面试题答案
一键面试1. Mutex（互斥锁）
- 读多写少场景：
- 性能瓶颈：由于Mutex同一时间只允许一个goroutine进入临界区，在读操作频繁时，大量读操作会因等待锁而阻塞，即便读操作之间不存在数据竞争，也无法并行执行，导致性能下降。
- 优化方式：可以考虑使用RwLock替代Mutex，利用RwLock允许多个读操作并行的特性提升性能。
- 读写均衡场景：
- 性能瓶颈：Mutex每次都只允许一个goroutine进入临界区，无论是读还是写操作。这使得读操作不能并行，写操作也会因读操作的存在而等待，整体吞吐量受限。
- 优化方式：可尝试将数据按功能或其他维度进行划分，不同部分使用不同的Mutex，从而减少锁竞争。也可考虑使用sync.Map，其内部采用了无锁数据结构，在高并发读写场景下有较好的性能。
- 写多读少场景：
- 性能瓶颈：Mutex同一时间只允许一个写操作进入临界区，写操作频繁时，其他读写操作都会被阻塞，导致整体响应速度慢。
- 优化方式：可以采用异步处理写操作的方式，例如将写操作放入队列，由专门的goroutine按顺序处理，减少对读操作的影响。同时，适当增大写操作的批量处理规模，减少锁的竞争次数。
2. RwLock（读写锁）
- 读多写少场景：
- 性能瓶颈：RwLock虽然允许多个读操作并行，但当有写操作时，所有读操作和其他写操作都需要等待。若写操作偶尔发生，在写操作发生时读操作会被阻塞，影响响应速度。
- 优化方式：可以对读操作进行缓存，减少对共享数据的读取频率，从而降低写操作时读操作被阻塞的概率。同时，对写操作进行优化，尽量缩短写操作的执行时间。
- 读写均衡场景：
- 性能瓶颈：由于写操作需要独占锁，当读写均衡时，写操作会频繁阻塞读操作，读操作也会因写操作的存在而等待，导致整体吞吐量无法达到最优。
- 优化方式：同样可对数据进行分区，不同分区使用不同的RwLock。对于读操作多的分区，可以考虑进一步优化读缓存策略；对于写操作多的分区，尽量批量处理写操作以减少锁的竞争。
- 写多读少场景：
- 性能瓶颈：RwLock写操作需要独占锁，在写多读少场景下，读操作虽然不需要像Mutex那样等待，但写操作的频繁进行仍会导致整体性能受限于写操作的速度，且读操作也会因写操作而等待。
- 优化方式：可采用写操作异步化和批量处理的方式，同时对读操作进行适当的缓存，减少读操作对共享数据的依赖，提高整体的吞吐量和响应速度。