介绍：为了充分了利用多cpu的优势，在Golang程序中，设置运行的cpu数目。

func main() {
	//获取系统当前cpu的数量
	num := runtime.NumCPU()
	//这里根据需求来设置整个go程序去使用几个cpu
	runtime.GOMAXPROCS(num)
	fmt.Println("num =", num)
}

比如你有逻辑的4个cpu，但是在程序里面只想使用3个。另外一个我要保留下来给其他程序使用，因为你占满了cpu导致其他程序可能跑不起来了。

（1）go1.8后，默认让程序运行在多个核上，可以不用设置了
（2）go1.8前，还是要设置一下，可以更高效的利益cpu
 

 

 

channel(管道)-看个需求

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需求：现在要计算1-200的各个数的阶乘，并且把各个数的阶乘放入到map中。最后显示出来。要求使用goroutine完成

分析思路：
1)使用goroutine来完成，效率高，但是会出现并发/并行安全问题.
2)这里就提出了不同goroutine如何通信的问题
代码实现
1)使用goroutine来完成(看看使用gorotine并发完成会出现什么问题?然后我们会去解决)
2)在运行某个程序时，如何知道是否存在资源竞争问题。方法很简单，在编译该程序时，增加一个参数-race即可[示意图]

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

var (
	m = make(map[int]int, 10)
)

// test函数就是计算n的阶乘
func test(n int) {
	res := 1
	for i := 1; i <= n; i++ {
		res = res * i
	}
	//将计算结果放到map当中
	m[n] = res
}

func main() {
	//这里开启多协程完成任务
	for i := 1; i <= 100; i++ {
		go test(i)
	}

	time.Sleep(time.Second * 10)
	for k, v := range m {
		fmt.Println(k, v)
	}
}

fatal error: concurrent map writes                           

多个协程在同时操作同一块的map空间。

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WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c00013e480 by goroutine 8:
  runtime.mapassign_fast64()
      D:/Go/src/runtime/map_fast64.go:93 +0x0
  main.test()
      C:/Users/W10/GolandProjects/goroutine/channel.go:19 +0x70
  main.main.func1()
      C:/Users/W10/GolandProjects/goroutine/channel.go:25 +0x39

Previous write at 0x00c00013e480 by goroutine 7:
  main.main()
      C:/Users/W10/GolandProjects/goroutine/channel.go:25 +0x84

Goroutine 7 (finished) created at:
  main.main()
      C:/Users/W10/GolandProjects/goroutine/channel.go:25 +0x84

Found 2 data race(s)

可以看到有几个数据发生竞争关系。