面试题：Go固定worker工作池弹性伸缩策略之专家难度：优化与复杂场景处理

设计思路

优先级处理：使用优先队列（Priority Queue）来存储任务，根据任务优先级进行排序，使得高优先级任务总是在队列头部，优先被处理。
弹性伸缩与资源合理利用：
- 监控资源：通过系统监控工具（如Prometheus + Grafana）实时获取CPU和内存的使用情况。
- 动态调整：根据资源使用阈值（例如CPU使用率超过80% 或内存使用率超过90%），动态增加工作节点；当资源使用率低于一定阈值（如CPU使用率低于30% 且内存使用率低于40%），减少工作节点。
任务依赖处理：
- 拓扑排序：将任务及其依赖关系表示为有向无环图（DAG），使用拓扑排序算法来确定任务的执行顺序，确保依赖的任务先执行。
- 状态跟踪：每个任务记录其依赖任务的执行状态，只有当所有依赖任务完成时，该任务才被放入工作队列等待执行。

关键算法

优先队列算法：在Python中，heapq模块提供了优先队列的实现。可以定义一个任务类，根据优先级实现比较方法，然后使用heapq来管理任务队列。
拓扑排序算法：常用的拓扑排序算法有Kahn算法和深度优先搜索（DFS）基于的拓扑排序。以Kahn算法为例，它通过不断移除入度为0的节点，并更新其他节点的入度，直到所有节点都被处理。

核心代码示例

Python 实现优先队列处理任务优先级

import heapq


class Task:
    def __init__(self, task_id, priority, depends_on=None):
        self.task_id = task_id
        self.priority = priority
        self.depends_on = depends_on if depends_on else []
        self.status = 'pending'

    def __lt__(self, other):
        return self.priority > other.priority


class WorkPool:
    def __init__(self):
        self.task_queue = []
        self.task_status = {}

    def add_task(self, task):
        heapq.heappush(self.task_queue, task)
        self.task_status[task.task_id] = task.status

    def process_task(self):
        while self.task_queue:
            task = heapq.heappop(self.task_queue)
            if all(self.task_status[dep] == 'completed' for dep in task.depends_on):
                # 模拟任务处理
                print(f"Processing task {task.task_id} with priority {task.priority}")
                self.task_status[task.task_id] = 'completed'
            else:
                # 如果依赖任务未完成，重新加入队列
                heapq.heappush(self.task_queue, task)

拓扑排序实现任务依赖（Kahn算法）

from collections import deque


def topological_sort(tasks):
    in_degree = {task.task_id: 0 for task in tasks}
    graph = {task.task_id: [] for task in tasks}
    for task in tasks:
        for dep in task.depends_on:
            in_degree[task.task_id] += 1
            graph[dep].append(task.task_id)
    queue = deque([task_id for task_id, degree in in_degree.items() if degree == 0])
    sorted_tasks = []
    while queue:
        task_id = queue.popleft()
        sorted_tasks.append(task_id)
        for neighbor in graph[task_id]:
            in_degree[neighbor] -= 1
            if in_degree[neighbor] == 0:
                queue.append(neighbor)
    return sorted_tasks

结合上述代码的使用示例

# 创建任务
task1 = Task(1, 3)
task2 = Task(2, 2, depends_on=[1])
task3 = Task(3, 1, depends_on=[2])
work_pool = WorkPool()
tasks = [task1, task2, task3]
sorted_task_ids = topological_sort(tasks)
for task_id in sorted_task_ids:
    for task in tasks:
        if task.task_id == task_id:
            work_pool.add_task(task)
work_pool.process_task()

以上代码示例展示了如何在工作池中实现任务优先级处理、任务依赖处理，弹性伸缩部分需要结合具体的云平台或容器编排工具（如Kubernetes）进行实现，核心在于根据资源监控数据调用相应的伸缩接口。

面试题：Go固定worker工作池弹性伸缩策略之专家难度：优化与复杂场景处理

知识考点

面试题答案

设计思路

关键算法

核心代码示例