14.13 在多核心上并行计算

假设有 NCPU 个 CPU 核心，想把计算量分成 NCPU 个部分，每一个部分都和其他部分并行运行。

这可以通过以下代码所示的方式完成

func DoAll(){
    sem := make(chan int, NCPU) // Buffering optional but sensible
    for i := 0; i < NCPU; i++ {
        go DoPart(sem)
    }
    // Drain the channel sem, waiting for NCPU tasks to complete
    for i := 0; i < NCPU; i++ {
        <-sem // wait for one task to complete
    }
    // All done.
}

func DoPart(sem chan int) {
    // do the part of the computation
    sem <-1 // signal that this piece is done
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(NCPU) // runtime.GOMAXPROCS = NCPU
    DoAll()
}

• DoAll() 函数创建了一个 sem 通道，每个并行计算都将在对其发送完成信号；在一个 for 循环中 NCPU 个协程被启动了，每个协程会承担 1/NCPU 的工作量。每一个 DoPart() 协程都会向 sem 通道发送完成信号。

• DoAll() 会在 for 循环中等待 NCPU 个协程完成：sem 通道就像一个信号量，这份代码展示了一个经典的信号量模式。