面试题：Kotlin协程挂起函数与通道在高并发场景下的性能优化与设计

协程并发策略设计

理论方面
- 限制并发数：在高并发网络爬虫应用中，过多的并发请求可能会耗尽系统资源或被目标服务器封禁。使用 Semaphore 来限制同时执行的协程数量。Semaphore 类似于一个信号量，允许一定数量的协程同时通过，其他协程则需要等待信号量释放。
- 任务优先级：根据任务的重要性或紧急程度为任务分配优先级。例如，对于某些关键页面的爬取任务可以设置较高优先级，优先执行。可以使用优先级队列来管理任务，在通道中按照优先级顺序发送和接收任务。
代码实现思路

import kotlinx.coroutines.*
import java.util.concurrent.Semaphore

// 定义最大并发数
private const val MAX_CONCURRENT = 10
private val semaphore = Semaphore(MAX_CONCURRENT)

fun main() = runBlocking {
    val tasks = List(100) { "Task $it" }
    val job = launch {
        tasks.forEach { task ->
            semaphore.acquire()
            launch {
                try {
                    // 模拟耗时操作
                    delay(100)
                    println("Processed $task")
                } finally {
                    semaphore.release()
                }
            }
        }
    }
    job.join()
}

优化挂起函数执行效率

理论方面
- 减少挂起次数：挂起函数会暂停协程执行，过多的挂起操作会增加上下文切换开销。尽量将多个相关的异步操作合并成一个挂起函数调用，减少不必要的挂起。
- 复用资源：对于网络连接等资源，尽量复用而不是每次请求都重新创建。例如，使用连接池来管理网络连接，避免频繁创建和销毁连接带来的性能损耗。
- 非阻塞I/O：使用Kotlin协程中的非阻塞I/O操作，如 OkHttp 的异步请求，它在执行I/O操作时不会阻塞主线程，提高系统整体的并发处理能力。
代码实现思路

import kotlinx.coroutines.*
import okhttp3.*
import java.io.IOException

val client = OkHttpClient()

suspend fun fetchData(url: String): String {
    return suspendCancellableCoroutine { continuation ->
        val request = Request.Builder()
           .url(url)
           .build()
        client.newCall(request).enqueue(object : Callback {
            override fun onFailure(call: Call, e: IOException) {
                continuation.resumeWithException(e)
            }

            override fun onResponse(call: Call, response: Response) {
                response.use {
                    if (!response.isSuccessful) throw IOException("Unexpected code $response")
                    continuation.resume(response.body!!.string())
                }
            }
        })
    }
}

处理通道可能出现的性能瓶颈

理论方面
- 缓冲处理：通道的默认模式是无缓冲的，这意味着发送和接收操作必须同时准备好才能进行。对于高并发场景，可以使用有缓冲的通道（Channel 的构造函数中指定缓冲区大小）。这样发送端可以先将数据发送到缓冲区，而不需要等待接收端立即处理，减少发送端的等待时间。
- 背压处理：当发送端速度远快于接收端时，会产生背压问题。可以使用 produce 函数创建一个生产者协程，并通过 ReceiveChannel 的 flow 扩展函数将其转换为 Flow，然后使用 Flow 的背压策略（如 collectLatest、conflate 等）来处理背压。
代码实现思路

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.channels.Channel

fun main() = runBlocking {
    // 创建一个有缓冲的通道
    val channel = Channel<Int>(100)

    launch {
        for (i in 1..1000) {
            channel.send(i)
        }
        channel.close()
    }

    launch {
        for (num in channel) {
            // 模拟处理数据
            delay(10)
            println("Processed $num")
        }
    }

    delay(2000)
}

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val producer = produce<Int> {
        for (i in 1..1000) {
            send(i)
        }
    }

    producer.asFlow()
      .collectLatest { num ->
            // 模拟处理数据
            delay(10)
            println("Processed $num")
        }
}

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面试题：Kotlin协程挂起函数与通道在高并发场景下的性能优化与设计

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优化挂起函数执行效率

处理通道可能出现的性能瓶颈