Optimization for number of goroutines using feedback control

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/gophercon

摘要

文档探讨了如何通过反馈控制机制动态调整Goroutine的数量，以实现性能目标。关键点包括连续、快速和准确地确定Goroutine的数量，并通过反馈路径自动调整。反馈控制的核心在于跟踪设定点并根据误差进行修正，同时将系统视为黑箱处理。文档提出了通过逐步增加Goroutine数量直至达到性能目标，并在目标达到后降低数量的基本方法。这一方法旨在动态优化并发性，确保性能指标的高效达成。

AI总结

## 《使用反馈控制优化Goroutine数量》总结

本文主要探讨如何通过反馈控制机制动态调整Goroutine的数量，以优化性能。以下是总结：

1. **目标与问题**：
- 确定最优Goroutine数量是提升性能的关键。
- 需要能够快速、准确且持续地进行调整。

2. **方法与机制**：
- 采用反馈控制算法来动态调整Goroutine数量。
- 通过跟踪设定点和错误信号，实现自动化、连续的调整。
- 将系统视为黑箱处理，专注于输入输出关系，而非内部机制。

3. **基本思路**：
- **增加阶段**：逐步增加Goroutine数量，直至达到性能目标。
- **停止阶段**：当性能达到目标后，停止增加Goroutine。
- **优化阶段**：尝试减少Goroutine数量，以验证是否可以在更低资源消耗下维持目标性能。

4. **关键点**：
- 设定合适的性能目标（Set-point）和输入输出关系至关重要。
- 反馈控制能够有效应对系统动态变化，避免过多资源消耗。

5. **结论**：
- 反馈控制是一种有效的方法，能够快速、准确地优化Goroutine数量。
- 这种方法适用于动态环境，能够帮助系统维持最佳性能，同时减少资源浪费。

通过这种反馈控制机制，可以实现Goroutine数量的动态调整，从而在性能和资源利用率之间找到最佳平衡。