面试题：在Go并发编程中，若互斥机制底层实现的CAS操作失败，会有哪些后续处理策略以及对整体性能的影响？

Question

假设Go语言互斥机制底层依赖CAS（Compare - And - Swap）操作，当CAS操作失败时，详细说明其后续可能采取的重试策略、排队策略等处理方式，以及这些策略对系统整体性能（如吞吐量、延迟等方面）会产生怎样的影响，并分析在不同应用场景下如何优化这些策略。

Answer 1

重试策略

1. 立即重试：
   • 处理方式：当CAS操作失败后，马上再次尝试执行CAS操作。这种策略简单直接，不需要额外的等待时间或复杂逻辑。
   • 性能影响：
     • 吞吐量：如果失败次数较少，立即重试可以快速完成操作，提高吞吐量。但如果频繁失败，会浪费CPU资源进行无效重试，降低系统整体吞吐量。
     • 延迟：对于单次操作延迟可能较短，因为没有等待时间。但如果重试次数多，整体延迟会增加，特别是在高竞争环境下。
   • 优化场景：适用于竞争不激烈且失败概率较低的场景，比如在单机环境下偶尔出现的资源竞争情况。
2. 指数退避重试：
   • 处理方式：每次CAS操作失败后，等待一段随重试次数呈指数增长的时间再重试。例如，第一次失败等待1毫秒，第二次失败等待2毫秒，第三次等待4毫秒，以此类推。
   • 性能影响：
     • 吞吐量：相比立即重试，在高竞争环境下，指数退避能减少无效重试，避免CPU过度消耗，从而在一定程度上提高系统整体吞吐量。但在竞争不激烈时，由于等待时间的引入，吞吐量可能略低于立即重试。
     • 延迟：由于等待时间增加，单次操作延迟会变长，特别是在重试次数较多时。不过可以有效避免在高竞争下持续无效重试导致的长时间阻塞。
   • 优化场景：适合高竞争环境，如分布式系统中多个节点同时竞争共享资源的场景，能有效减少冲突，提高系统稳定性。

排队策略

1. 简单队列：
   • 处理方式：当CAS操作失败时，将请求放入一个队列中，按照先进先出（FIFO）的顺序依次处理。
   • 性能影响：
     • 吞吐量：可以避免无效重试，确保资源有序分配，在高竞争场景下能提高吞吐量。但如果队列管理开销较大，可能会对吞吐量有一定影响。
     • 延迟：等待时间取决于队列长度和资源处理速度。长队列可能导致较大延迟，特别是在处理速度较慢时。
   • 优化场景：适用于对公平性要求较高的场景，如数据库连接池资源分配，保证每个请求都有机会获得资源。
2. 优先级队列：
   • 处理方式：根据请求的优先级将其放入队列中，优先级高的请求优先处理。优先级可以根据业务逻辑设定，比如重要任务的请求优先级高。
   • 性能影响：
     • 吞吐量：能优先处理重要请求，提高重要业务的吞吐量。但如果优先级划分不合理，可能导致低优先级请求长时间等待，降低整体系统的吞吐量。
     • 延迟：高优先级请求延迟较低，能快速得到处理；低优先级请求延迟可能较高。
   • 优化场景：适用于业务有明显优先级区分的场景，如在线支付系统中，支付请求优先级高于查询请求，保证关键业务的快速响应。