面试题：Go inject实践中代码复用与性能优化的深度结合

代码复用策略

依赖分组与预计算
- 策略：将依赖按照使用频率或者功能模块进行分组。对于高频使用且相互关联紧密的依赖，提前计算和缓存其结果。例如，在一个电商系统中，商品信息、库存信息等高频依赖可以归为一组，在启动阶段就计算好相关的基础数据，如商品的平均库存、热门商品列表等。
- 实现：使用 sync.Once 来确保依赖的初始化只执行一次。例如：

var once sync.Once
var highFreqGroup DependencyGroup
func GetHighFreqGroup() *DependencyGroup {
    once.Do(func() {
        highFreqGroup = calculateHighFreqGroup()
    })
    return &highFreqGroup
}

接口抽象与通用实现
- 策略：对不同类型的依赖进行接口抽象，提取共性的方法和行为。对于具有相同接口的依赖，使用通用的注入逻辑。比如，所有数据库相关的依赖都可以抽象出一个 Database 接口，不同的数据库实现（如 MySQL、PostgreSQL）都实现这个接口。
- 实现：

type Database interface {
    Connect() error
    Query(sql string) ([]byte, error)
}

type MySQL struct {}
func (m *MySQL) Connect() error { /* 实现连接逻辑 */ }
func (m *MySQL) Query(sql string) ([]byte, error) { /* 实现查询逻辑 */ }

type PostgreSQL struct {}
func (p *PostgreSQL) Connect() error { /* 实现连接逻辑 */ }
func (p *PostgreSQL) Query(sql string) ([]byte, error) { /* 实现查询逻辑 */ }

func InjectDatabase(driver string) (Database, error) {
    switch driver {
    case "mysql":
        return &MySQL{}, nil
    case "postgresql":
        return &PostgreSQL{}, nil
    default:
        return nil, fmt.Errorf("unsupported database driver")
    }
}

复用依赖实例
- 策略：避免重复创建相同的依赖实例。如果一个依赖在多个地方被使用，应该复用同一个实例，而不是每次都创建新的实例。
- 实现：可以使用全局变量或者容器来管理依赖实例。例如，使用一个 map 来存储已经创建的依赖实例：

var dependencyInstances = make(map[string]interface{})
func GetDependencyInstance(key string) (interface{}, bool) {
    instance, exists := dependencyInstances[key]
    return instance, exists
}
func SetDependencyInstance(key string, instance interface{}) {
    dependencyInstances[key] = instance
}

减少内存开销

对象池
- 策略：对于频繁创建和销毁的对象，使用对象池来复用对象，减少内存分配和垃圾回收的压力。比如，在处理 HTTP 请求时，可能会频繁创建和销毁请求和响应结构体，这时可以使用对象池。
- 实现：Go 标准库中的 sync.Pool 可以很方便地实现对象池。例如：

var requestPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return &Request{}
    },
}
func GetRequest() *Request {
    return requestPool.Get().(*Request)
}
func PutRequest(req *Request) {
    requestPool.Put(req)
}

优化数据结构
- 策略：选择合适的数据结构来存储依赖关系和数据。例如，如果依赖关系图是稀疏的，可以使用邻接表而不是邻接矩阵来表示，以减少内存占用。
- 实现：在 Go 中，可以使用 map 来实现邻接表：

type DependencyGraph struct {
    Nodes map[string][]string
}
func NewDependencyGraph() *DependencyGraph {
    return &DependencyGraph{
        Nodes: make(map[string][]string),
    }
}
func (g *DependencyGraph) AddEdge(from, to string) {
    g.Nodes[from] = append(g.Nodes[from], to)
}

降低注入时间

并行注入
- 策略：对于相互独立的依赖，可以并行进行注入，利用多核 CPU 的优势，缩短整体的注入时间。
- 实现：使用 Go 的 goroutine 和 channel 来实现并行注入。例如：

func InjectDependencies(deps []Dependency) {
    var wg sync.WaitGroup
    resultCh := make(chan error, len(deps))
    for _, dep := range deps {
        wg.Add(1)
        go func(d Dependency) {
            defer wg.Done()
            err := d.Inject()
            if err != nil {
                resultCh <- err
            }
        }(dep)
    }
    go func() {
        wg.Wait()
        close(resultCh)
    }()
    for err := range resultCh {
        // 处理注入错误
    }
}

依赖分析与排序
- 策略：在注入前，分析依赖关系图，对依赖进行拓扑排序，确保在注入某个依赖时，其所有的上游依赖都已经被注入。这样可以避免无效的等待和重复计算。
- 实现：可以使用 Kahn 算法来实现拓扑排序。例如：

func TopologicalSort(graph *DependencyGraph) ([]string, error) {
    inDegree := make(map[string]int)
    for node := range graph.Nodes {
        inDegree[node] = 0
    }
    for _, edges := range graph.Nodes {
        for _, edge := range edges {
            inDegree[edge]++
        }
    }
    var queue []string
    for node, degree := range inDegree {
        if degree == 0 {
            queue = append(queue, node)
        }
    }
    var result []string
    for len(queue) > 0 {
        node := queue[0]
        queue = queue[1:]
        result = append(result, node)
        for _, neighbor := range graph.Nodes[node] {
            inDegree[neighbor]--
            if inDegree[neighbor] == 0 {
                queue = append(queue, neighbor)
            }
        }
    }
    if len(result) != len(graph.Nodes) {
        return nil, fmt.Errorf("graph contains a cycle")
    }
    return result, nil
}

性能优化指标及实现方案

内存占用指标
- 指标：使用 runtime.MemStats 来获取内存占用信息，如 Alloc（当前堆上已分配的字节数）、TotalAlloc（程序启动以来总共分配的字节数）、Sys（从操作系统获取的总字节数）等。
- 实现：

var ms runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&ms)
fmt.Printf("Alloc: %d bytes\n", ms.Alloc)
fmt.Printf("TotalAlloc: %d bytes\n", ms.TotalAlloc)
fmt.Printf("Sys: %d bytes\n", ms.Sys)

注入时间指标
- 指标：使用 time.Since 来测量注入开始和结束的时间差。
- 实现：

start := time.Now()
InjectDependencies(deps)
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("Dependency injection took %s\n", elapsed)

并发性能指标
- 指标：使用 sync.WaitGroup 和 time.Since 结合，测量在高并发场景下的整体执行时间和资源利用率。例如，可以通过模拟多个并发注入任务，观察系统的响应时间和资源消耗。
- 实现：

var wg sync.WaitGroup
numTasks := 10
for i := 0; i < numTasks; i++ {
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        InjectDependencies(deps)
    }()
}
start := time.Now()
wg.Wait()
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("Concurrent dependency injection took %s for %d tasks\n", elapsed, numTasks)

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知识考点

面试题答案

代码复用策略

减少内存开销

降低注入时间

性能优化指标及实现方案