Golang 函数的性能受哪些因素影响？

go 函数性能影响因素：传递参数（大结构体或 slice 比小值类型更耗时）循环和条件（for range 比 for 更高效，if-else 比 switch-case 快）分配（大规模内存分配耗时）并发（goroutine 提高吞吐量，但管理有开销）依赖关系（函数依赖的其他函数的性能）

Go 函数性能影响因素

Go 函数的性能受多种因素影响，包括：

1. 传递参数

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传递大结构体或 slice 作为参数会比传递小值类型（如 int、string）更耗时。

2. 循环和条件

循环和条件会增加函数的复杂度。使用 for range 循环比 for 循环更有效率，并且 if-else 语句比 switch-case 语句执行得更快。

3. 分配

在函数内部进行大规模内存分配（例如创建大数组）会消耗大量时间。

4. 并发

使用 goroutine 进行并发操作可以提高吞吐量，但管理 goroutine 会产生开销。

5. 依赖关系

如果一个函数依赖于其他函数，那么这些函数的性能也会影响它的性能。

实战案例

考虑以下两个计算斐波那契数的函数：

// 递归实现
func fibonacciRecursive(n int) int {
  if n <= 1 {
    return n
  }
  return fibonacciRecursive(n-1) + fibonacciRecursive(n-2)
}

// 迭代实现
func fibonacciIterative(n int) int {
  a, b := 0, 1
  for i := 0; i < n; i++ {
    a, b = b, a+b
  }
  return a
}

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通过基准测试，我们可以看到迭代实现比递归实现快得多：

import (
  "testing"
)

func BenchmarkFibonacciRecursive(b *testing.B) {
  for i := 0; i < b.N; i++ {
    fibonacciRecursive(40)
  }
}

func BenchmarkFibonacciIterative(b *testing.B) {
  for i := 0; i < b.N; i++ {
    fibonacciIterative(40)
  }
}

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结果：

BenchmarkFibonacciRecursive-12           118893          9970 ns/op
BenchmarkFibonacciIterative-12       15252135           81.6 ns/op

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