面试题：Go固定worker工作池弹性伸缩策略之高级难度：动态调整worker数量

实现思路

监控任务队列长度：在工作池运行过程中，定时检查任务队列中的任务数量。
弹性伸缩逻辑：
- 当任务队列长度超过100个时，每次增加2个worker。
- 当任务队列长度低于20个时，每次减少2个worker。
避免频繁波动：
- 引入一个冷却时间（cooldown time）。例如，在进行一次伸缩操作后，设置一个时间段（如1分钟）内不再进行伸缩操作，以避免因任务队列长度在阈值附近频繁波动导致worker数量频繁变化。
- 可以设置一个缓冲区，比如任务队列长度在80 - 120之间不进行增加操作，在10 - 30之间不进行减少操作，使任务队列长度有一定的波动空间而不触发伸缩。

代码示例（Python示例，假设已有基础的固定worker数量工作池代码）

import time
import threading
from queue import Queue


class Worker(threading.Thread):
    def __init__(self, task_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.task_queue = task_queue

    def run(self):
        while True:
            task = self.task_queue.get()
            if task is None:
                break
            task()
            self.task_queue.task_done()


class WorkPool:
    def __init__(self, initial_workers=5):
        self.task_queue = Queue()
        self.workers = []
        self.cooldown_time = 60  # 冷却时间60秒
        self.last_scale_time = 0
        self.min_workers = 1
        self.max_workers = 10
        self.increase_threshold = 100
        self.decrease_threshold = 20
        self.buffer_increase = 20
        self.buffer_decrease = 10
        for _ in range(initial_workers):
            worker = Worker(self.task_queue)
            worker.start()
            self.workers.append(worker)

    def add_task(self, task):
        self.task_queue.put(task)
        self.scale_workers()

    def scale_workers(self):
        current_time = time.time()
        if current_time - self.last_scale_time < self.cooldown_time:
            return
        task_count = self.task_queue.qsize()
        if task_count > self.increase_threshold + self.buffer_increase and len(self.workers) < self.max_workers:
            new_workers = min(2, self.max_workers - len(self.workers))
            for _ in range(new_workers):
                worker = Worker(self.task_queue)
                worker.start()
                self.workers.append(worker)
            self.last_scale_time = current_time
        elif task_count < self.decrease_threshold - self.buffer_decrease and len(self.workers) > self.min_workers:
            new_workers = min(2, len(self.workers) - self.min_workers)
            for _ in range(new_workers):
                self.task_queue.put(None)
                self.workers.pop().join()
            self.last_scale_time = current_time

    def wait_completion(self):
        self.task_queue.join()
        for _ in range(len(self.workers)):
            self.task_queue.put(None)
        for worker in self.workers:
            worker.join()


# 示例任务
def example_task():
    print("Task is running.")


if __name__ == "__main__":
    work_pool = WorkPool()
    for _ in range(200):
        work_pool.add_task(example_task)
    work_pool.wait_completion()

上述代码实现了在已有固定worker数量工作池基础上的弹性伸缩功能，并通过冷却时间和缓冲区避免了worker数量的频繁波动。在其他编程语言中，思路类似，只是具体实现细节会因语言特性而有所不同。

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面试题：Go固定worker工作池弹性伸缩策略之高级难度：动态调整worker数量

知识考点

面试题答案

实现思路

代码示例（Python示例，假设已有基础的固定worker数量工作池代码）