단일 함수로 스트리밍하는 것이 좋습니다.
추가 고려 사항
RAM의 일치 목록이 필요해지면 큰 문자열이나 바이트 조각의 일부에 대한 참조를 유지하면 전체 소스 데이터의 가비지 수집을 방해할 수 있습니다. 이 문제를 완화하려면 전체 로그 데이터의 메모리 유지를 방지하기 위해 일치 항목을 복사하는 것이 좋습니다.
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Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

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Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

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Golang은 빠른 개발 및 동시 시나리오에 적합하며 C는 극도의 성능 및 저수준 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다. 1) Golang은 쓰레기 수집 및 동시성 메커니즘을 통해 성능을 향상시키고, 고전성 웹 서비스 개발에 적합합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화를 통해 궁극적 인 성능을 달성하며 임베디드 시스템 개발에 적합합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

C는 하드웨어 리소스 및 고성능 최적화가 직접 제어되는 시나리오에 더 적합하지만 Golang은 빠른 개발 및 높은 동시성 처리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1.C의 장점은 게임 개발과 같은 고성능 요구에 적합한 하드웨어 특성 및 높은 최적화 기능에 가깝습니다. 2. Golang의 장점은 간결한 구문 및 자연 동시성 지원에 있으며, 이는 동시성 서비스 개발에 적합합니다.
