面试题：Go Goroutine调度的深度优化策略

优化思路

减少Goroutine的频繁创建和销毁：频繁创建和销毁Goroutine会带来额外的开销，可通过使用Goroutine池技术，复用已创建的Goroutine，减少创建和销毁的频率。
优化I/O操作：I/O操作通常是高并发场景下的性能瓶颈。可以采用异步I/O操作，在I/O操作进行时，Goroutine可以去执行其他任务，提高CPU利用率。同时，合理设置缓冲区大小，减少I/O次数。
优化调度器：深入理解Go语言调度器的工作原理，如M:N调度模型（多个Goroutine映射到多个操作系统线程）。通过调整调度器的参数（虽然Go调度器参数可调整性有限），如GOMAXPROCS的值，来优化Goroutine在CPU核心上的分配，充分利用多核CPU的性能。

技术手段

Goroutine池：
- 实现一个简单的Goroutine池，例如使用一个通道（channel）来管理可用的Goroutine。当有任务时，从池中获取一个Goroutine执行任务，任务完成后将Goroutine放回池中。
- 示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type Worker struct {
    id int
    wg *sync.WaitGroup
}

func (w Worker) DoWork() {
    defer w.wg.Done()
    fmt.Printf("Worker %d is working\n", w.id)
}

type WorkerPool struct {
    workers chan Worker
    wg      sync.WaitGroup
}

func NewWorkerPool(size int) *WorkerPool {
    pool := &WorkerPool{
        workers: make(chan Worker, size),
    }
    for i := 0; i < size; i++ {
        pool.workers <- Worker{id: i, wg: &pool.wg}
    }
    return pool
}

func (p *WorkerPool) Execute(task func()) {
    worker := <-p.workers
    p.wg.Add(1)
    go func() {
        task()
        worker.DoWork()
        p.workers <- worker
        p.wg.Done()
    }()
}

func (p *WorkerPool) Wait() {
    p.wg.Wait()
    close(p.workers)
}

异步I/O：
- 使用Go语言的标准库提供的异步I/O操作，如os.File的Read和Write方法可以使用io.Copy等函数进行异步处理。
- 例如，在进行文件读取时：

package main

import (
    "fmt"
    "io"
    "os"
)

func main() {
    file, err := os.Open("test.txt")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error opening file:", err)
        return
    }
    defer file.Close()

    buffer := make([]byte, 1024)
    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        n, err := file.Read(buffer)
        if err != nil && err != io.EOF {
            fmt.Println("Error reading file:", err)
            return
        }
        fmt.Printf("Read %d bytes: %s\n", n, buffer[:n])
    }()
    // 这里可以执行其他任务
    wg.Wait()
}

调整GOMAXPROCS：
- 使用runtime.GOMAXPROCS函数设置Go程序可以并行使用的CPU核心数。
- 示例：

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
)

func main() {
    numCPU := runtime.NumCPU()
    runtime.GOMAXPROCS(numCPU)
    fmt.Printf("Using %d CPU cores\n", numCPU)
    // 其他业务逻辑
}

利用调度器的局部性原理：将相关的Goroutine尽量调度到同一个M（操作系统线程）上执行，减少线程切换的开销。这可以通过合理组织业务逻辑，例如将一组相关的任务放在同一个逻辑模块中，使得调度器更有可能将它们调度到一起。同时，Go调度器本身会尝试复用线程，减少不必要的线程创建和切换。

星途面试题库

面试题：Go Goroutine调度的深度优化策略

知识考点

面试题答案

优化思路

技术手段