面试题：Go语言Goroutine任务调度策略的优化

优化思路

CPU密集型任务：
- 由于CPU密集型任务长时间占用CPU资源，应尽量避免过多此类任务同时运行，以免导致CPU资源竞争激烈。可以根据CPU核心数，合理限制并发执行的CPU密集型Goroutine数量。
- 优先将CPU资源分配给这些任务，因为它们对CPU计算能力要求高。
I/O密集型任务：
- I/O密集型任务在等待I/O操作完成时会让出CPU，所以可以让更多的I/O密集型Goroutine并发运行。
- 利用I/O操作等待时间，调度器可以切换到其他可运行的任务，包括CPU密集型任务，提高CPU利用率。

实现方法

限制CPU密集型任务并发数：
- 使用sync.WaitGroup和channel来控制并发数。例如：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func cpuIntensiveTask(id int, wg *sync.WaitGroup, sem chan struct{}) {
    defer wg.Done()
    sem <- struct{}{}
    defer func() { <-sem }()
    // 模拟CPU密集型计算
    for i := 0; i < 1000000000; i++ {
        _ = i * i
    }
    fmt.Printf("CPU intensive task %d finished\n", id)
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    maxCPUConcurrency := 4
    sem := make(chan struct{}, maxCPUConcurrency)
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go cpuIntensiveTask(i, &wg, sem)
    }
    wg.Wait()
}

在上述代码中，sem是一个带缓冲的通道，其缓冲大小为maxCPUConcurrency，控制同时运行的CPU密集型任务数量。

I/O密集型任务调度：
- Go语言的调度器默认对I/O密集型任务有较好的支持。当I/O操作阻塞时，调度器会自动切换到其他可运行的Goroutine。
- 例如对于网络I/O操作，可以使用标准库的net/http包等进行操作：

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "sync"
)

func ioIntensiveTask(url string, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error fetching %s: %v\n", url, err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
    _, err = ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error reading %s: %v\n", url, err)
        return
    }
    fmt.Printf("I/O intensive task for %s finished\n", url)
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    urls := []string{
        "http://example.com",
        "http://google.com",
        // 更多URL
    }
    for _, url := range urls {
        wg.Add(1)
        go ioIntensiveTask(url, &wg)
    }
    wg.Wait()
}

这里多个I/O密集型任务（HTTP请求）可以并发执行，在等待响应时调度器会调度其他Goroutine运行。

全局调度优化：
- 可以使用runtime.GOMAXPROCS函数设置Go程序能使用的CPU核心数，以匹配硬件资源，充分利用多核CPU性能。例如：

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
)

func main() {
    numCPU := runtime.NumCPU()
    runtime.GOMAXPROCS(numCPU)
    fmt.Printf("Using %d CPU cores\n", numCPU)
    // 启动任务等操作
}

这样可以让CPU密集型任务更好地并行执行，同时配合I/O密集型任务的调度，提高整体系统性能。

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