系统架构层面
- 分层架构：将应用分为不同层次，如数据访问层、业务逻辑层和表示层。各层职责明确，降低耦合度，便于扩展和维护。例如，数据访问层专门负责与数据库交互，业务逻辑层处理具体业务规则。
- 微服务架构：将应用拆分成多个小型、独立的服务，每个服务专注于单一功能。通过这种方式，每个服务可以独立部署、扩展和维护，提高系统的可伸缩性。例如，一个电商应用可以拆分为用户服务、订单服务、商品服务等。
资源管理
- CPU资源分配：
- GOMAXPROCS设置：通过
runtime.GOMAXPROCS函数设置Go运行时可以使用的CPU核心数。一般设置为服务器的CPU核心数，以充分利用多核处理器的性能。例如：runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())。
- 避免CPU密集型阻塞：在编写代码时，要注意避免长时间占用CPU的阻塞操作，如复杂的计算或I/O操作。对于CPU密集型任务，可以考虑使用多个goroutine并行处理，充分利用多核资源。
- 内存资源分配：
- 对象复用：对于频繁创建和销毁的对象，使用对象池（如
sync.Pool）来复用对象，减少内存分配和垃圾回收的压力。例如，对于网络请求中的缓冲区，可以使用对象池来管理。
- 控制内存增长：避免无节制地创建新的对象和数据结构，特别是在高并发场景下。要根据业务需求合理规划数据结构的大小和生命周期。
调度算法
- 任务队列设计：
- 有界队列：使用有界的任务队列（如
channel带缓冲区），可以防止任务无限制堆积导致内存耗尽。当队列满时，可以根据业务需求选择丢弃任务、等待队列有空闲位置或者采取其他策略。例如：taskQueue := make(chan Task, 1000)，这里Task是自定义的任务类型，队列大小为1000。
- 优先级队列：如果任务有不同的优先级，可以使用优先级队列。Go标准库中没有直接的优先级队列实现，但可以通过
container/heap包来实现。例如，对于一些紧急的系统任务，可以设置较高的优先级，优先处理。
- 调度器设计：
- 基于goroutine和channel的调度：利用goroutine作为轻量级线程来处理任务，通过channel进行任务的传递和同步。可以创建多个worker goroutine，从任务队列中获取任务并处理。例如：
func worker(taskQueue chan Task) {
for task := range taskQueue {
task.Process()
}
}
func main() {
taskQueue := make(chan Task, 1000)
numWorkers := 100
for i := 0; i < numWorkers; i++ {
go worker(taskQueue)
}
// 向任务队列中添加任务
for {
newTask := getNewTask()
taskQueue <- newTask
}
}
- 动态调整调度：根据系统的负载情况，动态调整worker goroutine的数量。可以通过监控CPU、内存使用率等指标，当负载过高时增加worker数量，负载较低时减少worker数量。
利用Go特性
- sync包：
- Mutex：用于保护共享资源，防止多个goroutine同时访问。例如，当多个goroutine需要读写一个共享的配置文件时，可以使用
Mutex来保证数据的一致性。
var mu sync.Mutex
var config Config
func readConfig() Config {
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
return config
}
func writeConfig(newConfig Config) {
mu.Lock()
defer mu.Unlock()
config = newConfig
}
- WaitGroup：用于等待一组goroutine完成。例如，在启动多个goroutine进行数据采集后，需要等待所有采集任务完成后再进行下一步处理。
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < numCollectors; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
collectData()
}()
}
wg.Wait()
- 原子操作：对于一些简单的共享变量操作，如计数器，可以使用原子操作（如
atomic包中的函数），避免使用锁带来的性能开销。例如：
var count int64
func increment() {
atomic.AddInt64(&count, 1)
}
func getCount() int64 {
return atomic.LoadInt64(&count)
}
- 并发安全的数据结构：使用Go标准库中并发安全的数据结构，如
sync.Map，它是一个线程安全的键值对集合。在高并发场景下，使用sync.Map可以避免手动加锁带来的复杂性和性能问题。例如：
var data sync.Map
func set(key string, value interface{}) {
data.Store(key, value)
}
func get(key string) (interface{}, bool) {
return data.Load(key)
}
