面试题：Go函数定义创新思路与并发编程的融合

Go语言函数定义与并发编程结合思路

函数作为一等公民：在Go语言中，函数可以像其他类型一样被传递、赋值，这使得在并发编程中能够方便地将函数作为任务单元传递给goroutine。例如，一个处理HTTP请求的函数handleRequest，可以将其作为参数传递给go关键字启动的goroutine，实现并发处理请求。
闭包与上下文传递：通过闭包，函数可以捕获并携带其周围的变量环境，这在并发编程中很有用。比如在处理HTTP请求时，闭包可以携带请求的上下文信息，包括请求参数、认证信息等，在goroutine内部使用。

实现控制并发数的任务调度器处理HTTP请求示例

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "sync"
    "time"
)

func handleRequest(url string, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error fetching %s: %v\n", url, err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
    fmt.Printf("Fetched %s successfully\n", url)
}

func taskScheduler(urls []string, maxConcurrency int) {
    var wg sync.WaitGroup
    semaphore := make(chan struct{}, maxConcurrency)

    for _, url := range urls {
        semaphore <- struct{}{}
        wg.Add(1)
        go func(u string) {
            defer func() { <-semaphore }()
            handleRequest(u, &wg)
        }(url)
    }

    wg.Wait()
}

可以通过以下方式调用：

func main() {
    urls := []string{
        "http://example.com",
        "http://google.com",
        "http://github.com",
    }
    taskScheduler(urls, 2)
}

性能和资源管理优势分析

性能优势：
- 并发处理：通过goroutine并发处理HTTP请求，大大减少了总的请求处理时间。多个请求可以同时进行，而不是串行处理，提高了系统的吞吐量。
- 高效调度：使用信号量（semaphore）控制并发数，避免了过多的并发请求导致系统资源耗尽，保证了每个请求都能得到合理的处理时间，从而提高整体性能。
资源管理优势：
- 限制并发数：通过设置最大并发数（maxConcurrency），有效控制了系统资源的使用。例如，限制并发的HTTP请求数，可以避免过多的网络连接占用系统资源，防止出现网络拥塞或系统崩溃。
- 合理释放资源：在goroutine结束时，通过defer语句及时释放信号量，确保其他等待的任务能够及时获取资源执行，优化了资源的分配和使用效率。

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实现控制并发数的任务调度器处理HTTP请求示例

性能和资源管理优势分析