面试题：MariaDB线程池timer线程时间管理的深度剖析与扩展

设计思路

数据结构设计：
- 任务结构体：定义一个新的结构体来表示定时任务，包含任务标识、执行函数指针、当前执行周期、初始执行周期、优先级等字段。
- 优先级队列：使用堆数据结构实现优先级队列，以高效地管理任务的优先级。堆顶为优先级最高的任务。
- 任务链表：维护一个链表来管理所有定时任务，便于动态调整任务的执行周期等操作。
动态调整任务执行周期：在任务结构体中添加执行周期字段，并提供函数接口来修改该字段。当周期改变时，重新计算任务下次执行时间并调整在优先级队列中的位置。
优先级队列管理：利用堆的特性，在插入新任务或任务优先级改变时，通过上浮和下沉操作保持堆的性质，确保高优先级任务始终在堆顶。

具体实现步骤

数据结构定义：

typedef struct {
    int task_id;
    void (*execute_func)();
    int current_period;
    int initial_period;
    int priority;
} TimerTask;

// 优先级队列实现，以堆为例
typedef struct {
    TimerTask *tasks[MAX_TASKS];
    int size;
} PriorityQueue;

优先级队列操作函数：

// 上浮操作
void heapify_up(PriorityQueue *pq, int index) {
    while (index > 0 && pq->tasks[(index - 1) / 2]->priority < pq->tasks[index]->priority) {
        TimerTask *temp = pq->tasks[(index - 1) / 2];
        pq->tasks[(index - 1) / 2] = pq->tasks[index];
        pq->tasks[index] = temp;
        index = (index - 1) / 2;
    }
}

// 下沉操作
void heapify_down(PriorityQueue *pq, int index) {
    int left = 2 * index + 1;
    int right = 2 * index + 2;
    int largest = index;
    if (left < pq->size && pq->tasks[left]->priority > pq->tasks[largest]->priority) {
        largest = left;
    }
    if (right < pq->size && pq->tasks[right]->priority > pq->tasks[largest]->priority) {
        largest = right;
    }
    if (largest != index) {
        TimerTask *temp = pq->tasks[index];
        pq->tasks[index] = pq->tasks[largest];
        pq->tasks[largest] = temp;
        heapify_down(pq, largest);
    }
}

// 插入任务到优先级队列
void enqueue(PriorityQueue *pq, TimerTask *task) {
    pq->tasks[pq->size++] = task;
    heapify_up(pq, pq->size - 1);
}

// 从优先级队列取出任务
TimerTask* dequeue(PriorityQueue *pq) {
    if (pq->size == 0) return NULL;
    TimerTask *result = pq->tasks[0];
    pq->tasks[0] = pq->tasks[--pq->size];
    heapify_down(pq, 0);
    return result;
}

任务链表操作函数：

// 任务链表节点
typedef struct TaskNode {
    TimerTask task;
    struct TaskNode *next;
} TaskNode;

// 添加任务到链表
TaskNode* add_task_to_list(TaskNode *head, TimerTask task) {
    TaskNode *new_node = (TaskNode*)malloc(sizeof(TaskNode));
    new_node->task = task;
    new_node->next = head;
    return new_node;
}

// 在链表中查找任务
TaskNode* find_task_in_list(TaskNode *head, int task_id) {
    TaskNode *current = head;
    while (current != NULL) {
        if (current->task.task_id == task_id) {
            return current;
        }
        current = current->next;
    }
    return NULL;
}

// 修改任务执行周期
void update_task_period(TaskNode *head, int task_id, int new_period) {
    TaskNode *task_node = find_task_in_list(head, task_id);
    if (task_node != NULL) {
        task_node->task.current_period = new_period;
        // 重新计算下次执行时间并调整优先级队列位置
    }
}

timer线程修改：
- 在timer线程的主循环中，从优先级队列中取出最高优先级任务，并检查是否到达执行时间。
- 如果到达执行时间，执行任务，然后根据任务的周期重新计算下次执行时间，并将任务重新插入优先级队列。

对整体系统性能的影响评估

优点：
- 高效调度：优先级队列的使用使得高优先级任务能够及时得到执行，提高了系统对重要任务的响应速度。
- 灵活性：动态调整任务执行周期的功能使系统能够根据实际情况灵活调整任务调度，适应复杂的业务需求。
缺点：
- 额外开销：优先级队列的维护操作（上浮、下沉）以及任务链表的查找和修改操作都需要额外的时间和空间开销。在任务数量较多时，可能会对系统性能产生一定影响。
- 复杂性增加：代码复杂度提高，可能导致维护和调试成本增加，从而在一定程度上影响系统的稳定性和可扩展性。需要仔细设计和测试以确保系统的正确性和性能。

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对整体系统性能的影响评估