面试题：Go闭包解决复杂数据结构共享的策略剖析

设计思路

互斥锁保护数据：使用Go语言的sync.Mutex来保护复杂数据结构，确保在同一时间只有一个goroutine可以访问和修改数据，从而保证数据的一致性和操作的原子性。
闭包封装操作：通过闭包将对复杂数据结构的操作封装起来，这样在不同函数和goroutine中调用闭包，就可以以统一的方式操作数据，同时避免直接访问数据结构带来的并发问题。
数据更新与读取操作：在闭包内，先获取互斥锁，执行完相应的数据更新或读取操作后，再释放互斥锁。

核心代码片段

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 定义复杂数据结构
type NestedStruct struct {
    Field1 string
    Field2 int
    // 可以有更多嵌套结构和字段
}

// 定义操作函数闭包
func createDataOperations() (func() NestedStruct, func(NestedStruct)) {
    var data NestedStruct
    var mu sync.Mutex

    // 读取操作闭包
    read := func() NestedStruct {
        mu.Lock()
        defer mu.Unlock()
        return data
    }

    // 更新操作闭包
    write := func(newData NestedStruct) {
        mu.Lock()
        defer mu.Unlock()
        data = newData
    }

    return read, write
}

func main() {
    read, write := createDataOperations()

    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(2)

    // 模拟一个goroutine进行写入操作
    go func() {
        newData := NestedStruct{Field1: "new value", Field2: 123}
        write(newData)
        wg.Done()
    }()

    // 模拟另一个goroutine进行读取操作
    go func() {
        result := read()
        fmt.Println(result)
        wg.Done()
    }()

    wg.Wait()
}

在上述代码中：

定义了NestedStruct作为复杂数据结构。
createDataOperations函数返回两个闭包，read用于读取数据，write用于更新数据。
在闭包内部，通过sync.Mutex确保数据操作的原子性和一致性。
main函数中启动两个goroutine分别模拟数据的写入和读取操作。

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面试题：Go闭包解决复杂数据结构共享的策略剖析

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