面试题：Go语言接口在高并发场景下的设计与性能优化

整体设计思路

任务接口定义：定义一个接口 Task，包含 Execute 方法，所有具体任务结构体都实现这个接口。
任务提交：创建一个任务队列（如 channel），用于接收提交的任务。
任务调度：使用多个工作协程从任务队列中取出任务并执行。
资源管理与并发控制：利用 sync.Mutex 或 sync.RWMutex 来控制对共享资源的访问，防止资源竞争。

关键部分代码实现

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 定义任务接口
type Task interface {
    Execute()
}

// 具体任务结构体
type ExampleTask struct {
    id int
}

func (t *ExampleTask) Execute() {
    fmt.Printf("Task %d is executing\n", t.id)
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    taskQueue := make(chan Task, 100)
    const numWorkers = 5

    // 启动工作协程
    for i := 0; i < numWorkers; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            for task := range taskQueue {
                task.Execute()
            }
        }()
    }

    // 提交任务
    for i := 0; i < 20; i++ {
        task := &ExampleTask{id: i}
        taskQueue <- task
    }

    close(taskQueue)
    wg.Wait()
}

性能瓶颈分析

任务队列长度限制：如果任务提交速度过快，任务队列可能会满，导致提交任务的协程阻塞。
资源竞争：虽然使用了锁来控制资源访问，但频繁的加锁解锁操作会带来性能开销。
工作协程数量：工作协程数量如果设置不当，可能导致 CPU 利用率不足或过度竞争。

优化方向

动态任务队列：可以使用无缓冲的 channel 结合 select 语句实现动态的任务队列，避免固定长度队列的限制。
减少锁的使用：采用读写分离的锁（sync.RWMutex），对于读多写少的场景可以提高性能。还可以考虑使用 sync.Map 等线程安全的数据结构，减少锁的粒度。
自适应协程数量：根据 CPU 核心数、系统负载等动态调整工作协程的数量，提高系统资源利用率。

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面试题：Go语言接口在高并发场景下的设计与性能优化

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优化方向