面试题：Go Barrier在分布式任务同步中的优化应用

整体架构设计

节点角色：
- 协调者节点（Coordinator）：负责管理整个分布式任务同步过程。它维护任务的元数据，包括任务的依赖关系、参与节点列表等。协调者接收来自各个节点的任务执行状态信息，并根据这些信息决定是否触发Barrier同步。
- 工作节点（Worker）：负责执行具体的任务。每个工作节点与协调者保持通信，向协调者汇报任务执行状态，并等待协调者的同步指令。
数据存储：
- 任务元数据存储：可以使用分布式键值存储（如etcd）来存储任务的元数据，包括任务的依赖关系、参与节点等信息。这样可以保证数据的高可用性和一致性，即使协调者节点出现故障，新的协调者也能从存储中获取到完整的任务信息。
- 任务执行状态存储：每个工作节点本地存储自己执行任务的状态，同时将关键状态信息同步到分布式存储（如etcd），以便在节点故障恢复时能够快速恢复任务执行状态。

数据交互流程

任务初始化：
- 协调者从任务元数据存储中读取任务信息，确定参与任务的工作节点列表，并将任务分配信息发送给各个工作节点。
- 工作节点接收任务分配信息后，初始化本地任务执行环境。
任务执行：
- 工作节点开始执行任务，在执行过程中，定期将任务执行进度和状态信息发送给协调者。
- 协调者接收各个工作节点的状态信息，当所有节点的任务执行进度达到一定条件（如都完成了前置任务）时，协调者向所有工作节点发送Barrier同步指令。
Barrier同步：
- 工作节点收到Barrier同步指令后，暂停当前任务执行，等待所有其他工作节点到达Barrier。
- 协调者确认所有工作节点都已到达Barrier后，向所有工作节点发送继续执行任务的指令。
节点故障处理：
- 如果某个工作节点发生故障，其他工作节点会检测到与故障节点的通信中断，并将这一信息报告给协调者。
- 协调者从分布式任务执行状态存储中获取故障节点的任务执行状态，重新分配该节点未完成的任务给其他可用的工作节点。
- 故障节点恢复后，从分布式存储中获取自己未完成的任务信息，继续执行任务。

关键算法

任务依赖解析算法：

协调者在初始化任务时，需要解析任务之间的依赖关系。可以使用拓扑排序算法（如Kahn算法）来确定任务的执行顺序。例如，假设有任务A依赖任务B和C，任务B和C没有其他依赖，那么拓扑排序后任务B和C先执行，然后执行任务A。

func topologicalSort(dependencies map[string][]string) ([]string, error) {
    inDegree := make(map[string]int)
    for task, deps := range dependencies {
        for _, dep := range deps {
            inDegree[dep]++
        }
    }
    var queue []string
    for task := range dependencies {
        if inDegree[task] == 0 {
            queue = append(queue, task)
        }
    }
    var result []string
    for len(queue) > 0 {
        task := queue[0]
        queue = queue[1:]
        result = append(result, task)
        for _, dep := range dependencies[task] {
            inDegree[dep]--
            if inDegree[dep] == 0 {
                queue = append(queue, dep)
            }
        }
    }
    if len(result) != len(dependencies) {
        return nil, errors.New("存在循环依赖")
    }
    return result, nil
}

Barrier同步算法：

协调者使用一个计数器来记录到达Barrier的工作节点数量。当计数器达到工作节点总数时，触发Barrier同步完成。

type Barrier struct {
    count int
    total int
    sync.Cond
}
func NewBarrier(total int) *Barrier {
    var mu sync.Mutex
    b := &Barrier{
        total: total,
        Cond:  *sync.NewCond(&mu),
    }
    return b
}
func (b *Barrier) Wait() {
    b.L.Lock()
    b.count++
    if b.count < b.total {
        b.Wait()
    } else {
        b.count = 0
        b.Broadcast()
    }
    b.L.Unlock()
}

节点故障检测与恢复算法：
- 工作节点之间可以使用心跳机制来检测节点故障。例如，每个工作节点定期向其他节点发送心跳消息，如果在一定时间内没有收到某个节点的心跳，则认为该节点故障。
- 协调者在检测到节点故障后，从分布式存储中获取故障节点的任务执行状态，并根据任务的依赖关系重新分配任务。可以使用贪心算法来尽量合理地分配任务，优先分配给负载较轻且满足任务依赖条件的工作节点。

通过以上架构设计、数据交互流程和关键算法，可以实现一个基于Go Barrier的分布式任务同步机制，具备较好的容错性和性能优化能力。

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面试题：Go Barrier在分布式任务同步中的优化应用

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数据交互流程

关键算法