面试题答案
一键面试优化思路
- 增加并发度:
- 分析:如果某些阶段的处理能力有剩余,可增加对应阶段的Goroutine数量,以充分利用系统资源。例如,数据读取阶段若磁盘I/O未达上限,可增加读取Goroutine数量。
- 示例代码:
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < numReaders; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
data, ok := <-readChan
if!ok {
return
}
// 处理数据
filterChan <- data
}
}()
}
wg.Wait()
close(filterChan)
- 优化通道缓冲区大小:
- 分析:过小的通道缓冲区可能导致频繁阻塞,影响性能;过大的缓冲区可能占用过多内存。需根据数据量和处理速度调整。比如数据读取快但过滤慢,过滤阶段通道缓冲区不宜过大,否则数据积压占用内存。
- 示例代码:
readChan := make(chan Data, 100) // 调整缓冲区大小为100
filterChan := make(chan Data, 50)
transformChan := make(chan Data, 50)
storeChan := make(chan Data, 100)
- 减少数据拷贝:
- 分析:在不同阶段传递数据时,尽量使用指针或引用传递,避免不必要的数据拷贝。例如,若数据结构较大,传递指针可减少内存开销。
- 示例代码:
type BigData struct {
// 大的数据结构字段
}
func readData() *BigData {
// 读取数据并返回指针
data := &BigData{}
// 填充数据
return data
}
- 优化单个阶段的处理逻辑:
- 分析:检查每个阶段的处理逻辑,去除不必要的计算、优化算法复杂度。如数据转换阶段,若有复杂计算,可考虑使用更高效算法或并行化计算。
- 示例代码:假设原数据转换函数为:
func transformData(data Data) Data {
// 复杂且低效的转换逻辑
result := Data{}
// 转换操作
return result
}
优化后:
func transformData(data Data) Data {
// 优化后的高效转换逻辑
result := Data{}
// 优化后的转换操作
return result
}
- 负载均衡:
- 分析:对于有多个Goroutine处理的阶段,如数据过滤阶段有多个过滤Goroutine,可采用负载均衡策略,使任务均匀分配。
- 示例代码:使用工作池模式实现简单负载均衡:
type Task struct {
data Data
// 其他任务相关信息
}
taskChan := make(chan Task, 100)
for i := 0; i < numWorkers; i++ {
go func() {
for task := range taskChan {
// 处理任务
transformChan <- task.data
}
}()
}
// 向任务通道发送任务
for {
data, ok := <-filterChan
if!ok {
break
}
taskChan <- Task{data: data}
}
close(taskChan)
- 资源复用:
- 分析:对于一些需要频繁创建和销毁的资源,如数据库连接、文件句柄等,进行复用。例如在数据存储阶段,复用数据库连接,避免每次存储都创建新连接。
- 示例代码:
var db *sql.DB
func initDB() {
var err error
db, err = sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database")
if err != nil {
panic(err)
}
}
func storeData(data Data) {
_, err := db.Exec("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?,?)", data.Field1, data.Field2)
if err != nil {
log.Println(err)
}
}