面试题：Python多线程负载均衡高级优化考查

可能原因分析

任务分配策略问题：简单的任务队列分配方式可能导致某些线程先拿到任务，而其他线程等待。例如，先进先出（FIFO）策略在任务大小不均时，可能使大任务长时间占用线程，造成其他线程饥饿。
线程竞争资源：如果线程在执行任务过程中需要竞争共享资源（如数据库连接、文件锁等），可能会导致某些线程因资源竞争失败而长时间等待，无法执行任务。
动态线程调整机制不合理：在动态调整线程数时，如果没有考虑当前任务队列的状态和线程的负载情况，可能会出现新创建的线程没有任务可做，而繁忙的线程得不到额外的任务分担。

优化方案

改进任务分配策略
- 使用加权轮询调度：根据线程的负载能力为每个线程分配不同的权重，按照权重轮流分配任务。这样负载能力强的线程能得到更多任务。
- 关键代码示例：

import threading
import queue

class WeightedRoundRobin:
    def __init__(self, weights):
        self.weights = weights
        self.current_index = 0
        self.total_weight = sum(weights)

    def get_next_thread(self):
        for _ in range(self.total_weight):
            index = self.current_index % len(self.weights)
            if self.weights[index] > 0:
                self.current_index = (index + 1) % len(self.weights)
                return index
            self.current_index = (index + 1) % len(self.weights)


# 示例使用
weights = [3, 2, 1]  # 假设三个线程的权重
wrr = WeightedRoundRobin(weights)
task_queue = queue.Queue()
# 模拟任务添加
for i in range(10):
    task_queue.put(f"Task {i}")

threads = []
for i in range(len(weights)):
    def worker():
        while True:
            if not task_queue.empty():
                task = task_queue.get()
                print(f"Thread {i} is working on {task}")
                task_queue.task_done()
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

while not task_queue.empty():
    index = wrr.get_next_thread()
    if not task_queue.empty():
        task = task_queue.get()
        print(f"Assigning {task} to Thread {index}")
        task_queue.task_done()

for t in threads:
    t.join()

资源管理优化
- 使用资源池：为共享资源创建资源池，线程从资源池获取资源，避免直接竞争。例如，使用连接池管理数据库连接。
- 关键代码示例（以数据库连接池为例，使用 DBUtils 库）：

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import threading
import queue
import pymysql

# 创建数据库连接池
pool = PooledDB(pymysql, 5, host='localhost', user='user', passwd='password', db='test', port=3306)

task_queue = queue.Queue()
# 模拟任务添加
for i in range(10):
    task_queue.put(f"Database Task {i}")

def database_worker():
    while True:
        if not task_queue.empty():
            task = task_queue.get()
            conn = pool.connection()
            try:
                cursor = conn.cursor()
                # 执行数据库操作示例
                cursor.execute("SELECT VERSION()")
                data = cursor.fetchone()
                print(f"Thread {threading.current_thread().name} is working on {task}, Database version: {data}")
            finally:
                conn.close()
                task_queue.task_done()

threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=database_worker)
    threads.append(t)
    t.start()

task_queue.join()
for t in threads:
    t.join()

动态线程调整优化
- 基于任务队列长度和线程负载动态调整：监控任务队列的长度和每个线程的负载情况（例如，通过记录线程执行任务的时间或当前正在执行的任务数量），当任务队列长度超过一定阈值且部分线程空闲时，动态增加线程；当任务队列长度较短且线程数量过多时，动态减少线程。
- 关键代码示例：

import threading
import queue
import time

task_queue = queue.Queue()
active_threads = []
lock = threading.Lock()

def monitor_and_adjust():
    while True:
        with lock:
            queue_length = task_queue.qsize()
            num_active_threads = len(active_threads)
            if queue_length > 10 and num_active_threads < 5:
                new_thread = threading.Thread(target=worker)
                new_thread.start()
                active_threads.append(new_thread)
            elif queue_length < 5 and num_active_threads > 2:
                if active_threads:
                    thread_to_remove = active_threads.pop()
                    thread_to_remove.join()
        time.sleep(5)

def worker():
    while True:
        if not task_queue.empty():
            task = task_queue.get()
            print(f"Thread {threading.current_thread().name} is working on {task}")
            time.sleep(1)  # 模拟任务执行
            task_queue.task_done()

monitor_thread = threading.Thread(target=monitor_and_adjust)
monitor_thread.start()

# 模拟任务添加
for i in range(20):
    task_queue.put(f"Task {i}")

task_queue.join()
monitor_thread.join()

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