自定义golang函数实现的性能优化技巧

import (
    "sync"
)

// 针对输入值缓存计算结果
var cache = sync.Map{}

func fib(n int) int {
    if n < 2 {
        return n
    }

    // 从缓存中读取结果
    if v, ok := cache.Load(n); ok {
        return v.(int)
    }

    // 计算结果并将其存储在缓存中
    result := fib(n-1) + fib(n-2)
    cache.Store(n, result)

    // 返回结果
    return result
}

func parallelSum(arr []int) int {
    ch := make(chan int)
    go func() {
        sum := 0
        for _, v := range arr {
            sum += v
        }
        ch <- sum
    }()

    // 等待协程完成并返回结果
    return <-ch
}

type Person struct {
    Name string
    Age  int
}

func updateName(p Person) {
    p.Name = "John"  // 复制 Person 结构
}

func updateNamePtr(p *Person) {
    p.Name = "John"  // 操作指向 Person 结构的指针，避免复制
}

func processData(data []int) []int {
    ch := make(chan int)

    // 启动一个协程来处理数据
    go func() {
        for _, v := range data {
            ch <- processItem(v)
        }
        close(ch)
    }()

    // 接收处理后的数据
    processed := make([]int, 0)
    for v := range ch {
        processed = append(processed, v)
    }

    return processed
}

func main() {
    // 缓存 Fibonacci 数列
    for i := 0; i < 40; i++ {
        _ = fib(i)
    }

    // 并行计算整数数组的总和
    arr := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
    sum := parallelSum(arr)

    // 使用指针优化结构体更新
    p := &Person{Name: "Alice", Age: 25}
    updateNamePtr(p)

    // 优化 for 循环
    data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
    for i, v := range data {
        data[i] = processItem(v)
    }

    // 使用管道并行处理数据
    processedData := processData(data)
}