面试题：Go 的 WaitGroup 在复杂业务逻辑中的优化应用

实现方案

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 模拟从不同数据源获取数据的函数
func getData1(wg *sync.WaitGroup, result *[]int) {
    defer wg.Done()
    // 模拟获取数据的操作
    data := []int{1, 2, 3}
    *result = append(*result, data...)
}

func getData2(wg *sync.WaitGroup, result *[]int) {
    defer wg.Done()
    // 模拟获取数据的操作
    data := []int{4, 5, 6}
    *result = append(*result, data...)
}

func aggregateData() []int {
    var result []int
    var wg sync.WaitGroup

    wg.Add(2)
    go getData1(&wg, &result)
    go getData2(&wg, &result)

    wg.Wait()

    // 汇总和分析数据，这里简单示例，实际可进行复杂分析
    sum := 0
    for _, num := range result {
        sum += num
    }
    fmt.Printf("汇总结果: %d\n", sum)

    return result
}

避免死锁问题

确保 Add 和 Done 配对：在启动 goroutine 之前调用 wg.Add(n)，其中 n 是需要等待的 goroutine 数量。在每个 goroutine 完成工作时调用 wg.Done()。确保 wg.Done() 调用在 goroutine 结束之前，通常使用 defer wg.Done() 来保证即使 goroutine 内部发生错误也能正确标记完成。
避免重复调用 Add：不要在 goroutine 内部再次调用 wg.Add，除非你清楚知道自己在做什么。如果需要动态增加等待的 goroutine 数量，要确保同步操作，避免竞争条件。
确保 Wait 在合适位置：wg.Wait() 应该在所有启动的 goroutine 开始工作之后调用，并且在需要等待所有 goroutine 完成的逻辑位置调用，否则可能会提前返回导致数据未完全聚合。

WaitGroup 的优势

简单易用：Go 标准库提供的 sync.WaitGroup 结构简单，易于理解和使用，能够快速实现并发任务的等待同步。
性能高效：在底层实现上，WaitGroup 使用信号量机制，能够高效地进行同步操作，不会引入过多的性能开销，适合高并发场景。
适合简单场景：对于只需要等待一组 goroutine 完成的简单并发场景，WaitGroup 提供了足够的功能，不需要引入复杂的同步机制。

WaitGroup 的局限性

功能单一：WaitGroup 仅能用于等待一组 goroutine 完成，对于更复杂的同步需求，如条件变量、读写锁等场景，WaitGroup 无法满足。
缺乏灵活性：WaitGroup 一旦通过 Add 设置了等待的 goroutine 数量，就不能动态地修改这个数量（除了使用一些非标准的方式），在需要动态调整并发任务数量的场景下不够灵活。
错误处理不便：WaitGroup 本身没有提供处理 goroutine 内部错误的机制，如果某个 goroutine 发生错误，WaitGroup 无法感知并做出相应处理，需要额外的错误处理逻辑。

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面试题：Go 的 WaitGroup 在复杂业务逻辑中的优化应用

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面试题答案

实现方案

避免死锁问题

WaitGroup 的优势

WaitGroup 的局限性