面试题：Kotlin协程在高并发分布式系统中的性能优化与应用

协程性能优化

协程创建策略
- 复用协程：避免频繁创建和销毁协程，使用CoroutineScope来管理协程生命周期，在需要复用的场景下，可在同一个CoroutineScope中启动新的协程任务，而不是创建新的CoroutineScope。例如，在Android开发中，ViewModel就自带CoroutineScope，在其生命周期内可复用此Scope启动协程。
- 批量启动：对于多个相似的异步任务，可批量启动协程，而不是逐个启动。使用launch函数在CoroutineScope中批量创建协程，通过join函数等待所有协程执行完毕，如：

val scope = CoroutineScope(Job() + Dispatchers.Default)
val jobs = List(10) {
    scope.launch {
        // 异步任务逻辑
    }
}
jobs.forEach { it.join() }

资源管理
- 及时释放资源：在协程执行完毕后，及时释放占用的资源，如文件句柄、数据库连接等。可以使用try - finally块，在finally中关闭资源。例如：

val file = File("example.txt")
val inputStream = file.inputStream()
try {
    // 协程中使用inputStream读取数据逻辑
} finally {
    inputStream.close()
}

- **资源池**：对于一些创建开销较大的资源，如数据库连接，可使用资源池来管理。通过资源池获取和释放资源，减少资源创建和销毁的开销。

3. 线程池配置 - 合理选择调度器：Kotlin协程提供了不同的调度器，如Dispatchers.Default用于CPU密集型任务，Dispatchers.IO用于I/O密集型任务。根据任务类型选择合适的调度器，对于I/O操作，如网络请求、文件读写，使用Dispatchers.IO，其内部使用了一个线程池来处理任务，避免阻塞主线程；对于CPU计算任务，使用Dispatchers.Default。 - 调整线程池大小：根据系统资源和任务负载来调整线程池大小。对于I/O密集型任务，由于线程大部分时间处于等待I/O操作完成的状态，可适当增大线程池大小；对于CPU密集型任务，线程池大小应接近系统可用的CPU核心数，避免过多线程导致上下文切换开销增大。例如，在Dispatchers.IO调度器中，可以通过Dispatchers.IO.limitedParallelism(n)方法来设置线程池的最大并行度n。

分布式环境下协程应用

处理网络请求
- 异步并发请求：使用协程可以方便地发起多个网络请求并异步处理结果。例如，使用async函数并发发起多个HTTP请求，然后通过await函数获取结果。如下代码发起两个HTTP请求并获取响应：

val scope = CoroutineScope(Job() + Dispatchers.IO)
val deferred1 = scope.async {
    // 发起第一个HTTP请求并返回响应
    httpGet("http://example1.com")
}
val deferred2 = scope.async {
    // 发起第二个HTTP请求并返回响应
    httpGet("http://example2.com")
}
val response1 = deferred1.await()
val response2 = deferred2.await()

- **请求重试**：在网络请求失败时，利用协程的挂起特性实现重试机制。通过`repeat`函数或自定义重试逻辑，在失败时重新发起请求，如：

fun httpGet(url: String): String {
    var retryCount = 0
    while (true) {
        try {
            // 发起HTTP请求逻辑
            return performHttpGet(url)
        } catch (e: IOException) {
            if (retryCount < 3) {
                retryCount++
                delay(1000) // 延迟1秒重试
            } else {
                throw e
            }
        }
    }
}

数据一致性
- 分布式锁：使用协程结合分布式锁（如基于Redis的分布式锁）来保证数据一致性。在对共享数据进行读写操作前，获取分布式锁，操作完成后释放锁。例如，使用Redisson实现分布式锁：

val redissonClient: RedissonClient = Redisson.create()
val lock = redissonClient.getLock("myLock")
try {
    lock.lock()
    // 对共享数据进行读写操作逻辑
} finally {
    lock.unlock()
}

- **事务处理**：在分布式环境下，可使用分布式事务框架（如Seata）结合协程来保证数据一致性。在协程中发起分布式事务，通过框架协调各个服务的操作，确保要么所有操作都成功，要么都失败回滚。例如，在Seata中，定义事务协调者和参与者，在协程中调用相关接口进行事务操作：

// 事务协调者
@GlobalTransactional
suspend fun globalTransaction() {
    // 调用参与者服务逻辑
    participantService1.doSomething()
    participantService2.doSomethingElse()
}

// 参与者服务
class ParticipantService1 {
    @Transactional
    suspend fun doSomething() {
        // 本地数据库操作逻辑
    }
}

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面试题：Kotlin协程在高并发分布式系统中的性能优化与应用

知识考点

面试题答案

协程性能优化

分布式环境下协程应用