面试题：Go语言闭包与通道在高并发分布式系统中的深度融合应用

设计架构

任务分发器（Dispatcher）：负责接收外部任务，并将任务分发给各个工作节点（Worker Node）。它会维护一个任务队列，并通过通道将任务发送给空闲的工作节点。
工作节点（Worker Node）：从任务分发器接收任务，执行闭包封装的业务逻辑。工作节点在执行任务过程中，会考虑网络延迟等问题，例如设置合理的超时时间。执行完成后，通过通道将结果返回给结果收集器。
结果收集器（Result Collector）：收集各个工作节点返回的任务结果。如果某个工作节点在规定时间内没有返回结果，视为节点故障，结果收集器会记录故障信息，并可以选择重新分配任务给其他节点。

各部分功能

任务分发器功能：
- 接收外部任务并将其加入任务队列。
- 监听工作节点的空闲通道，当有工作节点空闲时，从任务队列取出任务发送给该工作节点。
工作节点功能：
- 监听任务分发器的任务通道，接收任务。
- 执行闭包封装的业务逻辑，考虑网络延迟等问题，设置合理超时机制。
- 将任务执行结果通过结果通道发送给结果收集器。
结果收集器功能：
- 监听工作节点的结果通道，收集任务执行结果。
- 记录节点故障信息，对于故障节点对应的任务，可以选择重新分配给其他工作节点。

核心代码实现（以Go语言为例）

package main

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

// Task 定义任务结构
type Task struct {
    ID   int
    Data interface{}
}

// Result 定义结果结构
type Result struct {
    TaskID int
    Data   interface{}
    Err    error
}

func main() {
    // 任务通道
    taskCh := make(chan Task)
    // 空闲工作节点通道
    idleWorkerCh := make(chan struct{})
    // 结果通道
    resultCh := make(chan Result)
    // 故障信息通道
    failureCh := make(chan string)

    // 启动任务分发器
    go dispatcher(taskCh, idleWorkerCh, resultCh, failureCh)

    // 启动3个工作节点
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 3; i++ {
        wg.Add(1)
        go worker(taskCh, resultCh, failureCh, &wg)
    }

    // 启动结果收集器
    go resultCollector(resultCh, failureCh)

    // 模拟添加任务
    for i := 0; i < 10; i++ {
        task := Task{ID: i, Data: fmt.Sprintf("Task data %d", i)}
        taskCh <- task
    }
    close(taskCh)

    wg.Wait()
    close(idleWorkerCh)
    close(resultCh)
    close(failureCh)
}

// 任务分发器
func dispatcher(taskCh chan Task, idleWorkerCh chan struct{}, resultCh chan Result, failureCh chan string) {
    taskQueue := []Task{}
    for {
        select {
        case task, ok := <-taskCh:
            if!ok {
                // 任务通道关闭，处理完剩余任务
                for _, t := range taskQueue {
                    <-idleWorkerCh
                    taskCh <- t
                }
                return
            }
            taskQueue = append(taskQueue, task)
        case <-idleWorkerCh:
            if len(taskQueue) > 0 {
                task := taskQueue[0]
                taskQueue = taskQueue[1:]
                taskCh <- task
            }
        }
    }
}

// 工作节点
func worker(taskCh chan Task, resultCh chan Result, failureCh chan string, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    for task := range taskCh {
        result, err := executeTask(task)
        if err != nil {
            failureCh <- fmt.Sprintf("Node failed to process task %d: %v", task.ID, err)
        } else {
            resultCh <- Result{TaskID: task.ID, Data: result}
        }
        idleWorkerCh <- struct{}{}
    }
}

// 执行任务的闭包
func executeTask(task Task) (interface{}, error) {
    // 模拟网络延迟
    time.Sleep(500 * time.Millisecond)
    // 模拟业务逻辑
    return fmt.Sprintf("Processed: %v", task.Data), nil
}

// 结果收集器
func resultCollector(resultCh chan Result, failureCh chan string) {
    for {
        select {
        case result, ok := <-resultCh:
            if!ok {
                return
            }
            fmt.Printf("Received result for task %d: %v\n", result.TaskID, result.Data)
        case failure, ok := <-failureCh:
            if!ok {
                return
            }
            fmt.Println(failure)
        }
    }
}

性能、可扩展性和容错性优势分析

性能优势：
- 通过通道进行数据传输和同步，避免了共享内存带来的锁竞争问题，提高了并发性能。
- 工作节点的任务执行和任务分发器的任务分配相互独立，并行处理任务，提高了整体系统的吞吐量。
可扩展性优势：
- 新增工作节点只需要启动新的worker goroutine，并将其连接到任务通道和结果通道即可，系统能够轻松应对更多任务负载。
- 任务分发器和结果收集器的逻辑简单且独立，易于扩展新的功能，例如任务优先级处理等。
容错性优势：
- 结果收集器通过监听故障信息通道，能够及时发现节点故障，并可以选择重新分配任务，保证任务最终能够得到处理。
- 工作节点在执行任务时设置了超时机制，防止因网络延迟等问题导致任务长时间阻塞，提高了系统的稳定性。

星途面试题库

面试题：Go语言闭包与通道在高并发分布式系统中的深度融合应用

知识考点

面试题答案

设计架构

各部分功能

核心代码实现（以Go语言为例）

性能、可扩展性和容错性优势分析