面试题：优化Go异步网络请求的性能与并发控制

优化策略

连接池管理：
- 建立连接池，避免每次请求都创建新的网络连接。在高并发场景下，频繁创建和销毁连接开销巨大。连接池可以复用已有的连接，减少创建连接的时间和资源消耗。
- 合理设置连接池的大小，根据服务器的硬件资源（如内存、CPU等）和预估的并发请求数来确定。如果连接池过小，可能无法满足高并发需求；如果过大，会占用过多资源。
并发数控制：
- 限制同时发起的网络请求数量，防止过多请求导致网络拥塞或耗尽系统资源（如文件描述符等）。可以通过信号量（Semaphore）等机制来实现。
- 根据系统的负载情况动态调整并发数。例如，当系统负载较低时，适当增加并发数以提高处理效率；当负载较高时，降低并发数避免系统崩溃。
请求队列设计：
- 使用队列来缓存待处理的请求。当并发请求数达到上限时，新的请求进入队列等待处理，避免直接丢弃请求。
- 可以采用优先级队列，对于一些重要的请求设置较高优先级，优先处理。

代码实现思路（以Python为例）

连接池管理：

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.poolmanager import PoolManager

class MyAdapter(HTTPAdapter):
    def init_poolmanager(self, connections, maxsize, block=False):
        self.poolmanager = PoolManager(num_pools=connections, maxsize=maxsize, block=block)

s = requests.Session()
s.mount('http://', MyAdapter(connections=10, maxsize=100))

并发数控制：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def fetch_all(urls, semaphore):
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            task = asyncio.create_task(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
            if len(tasks) >= semaphore:
                await asyncio.gather(*tasks)
                tasks = []
        if tasks:
            await asyncio.gather(*tasks)

urls = ["http://example.com"] * 1000
semaphore = 100
asyncio.run(fetch_all(urls, semaphore))

请求队列设计：

import queue
import threading

q = queue.Queue()

def worker():
    while True:
        url = q.get()
        # 处理请求
        response = requests.get(url)
        # 处理响应
        q.task_done()

# 创建线程处理队列中的请求
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.daemon = True
    t.start()

# 添加请求到队列
for url in ["http://example.com"] * 1000:
    q.put(url)

q.join()

以上代码实现思路仅为示例，实际应用中需要根据具体的业务场景和技术框架进行调整和优化。

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代码实现思路（以Python为例）