面试题：Go的Goroutine并发模型与线程池在复杂业务场景下的深度融合与优化

设计思路

任务分类：将任务明确区分为I/O密集型和计算密集型。I/O密集型任务适合使用Goroutine，因为Goroutine的轻量级特性可以高效处理大量I/O操作，而计算密集型任务适合交给线程池处理，以避免阻塞整个Goroutine调度器。
Goroutine层：使用Goroutine来接收和分发任务。对于I/O任务，直接在Goroutine中调用相关I/O操作函数，利用Go语言标准库中对I/O操作的高效支持，如io包。对于计算密集型任务，将其封装后发送到线程池。
线程池设计：实现一个线程池，线程池中的线程负责执行计算密集型任务。线程池的大小需要根据系统资源（如CPU核心数）进行合理配置，以充分利用CPU资源同时避免资源耗尽。

关键代码实现

线程池实现

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// Task 定义任务类型
type Task func()

// ThreadPool 定义线程池
type ThreadPool struct {
    tasks    chan Task
    workers  int
    wg       sync.WaitGroup
}

// NewThreadPool 创建新的线程池
func NewThreadPool(workers, capacity int) *ThreadPool {
    pool := &ThreadPool{
        tasks:    make(chan Task, capacity),
        workers:  workers,
    }
    for i := 0; i < workers; i++ {
        go func() {
            for task := range pool.tasks {
                task()
                pool.wg.Done()
            }
        }()
    }
    return pool
}

// Submit 提交任务到线程池
func (tp *ThreadPool) Submit(task Task) {
    tp.wg.Add(1)
    tp.tasks <- task
}

// Wait 等待所有任务完成
func (tp *ThreadPool) Wait() {
    close(tp.tasks)
    tp.wg.Wait()
}

结合Goroutine使用线程池

func main() {
    // 创建线程池，假设CPU核心数为4
    pool := NewThreadPool(4, 10)

    // I/O密集型任务
    go func() {
        // 模拟I/O操作
        fmt.Println("I/O task started")
    }()

    // 计算密集型任务
    pool.Submit(func() {
        // 模拟计算操作
        result := 0
        for i := 0; i < 1000000000; i++ {
            result += i
        }
        fmt.Println("Compute task result:", result)
    })

    pool.Wait()
}

可能遇到的挑战和解决方案

资源竞争：在Goroutine和线程池之间共享数据时可能会出现资源竞争。解决方案是使用Go语言的同步原语，如sync.Mutex、sync.RWMutex，或者使用channel进行安全的数据传递。
线程池大小调整：不合适的线程池大小可能导致资源浪费或任务处理效率低下。可以通过动态调整线程池大小的策略，例如根据任务队列的长度和系统负载情况，动态增加或减少线程池中的线程数量。
错误处理：在任务执行过程中可能会出现各种错误，如I/O错误、计算错误等。需要在任务函数内部进行适当的错误处理，并通过合适的方式（如返回值、error接口）将错误传递出来，以便上层调用者进行处理。

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知识考点

面试题答案

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可能遇到的挑战和解决方案