首先通过C#实现斐波那契数列:

using System.Threading.Channels;

namespace App001
{
internal class Program
{ static async Task Main()
{
var count = 45;
await SomeTask(count); //channel run time:00:00:10.0122552ms
//await OneTask(count); //run time:00:00:23.1586639ms
Console.Read(); //多次运行结果类似
} static async Task SomeTask(int count)
{
var startTime = DateTime.Now;
var channel = Channel.CreateUnbounded<long>();
for (int i = 0; i < count; i++)
{
await channel.Writer.WriteAsync(i);
}
channel.Writer.Complete(); List<Task> tasks = new List<Task>();
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
var task = Task.Factory.StartNew(async () =>
{
while (await channel.Reader.WaitToReadAsync())
{
if (channel.Reader.TryRead(out var result))
{
/***/
Console.WriteLine(Fib(result));
}
}
});
tasks.Add(task);
} await Task.WhenAll(tasks.ToArray()).ContinueWith(t =>
{
Console.WriteLine($"channel run time:{ DateTime.Now.Subtract(startTime)}ms");
});
} static Task OneTask(int count)
{
var startTime = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
Console.WriteLine(Fib(i));
}
Console.WriteLine($"run time:{ DateTime.Now.Subtract(startTime)}ms");
return Task.CompletedTask;
} static long Fib(long n)
{
if (n <= 2)
return 1;
else
return Fib(n - 1) + Fib(n - 2);
}
}
}

这里是一个任务cpu和内存占用情况:

这里是十个任务cpu和内存占用情况:

结果:

下面是go实现斐波那契的代码:

func main() {
startTime := time.Now()
jobs := make(chan int, 100)
results := make(chan int, 100)
for count := 0; count < 10; count++ {
go worker(jobs, results)
} for i := 0; i < 45; i++ {
jobs <- i
} close(jobs) for j := 0; j < 45; j++ {
fmt.Println(<-results)
}
endTime := time.Now()
fmt.Println("channel run time:", endTime.Sub(startTime), "ms")
} func worker(jobs <-chan int, results chan<- int) {
for n := range jobs {
results <- fib(n)
}
} func fib(n int) int {
if n <= 2 {
return 1
}
return fib(n-1) + fib(n-2)
}

cpu和内存占用情况:

运行结果:

代码示例:

exercise/斐波那契Test at master · liuzhixin405/exercise (github.com)

go/concurrencyTest at main · liuzhixin405/go (github.com)

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