面试题：Go WaitGroup复杂场景下的优化与异常处理

优化WaitGroup的计数管理以提高性能

减少不必要的计数操作：尽量避免在循环中反复调用 wg.Add(1) 和 wg.Done()。可以提前计算好需要创建的 goroutine 数量，一次性调用 wg.Add(n)，这样可以减少系统调用开销。
使用 sync.Pool 复用 WaitGroup：由于大量 goroutine 频繁创建和结束，可以使用 sync.Pool 来复用 WaitGroup 实例，避免频繁的内存分配和垃圾回收。

异常处理机制设计

使用 recover 捕获异常：在每个 goroutine 中使用 recover 来捕获运行时的 panic，避免单个 goroutine 的异常导致整个程序崩溃。
集中处理异常：将捕获到的异常通过 channel 传递到主 goroutine 或专门的异常处理 goroutine 进行集中处理。
资源清理：在捕获到异常后，要确保相关资源（如文件句柄、数据库连接等）被正确关闭和清理，避免资源泄漏。

关键部分代码示例及解释

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 创建一个 sync.Pool 用于复用 WaitGroup
var wgPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return new(sync.WaitGroup)
    },
}

func worker(id int, resultChan chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    defer func() {
        if r := recover(); r != nil {
            // 捕获异常
            fmt.Printf("Worker %d panicked: %v\n", id, r)
        }
    }()

    // 模拟工作逻辑，这里可能会出现异常
    if id == 3 {
        panic("模拟逻辑错误")
    }
    resultChan <- id * 2
}

func main() {
    numWorkers := 5
    resultChan := make(chan int, numWorkers)

    // 从 sync.Pool 中获取 WaitGroup
    wg := wgPool.Get().(*sync.WaitGroup)
    wg.Add(numWorkers)

    for i := 1; i <= numWorkers; i++ {
        go worker(i, resultChan, wg)
    }

    go func() {
        wg.Wait()
        close(resultChan)
        // 将 WaitGroup 放回 sync.Pool
        wgPool.Put(wg)
    }()

    for result := range resultChan {
        fmt.Printf("Received result: %d\n", result)
    }
}

代码解释：

sync.Pool 复用 WaitGroup：通过 sync.Pool 的 New 函数创建 sync.WaitGroup 实例，并在使用完毕后通过 wgPool.Put(wg) 放回池中，实现复用。
异常捕获：在 worker 函数中使用 defer recover 来捕获可能出现的 panic，并打印异常信息。
WaitGroup 同步：主函数中获取 WaitGroup 并添加计数，启动多个 goroutine 后等待所有 goroutine 完成，然后关闭结果通道。
结果处理：通过 for... range 从结果通道中读取数据，确保在所有 goroutine 完成后正确处理结果。

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面试题：Go WaitGroup复杂场景下的优化与异常处理

知识考点

面试题答案

优化WaitGroup的计数管理以提高性能

异常处理机制设计

关键部分代码示例及解释