面试题：Go 语言 Goroutine 任务调度策略优化

可能原因分析

任务分配不均：任务在调度时，没有合理地将任务均匀分配到各个 CPU 核心上，导致部分核心接收过多任务。
任务粒度问题：某些任务粒度较大，长时间占用一个核心，使得其他任务无法及时在该核心上执行，而其他核心却处于闲置状态。

优化方法及实现要点

使用 Go 标准库的调度器优化
- 实现要点：Go 语言本身的调度器（Goroutine 调度器）已经在一定程度上实现了任务的并发调度。可以通过调整 GOMAXPROCS 参数来控制 Go 程序能够使用的 CPU 核心数。例如，使用 runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) 语句，该语句会将 Go 程序的最大可使用 CPU 核心数设置为当前机器的 CPU 核心总数，使得调度器能够更有效地将任务分配到各个核心上。
自定义任务队列与调度算法
- 实现要点：
  - 首先，创建一个任务队列，可以使用 Go 语言的 channel 来实现。例如：taskQueue := make(chan Task, 100)，其中 Task 是自定义的任务结构体。
  - 然后，设计一个调度算法，比如轮询调度算法。创建多个 Goroutine 作为工作者（worker），每个工作者从任务队列中按顺序获取任务并执行。示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
)

type Task struct {
    // 定义任务的具体内容
}

func worker(taskQueue chan Task) {
    for task := range taskQueue {
        // 执行任务的逻辑
        fmt.Printf("Worker is processing task\n")
    }
}

func main() {
    taskQueue := make(chan Task, 100)
    numWorkers := runtime.NumCPU()
    for i := 0; i < numWorkers; i++ {
        go worker(taskQueue)
    }
    // 向任务队列中添加任务
    for i := 0; i < 100; i++ {
        taskQueue <- Task{}
    }
    close(taskQueue)
    // 等待所有任务完成等逻辑
}

任务细分与负载均衡
- 实现要点：
  - 将大粒度任务细分为多个小粒度任务。例如，如果任务是处理一个大文件，可以将文件按块划分，每个块作为一个独立的小任务。
  - 使用负载均衡器来分配这些小任务。可以借助第三方库如 go - loadbalancer 等，或者自己实现一个简单的负载均衡逻辑，比如基于权重的负载均衡。在实现时，需要为每个小任务分配一个权重（例如根据任务的预计执行时间等因素），然后按照权重比例将任务分配到不同的 CPU 核心对应的工作者上。

星途面试题库

面试题：Go 语言 Goroutine 任务调度策略优化

知识考点

面试题答案

可能原因分析

优化方法及实现要点