面试题：Go反射在复杂并发场景下的设计与实现

Question

假设你需要设计一个基于Go反射的通用并发对象操作框架，该框架要能处理多种类型的并发对象操作且具备高并发性能和扩展性。请描述你的设计思路，包括整体架构、关键的数据结构和算法，以及如何处理不同类型的并发操作（如读多写少、读写均衡等场景）。

Answer 1

整体架构

1. 请求处理层：接收外部对并发对象的操作请求，将其封装成任务。
2. 任务分发层：根据任务类型和目标对象类型，将任务分发给合适的处理器。
3. 处理器层：针对不同类型的对象和操作，实现具体的处理逻辑，利用Go的并发特性进行高效处理。
4. 缓存层：对于读多写少场景，采用缓存来提高读取性能，减少对实际对象的操作。

关键数据结构

1. 任务结构体：

type Task struct {
    Object interface{}
    Method string
    Args   []interface{}
    Result chan interface{}
}

用于封装对对象的操作请求，包括目标对象、操作方法名、参数和结果通道。 2. 对象处理器映射表：

type HandlerMap map[reflect.Type]map[string]func(*Task)

根据对象类型和方法名映射到具体的处理函数。

关键算法

1. 任务分发算法：根据任务中对象的反射类型，在HandlerMap中查找对应的处理器。如果找到，则调用该处理器处理任务；否则，返回错误。

func dispatchTask(task *Task) {
    objectType := reflect.TypeOf(task.Object)
    handlers, ok := HandlerMap[objectType]
    if!ok {
        close(task.Result)
        return
    }
    handler, ok := handlers[task.Method]
    if!ok {
        close(task.Result)
        return
    }
    handler(task)
}

2. 缓存更新算法（针对读多写少场景）：在写操作时，更新缓存标识，在读操作时，先检查缓存是否有效，若有效则直接返回缓存结果，否则从实际对象读取并更新缓存。

处理不同类型的并发操作

1. 读多写少场景：
   • 使用缓存（如sync.Map）存储读取结果，写操作时使缓存失效。
   • 读操作时先从缓存读取，若缓存无数据则读取对象并更新缓存。
   • 写操作可采用队列异步处理，减少对读操作的影响。
2. 读写均衡场景：
   • 使用读写锁（sync.RWMutex）控制对对象的读写访问。
   • 对于读操作，多个读操作可以并发执行。
   • 对于写操作，先获取写锁，确保没有读操作和其他写操作在执行。