面试题：Go信号量实现的并发性能优化

可能存在的问题

锁争用：在信号量实现中，如果对共享资源的访问控制使用了全局锁，在高并发场景下，大量的 goroutine 竞争这把锁，会导致锁争用严重，从而降低并发性能。
资源分配策略不合理：信号量的资源分配策略可能不够高效，比如每次分配或释放资源时都进行复杂的计算或操作，这会增加资源分配的时间开销，影响并发性能。
不必要的同步操作：可能存在一些不必要的同步操作，例如在不需要同步的地方也加了锁，或者在可以使用无锁数据结构的地方使用了有锁数据结构，增加了同步开销。

优化措施及代码示例

减少锁争用 - 分段锁
- 思路：将信号量的资源划分为多个段，每个段使用一个独立的锁。这样，不同段的资源访问可以并行进行，减少了锁争用。
- 代码示例：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

const (
    numSegments = 10
    segmentSize = 10
)

type SegmentSemaphore struct {
    segments [numSegments]struct {
        count int
        lock  sync.Mutex
    }
}

func NewSegmentSemaphore() *SegmentSemaphore {
    sem := &SegmentSemaphore{}
    for i := range sem.segments {
        sem.segments[i].count = segmentSize
    }
    return sem
}

func (s *SegmentSemaphore) Acquire() {
    for {
        for i := range s.segments {
            s.segments[i].lock.Lock()
            if s.segments[i].count > 0 {
                s.segments[i].count--
                s.segments[i].lock.Unlock()
                return
            }
            s.segments[i].lock.Unlock()
        }
    }
}

func (s *SegmentSemaphore) Release() {
    for i := range s.segments {
        s.segments[i].lock.Lock()
        s.segments[i].count++
        s.segments[i].lock.Unlock()
    }
}

优化资源分配策略 - 基于队列的资源分配
- 思路：使用一个队列来管理可用资源，当需要获取资源时，从队列头部获取；当释放资源时，将资源添加到队列尾部。这样可以简化资源分配和释放的操作，提高效率。
- 代码示例：

package main

import (
    "container/list"
    "fmt"
    "sync"
)

type QueueSemaphore struct {
    queue *list.List
    lock  sync.Mutex
}

func NewQueueSemaphore(count int) *QueueSemaphore {
    sem := &QueueSemaphore{
        queue: list.New(),
    }
    for i := 0; i < count; i++ {
        sem.queue.PushBack(true)
    }
    return sem
}

func (s *QueueSemaphore) Acquire() {
    s.lock.Lock()
    defer s.lock.Unlock()
    for s.queue.Len() == 0 {
        // 等待资源可用
    }
    s.queue.Remove(s.queue.Front())
}

func (s *QueueSemaphore) Release() {
    s.lock.Lock()
    defer s.lock.Unlock()
    s.queue.PushBack(true)
}

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可能存在的问题

优化措施及代码示例