面试题：Go 固定 worker 工作池负载均衡的动态调整

设计思路

实时系统负载监控：使用 Go 内置的 runtime 包以及系统监控工具（如 /proc 文件系统获取 CPU、内存等信息），定时收集系统当前的负载情况，例如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等。
动态调整 worker 数量：根据实时负载情况，设定不同的阈值来决定是否增加或减少 worker 数量。比如当 CPU 使用率长期高于 80%，且任务队列中有较多任务积压时，增加 worker；当 CPU 使用率长期低于 30%，且任务队列几乎为空时，减少 worker。
优化任务分配算法：根据任务的类型、预计处理时间、资源消耗等因素进行任务分配。例如，对于 CPU 密集型任务，分配给 CPU 资源较为充裕的 worker；对于 I/O 密集型任务，分配给 I/O 等待时间较短的 worker。

涉及的数据结构

任务结构体（Task）：

type Task struct {
    ID         int
    TaskType   string
    // 其他任务相关信息，如预计处理时间、资源消耗等
    EstimatedTime int
    ResourceUsage int
}

工作池结构体（WorkerPool）：

type WorkerPool struct {
    Workers    []*Worker
    TaskQueue  chan Task
    Capacity   int
    // 用于记录当前系统负载的信息
    SystemLoad struct {
        CPUUsage    float64
        MemoryUsage float64
        // 其他负载相关信息
    }
}

工作者结构体（Worker）：

type Worker struct {
    ID     int
    Status string // "idle" 或 "busy"
    // 用于记录当前 worker 的负载信息
    WorkerLoad struct {
        CPUUsage    float64
        MemoryUsage float64
        // 其他负载相关信息
    }
}

关键函数

监控系统负载函数（MonitorSystemLoad）：

func MonitorSystemLoad(pool *WorkerPool) {
    for {
        // 获取 CPU 使用率
        cpuUsage := getCPUUsage()
        // 获取内存使用率
        memoryUsage := getMemoryUsage()
        pool.SystemLoad.CPUUsage = cpuUsage
        pool.SystemLoad.MemoryUsage = memoryUsage
        time.Sleep(time.Second)
    }
}

func getCPUUsage() float64 {
    // 具体实现根据操作系统获取 CPU 使用率
    // 例如在 Linux 下通过 /proc/stat 文件计算
    return 0
}

func getMemoryUsage() float64 {
    // 具体实现根据操作系统获取内存使用率
    // 例如在 Linux 下通过 /proc/meminfo 文件计算
    return 0
}

动态调整 worker 数量函数（AdjustWorkerCount）：

func AdjustWorkerCount(pool *WorkerPool) {
    for {
        if pool.SystemLoad.CPUUsage > 0.8 && len(pool.TaskQueue) > pool.Capacity/2 {
            newWorker := NewWorker(len(pool.Workers) + 1)
            pool.Workers = append(pool.Workers, newWorker)
            go newWorker.Start(pool.TaskQueue)
        } else if pool.SystemLoad.CPUUsage < 0.3 && len(pool.TaskQueue) == 0 {
            if len(pool.Workers) > 1 {
                lastWorker := pool.Workers[len(pool.Workers)-1]
                lastWorker.Stop()
                pool.Workers = pool.Workers[:len(pool.Workers)-1]
            }
        }
        time.Sleep(time.Second)
    }
}

任务分配函数（AssignTask）：

func AssignTask(pool *WorkerPool, task Task) {
    // 简单示例：根据 CPU 使用率分配任务
    var bestWorker *Worker
    minCPUUsage := 1.0
    for _, worker := range pool.Workers {
        if worker.WorkerLoad.CPUUsage < minCPUUsage {
            minCPUUsage = worker.WorkerLoad.CPUUsage
            bestWorker = worker
        }
    }
    if bestWorker != nil {
        bestWorker.TaskQueue <- task
    } else {
        pool.TaskQueue <- task
    }
}

工作者启动函数（Start）：

func (w *Worker) Start(taskQueue chan Task) {
    w.Status = "idle"
    for {
        task, ok := <-taskQueue
        if!ok {
            break
        }
        w.Status = "busy"
        // 处理任务
        processTask(task)
        w.Status = "idle"
    }
}

工作者停止函数（Stop）：

func (w *Worker) Stop() {
    close(w.TaskQueue)
}

与系统其他部分的交互

任务提交：系统其他部分将任务创建后，通过调用 AssignTask 函数将任务提交到工作池。
负载监控数据共享：监控系统负载的函数 MonitorSystemLoad 运行在一个单独的 goroutine 中，将获取到的系统负载数据更新到 WorkerPool 结构体中，供动态调整 worker 数量和任务分配算法使用。
工作者与任务队列交互：工作者通过从 TaskQueue 中获取任务并处理，完成后继续等待新任务。动态调整 worker 数量的函数通过创建或停止工作者的 goroutine 来实现对工作池规模的调整。

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面试题：Go 固定 worker 工作池负载均衡的动态调整

知识考点

面试题答案

设计思路

涉及的数据结构

关键函数

与系统其他部分的交互