Эффективные паттерны конкурентного программирования в Golang
Автор: Хайруллин Д.А., Чиркова К.Е., Богданов М.Р.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 5-1 (104), 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются эффективные паттерны конкурентного программирования в языке Go, предназначенные для разработки высокопроизводительных и надежных многопоточных приложений. Анализируются ключевые механизмы конкурентности в Go, включая горутины, каналы и примитивы синхронизации. Проводится обзор популярных паттернов, таких как Worker Pool, Fan-out/Fan-in, Pipeline, Pub/Sub, Barrier, Throttling и Circuit Breaker, с оценкой их преимуществ, недостатков и областей применения. На основе сравнительного анализа даются рекомендации по выбору оптимальных подходов для различных сценариев. Особое внимание уделяется типичным ошибкам (гонки данных, дедлоки, утечки памяти) и способам их предотвращения. Результаты исследования могут быть полезны разработчикам, стремящимся повысить эффективность и стабильность конкурентных приложений на Go.
Go, Golang, конкурентное программирование, горутины, каналы, паттерны параллелизма, Worker Pool, Pipeline, синхронизация, многопоточность
Короткий адрес: https://sciup.org/170209325
IDR: 170209325 | DOI: 10.24412/2500-1000-2025-5-1-355-360
Effective competitive programming patterns in Golang
The article discusses effective competitive programming patterns in the Go language, designed to develop high-performance and reliable multithreaded applications. The key competitive mechanisms in Go are analyzed, including goroutines, channels, and synchronization primitives. Popular patterns such as Worker Pool, Fan-out/Fan-in, Pipeline, Pub/Sub, Barrier, Throttling, and Circuit Breaker are reviewed, with an assessment of their advantages, disadvantages, and applications. Based on the comparative analysis, recommendations are given on the choice of optimal approaches for various scenarios. Special attention is paid to typical errors (data races, deadlocks, memory leaks) and ways to prevent them. The results of the study may be useful to developers seeking to improve the efficiency and stability of competitive applications on Google.
