fastDatasetList := make([]dataset.Dataset, 0, len(datasetIdMap)) // 相关的数据集 slowDatasetList := make([]dataset.Dataset, 0, int(datasetCount)-len(datasetIdMap)) // 非相关数据集按创建时间排序 for _, datasetObj := range datasetObjList { dataC...-Go服务器开发

可以对该代码进行以下优化：

在循环内部将 datasetInfo 初始化为指针类型，以避免在追加到切片中时发生值拷贝。
使用并发 goroutine 的方式去处理每个 datasetObj，可以提高 CPU 利用率和程序的执行速度。
对于快速的数据集属性列表，可以使用 sync.Map 来存储。因为这是并发安全的。

下面是优化后的代码示例：

var fastDatasetList []*dataset.Dataset
slowDatasetChan := make(chan *dataset.Dataset, int(datasetCount)-len(datasetIdMap))

// 存储数据集信息的临时 map
datasetInfoMap := &sync.Map{}

var wg sync.WaitGroup
for _, datasetObj := range datasetObjList {
    wg.Add(1)
    go func(datasetObj *citadel.Dataset) {
        defer wg.Done()

        dataCount, err := citadel.CountDataset(l.ctx, l.svcCtx, datasetObj.DatasetID)
        if err != nil {
            err = code.WithCodeMsg(code.Internal)
            return
        }

        datasetInfoPtr := &dataset.Dataset{
            ID:       citadel.StringFromId(datasetObj.DatasetID),
            Name:     datasetObj.Name,
            ParsePdf: datasetObj.ParsePdf,
            CreateAt: datasetObj.CreateAt.UTC().Unix(),
            UpdateAt: datasetObj.UpdateAt.UTC().Unix(),
            Note:     datasetObj.Note,
            Count: dataset.DatasetCount{
                Total:      int(dataCount.Total),
                Labeled:    int(dataCount.Labeled),
                Classified: int(dataCount.Classified),
                Synthetic:  int(dataCount.Synthetic),
            },
        }
        
        _ = json.Unmarshal(datasetObj.Configure, &datasetInfoPtr.Configure)

        // 存储快速的数据集属性列表
        if _, ok := datasetIdMap[datasetObj.DatasetID]; ok {
            datasetInfoMap.Store(datasetObj.DatasetID, datasetInfoPtr)
        } else {
            // 通过通道将非快速数据集属性列表追加到切片中
            slowDatasetChan <- datasetInfoPtr
        }
    }(datasetObj)
}

// 等待所有 goroutine 执行完成
wg.Wait()

// 遍历存储快速数据集属性列表的临时 map
datasetInfoMap.Range(func(key, value interface{}) bool {
    fastDatasetList = append(fastDatasetList, value.(*dataset.Dataset))
    return true
})

// 关闭通道，以便处理器知道没有更多数据需要接收
close(slowDatasetChan)

// 迭代通道来收集慢速数据集属性列表
for datasetInfoPtr := range slowDatasetChan {
    slowDatasetList = append(slowDatasetList, *datasetInfoPtr)
}

在这个例子中，我们使用了一个临时的 sync.Map，存储快速数据集属性列表。这可以避免多次增量地向切片追加数据，因为这会导致切片的重新分配和拷贝。

通过并发 goroutine 的方式去处理每个 datasetObj，我们可以同时处理多个任务，并减少总执行时间。使用通道来收集非快速数据集属性列表也是一种有效的方法，它可以防止 goroutine 因为无法写入数据而被阻塞。