面试题：Python多线程图书排名方案的可扩展性设计

架构设计

分布式架构：
- 技术实现要点：采用如Dask或Ray这样的分布式计算框架。以Dask为例，将任务划分成多个小任务分布到不同的计算节点上执行。首先安装Dask及其相关调度器（如Dask - Distributed），然后将数据分块，使用dask.array或dask.dataframe来处理大规模数据。通过调度器协调各个工作节点，实现任务的并行处理。对于高并发访问，可以利用Dask - Distributed的HTTP API，通过RESTful接口接收请求，并将计算任务分配到集群中的节点执行。
微服务架构：
- 技术实现要点：将图书排名方案拆分为多个微服务，如数据读取服务、排名计算服务、结果存储服务等。使用FastAPI或Flask等框架来构建微服务。例如，对于数据读取服务，可以使用FastAPI定义接口接收读取数据的请求，然后利用异步I/O库（如aiofiles）高效读取存储中的图书数据。各个微服务通过消息队列（如RabbitMQ或Kafka）进行通信，以解耦服务之间的依赖关系，提高系统的可扩展性和容错性。

线程管理

线程池优化：
- 技术实现要点：使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建线程池时，动态调整线程池大小。根据系统资源（如CPU核心数、内存大小）以及当前任务负载来确定线程池的最优大小。可以通过监控系统资源使用情况（如使用psutil库获取CPU和内存使用率），当负载较低时，适当减少线程数量以节省资源；当负载较高时，增加线程数量。例如，在Python中可以这样实现动态调整线程池大小：
```
import concurrent.futures
import psutil


def adjust_thread_pool_size():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    memory_percent = psutil.virtual_memory().percent
    if cpu_percent < 50 and memory_percent < 50:
        return max(1, int(thread_pool._max_workers * 0.8))
    else:
        return int(thread_pool._max_workers * 1.2)


thread_pool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
new_size = adjust_thread_pool_size()
thread_pool._max_workers = new_size
```
异步编程替代部分线程：
- 技术实现要点：对于I/O密集型任务，使用asyncio库进行异步编程。比如在读取图书数据文件或与数据库交互时，将其转换为异步操作。例如，使用aiofiles库异步读取文件：
```
import asyncio
import aiofiles


async def read_book_file(file_path):
    async with aiofiles.open(file_path, 'r') as f:
        content = await f.read()
        return content
```
然后使用asyncio事件循环来管理这些异步任务，提高系统的并发处理能力。

数据存储与读取

分布式数据库：
- 技术实现要点：选择如Cassandra或HBase这样的分布式数据库。以Cassandra为例，首先搭建Cassandra集群，根据图书数据的特点设计合适的表结构，例如以图书ID作为分区键，以确保数据均匀分布在各个节点上。在Python中使用cassandra - driver库连接到Cassandra集群，进行数据的读取和写入操作。对于高并发读取，可以利用Cassandra的多副本机制和一致性级别设置，在保证数据一致性的前提下提高读取性能。例如：
```
from cassandra.cluster import Cluster


cluster = Cluster(['127.0.0.1'])
session = cluster.connect('book_keyspace')
result = session.execute("SELECT * FROM books WHERE book_id = '123'")
```
缓存机制：
- 技术实现要点：引入Redis作为缓存。在读取图书数据时，先从Redis缓存中查找，如果存在则直接返回，避免重复读取数据库。在Python中使用redis - py库操作Redis。例如：
```
import redis


r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
book_data = r.get('book:123')
if book_data is None:
    # 从数据库读取数据
    book_data = get_book_from_db('123')
    r.set('book:123', book_data)
```
对于缓存更新，采用合适的策略，如写后更新或读写双写策略，确保缓存数据与数据库数据的一致性。同时，可以设置缓存过期时间，以保证数据的时效性。

面试题：Python多线程图书排名方案的可扩展性设计

知识考点

面试题答案

架构设计

线程管理

数据存储与读取