面试题：Go并发编程中条件变量与互斥锁在复杂分布式系统中的协同设计

设计思路

互斥锁（Mutex）：用于保护共享资源，确保同一时间只有一个节点能够访问共享资源，防止数据竞争。
条件变量（Cond）：基于互斥锁工作，用于线程间的同步通信。当共享资源的状态发生变化时，通过条件变量通知等待的节点。
网络通信处理：在Go中，可以使用net包来实现节点间的网络通信。由于网络通信不可靠，需要加入重试机制和超时处理。
可扩展性：设计中采用模块化的方式，节点的增加和减少不会对整体逻辑造成较大影响。例如，每个节点可以作为一个独立的Go协程运行，通过消息队列等方式进行通信，便于扩展节点数量。
容错性：当某个节点出现故障时，其他节点可以继续工作。可以通过心跳机制来检测节点的健康状态，当发现某个节点长时间无响应时，将其从系统中剔除。

关键代码片段

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

// 共享资源结构体
type SharedResource struct {
    data int
    mu   sync.Mutex
    cond *sync.Cond
}

// 初始化共享资源
func NewSharedResource() *SharedResource {
    res := &SharedResource{}
    res.cond = sync.NewCond(&res.mu)
    return res
}

// 获取共享资源
func (r *SharedResource) Get() int {
    r.mu.Lock()
    defer r.mu.Unlock()
    return r.data
}

// 设置共享资源
func (r *SharedResource) Set(newData int) {
    r.mu.Lock()
    r.data = newData
    r.cond.Broadcast() // 通知所有等待的节点共享资源已更新
    r.mu.Unlock()
}

// 等待共享资源更新
func (r *SharedResource) WaitForUpdate() {
    r.mu.Lock()
    defer r.mu.Unlock()
    r.cond.Wait() // 等待条件变量通知
}

// 模拟节点间通信的函数
func communicate(nodeID int, sharedRes *SharedResource) {
    // 模拟网络延迟
    time.Sleep(time.Duration(nodeID) * time.Second)
    // 获取共享资源
    data := sharedRes.Get()
    fmt.Printf("Node %d got data: %d\n", nodeID, data)

    // 模拟修改共享资源
    newData := data + nodeID
    sharedRes.Set(newData)
    fmt.Printf("Node %d set new data: %d\n", nodeID, newData)

    // 等待共享资源更新
    sharedRes.WaitForUpdate()
    fmt.Printf("Node %d notified of update\n", nodeID)
}

func main() {
    sharedRes := NewSharedResource()
    var wg sync.WaitGroup

    // 启动多个节点
    for i := 1; i <= 3; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer wg.Done()
            communicate(id, sharedRes)
        }(i)
    }

    wg.Wait()
}

上述代码展示了如何利用Go的互斥锁和条件变量来保护共享资源，并实现节点间的同步。在实际的分布式系统中，还需要结合网络通信、节点健康检测等功能来实现完整的健壮机制。例如，使用net/http或gRPC来实现节点间的网络通信，使用定时任务来实现心跳检测等。

星途面试题库

面试题：Go并发编程中条件变量与互斥锁在复杂分布式系统中的协同设计

知识考点

面试题答案

设计思路

关键代码片段