面试题：Kotlin 传感器数据采集与处理中的并发优化

Question

在 Kotlin 开发的传感器数据采集系统中，多个传感器可能同时发送数据，为了高效处理这些数据，需要使用并发编程。假设有一个函数 `processSensorData(data: SensorData)` 用于处理单个传感器数据，现在有一个 `List<SensorData>` 集合，要求使用 Kotlin 的协程或其他并发机制，尽可能快地处理完所有数据，并返回处理结果的集合。请写出实现代码，并说明你选择该并发方案的理由。

Answer 1

import kotlinx.coroutines.*

data class SensorData(val value: Int)

fun processSensorData(data: SensorData): Int {
    // 模拟数据处理
    delay(100)
    return data.value * 2
}

suspend fun main() {
    val sensorDataList = listOf(SensorData(1), SensorData(2), SensorData(3))
    val resultList = withContext(Dispatchers.Default) {
        sensorDataList.map { data ->
            async { processSensorData(data) }
        }.awaitAll()
    }
    println(resultList)
}

选择 Dispatchers.Default 配合协程 async/await 的理由

1. 简单高效：Kotlin 的协程通过 async 函数可以轻松地启动异步任务，awaitAll 函数用于等待所有异步任务完成并收集结果，这种方式简洁明了，易于理解和实现。
2. 资源管理：Dispatchers.Default 调度器适用于 CPU 密集型任务，它使用一个共享的线程池，能够有效地管理线程资源，避免过多线程创建带来的开销，在处理多个传感器数据时能保证系统的整体性能。
3. 并发处理：async 函数创建的多个协程任务可以并发执行，从而充分利用多核 CPU 的优势，加快所有传感器数据的处理速度，满足尽快处理完所有数据的需求。