これはSau Sean Changのブログ投稿の翻訳です。 前半ではGoでフォトモザイクを作成する方法を説明し、後半では競争力（チャネル、ゴルーチン）を追加してプログラムの実行を加速します。
翻訳の不正確さについては、個人で書いてください。

数ヶ月前、私の親友であるサティシュ・タリムは素晴らしいアイデアを提案しました-Goプログラマーのスキルを高めるために、Goでいくつかのコンペを作成することです。 このプロジェクトのアイデアは、毎月（またはそれくらい）プログラミングタスクを考え出すことです。これは、Goコミュニティにとって新鮮で興味深い課題です。 受賞者は賞品を受け取りますが、さらに重要なことは、これは互いに、そして特に自分自身を助ける試みです。 サティシュは私にタスクを考え出すように頼みました、そして、私は喜んで3番目の競争のためにそれを思いつきました（チャレンジ＃3）。

私のほとんどのキャリアでWebアプリケーションプログラマーであったため、自然な考えはWebアプリケーションの競争を考え出すことでした。 そして最近、ハッカソンでモザイクを生成するRubyスクリプトを書いたので、 モザイクを生成するWebアプリケーションを作成するタスクでこれらのアイデアを組み合わせることを考えました。



正直なところ、タスクの公開時点では、私のWebアプリケーションはまだ作成されていません。 コンテストが終わってから書き始めました。 モザイクのWebアプリケーションを作成するのに約2日かかりました。 しかし、プログラムを高速化するためにGoにさらに競争力を追加したかったため、終了しませんでした。 このブログ投稿は私がやったことの結果です。

このエントリのすべてのコードはgithub.com/sausheong/mosaicにあります。 githubのコードは、以下に示すものとわずかに異なることに注意してください。

デモは、 mosaic.saush.comで表示できます。 （レーンに注意してください-大きな画像でアプリケーションを怖がらせないでください、サーバーは弱いので、4 MBの画像でも喜んでクラッシュします）。 Tutum経由でDockerを使用してDigital Oceanでホストされます。 サーバーでのデモのパフォーマンスは、この記事ほど高くはありません。これは、1つのCPU VMと512 MBしか使用しないためです。

写真モザイクを作成します。

写真モザイクまたはフォトモザイクは、長方形のセクション（通常は同じサイズ）に分割された写真（通常は写真）であり、それぞれが新しい写真に置き換えられます。 遠くから、または目を細めて見ると、元の写真を見ることができます。 よく見ると、大きな画像は実際には数百または数千もの小さなタイル画像で構成されていることがわかります。

基本的な考え方は簡単です-Webアプリケーションを使用すると、ユーザーは必要な画像をダウンロードでき、それに基づいてモザイクが生成されます。 簡単にするために、写真はディレクトリにプリロードされ、適切なサイズであると想定しました。

フォトモザイクのアルゴリズムから始めましょう。 Webアプリケーションは簡単な手順で構成されており、サードパーティのライブラリを使用せずに作成できます。

1. 画像のデータベース、タイルのハッシュ、ディレクトリを写真でスキャンして作成します。 次に、ファイル名がキーであり、画像の平均色が値であるディスプレイを作成します。 各ピクセルの赤、緑、青（RGB）の3つの要素のタプルについて平均色値が計算され、すべての赤、緑、青のピクセルの値が合計ピクセル数で除算されて加算されます。 （レーンに注意してください-著者はタプルという用語を使用しますが、Goにはタプルはありません。配列のプロパティは非常に似ています。スライスと混同しないでください）。
2. ターゲット画像を適切なサイズの小さなタイルに切り取ります。
3. ターゲット画像の各セクションについて、左上のピクセルの平均色を計算し、これがセクション全体の平均色であると仮定します。
4. ターゲットイメージの対応するセクションの平均色に最もよく一致するタイルのデータベースから適切なタイルを探し、フォトマスクの適切な場所に配置します。 最適な一致を見つけるには、タプルの各色[3]を3次元空間のポイントに変換することにより、[3]タプルの2色間のユークリッド距離を計算します。
5. 見つかったタイルをデータベースから削除して、残りのタイルが一意になるようにします。

モザイクを作成するために書かれたすべてのコードを単一のmosaic.goファイルに配置しました。 このファイルから各機能を理解しましょう。

//     func averageColor(img image.Image) [3]float64 { bounds := img.Bounds() r, g, b := 0.0, 0.0, 0.0 for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ { for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ { r1, g1, b1, _ := img.At(x, y).RGBA() r, g, b = r+float64(r1), g+float64(g1), b+float64(b1) } } totalPixels := float64(bounds.Max.X * bounds.Max.Y) return [3]float64{r / totalPixels, g / totalPixels, b / totalPixels} } 

まず、関数のcolorColorから始めます。この関数は、画像のすべての赤、緑、青のピクセルの値を計算し、それらを合計して（個別に）、値の各​​合計を画像のピクセルの総数で除算します。 次に、これらの値で構成される[3]タプル（実際には3つの要素の配列）を返します。

次に、 サイズ変更機能を見てください

 //       newWidth func resize(in image.Image, newWidth int) image.NRGBA { bounds := in.Bounds() width := bounds.Max.X - bounds.Min.X ratio := width / newWidth out := image.NewNRGBA(image.Rect(bounds.Min.X/ratio, bounds.Min.X/ratio, bounds.Max.X/ratio, bounds.Max.Y/ratio)) for y, j := bounds.Min.Y, bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y, j = y+ratio, j+1 { for x, i := bounds.Min.X, bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x, i = x+ratio, i+1 { r, g, b, a := in.At(x, y).RGBA() out.SetNRGBA(i, j, color.NRGBA{uint8(r), uint8(g), uint8(b), uint8(a)}) } } return *out } 

tilesDB関数は、画像ディレクトリをスキャンして画像のデータベースを作成します。

 //  tilesDB   func tilesDB() map[string][3]float64 { fmt.Println("Start populating tiles db ...") db := make(map[string][3]float64) files, _ := ioutil.ReadDir("tiles") for _, f := range files { name := "tiles/" + f.Name() file, err := os.Open(name) if err == nil { img, _, err := image.Decode(file) if err == nil { db[name] = averageColor(img) } else { fmt.Println(":", err, name) } } else { fmt.Println("cannot open file", name, err) } file.Close() } fmt.Println("Finished populating tiles db.") return db } 

タイルデータベースは、キーに文字列を、[3]値にタプル（この場合は3つの要素の配列）を含むマッピングです。 ディレクトリ内の各画像ファイルを開き、画像の平均色を計算して表示値を設定します。 タイルデータベースは、画像ディレクトリで適切なタイルを検索するために使用されます。 タプルのターゲットカラー値[3]とともに、最も近い関数に渡されます。

 //      func nearest(target [3]float64, db *map[string][3]float64) string { var filename string smallest := 1000000.0 for k, v := range *db { dist := distance(target, v) if dist < smallest { filename, smallest = k, dist } } delete(*db, filename) return filename } 

データベース内の各値がターゲットカラーと比較され、最小の差を持つ値が最適なタイルとして返されます。 見つかった値はデータベースから削除されます。 距離関数は、2つの[3]タプル間のユークリッド距離を計算します。

 //       func distance(p1 [3]float64, p2 [3]float64) float64 { return math.Sqrt(sq(p2[0]-p1[0]) + sq(p2[1]-p1[1]) + sq(p2[2]-p1[2])) } //   func sq(n float64) float64 { return n * n } 

最後に、各フォトモザイクの作成時にタイルデータベースをスキャンしてロードすると、見苦しくなります。 これを一度だけ行い、フォトモザイクを作成するときにこのデータベースのクローンを作成します。 ソースTILESDBタイルデータベースは、グローバル変数として作成され、Webアプリケーションの開始時に宣言されます。

 var TILESDB map[string][3]float64 //         func cloneTilesDB() map[string][3]float64 { db := make(map[string][3]float64) for k, v := range TILESDB { db[k] = v } return db } 

フォトモザイクWebアプリケーション

フォトモザイクを生成するための関数を準備したら、Webアプリケーションの作成を開始できます。 Webアプリケーションは、 main.goという名前のソースファイルに配置されます。

 package main import ( "fmt" "html/template" "net/http" "bytes" "encoding/base64" "image" "image/draw" "image/jpeg" "os" "strconv" ) func main() { mux := http.NewServeMux() files := http.FileServer(http.Dir("public")) mux.Handle("/static/", http.StripPrefix("/static/", files)) mux.HandleFunc("/", upload) mux.HandleFunc("/mosaic ", mosaic) server := &http.Server{ Addr: "127.0.0.1:8080", Handler: mux, } //     TILESDB = tilesDB() fmt.Println("Mosaic server started.") server.ListenAndServe() } //    func upload(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { t, _ := template.ParseFiles("upload.html") t.Execute(w, nil) } // HandlerFunc mosaic       func mosaic(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { t0 := time.Now() //    POST  r.ParseMultipartForm(10485760) // max body in memory is 10MB file, _, _ := r.FormFile("image") defer file.Close() tileSize, _ := strconv.Atoi(r.FormValue("tile_size")) //      original, _, _ := image.Decode(file) bounds := original.Bounds() //      newimage := image.NewNRGBA(image.Rect(bounds.Min.X, bounds.Min.Y, bounds.Max.X, bounds.Max.Y)) //    db := cloneTilesDB() // source point       0, 0    sp := image.Point{0, 0} for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y = y + tileSize { for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x = x + tileSize { //        r, g, b, _ := original.At(x, y).RGBA() color := [3]float64{float64(r), float64(g), float64(b)} //      nearest := nearest(color, &db) file, err := os.Open(nearest) if err == nil { img, _, err := image.Decode(file) if err == nil { //       t := resize(img, tileSize) tile := t.SubImage(t.Bounds()) tileBounds := image.Rect(x, y, x+tileSize, y+tileSize) //     draw.Draw(newimage, tileBounds, tile, sp, draw.Src) } else { fmt.Println("error:", err, nearest) } } else { fmt.Println("error:", nearest) } file.Close() } } buf1 := new(bytes.Buffer) jpeg.Encode(buf1, original, nil) originalStr := base64.StdEncoding.EncodeToString(buf1.Bytes()) buf2 := new(bytes.Buffer) jpeg.Encode(buf2, newimage, nil) mosaic := base64.StdEncoding.EncodeToString(buf2.Bytes()) t1 := time.Now() images := map[string]string{ "original": originalStr, "mosaic": mosaic, "duration": fmt.Sprintf("%v ", t1.Sub(t0)), } t, _ := template.ParseFiles("results.html") t.Execute(w, images) } 

フォトモザイクを作成するための基本的なロジックは、ハンドラーであるモザイク関数で説明されています。 最初に、ダウンロードしたファイルとフォームのタイルのサイズを取得します。

 //    POST  r.ParseMultipartForm(10485760) //   10  file, _, _ := r.FormFile("image") defer file.Close() tileSize, _ := strconv.Atoi(r.FormValue("tile_size")) 

次に、ダウンロードしたターゲットイメージをデコードし、フォトモザイク用の新しいイメージを作成します。

 //      original, _, _ := image.Decode(file) bounds := original.Bounds() //      newimage := image.NewNRGBA(image.Rect(bounds.Min.X, bounds.Min.Y, bounds.Max.X, bounds.Max.Y)) 

また、ソースタイルデータベースのクローンを作成し、各タイルのソースポイントを決定します（後でイメージ/描画パッケージに必要）

 //    db := cloneTilesDB() // source point       0, 0    sp := image.Point{0, 0} 

これで、ターゲットイメージ内の選択したサイズのすべてのタイルを反復処理する準備ができました。

  for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y = y + tileSize { for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x = x + tileSize { //        r, g, b, _ := original.At(x, y).RGBA() color := [3]float64{float64(r), float64(g), float64(b)} //      nearest := nearest(color, &db) file, err := os.Open(nearest) if err == nil { img, _, err := image.Decode(file) if err == nil { //       t := resize(img, tileSize) tile := t.SubImage(t.Bounds()) tileBounds := image.Rect(x, y, x+tileSize, y+tileSize) //     draw.Draw(newimage, tileBounds, tile, sp, draw.Src) } else { fmt.Println("error:", err, nearest) } } else { fmt.Println("error:", nearest) } file.Close() } } 

セクションごとに、左上のピクセルを選択し、これがセクションの平均色であることを決定します。 次に、データベース内で最も適した色のタイルを探します。 タイル化されたデータベースはファイルの名前を与え、そのサイズは指定されたものに変更します。 結果のタイルは、以前に作成されたモザイク（newimage）に配置されます。

フォトモザイクが作成されたら、JPEG形式でエンコードしてから、base64文字列にエンコードします。

 buf1 := new(bytes.Buffer) jpeg.Encode(buf1, original, nil) originalStr := base64.StdEncoding.EncodeToString(buf1.Bytes()) buf2 := new(bytes.Buffer) jpeg.Encode(buf2, newimage, nil) mosaic := base64.StdEncoding.EncodeToString(buf2.Bytes()) t1 := time.Now() images := map[string]string{ "original": originalStr, "mosaic": mosaic, "duration": fmt.Sprintf("%v ", t1.Sub(t0)), } t, _ := template.ParseFiles("results.html") t.Execute(w, images) 

元のターゲット画像とフォトモザイクは、次のページに表示するためにresults.htmlテンプレートに送信されます。 ご覧のとおり、画像はbase64 Webページのコンテンツに直接埋め込まれたデータURLに表示されます。

 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>Mosaic</title> ... </head> <body> <div class='container'> <div class="col-md-6"> <img src="data:image/jpg;base64,{{ .original }}" width="100%"> <div class="lead">Original</div> </div> <div class="col-md-6"> <img src="data:image/jpg;base64,{{ .mosaic }}" width="100%"> <div class="lead">Mosaic – {{ .duration }} </div> </div> <div class="col-md-12 center"> <a class="btn btn-lg btn-info" href="/">Go Back</a> </div> </div> <br> </body> </html> 

作成されたモザイクのスクリーンショット：

基本的なフォトモザイク

フォトモザイクを生成するための基本的なWebアプリケーションができたので、軽量スレッドと関数の同時実行を備えたバージョンを追加しましょう。

競争力のあるWebアプリケーションモザイク

競争力を使用する際の最も一般的なタスクの1つは、生産性の向上です。 私が書いたWebアプリケーションは、2.25秒で151 KBのJPEGイメージから写真モザイクを作成します。 速度は目覚しいものではなく、軽量ストリームを追加することで確かに改善できます。 この例では、かなり単純なゴルーチンの同時実行アルゴリズムを使用します。

1. 元の画像を4つの部分に分割する
2. 同時に処理します
3. 結果を1つのモザイクに戻す

これは次のように表すことができます。

競合アルゴリズム

これは、軽量スレッドを使用してパフォーマンスを向上させる唯一の方法ではなく、単純で直接的な方法であることに注意してください。

変更する唯一の関数はモザイクハンドラーです。 以前は、フォトモザイクを作成するための唯一のハンドラがありました。 フォトモザイクWebアプリケーションの競争力のあるバージョンでは、写真をカットして結合する2つの新しい機能に分割する必要があります。 モザイク関数からカットと結合の両方を呼び出します。

 func mosaic(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { t0 := time.Now() r.ParseMultipartForm(10485760) //   10  file, _, _ := r.FormFile("image") defer file.Close() tileSize, _ := strconv.Atoi(r.FormValue("tile_size")) original, _, _ := image.Decode(file) bounds := original.Bounds() db := cloneTilesDB() //  c1 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Min.X, bounds.Min.Y, bounds.Max.X/2, bounds.Max.Y/2) c2 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Max.X/2, bounds.Min.Y, bounds.Max.X, bounds.Max.Y/2) c3 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Min.X, bounds.Max.Y/2, bounds.Max.X/2, bounds.Max.Y) c4 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Max.X/2, bounds.Max.Y/2, bounds.Max.X, bounds.Max.Y) //  c := combine(bounds, c1, c2, c3, c4) buf1 := new(bytes.Buffer) jpeg.Encode(buf1, original, nil) originalStr := base64.StdEncoding.EncodeToString(buf1.Bytes()) t1 := time.Now() images := map[string]string{ "original": originalStr, "mosaic": <-c, "duration": fmt.Sprintf("%v ", t1.Sub(t0)), } t, _ := template.ParseFiles("results.html") t.Execute(w, images) } 

カット画像は、 カット機能によって処理されます。


ターゲット画像を4つの部分に分割する

元の画像は、同時に処理するために4つの象限に分割されます。

 c1 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Min.X, bounds.Min.Y, bounds.Max.X/2, bounds.Max.Y/2) c2 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Max.X/2, bounds.Min.Y, bounds.Max.X, bounds.Max.Y/2) c3 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Min.X, bounds.Max.Y/2, bounds.Max.X/2, bounds.Max.Y) c4 := cut(original, &db, tileSize, bounds.Max.X/2, bounds.Max.Y/2, bounds.Max.X, bounds.Max.Y) 

これらはゴルーチンのない通常の機能であることに気づいたでしょう。どのように同時に実行できますか？ 事実、それ自体の中のcut関数は匿名のゴルーチンを作成し、チャンネルを返します。

 func cut(original image.Image, db *map[string][3]float64, tileSize, x1, y1, x2, y2 int) <-chan image.Image { c := make(chan image.Image) sp := image.Point{0, 0} go func() { newimage := image.NewNRGBA(image.Rect(x1, y1, x2, y2)) for y := y1; y < y2; y = y + tileSize { for x := x1; x < x2; x = x + tileSize { r, g, b, _ := original.At(x, y).RGBA() color := [3]float64{float64(r), float64(g), float64(b)} nearest := nearest(color, db) file, err := os.Open(nearest) if err == nil { img, _, err := image.Decode(file) if err == nil { t := resize(img, tileSize) tile := t.SubImage(t.Bounds()) tileBounds := image.Rect(x, y, x+tileSize, y+tileSize) draw.Draw(newimage, tileBounds, tile, sp, draw.Src) } else { fmt.Println("error:", err) } } else { fmt.Println("error:", nearest) } file.Close() } } c <- newimage.SubImage(newimage.Rect) }() return c } 

ロジックは、元のWebアプリケーションとまったく同じです。 cut関数でチャネルを作成し、計算結果をこのチャネルに送信する匿名ゴルーチンを宣言します。 その後、このチャンネルを返します。 したがって、チャネルはすぐにモザイクハンドラー関数に返され、フォトモザイクのセグメントは、完全に処理されるとすぐにこのチャネルに送信されます。

元の画像を4つの部分に分割し、それらを個別にフォトモザイクに変換しました。 作品を組み立てて1つの写真に戻すときがきました。

 func combine(r image.Rectangle, c1, c2, c3, c4 <-chan image.Image) <-chan string { c := make(chan string) //   go func() { var wg sync.WaitGroup img := image.NewNRGBA(r) copy := func(dst draw.Image, r image.Rectangle, src image.Image, sp image.Point) { draw.Draw(dst, r, src, sp, draw.Src) wg.Done() } wg.Add(4) var s1, s2, s3, s4 image.Image var ok1, ok2, ok3, ok4 bool for { select { case s1, ok1 = <-c1: go copy(img, s1.Bounds(), s1, image.Point{r.Min.X, r.Min.Y}) case s2, ok2 = <-c2: go copy(img, s2.Bounds(), s2, image.Point{r.Max.X / 2, r.Min.Y}) case s3, ok3 = <-c3: go copy(img, s3.Bounds(), s3, image.Point{r.Min.X, r.Max.Y/2}) case s4, ok4 = <-c4: go copy(img, s4.Bounds(), s4, image.Point{r.Max.X / 2, r.Max.Y / 2}) } if (ok1 && ok2 && ok3 && ok4) { break } } //       wg.Wait() buf2 := new(bytes.Buffer) jpeg.Encode(buf2, newimage, nil) c <- base64.StdEncoding.EncodeToString(buf2.Bytes()) }() return c } 

カット機能と同様に、画像接続のメインロジックはゴルーチンにあり、チャネルはデータを受信するためだけに作成されます。

匿名ゴルーチンでは、 コピー変数が割り当てられた別の匿名関数が作成されます。 この関数は、フォトモザイクのセグメントを最終的なモザイクにコピーします。 後で別のゴルーチンとして起動されるため、いつ実行されるかを知ることはできません。 この問題を解決し、コピー機能の実行を同期するには、 WaitGroupを使用します 。 WaitGroupタイプのwg変数を作成し、 Addメソッドを使用して、カウンターを4に設定します。 コピー関数が実行されるたびに、 Doneメソッドが呼び出され、カウンターが1減少します。Waitメソッドは、画像のエンコード前に厳密に呼び出され、モザイクの4つの部分すべての生成を保証します全体像を取得します。

結合関数は、モザイクのセグメントを含むカット関数から4つのチャネルを受け入れることを思い出してください。 実際、セグメントがチャネルにいつ表示されるかは明確ではありません。 これらのセグメントを順番に取得しようとすることもできますが、これは競争的なアプローチのようには見えません。 ただし、selectステートメントを使用してセグメントを受信したらすぐに処理を開始したいと思います。

 var s1, s2, s3, s4 image.Image var ok1, ok2, ok3, ok4 bool for { select { case s1, ok1 = <-c1: go copy(img, s1.Bounds(), s1, image.Point{r.Min.X, r.Min.Y}) case s2, ok2 = <-c2: go copy(img, s2.Bounds(), s2, image.Point{r.Max.X / 2, r.Min.Y}) case s3, ok3 = <-c3: go copy(img, s3.Bounds(), s3, image.Point{r.Min.X, r.Max.Y / 2}) case s4, ok4 = <-c4: go copy(img, s4.Bounds(), s4, image.Point{r.Max.X / 2, r.Max.Y / 2}) } if (ok1 && ok2 && ok3 && ok4) { break } } 

これは無限ループであり、各反復で既製のデータを含むケースを選択しようとします（データが同時に複数のチャネルにある場合、Goは誤って1つのケースを選択して実行します）。 チャンネルのimage.Imageを受け取ったら、 コピー機能のゴルーチンを実行します。 チャンネルにはいくつかの値があることに注意してください。 2番目の値（ok1、ok2、ok3、またはok4）は、チャネルからデータを受信したという事実を示しています。 4つのチャネルすべてからデータを受信すると、無限サイクルが中断されます。

次に、以前に使用されたWaitGroupタイプを覚えておいてください。 結合機能は、フォトモザイクの結果の部分を別々のゴルーチンに結合しますが、それらは同時に終了しない場合があります。 したがって、WaitGroupタイプのWaitメソッドは、すべての部分が一緒に組み立てられるまで、イメージのエンコードをブロックします。

同じ画像とモザイク生成の結果のスクリーンショット：


競争力のあるWebアプリケーションモザイク

鋭い目は、生成されたフォトモザイクの違いに気付くことができます。 最終的なモザイクは4つの部分から構成され、アルゴリズムは粗いエッジを和らげません。 ただし、パフォーマンスの違いは明らかです。ベースアプリケーションは2.25秒でモザイクを生成し、競合実装は646ミリ秒で4倍速く同じことを行います。

注意深い読者は、両方のWebアプリケーションが1つのプロセッサコアでのみ実行されることに気付くでしょう。 Rob Pikeが彼の記事「 競争力は並列性ではない 」で書いているように、これは単純なアルゴリズムを採用し、並列呼び出しなしで軽量スレッドに分割した方法です。 独立して実行されるという事実にもかかわらず、ゴルーチンはどれも並行して実行されません（結局、使用されるCPUは1つだけです）。

もちろん、最後のステップを踏まないことは残酷です。これは、これらすべてをプロセッサーのいくつかのコアで実行する方法を示します。 これを行うには、 実行時にGOMAXPROCSをプロセッサのコアの数に設定するだけです。 main.goファイルに変更を入力する必要があります。 変更を加える前に、 ランタイムパッケージをインポートすることを忘れないでください。
（注レーン-バージョンGo 1.5以降では関係ありません。事実、GOMAXPROCSのデフォルト値は最大1.5でした。著者が言うように、1.5から、デフォルトのGOMAXPROCSはコアの数に等しくなります）

 func main() { //      fmt.Println("Number of CPUs:", runtime.NumCPU()) runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) fmt.Println("Starting mosaic server ...") mux := http.NewServeMux() files := http.FileServer(http.Dir("public")) mux.Handle("/static/", http.StripPrefix("/static/", files)) mux.HandleFunc("/", upload) mux.HandleFunc("/mosaic", mosaic) server := &http.Server{ Addr: "127.0.0.1:8080", Handler: mux, } TILESDB = tilesDB() fmt.Println("Mosaic server started.") server.ListenAndServe() } 

猫の写真を再度コンパイルしてアップロードしました。


8 CPUで実行される競争力のあるWebアプリケーションモザイク

ご覧のとおり、速度は646ミリ秒から216ミリ秒に3倍に増加しています！ この時間を2.25秒でモザイクを生成したオリジナルのWebアプリケーションと比較すると、生産性は10倍になりました！ これは実際の比較です。 最初のアプリケーションは8コアで実行しませんでしたが、実行しても、競合を使用しなかったため、パフォーマンスの向上は見られません。

また、フォトモザイク生成アルゴリズムのシングルスレッドおよび競合実装に同じアルゴリズムを使用したことに注意することも興味深いです。 実際、mosaic.goファイルには変更を加えていません。 唯一の違いは同時実行性であり、それはそれがどれほど強力かを証明しています。