面试题：Bash多进程并发处理复杂任务及性能调优

Question

假设有一个复杂任务，需要处理大量的文本文件（例如1000个以上），每个文件都要进行特定的文本替换操作并生成新文件。要求在Bash中利用多进程并发处理来提高效率，同时要考虑到系统资源限制（如内存、CPU等），避免因进程过多导致系统性能急剧下降。请详细阐述你的设计思路，并提供核心的Bash脚本代码以及性能调优的方法。

Answer 1

设计思路

1. 任务拆分：将处理每个文本文件视为一个独立任务。
2. 多进程并发：利用bash的&操作符启动多个子进程并发处理文件。
3. 资源限制：通过设置最大并发进程数，避免系统资源耗尽。可以使用一个计数器记录当前正在运行的进程数，当进程完成时减少计数器，当计数器小于最大并发数时启动新进程。

核心Bash脚本代码

#!/bin/bash

# 最大并发进程数
max_concurrent=10
# 计数器
count=0

# 处理文件的函数
process_file() {
    file=$1
    new_file="${file%.txt}_new.txt"
    sed 's/old_text/new_text/g' "$file" > "$new_file"
}

# 遍历所有文本文件
for file in *.txt; do
    # 如果达到最大并发数，等待有进程完成
    while [ $count -ge $max_concurrent ]; do
        wait -n
        count=$((count - 1))
    done
    process_file "$file" &
    count=$((count + 1))
done

# 等待所有剩余进程完成
wait

性能调优方法

1. 调整最大并发数：根据系统的CPU核心数、内存大小等实际资源情况，通过试验调整max_concurrent的值，以找到最优的并发数。例如，如果系统有4个CPU核心，可以从4开始逐步调整。
2. 优化文本替换操作：如果文本替换操作比较复杂，可以考虑使用更高效的工具，如awk等，替换sed操作。
3. 内存管理：如果文本文件非常大，可以考虑分块读取和处理，避免一次性加载整个文件到内存中。例如，使用split命令将大文件分割成小文件，处理完成后再合并。