面试题：Kotlin服务端性能调优之并发处理

利用协程优化并发性能

使用协程构建并发任务：

在Kotlin中，可以使用launch函数来启动新的协程。例如，对于处理多个独立的请求，可以这样做：

val requests = listOf(/*请求数据*/)
requests.forEach { request ->
    launch {
        // 处理请求的逻辑
        val result = processRequest(request)
        // 处理结果
        handleResult(result)
    }
}

async函数用于启动一个异步操作并返回一个Deferred对象，可用于获取操作的结果。如果需要等待多个异步操作完成并收集结果，可以这样：

val deferreds = requests.map { request ->
    async {
        processRequest(request)
    }
}
val results = deferreds.map { it.await() }

线程池的合理使用：
- 可以通过Dispatchers来指定协程运行的线程池。对于CPU密集型任务，使用Dispatchers.Default，它使用共享的后台线程池，适用于计算量大的任务。对于I/O密集型任务，使用Dispatchers.IO，它优化了I/O操作的线程使用。例如：
```
launch(Dispatchers.IO) {
    // I/O操作，如读取文件、数据库查询等
}
launch(Dispatchers.Default) {
    // CPU密集型计算
}
```

处理协程之间的资源竞争

使用Mutex：
- Mutex（互斥锁）用于保护共享资源，确保同一时间只有一个协程可以访问该资源。例如，假设有一个共享的计数器：
```
private val mutex = Mutex()
private var counter = 0
launch {
    mutex.lock()
    try {
        counter++
    } finally {
        mutex.unlock()
    }
}
```
Semaphore的应用：
- Semaphore用于限制同时访问某个资源的协程数量。比如，有一个数据库连接池，最大连接数为10，就可以使用Semaphore来控制：
```
private val semaphore = Semaphore(10)
launch {
    semaphore.acquire()
    try {
        // 使用数据库连接进行操作
    } finally {
        semaphore.release()
    }
}
```

死锁预防

资源获取顺序一致：
- 在多个协程需要获取多个资源时，确保所有协程以相同的顺序获取资源。例如，协程A和协程B都需要获取资源X和资源Y，那么都应该先获取资源X，再获取资源Y。

使用超时机制：

可以为资源获取操作设置超时。例如，使用withTimeout函数：

val success = withTimeoutOrNull(1000) {
    mutex.lock()
    try {
        // 处理共享资源
        true
    } finally {
        mutex.unlock()
    }
}
if (!success) {
    // 处理获取资源超时的情况
}

合理的协程调度策略

优先级调度：

可以通过自定义调度器或使用Job的优先级来实现。例如，对于一些重要的请求，可以将其协程的优先级设置得更高。可以创建一个带有优先级的调度器：

class PriorityDispatcher(private val priority: Int) : ExecutorCoroutineDispatcher() {
    override fun newSingleThreadContext(name: String): ExecutorCoroutineContext.Element =
        Executors.newSingleThreadExecutor { r ->
            val thread = Thread(r)
            thread.priority = priority
            thread
        }.asCoroutineDispatcher()
}
val highPriorityDispatcher = PriorityDispatcher(Thread.MAX_PRIORITY)
launch(highPriorityDispatcher) {
    // 高优先级任务
}

动态调整协程数量：
- 根据系统的负载情况动态调整协程的数量。可以通过监控CPU使用率、内存使用率等指标，当系统负载过高时，减少新启动的协程数量，当负载降低时，适当增加协程数量。例如，可以使用Semaphore来控制并发协程的数量，并根据系统指标动态调整Semaphore的许可数量。

面试题：Kotlin服务端性能调优之并发处理

知识考点

面试题答案

利用协程优化并发性能

处理协程之间的资源竞争

死锁预防

合理的协程调度策略