面试题：Go扇入扇出模式在分布式系统中的代码复用与设计

1. 架构设计

数据生产者（Producer）：每个分布式节点充当数据生产者，负责产生数据并发送到消息队列。

func producer(id int, queue chan<- []byte) {
    for {
        data := generateData(id)
        queue <- data
    }
}

消息队列（Message Queue）：使用如RabbitMQ、Kafka等中间件作为消息队列，用于缓存生产者发送的数据，实现解耦和削峰填谷。在Go中可使用相应的客户端库来操作队列，如amqp库操作RabbitMQ。

func sendToQueue(queue chan []byte, amqpConn *amqp.Connection) {
    ch, err := amqpConn.Channel()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to open a channel: %v", err)
    }
    defer ch.Close()

    q, err := ch.QueueDeclare(
        "data_queue",
        false,
        false,
        false,
        false,
        nil,
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to declare a queue: %v", err)
    }

    for data := range queue {
        err = ch.Publish(
            "",
            q.Name,
            false,
            false,
            amqp.Publishing{
                ContentType: "application/octet-stream",
                Body:        data,
            })
        if err != nil {
            log.Printf("Failed to publish a message: %v", err)
        }
    }
}

中心节点（Central Node）：负责从消息队列中消费数据（扇入），处理数据，然后将处理结果发送到另一个消息队列。

func centralNode(amqpConn *amqp.Connection) {
    ch, err := amqpConn.Channel()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to open a channel: %v", err)
    }
    defer ch.Close()

    q, err := ch.QueueDeclare(
        "data_queue",
        false,
        false,
        false,
        false,
        nil,
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to declare a queue: %v", err)
    }

    msgs, err := ch.Consume(
        q.Name,
        "",
        true,
        false,
        false,
        false,
        nil,
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to register a consumer: %v", err)
    }

    resultQueue := make(chan []byte)
    go sendToResultQueue(resultQueue, amqpConn)

    for msg := range msgs {
        processedData := processData(msg.Body)
        resultQueue <- processedData
    }
}

数据消费者（Consumer）：从结果消息队列中消费数据（扇出）并处理。

func consumer(id int, amqpConn *amqp.Connection) {
    ch, err := amqpConn.Channel()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to open a channel: %v", err)
    }
    defer ch.Close()

    q, err := ch.QueueDeclare(
        "result_queue",
        false,
        false,
        false,
        false,
        nil,
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to declare a queue: %v", err)
    }

    msgs, err := ch.Consume(
        q.Name,
        "",
        true,
        false,
        false,
        false,
        nil,
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to register a consumer: %v", err)
    }

    for msg := range msgs {
        handleResult(id, msg.Body)
    }
}

2. 关键组件设计思路

消息队列：解耦生产者和消费者，提高系统的扩展性和容错性。生产者无需关心消费者的状态，数据暂存于队列中，即使消费者出现故障，数据也不会丢失。
中心节点：集中处理逻辑，通过消息队列获取数据，保证数据的有序处理。处理结果再发送到结果队列，实现数据的扇出。

3. 代码复用

队列操作：将连接消息队列、声明队列、发送和接收消息等操作封装成函数，在生产者、中心节点和消费者中复用。
数据处理函数：将数据生成generateData、数据处理processData和结果处理handleResult等函数抽象出来，不同节点根据需要调用，避免重复代码。

4. 扩展性

增加生产者：只需增加producer实例，并连接到相同的消息队列。
增加消费者：同理，增加consumer实例并连接到结果队列。
水平扩展中心节点：可通过负载均衡器将消息均匀分配到多个中心节点实例，实现并行处理。

5. 容错性

消息队列持久化：配置消息队列使其持久化数据，防止节点故障导致数据丢失。
重试机制：在消息发送和接收失败时，增加重试逻辑，提高系统的稳定性。

6. 性能优化

并发处理：在生产者、中心节点和消费者中使用Go协程并发处理，提高处理效率。
批量处理：在中心节点和消费者中，可对数据进行批量处理，减少队列操作次数，提高性能。

星途面试题库

面试题：Go扇入扇出模式在分布式系统中的代码复用与设计

知识考点

面试题答案

1. 架构设计

2. 关键组件设计思路

3. 代码复用

4. 扩展性

5. 容错性

6. 性能优化