作者：高飘琼里15 | 来源：互联网 | 2024-11-12 12:56
我正在使用Go语言对一个包含约百万条数据的切片进行去重处理。目前的实现思路如下：
首先，我编写了一个单线程的去重函数 RemoveDuplicate，用于基本的去重操作。接着，为了提高效率，我还实现了一个多线程的去重函数 RemoveDuplicateMultiThread。在这个函数中，我将需要去重的切片按照CPU核心数量（我的电脑是双核四线程，因此代码中固定为4）平均切分，然后启动4个goroutine分别对每个切片进行去重处理，最后通过channel收集结果并合并。
然而，我发现这种做法在数据重复较少且要求不严格的情况下效果较好，但如果切片之间存在重复数据，则无法完全去重。此外，我在实际测试时发现CPU利用率最高只有75%，而不是100%。通过Windows任务管理器观察到，该Go进程的线程数为6，这可能意味着系统调度和资源分配方面存在问题。
以下是具体的代码实现：
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| func RemoveDuplicate(list []string, ret chan []string) {
var x []string = []string{}
for _, i := range list {
if !contains(x, i) {
x = append(x, i)
}
}
ret <- x
}
func contains(s []string, e string) bool {
for _, a := range s {
if a == e {
return true
}
}
return false
}
func RemoveDuplicateMultiThread(list []string) (ret []string) {
listQueue := make(chan []string)
var listList [4][]string
listLen := len(list)
sliceLen := listLen / 4
lastSliceLen := listLen % 4
for i := 0; i <4; i++ {
start := i * sliceLen
end := start + sliceLen
if i == 3 {
end += lastSliceLen
}
listList[i] = list[start:end]
go RemoveDuplicate(listList[i], listQueue)
}
for i := 0; i <4; i++ {
ret = append(ret, <-listQueue...)
}
return ret
} |
为了进一步优化算法，可以考虑以下几点：
- 使用并发安全的数据结构，如sync.Map，来避免多个goroutine之间的数据竞争。
- 在合并结果时，再次进行一次全局去重，确保最终结果的正确性。
- 调整GOMAXPROCS环境变量，以充分利用多核处理器的性能。
- 使用更高效的去重算法，如基于哈希表的去重方法。
希望这些改进措施能帮助你更好地解决大规模数据去重的问题。
操作系统：Windows 7 64位，CPU：i5-4210M，内存：8GB
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