Quando utilizar Goroutines?

Uma dúvida que assombra a maioria dos desenvolvedores Go, e não exclusivamente iniciantes, é sobre quando utilizar goroutines.

Nesse post vou dar algumas dicas para ajudar na análise e tomada de decisão na hora de adotar ou não a utilização de goroutines em seu projeto.

Antes de mais nada, assim como qualquer coisa relacionada a tecnologia, nem todo projeto faz sentido utilizar goroutines. Você pode até pensar, “meu sistema está lento. Já sei, vou usar goroutines para resolver.”, gastar muito tempo, já que SÓ colocar um go antes da chamada da função pode não ser o suficiente, e no final não ver melhora nenhuma ou até mesmo notar uma piora no desempenho.

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Implementando um worker pool

Agora que já falamos praticamente tudo que havia para ser falado sobre goroutines e channels, vamos utilizar esse conhecimento para implementar um worker pool.

Se você não conhece o termo, um worker pool é basicamente uma coleção de threads que ficam esperando tarefas serem atribuídas a elas. Quando a thread finaliza a tarefa que foi atribuída, se torna disponível novamente para execução de uma nova tarefa.

Antes de começar a meter a mão na massa, vou deixar aqui o link para os outros posts da série sobre goroutines e channels.

O worker pool que vamos implementar irá somar os dígitos passados e armazenar o resultado.

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Buildando aplicações com Bazel (parte 1)

Bazel é um ferramenta criada e mantida pela Google que ajuda no processo de build de várias linguagens, sendo uma delas nosso querido Golang.

Duas de suas grandes vantagens são:

  • Build de multiplas aplicações em monorepo sem precisar ficar entrando e saindo de pastas.
  • Cache remoto das etapas de build (para mais detalhes, leia o post “Como Bazel funciona internamente“).

Embora para maioria das linguagens toda criação e manutenção dos arquivos do Bazel tenha que ser feita manualmente, para o Go temos o gazelle, uma ferramenta que nos auxilia nesse processo.

Se você ainda não tem o Bazel instalado na sua máquina, siga o tutorial do próprio site oficial segundo o OS que você utiliza. Se você já tem, execute um bazel version para garantir que você está utilizando a última versão (4.2.2).

Como aplicação exemplo, vamos utilizar o mesmo código do post Implementando uma API com gorilla/mux, mas separando as duas funções de “handler” em um novo package chamado handlers.

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Como encontrar pontos de melhoria de performance

Nesse post vamos falar sobre a técnica de profiling, que consegue nos ajudar muito na hora de encontrar melhorias em relação a performance dos nossos programas, principalmente, consumo de memória e CPU.

Para realizar os testes, vamos recuperar o código que escrevemos no post “Qual a melhor forma de aumentar um array?

Apenas para relembrar, nesse post escrevemos 3 funções e 3 testes, um para cada função. Cada uma das funções mostrar uma forma diferente de expandir um array.

Tendo relembrado isso, vamos agora fazer o profiling de cada uma das funções e analisar o resultado.

Para coletar dados de cpu e memória, vamos adicionar as flags -memprofile e -cpuprofile no comando que executamos para fazer benchmark das funções.

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Benchmark: API com gorilla mux usando goroutines vs sem goroutines

Já faz um certo tempo que eu queria dedicar algumas horas para testar um cenário onde os dados que uma request deveria apresentar fossem obtidos com goroutines vs sem goroutines.

Finalmente esse dia chegou, mas antes de apresentar os resultados, vamos construir juntos uma simples API onde vamos executar os testes para medir a performance.

O objetivo da request será obter o nome e a quantidade total de pedidos que uma pessoa já realizou.

Para não ter que envolver banco de dados, vamos criar duas variáveis contendo os dados que podemos retornar.

var (
    people = [][]string{
        []string{"1", "Tiago Temporin"},
        []string{"2", "João Silva"},
        []string{"3", "Mateus Cardoso"},
        []string{"4", "Maria Lina"},
        []string{"5", "Camila Manga"},
        []string{"6", "Joice Santos"},
        []string{"7", "Lucas Leal"},
        []string{"8", "Vanessa da Terra"},
        []string{"9", "Mateus de Morais"},
        []string{"10", "Maria Luiza"},
    }

    orders = [][]string{
        []string{"1", "5"},
        []string{"2", "10"},
        []string{"3", "0"},
        []string{"4", "0"},
        []string{"5", "2"},
        []string{"6", "9"},
        []string{"7", "3"},
        []string{"8", "15"},
        []string{"9", "3"},
        []string{"10", "7"},
    }
)
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Otimizando funções com memoize

Em ciência da computação, memoize ou memoization é uma técnica de otimização que faz um cache do resultado de uma função com base nos parâmetros passados para ela.

Essa técnica faz com que a execução real da função só aconteça a primeira vez que o parâmetro ou conjunto de parâmetros é passado, pois como fará um cache do resultado, ao receber os mesmos parâmetros, retornará o valor que está armazenado no cache.

Antes de utilizar a técnica, vamos criar duas funções. A Primeira para calcular o fatorial de um número.

func fatorial(n int) int {
    total := 1
    for i := 2; i <= n; i++ {
        total *= i
    }

    return total
}
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Qual a diferença de length e capacity

Quando trabalhamos com slices, existem duas funções essenciais que utilizamos para “medir” o tamanho (length) e a capacidade (capacity) de um slice, que são len e cap, respectivamente.

Mas afinal, qual a diferença de length e capacity?

A documentação do Go define length como sendo a quantidade de elementos em um slice, enquanto capacity é a capacidade do array para abrigar elementos.

No exemplo abaixo vamos criar 2 slices. No primeiro vamos definir somente o length, enquanto no segundo vamos definir o length e a capacity.

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Como fazer benchmark do seu código

Muitas vezes quando vamos escolher um novo framework ou alguma lib, buscamos benchmarks para que nosso programa tenha a melhor performance possível. Isso é ótimo! Mas você já parou para fazer um benchmark do seu programa para tentar entender onde ele pode ser otimizado? Não sabe como? Então vamos ver como fazer.

A funções de benchmark ficam dentro dos arquivos *_test.go e tem, por convenção, o nome BenchmarkSuaFunc.

Muito similar a quando escrevemos testes, vamos usar o pacote testing do go, mas especificamente vamos usar o testing.B como parâmetro da nossa função de benchmark.

Para começar vamos aproveitar uma das funções do post “Qual a melhor forma para aumentar um array?“.

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