在 golang 中，我的 go 例程使用所有内核，但每个内核仅使用 50% 到 75%

Question

我使用的是 go 语言的 go1.5.3 linux/amd64 版本。我有一个执行需要一些时间的数学运算的 go 例程。每个 goroutine 独立运行，不必阻塞。

我的系统有 12 个内核。如果我生成 12 个 go 例程，它只需要所有内核的平均使用率高达 31%。如果我使用 24 个 go 例程，它会使所有内核的平均使用率达到 49%。如果我使用 240，我得到 77%。2400 给了我 76%。

显然， rand.Intn(j) 操作正在减慢它的速度。没有它，内核将以 100% 的速度运行。

func DoSomeMath() int {

    k := 0

    for i := 0; i < 1000; i++ {

        j := i*i + 2

        k += i * rand.Intn(j)

    }

    return k

}

在使用 RNG 时，如何让程序以 100% 的速度使用所有内核？

Answer 1

换句话说，有谎言、该死的谎言和基准。尽管被问到，您仍然没有发布重现问题所需的代码：如何创建最小、完整和可验证的示例。这是一个可重复的基准测试，它使用 PRNG，它应该使您的 CPU 接近 100%：package mainimport (&nbsp; &nbsp; "math/rand"&nbsp; &nbsp; "runtime"&nbsp; &nbsp; "time")func DoSomeCPU(done <-chan bool) {&nbsp; &nbsp; r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))&nbsp; &nbsp; k := 0&nbsp; &nbsp; for i := 0; i < 1000000; i++ {&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; j := i*i + 2&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; k += i * r.Intn(j)&nbsp; &nbsp; }&nbsp; &nbsp; _ = k&nbsp; &nbsp; <-done}func main() {&nbsp; &nbsp; numCPU := runtime.NumCPU()&nbsp; &nbsp; runtime.GOMAXPROCS(numCPU)&nbsp; &nbsp; done := make(chan bool, 2*numCPU)&nbsp; &nbsp; for {&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; done <- true&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; go DoSomeCPU(done)&nbsp; &nbsp; }}运行这段代码会得到什么结果？

Answer 2

主要原因是，全局rand.*使用互斥锁，因此在任何给定点，您一次只能生成一个随机数。@peterSO 的答案有效的原因是因为现在没有互斥锁，并且每个例程有 1 个生成器，但是如果 2 个或更多 goroutines 在精确的纳秒内开始，您最终可能会得到重复的状态，尽管不太可能。看这里，看看全球兰特是如何运作的。