面试题：Go闭包在延迟执行场景中的资源管理

实现文件关闭

以下以Python为例，展示如何使用闭包结合延迟执行来实现文件的正确关闭：

def file_operation(file_path):
    file = open(file_path, 'r')
    def inner():
        file.close()
    try:
        # 在这里进行文件操作
        data = file.read()
        return data
    finally:
        inner()

闭包确保资源安全释放原理

在上述代码中，闭包inner函数持有对file对象的引用。在file_operation函数的try块完成文件操作后，无论是否发生异常，finally块都会调用闭包inner函数，从而关闭文件，确保文件描述符等资源被正确释放，避免资源泄漏。

并发场景下的问题及解决方案

问题：在并发场景下，如果多个并发任务同时操作同一个文件，可能会导致文件读写冲突。例如，一个任务正在写入文件，另一个任务同时读取文件，可能导致数据不一致。此外，如果多个任务同时尝试关闭文件，可能会出现重复关闭文件的错误。
解决方案：
- 锁机制：使用线程锁（如threading.Lock）或进程锁（如multiprocessing.Lock）来确保同一时间只有一个任务可以访问文件。以下是使用线程锁的示例：

import threading

lock = threading.Lock()

def file_operation_concurrent(file_path):
    with lock:
        file = open(file_path, 'r')
        def inner():
            file.close()
        try:
            data = file.read()
            return data
        finally:
            inner()

- **队列机制**：使用队列（如`queue.Queue`）来管理文件操作任务，将文件操作任务放入队列中，由一个专门的线程或进程按顺序处理队列中的任务，避免并发访问文件。

import queue
import threading

q = queue.Queue()

def file_operation_worker():
    while True:
        file_path = q.get()
        if file_path is None:
            break
        file = open(file_path, 'r')
        def inner():
            file.close()
        try:
            data = file.read()
            print(data)
        finally:
            inner()
        q.task_done()

worker = threading.Thread(target=file_operation_worker)
worker.start()

# 将文件路径放入队列
q.put('example.txt')
q.put('another_example.txt')

# 结束任务
q.put(None)
q.join()

通过这些方式，可以有效解决并发场景下文件操作可能出现的问题。

面试题：Go闭包在延迟执行场景中的资源管理

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实现文件关闭

闭包确保资源安全释放原理

并发场景下的问题及解决方案