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mutex, rwmutex
在Go语言中，Mutex（互斥锁）和RWMutex（读写锁）是用于管理并发访问共享资源的核心工具。以下是它们的常见问题、使用场景及最佳实践总结：
1. Mutex 与 RWMutex 的区别
- Mutex:
- 互斥锁，保证同一时刻只有一个 goroutine 访问共享资源。
- 适用于读写操作都需要独占的场景（如计数器）。
- RWMutex:
- 读写锁，允许多个读操作并行，但写操作完全独占。
- 适用于读多写少的场景（如配置信息读取）。
2. 常见问题及解决方案
2.1 死锁
- 原因: 未释放锁、重复加锁或锁竞争导致永久阻塞。
- 解决:
- 使用
defer mu.Unlock()确保释放锁。 - 避免在同一个 goroutine 中重复加锁（不可重入）。
- 使用
2.2 数据竞争
- 原因: 未对共享资源的所有访问路径加锁。
- 解决:
- 明确锁的保护范围，确保所有访问共享数据的操作都被锁覆盖。
- 使用
go test -race检测数据竞争。
2.3 锁拷贝
- 原因: 复制包含锁的结构体导致锁状态异常。
- 解决:
- 通过指针传递包含锁的结构体。
- 避免直接复制
sync.Mutex或sync.RWMutex。
2.4 写饥饿（RWMutex）
- 原因: 大量读操作阻塞写操作。
- 解决:
- 评估场景是否需要 RWMutex，或通过优先级队列优化写操作。
- Go 1.18+ 的 Mutex 支持饥饿模式，避免长时间等待。
3. 使用场景
- Mutex:
var counter int var mu sync.Mutexfunc increment() {mu.Lock()defer mu.Unlock()counter++ } - RWMutex:
var config map[string]string var rwmu sync.RWMutexfunc readConfig(key string) string {rwmu.RLock()defer rwmu.RUnlock()return config[key] }func updateConfig(key, value string) {rwmu.Lock()defer rwmu.Unlock()config[key] = value }
4. 最佳实践
- 锁的作用域:
- 锁应保护数据而非代码，确保所有访问共享资源的路径都被覆盖。
- 优先使用
defer:- 避免忘记解锁，尤其在复杂逻辑或异常处理中。
- 替代方案:
- 对简单数值操作（如计数器）使用
atomic包。 - 通过 Channel 实现“通过通信共享内存”。
- 对简单数值操作（如计数器）使用
- 性能优化:
- 减少锁的持有时间（如仅在读写共享数据时加锁）。
- 在高并发场景中，评估锁竞争是否成为瓶颈。
5. 注意事项
- 不可重入: Go 的锁不支持重入，同一 goroutine 重复加锁会导致死锁。
- 零值可用:
sync.Mutex和sync.RWMutex的零值可直接使用，无需初始化。 - 避免嵌套锁: 多个锁的嵌套使用可能导致复杂死锁，需按固定顺序加锁。
通过合理选择 Mutex 或 RWMutex，并遵循最佳实践，可以有效避免并发问题，编写高效且安全的 Go 代码。
协程线程区别
协程（Coroutine）和线程（Thread）都是用于实现并发执行的机制，但它们在调度方式、资源消耗、通信机制等方面有显著区别。线程是操作系统级别的并发单位，由内核调度；而协程是用户态的轻量级线程，由程序自身调度。
- 解答思路：
- 首先明确两者的基本定义和使用场景。
- 对比它们的调度机制：线程由操作系统调度器管理，而协程由用户程序或运行时系统管理。
- 比较它们的开销：线程切换代价高，需要操作系统参与；协程切换快，仅需保存寄存器状态。
- 分析资源占用：线程拥有独立的栈空间，内存占用较大；协程共享线程资源，更节省内存。
- 总结适用场景：CPU密集型适合多线程，IO密集型或多任务协作适合协程。
- 深度知识讲解：
一、基本概念
-
线程（Thread）
线程是进程内的一个执行单元，多个线程共享同一进程的地址空间和资源。每个线程有自己独立的栈和寄存器上下文。线程由操作系统负责创建、销毁和调度。 -
协程（Coroutine）
协程是一种用户态的非抢占式多任务机制，可以看作是“轻量级线程”。它不像线程那样被操作系统调度，而是由程序员显式控制其切换。协程之间通常是协作式的，即当前协程主动让出控制权给下一个协程。
二、核心区别
- 调度机制不同
- 线程是抢占式的，操作系统根据优先级、时间片等策略决定哪个线程运行。
- 协程是协作式的，必须由当前协程主动 yield 控制权，才能切换到下一个协程。
- 上下文切换开销
- 线程切换涉及内核态与用户态的切换，需要保存/恢复更多的寄存器和状态信息，开销大。
- 协程切换完全在用户态进行，只需保存少量寄存器，开销极小。
- 资源占用
- 线程通常默认分配较大的栈空间（如1MB），因此不能大量创建。
- 协程栈空间较小（可配置为几KB），支持同时运行成千上万个协程。
- 同步与通信
- 线程间通信需要互斥锁、信号量等机制，容易引发竞态条件。
- 协程可以通过通道（channel）、事件循环等方式进行安全高效的通信。
- 并发模型
- 多线程属于并行模型，适用于 CPU 密集型任务。
- 协程属于异步/协作式并发模型，适用于 IO 密集型任务（如网络请求、文件读写）。
GMP调度
Go语言的GPM调度模型是Go运行时中用于处理并发的核心机制之一，它将Goroutine（轻量级线程）有效地映射到系统线程上，以最大化并发性能。GPM模型主要由三个部分组成：G（Goroutine）、P（Processor）、M（Machine）。让我们逐一详细介绍：
1. G（Goroutine）
- Goroutine 是Go语言中用于并发执行的轻量级线程，每个Goroutine都有自己的栈和上下文信息。
- Goroutine相对于操作系统的线程更加轻量级，可以在同一时间内运行成千上万的Goroutine。
2. P（Processor）
- P 是处理Goroutine的调度器的上下文，每个P包含一个本地运行队列（Local Run Queue），用于存储需要运行的Goroutine。
- P的数量由
GOMAXPROCS设置决定，它决定了并行执行的最大线程数。 - P不仅管理Goroutine，还负责与M协作，将Goroutine分配给M执行。
3. M（Machine）
- M 代表操作系统的线程，负责执行Goroutine。一个M一次只能执行一个Goroutine。
- M是实际执行代码的工作单元，M与P绑定后才能执行Goroutine。
- M可以通过调度器从全局运行队列中拉取新的Goroutine，也可以与其他M协作完成工作。
4. GPM模型的调度过程
- 调度器工作机制：Goroutine创建后会被放入P的本地队列，P会从该队列中选择Goroutine，并将其分配给M执行。如果本地队列为空，P可以从全局运行队列或其他P的队列中窃取任务。
- 工作窃取机制：如果一个P的本地队列为空，而另一个P的本地队列中有多个Goroutine，前者可以从后者中窃取任务，从而保持系统的高效利用率。
- 阻塞与调度：当M执行的Goroutine阻塞（例如I/O操作）时，M会释放当前的P并等待P重新分配任务，从而避免资源浪费。
5. 模型优点
- 高效的并发调度：GPM模型使得Go语言可以高效地管理数百万个Goroutine的并发执行。
- 可伸缩性：通过P与M的动态调度，GPM模型可以充分利用多核处理器的性能。
- 轻量级：Goroutine非常轻量，创建和切换的成本比系统线程要低得多。
redis 常见数据类型
压缩列表
连续内存块组成的顺序型数据结构
O(1)定位首尾元素，其他需要遍历，不适合存储太多数据。
整数集合
跳表
跳表的优势是能支持平均O(logN)复杂度的节点查找
zset存储member和score
quicklist代替双向链表
listpack代替压缩列表
redis跳表的增删改查复杂度
O（logN）
redis跳表数据结构，高度创建，怎么删改
跳跃表（Skip List）的删除和修改操作需要结合其多层链表结构的特点进行调整，以下是具体实现步骤和原理：
一、删除操作
删除节点的核心步骤是：找到目标节点在所有层的引用，并更新这些层的指针以跳过该节点。
1. 删除流程
-
查找目标节点：
- 从最高层开始，向右遍历，直到找到等于或大于目标值的节点。
- 如果当前层的下一个节点等于目标值，记录该层的前驱节点（即指向目标节点的节点）。
- 逐层向下重复此过程，直到最底层（Level 0）。
- 时间复杂度：O(log n)，与查找操作相同。
-
调整指针：
- 对每一层（从最高层到最底层）：
- 如果该层存在指向目标节点的前驱节点，将其指针指向目标节点的下一个节点。
- 例如，若前驱节点在 Level 2 指向目标节点，则将前驱节点的 Level 2 指针指向目标节点的 Level 2 后继节点。
- 操作示例：
原结构（删除节点 30）： Level 2: 10 --------------------------> 50 Level 1: 10 -------> 30 -------> 50 Level 0: 10 -> 20 -> 30 -> 40 -> 50删除后： Level 2: 10 --------------------------> 50 Level 1: 10 -------> 50 Level 0: 10 -> 20 -> 40 -> 50
- 对每一层（从最高层到最底层）：
-
释放内存：
- 删除节点后，释放该节点的内存（在 Redis 等语言中可能由 GC 自动处理）。
2. 关键注意事项
- 多线程安全：如果跳跃表支持并发操作，删除时需加锁（如 Redis 单线程模型无需考虑）。
- 更新最大层高：若删除的节点是最高层的唯一节点，需降低跳跃表的最大层高。
二、修改操作
修改操作分为两种情况：仅修改值（Value） 或 修改键（Score）。
1. 仅修改值（Value）
- 流程：
- 查找目标节点：时间复杂度 O(log n)。
- 直接更新值：无需调整指针，直接修改节点的值字段。
- 时间复杂度：O(log n)（仅查找时间）。
2. 修改键（Score）
由于跳跃表是按键（Score）有序排列的，修改键后需保证顺序性，因此需要先删除旧节点，再插入新节点。
-
流程：
- 删除旧节点：O(log n)。
- 插入新节点：按新键值插入，O(log n)。
-
总时间复杂度：O(log n) + O(log n) = O(log n).
-
示例：
原结构（修改节点 30 的 Score 为 35）： Level 1: 10 -------> 30 -------> 50 Level 0: 10 -> 20 -> 30 -> 40 -> 50修改后： Level 1: 10 --------------------------> 50 Level 0: 10 -> 20 -> 40 -> 50 新插入节点 35： Level 1: 10 ----------> 35 -------> 50 Level 0: 10 -> 20 -> 35 -> 40 -> 50
redis持久化AOF怎么做
数组中重复的数据
https://leetcode.cn/problems/find-all-duplicates-in-an-array/description/
func findDuplicates(nums []int) []int {n := len(nums)ans := []int{}for i:=0;i<n;i++{x := nums[i]if x<0{x = -x}if nums[x-1]<0{ans = append(ans, x)}else{nums[x-1] = -nums[x-1]}}return ans
}