面试题：Go语言Goroutine并发模型的优化与设计

设计思路

任务队列：使用一个channel作为任务队列，将要爬取的URL放入其中。这样可以解耦任务的产生和执行，并且channel天然具有缓冲能力，可以在一定程度上控制并发量。
Goroutine池：创建固定数量的Goroutine来从任务队列中获取URL并进行爬取。通过控制Goroutine的数量，可以有效利用资源，避免因Goroutine过多导致的资源耗尽问题。
资源限制：
- 网络带宽：通过限制Goroutine数量，减少同时发起的网络请求数，从而避免网络带宽被占满。
- CPU和内存：Goroutine本身占用资源较少，但如果爬取的数据量过大，可能会导致内存问题。可以采用分块处理数据、及时释放不再使用的资源等方式优化。
优化Goroutine数量：可以通过实验不同的Goroutine数量，结合系统资源监控工具（如top、htop等），观察系统在不同并发数下的性能表现，找到一个最优的Goroutine数量。也可以根据服务器的CPU核心数、内存大小等硬件参数，按照一定的经验公式来估算初始的Goroutine数量，然后在实际运行中进行调整。
错误处理：在每个Goroutine中，对爬取过程中的错误进行捕获，并将错误信息返回给调用者。可以通过返回值或者将错误信息发送到一个专门的错误处理channel来实现。
超时处理：使用context.Context来设置爬取任务的超时时间。context.Context可以在多个Goroutine之间传递，并且可以方便地取消和设置超时。

关键部分代码示例

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "time"
)

// 定义一个结构体来保存爬取任务和结果
type CrawlTask struct {
    URL string
    Result []byte
    Err error
}

func crawler(ctx context.Context, taskQueue chan string, resultQueue chan CrawlTask, maxWorkers int) {
    var semaphore = make(chan struct{}, maxWorkers)
    for url := range taskQueue {
        semaphore <- struct{}{}
        go func(u string) {
            defer func() { <-semaphore }()
            req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "GET", u, nil)
            if err != nil {
                resultQueue <- CrawlTask{URL: u, Err: err}
                return
            }
            client := &http.Client{}
            resp, err := client.Do(req)
            if err != nil {
                resultQueue <- CrawlTask{URL: u, Err: err}
                return
            }
            defer resp.Body.Close()
            body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
            if err != nil {
                resultQueue <- CrawlTask{URL: u, Err: err}
                return
            }
            resultQueue <- CrawlTask{URL: u, Result: body}
        }(url)
    }
    close(resultQueue)
}

func main() {
    urls := []string{
        "http://example.com",
        "http://example.org",
        // 更多URL
    }
    taskQueue := make(chan string, len(urls))
    resultQueue := make(chan CrawlTask)
    maxWorkers := 10
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()

    go crawler(ctx, taskQueue, resultQueue, maxWorkers)

    for _, url := range urls {
        taskQueue <- url
    }
    close(taskQueue)

    for result := range resultQueue {
        if result.Err != nil {
            fmt.Printf("Error crawling %s: %v\n", result.URL, result.Err)
        } else {
            fmt.Printf("Successfully crawled %s, length: %d\n", result.URL, len(result.Result))
        }
    }
}

在上述代码中：

CrawlTask结构体用于保存爬取任务的URL、结果数据以及可能发生的错误。
crawler函数创建了一个Goroutine池，每个Goroutine从taskQueue中获取URL进行爬取，并将结果发送到resultQueue。
main函数初始化任务队列、结果队列，设置超时context，启动爬虫，并向任务队列中添加URL，最后处理爬取结果。

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面试题：Go语言Goroutine并发模型的优化与设计

知识考点

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