Comprensión de los buffers de canal
En su código, observó que aumentar el buffer de canal El tamaño de 1 a 10 mejoró el rendimiento al reducir los cambios de contexto. Este concepto es correcto. Un búfer más grande permite que la rutina de Fibonacci llene varios espacios por adelantado, lo que reduce la necesidad de comunicación constante entre rutinas.
Administración de memoria y vida útil del canal
Sin embargo, la La vida útil es distinta de las gorutinas que la utilizan. En su código original, la rutina de Fibonacci no finaliza y la referencia del canal se conserva en la función principal. Como tal, el canal y su contenido persisten en la memoria, lo que lleva a una posible pérdida de memoria.
Una implementación alternativa del generador
Para evitar pérdidas de memoria mientras se sigue utilizando Python- generadores de estilos, puede implementar una solución similar a la siguiente:
package main import "fmt" func fib(n int) chan int { c := make(chan int) go func() { x, y := 0, 1 for i := 0; iExplicación:
Este enfoque garantiza que el fibonacci goroutine termina correctamente, evitando pérdidas de memoria y proporcionando una implementación del generador limpia y eficiente.
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