面试题答案
一键面试网络I/O模型选择
- 使用多路复用（如epoll/kqueue）：在高并发场景下，传统的阻塞I/O会导致大量线程阻塞等待I/O操作完成，浪费资源。多路复用模型允许一个线程监听多个文件描述符的I/O事件，当有事件发生时才进行处理，极大提升了I/O效率。Go语言的net包底层默认使用多路复用技术，如在Linux上使用epoll，在FreeBSD上使用kqueue。这使得Go在处理大量并发连接时性能卓越。例如，对于一个处理海量客户端连接的服务器，多路复用能避免为每个连接创建单独线程，减少上下文切换开销。
协程调度
- 合理使用协程数量：Go语言的协程（goroutine）非常轻量级，创建和销毁开销小。但并非协程数量越多越好，过多的协程会导致调度器压力增大，上下文切换频繁，反而降低性能。根据服务器硬件资源（如CPU核心数）以及业务负载情况，合理调整协程数量。例如，可以通过实验或者公式计算，为CPU密集型任务设置与CPU核心数相近的协程数；对于I/O密集型任务，可以适当增加协程数，充分利用I/O等待时间。
- 使用sync包进行同步控制：在多个协程并发访问共享资源时，使用sync.Mutex、sync.RWMutex等同步工具来避免数据竞争。对于读多写少的场景，优先使用sync.RWMutex，因为它允许多个读操作同时进行，只有写操作会独占资源，从而提高并发性能。例如，在一个共享配置文件的读取场景中，多个协程可能同时读取配置，偶尔有协程修改配置，这时sync.RWMutex能很好地平衡读写性能。
数据结构使用
- 选择合适的数据结构：对于频繁插入和删除操作的场景，链表结构（如Go标准库中的container/list包提供的双向链表）可能更合适，因为链表的插入和删除操作时间复杂度为O(1)，相比数组在该场景下性能更好。而对于需要快速随机访问的场景，数组或切片更优，其访问时间复杂度为O(1)。例如，在实现一个实时消息队列时，链表结构可以高效地处理消息的入队和出队操作；而在处理一个固定大小且需要快速定位元素的场景，如游戏中的固定数量角色管理，数组或切片更合适。
- 使用map时注意性能：map是Go语言中常用的数据结构，但在高并发场景下使用map时，如果不进行同步控制，会导致数据竞争。可以使用sync.Map，它是Go 1.9引入的线程安全的map实现。对于读多写少的场景，sync.Map性能较好，但对于写操作频繁的场景，由于其内部使用了多个map以及锁机制，性能可能不如自行使用sync.Mutex保护普通map，需要根据实际业务场景选择。
缓存策略
- 内存缓存：使用如Go标准库中的sync.Map或者第三方缓存库（如groupcache）实现内存缓存。对于一些频繁访问且数据相对稳定的数据，如热门文章的内容、配置信息等，将其缓存到内存中，可以大大减少数据库或者其他后端存储的访问次数，降低延迟。例如，一个新闻网站的热门文章内容，缓存到内存后，用户访问时直接从缓存读取，无需查询数据库，提升响应速度。
- 缓存淘汰策略：当缓存空间有限时，需要选择合适的缓存淘汰策略。常见的策略有LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等。对于时间敏感性较高的数据，如用户登录状态等，LRU策略比较合适，它会优先淘汰最长时间未被访问的数据；而对于一些长期热门但访问频率分布不均的数据，LFU策略可能更好，它会淘汰访问频率最低的数据。可以使用第三方库（如lrucache）来方便地实现这些策略。