面试题：针对特定场景对Go WaitGroup进行定制化并发控制精度优化

设计思路

任务分块：由于任务执行时间差异大且数量动态变化，将任务按照一定规则分成多个小块，这样可以更细粒度地控制并发。例如，可以根据任务的预计执行时间或其他属性进行分块。
动态调整并发数：使用一个控制变量来动态调整同时执行的任务数量。根据系统资源状况（如CPU使用率、内存占用等）或者已完成任务的反馈来调整这个并发数。
WaitGroup使用：为每个任务块创建一个WaitGroup，当任务块中的所有任务完成时，通过WaitGroup来通知主线程。这样主线程无需等待所有任务全部完成，而是可以分块等待，提高并发控制精度。

关键代码实现（以Go语言为例）

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

func task(id int, duration time.Duration, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    fmt.Printf("Task %d started\n", id)
    time.Sleep(duration)
    fmt.Printf("Task %d finished\n", id)
}

func main() {
    // 模拟动态变化的任务列表
    tasks := []struct {
        id       int
        duration time.Duration
    }{
        {1, 2 * time.Second},
        {2, 5 * time.Second},
        {3, 1 * time.Second},
        {4, 3 * time.Second},
    }

    maxConcurrent := 2 // 初始最大并发数
    var wg sync.WaitGroup
    taskCh := make(chan struct{}, maxConcurrent)

    for _, t := range tasks {
        taskCh <- struct{}{}
        wg.Add(1)
        go func(id int, duration time.Duration) {
            defer func() { <-taskCh }()
            task(id, duration, &wg)
        }(t.id, t.duration)
    }

    wg.Wait()
    close(taskCh)
    fmt.Println("All tasks completed")
}

task函数：每个任务的具体执行逻辑，执行完成后调用wg.Done()通知WaitGroup。
main函数：
- 定义任务列表。
- 设置初始最大并发数maxConcurrent，并使用一个带缓冲的通道taskCh来控制并发数量。
- 遍历任务列表，向通道taskCh发送信号以获取执行权，增加WaitGroup计数，然后启动协程执行任务。任务执行完后从通道中取出信号，释放执行权。
- 最后调用wg.Wait()等待所有任务完成，并关闭通道。

通过这种方式，可以在保证任务高效执行的同时，避免资源过度占用，实现基于WaitGroup的并发控制精度优化。

星途面试题库

面试题：针对特定场景对Go WaitGroup进行定制化并发控制精度优化

知识考点

面试题答案

设计思路

关键代码实现（以Go语言为例）