面试题：优化Go扇入扇出模式以应对极端高并发场景的稳定性挑战

1. 调度策略优化

优化思路：
- 使用Go语言的runtime.GOMAXPROCS设置合适的CPU核心数，充分利用多核处理器的性能。例如，如果服务器有8个核心，可设置runtime.GOMAXPROCS(8)。
- 调整goroutine的调度优先级，对于关键业务的goroutine，可以通过将其封装在一个函数中，并使用runtime.LockOSThread来绑定到特定的操作系统线程，避免频繁调度。
代码框架示例：

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(8)
    go func() {
        runtime.LockOSThread()
        defer runtime.UnlockOSThread()
        // 关键业务逻辑
    }()
}

2. 数据结构选择优化

优化思路：
- 在扇入阶段，如果需要对数据进行缓存，可以使用sync.Map代替普通的map。sync.Map是线程安全的，在高并发场景下性能更好。
- 在扇出阶段，如果需要对任务进行排队，可以使用channel结合heap数据结构。例如，当需要按照优先级处理任务时，heap可以高效地维护任务队列。
代码框架示例：

package main

import (
    "container/heap"
    "fmt"
    "sync"
)

type Task struct {
    Priority int
    // 其他任务相关数据
}

type TaskHeap []Task

func (h TaskHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h TaskHeap) Less(i, j int) bool { return h[i].Priority < h[j].Priority }
func (h TaskHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }

func (h *TaskHeap) Push(x interface{}) {
    *h = append(*h, x.(Task))
}

func (h *TaskHeap) Pop() interface{} {
    old := *h
    n := len(old)
    item := old[n - 1]
    *h = old[0 : n - 1]
    return item
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    taskHeap := &TaskHeap{}
    heap.Init(taskHeap)

    // 模拟任务添加
    task1 := Task{Priority: 1}
    task2 := Task{Priority: 2}
    heap.Push(taskHeap, task1)
    heap.Push(taskHeap, task2)

    // 模拟任务处理
    for taskHeap.Len() > 0 {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            task := heap.Pop(taskHeap).(Task)
            // 处理任务
        }()
    }
    wg.Wait()
}

3. 通信机制优化

优化思路：
- 调整channel的缓冲区大小。如果缓冲区过小，可能会导致频繁的阻塞；如果缓冲区过大，可能会占用过多内存。可以根据实际请求量和处理速度动态调整缓冲区大小。
- 使用select语句结合default分支来非阻塞地处理channel数据。这样可以避免在channel没有数据时阻塞goroutine。
代码框架示例：

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    ch := make(chan int, 100)

    // 发送数据
    go func() {
        for i := 0; i < 1000; i++ {
            select {
            case ch <- i:
            default:
                // 处理缓冲区满的情况
                fmt.Println("Channel is full")
            }
        }
        close(ch)
    }()

    // 接收数据
    for val := range ch {
        fmt.Println("Received:", val)
    }
}

4. 资源管理优化

优化思路：
- 对外部资源（如数据库连接、文件句柄等）进行池化管理。使用连接池可以避免频繁创建和销毁连接带来的开销。
- 在goroutine结束时，及时释放资源。可以使用defer语句来确保资源在函数结束时被正确释放。
代码框架示例：

package main

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go - sql - driver/mysql"
)

var db *sql.DB

func init() {
    var err error
    db, err = sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/test")
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    db.SetMaxIdleConns(10)
    db.SetMaxOpenConns(100)
}

func main() {
    // 使用数据库连接
    row := db.QueryRow("SELECT 1")
    var result int
    err := row.Scan(&result)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
    }
    fmt.Println("Result:", result)
    // 不需要显式关闭连接，连接池会管理
}

5. 错误处理优化

优化思路：
- 在扇入扇出模式中，对每个阶段的操作进行详细的错误处理。不要忽略错误，及时返回并记录错误信息，以便后续排查问题。
- 使用context来控制goroutine的生命周期，并在出现错误时及时取消相关的goroutine，避免资源浪费。
代码框架示例：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)

func worker(ctx context.Context, id int, ch chan int) {
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            fmt.Printf("Worker %d stopped\n", id)
            return
        case num := <-ch:
            // 处理数据
            if num < 0 {
                fmt.Printf("Worker %d received invalid data: %d\n", id, num)
                return
            }
            fmt.Printf("Worker %d processed: %d\n", id, num)
        }
    }
}

func main() {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
    defer cancel()

    ch := make(chan int)

    for i := 0; i < 3; i++ {
        go worker(ctx, i, ch)
    }

    for i := 0; i < 10; i++ {
        select {
        case <-ctx.Done():
            return
        case ch <- i:
        }
    }
    close(ch)
    time.Sleep(2 * time.Second)
}

星途面试题库

面试题：优化Go扇入扇出模式以应对极端高并发场景的稳定性挑战

知识考点

面试题答案

1. 调度策略优化

2. 数据结构选择优化

3. 通信机制优化

4. 资源管理优化

5. 错误处理优化