面试题：Go语言Goroutine在高并发场景下对线程模型优化的挑战与应对

面临的挑战

资源竞争：多个Goroutine可能同时访问和修改共享资源，导致数据不一致等问题。例如多个Goroutine同时对一个全局变量进行累加操作。
调度开销：高并发下，大量Goroutine的调度需要耗费一定的系统资源，可能影响性能。如果调度策略不合理，会出现某些Goroutine长时间得不到执行的情况。
栈空间管理：每个Goroutine都有自己的栈空间，在高并发场景下，若每个Goroutine栈空间分配不合理，可能导致内存占用过高甚至内存耗尽。

Go语言应对方式及举例

资源竞争：
- 互斥锁（Mutex）：通过sync.Mutex来保护共享资源。例如：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    counter int
    mu      sync.Mutex
)

func increment(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    mu.Lock()
    counter++
    mu.Unlock()
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go increment(&wg)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("Final counter value:", counter)
}

读写锁（RWMutex）：当读操作远多于写操作时，使用sync.RWMutex，读操作可以并发执行，写操作需要独占。例如：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

var (
    data    int
    rwMutex sync.RWMutex
)

func read(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    rwMutex.RLock()
    fmt.Println("Read value:", data)
    rwMutex.RUnlock()
}

func write(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    rwMutex.Lock()
    data++
    fmt.Println("Write value:", data)
    rwMutex.Unlock()
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 5; i++ {
        if i%2 == 0 {
            wg.Add(1)
            go write(&wg)
        } else {
            wg.Add(1)
            go read(&wg)
        }
    }
    wg.Wait()
}

调度开销：
- Go语言采用M:N调度模型，Goroutine（用户态线程）与操作系统线程（内核态线程）的映射是M:N关系。Go运行时系统（runtime）的调度器（scheduler）负责高效调度Goroutine。它使用了工作窃取算法，每个工作线程（M）都有一个本地Goroutine队列，当一个工作线程的本地队列为空时，它可以从其他工作线程的队列中窃取Goroutine来执行，这样能有效利用多核CPU资源，减少调度开销。例如在一个计算密集型的多Goroutine程序中，调度器能合理分配Goroutine到不同的CPU核心上执行，提高整体执行效率。
栈空间管理：
- Go语言的Goroutine栈空间是动态增长和收缩的。初始时，Goroutine栈空间较小（通常是2KB左右），随着程序执行，如果栈空间不足，会自动扩展栈空间。当栈空间中不再使用的部分达到一定阈值时，会进行收缩。例如一个递归函数在Goroutine中执行，随着递归深度增加，栈空间会自动扩展以满足需求，当递归结束，栈空间会收缩，从而有效控制内存占用。

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