面试题：Ruby数据分析工具的性能优化与分布式处理

Question

在一个大数据分析场景中，使用Ruby处理海量的日志文件，每个日志文件大小约1GB，总共有100个这样的文件分布在不同的服务器节点上。你需要使用Ruby实现一个分布式的数据处理方案，要求：1. 能够并行处理这些日志文件；2. 对日志中的特定数据进行提取和统计分析（例如统计每个IP地址出现的次数）；3. 优化性能，尽量减少资源消耗，阐述你所使用的分布式框架原理以及性能优化策略，并编写核心实现代码。

Answer 1

分布式框架选择

这里选择使用 DRb（分布式Ruby）框架，它允许Ruby程序在网络上的不同进程间进行通信。原理是通过将对象暴露在网络上，其他进程可以通过网络调用这些对象的方法，实现分布式计算。

性能优化策略

1. 数据分块读取：避免一次性读取整个1GB的日志文件，而是分块读取，减少内存占用。
2. 并行处理：利用多线程或多进程并行处理不同节点上的日志文件，充分利用多核CPU资源。
3. 数据缓存：对于频繁访问的数据（如IP地址统计结果），使用缓存机制减少重复计算。

核心实现代码

1. 服务端代码（负责提供数据处理服务）

require 'drb'

class LogProcessor
  def process_log(log_path)
    ip_count = {}
    File.foreach(log_path) do |line|
      # 假设IP地址在日志行中的第3个字段
      ip = line.split(' ')[2]
      ip_count[ip] ||= 0
      ip_count[ip] += 1
    end
    ip_count
  end
end

DRb.start_service('druby://0.0.0.0:8787', LogProcessor.new)
DRb.thread.join

2. 客户端代码（负责调度任务）

require 'drb'

DRb.start_service
log_processor = DRbObject.new_with_uri('druby://server_ip:8787')

log_files = [
  'path/to/log1.log', 'path/to/log2.log',
  # 这里列出100个日志文件路径
]

results = []
threads = log_files.map do |log_file|
  Thread.new do
    result = log_processor.process_log(log_file)
    results << result
  end
end

threads.each(&:join)

final_ip_count = {}
results.each do |ip_count|
  ip_count.each do |ip, count|
    final_ip_count[ip] ||= 0
    final_ip_count[ip] += count
  end
end

puts final_ip_count

在上述代码中，服务端定义了一个 LogProcessor 类，其中的 process_log 方法负责从单个日志文件中提取IP地址并统计其出现次数。客户端通过DRb连接到服务端，并行调度每个日志文件的处理任务，最后汇总所有结果得到总的IP地址统计。