面试题：Ruby命令行工具的性能优化与扩展性

设计思路

Ruby 特性：
- 使用 Ruby 的块（block）和迭代器（iterator）特性，以避免一次性将整个大文件读入内存。例如，each_line 方法可以逐行读取文件，这样可以显著减少内存占用。
- 利用 Ruby 的哈希表（Hash）数据结构来存储单词及其频率。哈希表在查找和插入操作上具有较好的性能，平均时间复杂度为 O(1)。
库：
- parallel 库：用于实现多线程或多进程处理多个文件，提高整体处理速度。这个库提供了简单易用的接口来并行执行任务。
- trollop 库（可选）：用于处理命令行参数，使工具的使用更加方便和灵活。
内存管理：
- 如前面提到，逐行读取文件，避免将整个文件加载到内存中。对于每个文件，在读取每一行时，对行中的单词进行处理并更新哈希表。
- 当处理完一个文件后，可以考虑在适当的时候释放一些不再使用的内存，例如通过将一些对象设置为 nil 并触发垃圾回收（虽然 Ruby 的垃圾回收机制相对自动，但手动干预有时也是必要的）。
多线程：
- 使用 parallel 库来并行处理多个文件。每个文件的处理可以看作是一个独立的任务，并行执行这些任务可以充分利用多核 CPU 的优势，加快整体处理速度。但要注意线程安全问题，在并行更新共享数据（如全局的单词频率统计结果）时需要使用线程锁（Mutex）。

简化版本核心逻辑代码

require 'parallel'

def process_file(file_path)
  word_frequency = {}
  File.foreach(file_path) do |line|
    line.split.each do |word|
      word_frequency[word] ||= 0
      word_frequency[word] += 1
    end
  end
  word_frequency
end

def merge_frequency(freq1, freq2)
  result = freq1.dup
  freq2.each do |word, count|
    result[word] ||= 0
    result[word] += count
  end
  result
end

file_paths = ARGV

all_frequencies = Parallel.map(file_paths) do |file_path|
  process_file(file_path)
end

total_frequency = all_frequencies.reduce(&method(:merge_frequency))

sorted_frequency = total_frequency.sort_by { |_word, count| -count }

sorted_frequency.each do |word, count|
  puts "#{word}: #{count}"
end

关键优化点

逐行读取：使用 File.foreach 逐行读取文件，减少内存占用。
并行处理：通过 Parallel.map 并行处理多个文件，提高处理速度。
哈希表使用：利用哈希表高效的查找和插入特性来统计单词频率。
合并结果：使用 reduce 方法合并每个文件的单词频率统计结果，保持代码简洁和高效。

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面试题：Ruby命令行工具的性能优化与扩展性

知识考点

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简化版本核心逻辑代码

关键优化点