面试题：Go并发范式在分布式任务调度业务中的优化适配

1. 设计思路

任务队列：使用Go语言的通道（channel）来实现任务队列。通道是Go语言并发编程的核心，它可以安全地在不同的goroutine之间传递数据。
节点资源分配：为每个节点创建一个独立的goroutine来处理任务。可以使用一个结构体来表示节点，包含节点的唯一标识、当前任务处理状态等信息。
任务执行结果收集和汇总：使用另一个通道来收集每个节点处理任务的结果。可以通过一个主goroutine来接收这些结果并进行汇总。

2. 代码实现

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 定义任务结构
type Task struct {
    ID   int
    Data string
}

// 定义节点结构
type Node struct {
    ID int
}

// 任务执行函数
func (n Node) ProcessTask(task Task, resultChan chan<- string) {
    // 模拟任务处理
    fmt.Printf("Node %d is processing task %d\n", n.ID, task.ID)
    result := fmt.Sprintf("Task %d processed by Node %d", task.ID, n.ID)
    resultChan <- result
}

// 任务调度函数
func TaskScheduler(tasks []Task, nodes []Node) []string {
    var wg sync.WaitGroup
    resultChan := make(chan string)
    var results []string

    // 启动每个节点的任务处理goroutine
    for _, node := range nodes {
        for _, task := range tasks {
            wg.Add(1)
            go func(n Node, t Task) {
                defer wg.Done()
                n.ProcessTask(t, resultChan)
            }(node, task)
        }
    }

    // 收集结果
    go func() {
        wg.Wait()
        close(resultChan)
    }()

    for result := range resultChan {
        results = append(results, result)
    }

    return results
}

3. 性能瓶颈及解决方案

任务队列阻塞：如果任务生成速度过快，而节点处理速度较慢，任务队列（通道）可能会阻塞。
- 解决方案：可以设置一个缓冲通道，增加任务队列的容量。另外，可以动态调整节点数量，根据任务队列的长度来启动或停止节点。
节点资源竞争：如果多个节点同时访问共享资源（如数据库、文件系统等），可能会出现资源竞争问题。
- 解决方案：使用互斥锁（sync.Mutex）或读写锁（sync.RWMutex）来保护共享资源。另外，可以考虑使用连接池来管理共享资源的访问，减少资源创建和销毁的开销。
结果收集瓶颈：如果结果收集通道的处理速度较慢，可能会导致发送结果的goroutine阻塞。
- 解决方案：可以增加结果收集的并发度，使用多个goroutine来处理结果收集。另外，可以对结果进行分块处理，减少单个结果的大小，提高处理效率。

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面试题：Go并发范式在分布式任务调度业务中的优化适配

知识考点

面试题答案

1. 设计思路

2. 代码实现

3. 性能瓶颈及解决方案