面试题：C++ 多进程网络编程的复杂场景处理

Question

设想一个复杂的 C++ 网络编程结合多进程场景，其中包括多个客户端连接，服务器端需要对不同类型的请求进行分类处理，同时每个请求处理过程可能涉及多个子进程协同工作，并且要保证数据的一致性和系统的高可用性。请描述整体架构设计思路，包括进程间的通信机制、请求调度算法、数据同步策略以及错误处理机制等，并说明如何利用 C++ 的特性（如智能指针、模板元编程等）来实现该架构。

Answer 1

整体架构设计思路

1. 服务器端架构：采用主从进程模型。主进程负责监听端口，接收客户端连接。从进程负责处理具体的请求。
2. 请求分类处理：根据请求的头部信息或协议规定的标识，将请求分类。例如，可以建立一个请求类型的枚举，不同的处理函数对应不同的枚举值。
3. 多进程协同工作：每个从进程可以负责处理一类或几类请求。当一个请求到来，主进程根据请求类型将其分发给合适的从进程。如果一个请求处理需要多个子进程协同，从进程之间可以通过进程间通信机制进行协作。

进程间的通信机制

1. 管道（Pipe）：适合简单的数据传递，比如主进程向从进程传递请求数据。可以使用匿名管道或命名管道。在 C++ 中，可以使用 pipe 系统调用创建匿名管道，通过文件描述符进行读写操作。
2. 消息队列（Message Queue）：适合传递不同类型的消息，不同进程可以根据消息类型进行接收。在 C++ 中，可以使用 msgget、msgsnd、msgrcv 等系统调用操作消息队列。
3. 共享内存（Shared Memory）：对于需要频繁访问和修改的大量数据，可以使用共享内存。多个进程可以映射同一块物理内存区域，实现高效的数据共享。在 C++ 中，可以使用 shmat、shmdt 等系统调用。为了保证数据一致性，需要结合信号量（Semaphore）进行同步。

请求调度算法

1. 轮询调度（Round - Robin）：主进程按顺序依次将请求分配给各个从进程。简单且公平，但可能导致某些从进程处理能力未充分利用。
2. 加权轮询调度（Weighted Round - Robin）：根据从进程的处理能力设置权重，处理能力强的从进程分配更多的请求。
3. 基于负载的调度：主进程实时监控从进程的负载情况（如 CPU 使用率、内存使用率等），将请求分配给负载较轻的从进程。

数据同步策略

1. 信号量（Semaphore）：用于控制对共享资源（如共享内存）的访问。在访问共享资源前获取信号量，访问结束后释放信号量。在 C++ 中，可以使用 semget、semop 等系统调用操作信号量。
2. 互斥锁（Mutex）：在多线程环境下也常用，虽然是多进程场景，但如果在从进程内部存在多线程处理，也可使用互斥锁。C++ 11 提供了 std::mutex 等相关类来方便地实现互斥锁功能。
3. 读写锁（Read - Write Lock）：如果共享数据的读操作远多于写操作，可以使用读写锁。允许多个进程同时进行读操作，但写操作时需要独占。在 C++ 中，可以使用 pthread_rwlock_t 相关函数实现读写锁。

错误处理机制

1. 系统调用错误处理：对于进程创建（fork）、通信机制相关系统调用（如 pipe、msgget 等）的错误，使用 errno 变量获取错误码，并根据错误码进行相应处理。例如，如果 fork 失败，errno 可能表示资源不足等问题，此时可以记录日志并尝试重新创建进程或采取其他降级策略。
2. 业务逻辑错误处理：在请求处理函数中，对于不符合业务规则的请求，返回错误响应给客户端。可以定义一套错误码体系，用于区分不同类型的业务错误。

利用 C++ 特性实现该架构

1. 智能指针（Smart Pointer）：在管理资源（如文件描述符、共享内存指针等）时使用智能指针。例如，std::unique_ptr 可以用于管理进程创建后子进程的资源，在对象析构时自动释放资源，避免内存泄漏。对于共享资源（如共享内存），可以使用 std::shared_ptr，结合自定义的释放函数（如 shmdt）来管理共享内存的生命周期。
2. 模板元编程（Template Metaprogramming）：可以用于实现编译期的类型检查和代码生成。例如，在实现请求分类处理时，可以使用模板元编程来根据请求类型生成不同的处理函数，提高代码的通用性和效率。通过模板特化，针对不同类型的请求实现不同的处理逻辑，并且在编译期就确定调用的具体函数，避免运行时的类型判断开销。