面试题：Go接口在复杂协程并发场景下的应用

Question

假设存在一个高并发场景，多个协程需要处理不同类型的任务，这些任务通过接口进行抽象。请阐述如何设计接口，使得协程能够高效协作，避免资源竞争和死锁，同时给出关键代码片段及简要说明。

Answer 1

接口设计思路

1. 任务接口抽象：定义一个统一的任务接口，包含任务执行的抽象方法，不同类型的任务实现该接口。
2. 资源管理：引入资源管理机制，例如使用锁或者信号量来控制对共享资源的访问，避免资源竞争。
3. 死锁预防：采用合理的资源分配策略，如资源分配图算法（如银行家算法的简化版），确保不会出现死锁情况。

关键代码片段（以Python为例）

import asyncio
import threading

# 定义任务接口
class TaskInterface:
    async def execute(self):
        raise NotImplementedError

# 具体任务1
class Task1(TaskInterface):
    async def execute(self):
        print("Task1 is running")
        await asyncio.sleep(1)
        print("Task1 finished")

# 具体任务2
class Task2(TaskInterface):
    async def execute(self):
        print("Task2 is running")
        await asyncio.sleep(1)
        print("Task2 finished")

# 资源锁
resource_lock = threading.Lock()

# 协程执行函数
async def run_task(task: TaskInterface):
    with resource_lock:
        await task.execute()

async def main():
    tasks = [Task1(), Task2()]
    await asyncio.gather(*[run_task(task) for task in tasks])

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

简要说明

1. TaskInterface：定义了所有任务需要实现的execute方法，这是任务执行的入口。
2. 具体任务类：如Task1和Task2，继承自TaskInterface并实现execute方法，完成具体的业务逻辑。
3. resource_lock：使用threading.Lock作为资源锁，在run_task函数中，获取锁后再执行任务，保证同一时间只有一个协程能访问共享资源，避免资源竞争。
4. main函数：创建多个任务实例，并使用asyncio.gather并发执行这些任务，通过run_task函数来确保任务执行时资源的安全访问。