面试题：Go并发编程下复杂任务场景中并发与并行性能调优

1. 运用并发和并行策略优化性能

使用goroutine处理任务：将I/O操作和计算任务分别封装成不同的goroutine。对于I/O操作，利用goroutine的轻量级特性，在I/O等待时让出CPU，使其他goroutine可以执行，从而提高系统的并发度。例如：

func ioTask() {
    // 模拟I/O操作
    time.Sleep(time.Second)
}
func computeTask() {
    // 模拟复杂计算
    for i := 0; i < 1000000000; i++ {
        _ = i * i
    }
}
func main() {
    go ioTask()
    go computeTask()
    // 等待任务完成
    time.Sleep(2 * time.Second)
}

使用channel进行任务同步和数据传递：由于任务存在依赖关系，channel可用于在不同goroutine之间传递数据和同步操作。比如，一个计算任务需要等待I/O操作完成后的数据，就可以通过channel传递I/O操作的结果。

func ioTask(ch chan<- string) {
    // 模拟I/O操作
    time.Sleep(time.Second)
    ch <- "I/O result"
    close(ch)
}
func computeTask(ch <-chan string) {
    result := <-ch
    // 使用I/O结果进行计算
    fmt.Println("Compute with result:", result)
}
func main() {
    ch := make(chan string)
    go ioTask(ch)
    go computeTask(ch)
    // 等待任务完成
    time.Sleep(2 * time.Second)
}

使用WaitGroup等待所有任务完成：在主goroutine中，使用sync.WaitGroup来等待所有相关的goroutine完成，确保程序不会提前退出。

func ioTask(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    // 模拟I/O操作
    time.Sleep(time.Second)
}
func computeTask(wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    // 模拟复杂计算
    for i := 0; i < 1000000000; i++ {
        _ = i * i
    }
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(2)
    go ioTask(&wg)
    go computeTask(&wg)
    wg.Wait()
}

2. 避免资源竞争和死锁问题

资源竞争：
- 使用互斥锁（Mutex）：当多个goroutine需要访问共享资源时，使用sync.Mutex来保护共享资源。例如，若有多个goroutine需要修改同一个全局变量：

var mu sync.Mutex
var sharedData int
func updateSharedData() {
    mu.Lock()
    sharedData++
    mu.Unlock()
}

- **使用读写锁（RWMutex）**：如果共享资源读操作远多于写操作，可以使用`sync.RWMutex`。读操作时可以多个goroutine同时进行，写操作时则独占资源。

var mu sync.RWMutex
var sharedData int
func readSharedData() int {
    mu.RLock()
    defer mu.RUnlock()
    return sharedData
}
func writeSharedData() {
    mu.Lock()
    sharedData++
    mu.Unlock()
}

死锁：
- 合理安排锁的获取顺序：确保所有goroutine按照相同的顺序获取锁，避免出现循环等待的情况。例如，若有两个资源A和B，所有goroutine都先获取A的锁，再获取B的锁。
- 避免嵌套锁：尽量减少锁的嵌套使用，若必须使用，要仔细检查获取和释放锁的逻辑，防止死锁。
- 设置合理的超时：在使用channel进行同步时，设置合理的超时，避免因channel阻塞导致死锁。例如：

ch := make(chan int)
select {
case data := <-ch:
    // 处理数据
    fmt.Println("Received data:", data)
case <-time.After(time.Second):
    // 超时处理
    fmt.Println("Timeout")
}

3. 对并发和并行性能产生影响的关键因素

CPU核心数：Go运行时会将goroutine调度到不同的CPU核心上并行执行。更多的CPU核心意味着可以同时执行更多的任务，提高并行度。如果CPU核心数较少，过多的goroutine可能导致频繁的上下文切换，降低性能。
任务粒度：任务划分的粒度大小会影响性能。如果任务粒度太小，创建和调度goroutine的开销可能大于任务执行本身的开销；如果任务粒度太大，又可能无法充分利用并发和并行的优势。例如，将一个大的计算任务划分成适当大小的子任务，既能充分利用多核优势，又不会引入过多调度开销。
I/O操作延迟：I/O操作通常比CPU计算操作慢得多。如果I/O操作延迟高，在等待I/O完成时，CPU资源可能闲置。合理的并发策略可以在I/O等待时执行其他任务，提高整体性能。
资源竞争程度：共享资源的竞争越激烈，使用锁等同步机制的频率就越高，这会导致性能下降。减少共享资源的使用，或者优化同步机制，可以提高并发性能。
网络延迟：如果涉及网络I/O，网络延迟会显著影响性能。优化网络请求，例如使用连接池、减少不必要的网络交互等，可以提高并发和并行性能。

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面试题：Go并发编程下复杂任务场景中并发与并行性能调优

知识考点

面试题答案

1. 运用并发和并行策略优化性能

2. 避免资源竞争和死锁问题

3. 对并发和并行性能产生影响的关键因素