面试题：Go WaitGroup与其他并发原语在大型项目中的协作应用

实现方案

使用WaitGroup控制任务完成同步：WaitGroup用于等待一组协程完成任务。对于存在依赖关系的任务，例如数据处理任务等待数据采集任务完成，可以让数据采集任务完成后调用wg.Done()，数据处理任务在开始前调用wg.Wait()。
使用Channel控制并发数量：创建一个带缓冲的Channel，其缓冲区大小即为允许同时运行的最大协程数量。每个协程在启动前尝试从该Channel获取一个值，任务完成后再向Channel发送一个值，这样就可以限制同一时间运行的协程数量。
使用Mutex保护共享资源：如果不同任务需要访问共享资源（如共享的数据结构），则使用Mutex来确保数据的一致性，避免竞态条件。

以下是示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 限制同时运行的协程数量
const maxConcurrent = 3

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    semaphore := make(chan struct{}, maxConcurrent)

    // 模拟数据采集任务
    for i := 0; i < 5; i++ {
        semaphore <- struct{}{} // 获取信号量
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer func() {
                <-semaphore // 释放信号量
                wg.Done()
            }()
            fmt.Printf("Data collection task %d is running\n", id)
            // 模拟数据采集操作
        }(i)
    }

    // 等待所有数据采集任务完成
    wg.Wait()

    // 模拟数据处理任务，依赖数据采集任务完成
    for i := 0; i < 3; i++ {
        semaphore <- struct{}{} // 获取信号量
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer func() {
                <-semaphore // 释放信号量
                wg.Done()
            }()
            fmt.Printf("Data processing task %d is running\n", id)
            // 模拟数据处理操作
        }(i)
    }

    // 等待所有数据处理任务完成
    wg.Wait()
}

性能优势

资源合理利用：通过限制并发协程数量，可以避免系统资源过度消耗，例如CPU和内存，提高系统整体性能。
高效的同步机制：WaitGroup和Channel的使用提供了高效的同步机制，能够准确控制任务的执行顺序和并发数量，减少不必要的等待时间。

可靠性优势

数据一致性：Mutex的使用确保了共享资源的安全访问，避免了竞态条件，从而保证了数据的一致性和可靠性。
任务依赖管理：通过WaitGroup实现任务之间的依赖关系，确保依赖的任务完成后再执行后续任务，提高了系统的稳定性。

潜在问题

死锁风险：如果在使用WaitGroup、Channel和Mutex时逻辑错误，例如忘记调用wg.Done()或在错误的地方获取/释放信号量，可能会导致死锁。
性能瓶颈：虽然限制并发数量有助于资源管理，但如果设置的并发数量过小，可能会导致任务执行时间过长，形成性能瓶颈。
代码复杂性：使用多种并发原语会增加代码的复杂性，使得代码的理解、调试和维护变得更加困难。

面试题：Go WaitGroup与其他并发原语在大型项目中的协作应用

知识考点

面试题答案

实现方案

性能优势

可靠性优势

潜在问题