面试题：Go语言闭包在并发任务调度中的优化策略

设计思路

任务队列与调度器：创建一个任务队列，将所有依赖闭包捕获外部变量的任务添加到队列中。调度器负责从队列中取出任务并安排执行。
资源限制处理：设置最大并发数，避免过多任务同时执行导致系统资源耗尽。可以使用信号量（Semaphore）来控制并发任务的数量。
闭包特性利用：闭包可以捕获并保存外部变量的状态，使得任务在执行时能够访问到正确的变量值。同时，由于闭包的存在，任务可以被独立封装，便于调度和管理。
任务依赖处理：对于有依赖关系的任务，可以使用任务图（如拓扑排序）来确定执行顺序。在调度时，确保依赖的任务先完成。
资源竞争处理：使用锁（Mutex）来保护共享资源，避免多个任务同时访问修改共享数据导致的数据不一致问题。

关键代码示例（以Go语言为例）

package main

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

// 任务结构体
type Task struct {
    id       int
    execute  func()
    depends  []int
    complete chan struct{}
}

// 任务调度器
type Scheduler struct {
    tasks      map[int]Task
    maxConcur  int
    semaphore  chan struct{}
    mutex      sync.Mutex
    dependencies map[int][]int
}

// 添加任务
func (s *Scheduler) AddTask(task Task) {
    s.mutex.Lock()
    s.tasks[task.id] = task
    s.dependencies[task.id] = task.depends
    s.mutex.Unlock()
}

// 执行任务
func (s *Scheduler) Execute() {
    var wg sync.WaitGroup
    for {
        var task Task
        s.mutex.Lock()
        for id, t := range s.tasks {
            ready := true
            for _, dep := range s.dependencies[id] {
                if _, exists := s.tasks[dep]; exists {
                    ready = false
                    break
                }
            }
            if ready {
                task = t
                delete(s.tasks, id)
                delete(s.dependencies, id)
                break
            }
        }
        s.mutex.Unlock()

        if task.id == 0 {
            break
        }

        s.semaphore <- struct{}{}
        wg.Add(1)
        go func(t Task) {
            defer func() { <-s.semaphore; wg.Done() }()
            t.execute()
            close(t.complete)
        }(task)
    }
    wg.Wait()
}

func main() {
    scheduler := Scheduler{
        tasks:      make(map[int]Task),
        maxConcur:  3,
        semaphore:  make(chan struct{}, 3),
        dependencies: make(map[int][]int),
    }

    var sharedVar int
    var sharedMutex sync.Mutex

    task1 := Task{
        id: 1,
        execute: func() {
            sharedMutex.Lock()
            sharedVar++
            fmt.Printf("Task 1 executed, sharedVar: %d\n", sharedVar)
            sharedMutex.Unlock()
            time.Sleep(2 * time.Second)
        },
        depends:  []int{},
        complete: make(chan struct{}),
    }

    task2 := Task{
        id: 2,
        execute: func() {
            sharedMutex.Lock()
            sharedVar += 2
            fmt.Printf("Task 2 executed, sharedVar: %d\n", sharedVar)
            sharedMutex.Unlock()
            time.Sleep(1 * time.Second)
        },
        depends:  []int{1},
        complete: make(chan struct{}),
    }

    scheduler.AddTask(task1)
    scheduler.AddTask(task2)

    scheduler.Execute()
}

在上述代码中：

Task 结构体定义了任务的ID、执行函数、依赖任务ID列表以及完成信号通道。
Scheduler 结构体管理任务队列、最大并发数、信号量以及任务依赖关系。
AddTask 方法用于将任务添加到调度器中。
Execute 方法负责调度任务执行，使用信号量控制并发数，通过拓扑排序处理任务依赖，并使用互斥锁保护共享资源。

通过这种方式，可以有效地利用闭包特性，对并发任务进行调度优化，提高整体执行效率和资源利用率。

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