Расскажите о вашем опыте разработки конкурентных (многопоточных) приложений на Go.

Обладаю практическим опытом разработки высоконагруженных конкурентных систем на Go. В своей работе я активно использовал ключевые примитивы конкурентности Go:

• Горутины (Goroutines) для выполнения тысяч асинхронных задач с минимальными накладными расходами.
• Каналы (Channels) для безопасного обмена данными между горутинами, что позволяет избегать состояния гонки.
• Пакет sync: Mutex, RWMutex для защиты критических секций, WaitGroup для синхронизации завершения группы горутин, Once для выполнения действия ровно один раз.
• Контекст (context): для управления жизненным циклом горутин, их отменой и передачей request-scoped данных.

Практический пример: Worker Pool

Я реализовывал паттерн Worker Pool для ограничения количества одновременно выполняемых задач и эффективного распределения нагрузки.

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// worker выполняет работу, читая из канала jobs и отправляя результат в results.
func worker(id int, wg *sync.WaitGroup, jobs <-chan int, results chan<- int) {
    defer wg.Done()
    for j := range jobs {
        fmt.Printf("Worker %d started job %dn", id, j)
        // Имитация работы
        results <- j * 2
    }
}

func main() {
    const numJobs = 5
    const numWorkers = 3

    jobs := make(chan int, numJobs)
    results := make(chan int, numJobs)

    var wg sync.WaitGroup

    // Запускаем воркеров
    for w := 1; w <= numWorkers; w++ {
        wg.Add(1)
        go worker(w, &wg, jobs, results)
    }

    // Отправляем задачи в канал jobs
    for j := 1; j <= numJobs; j++ {
        jobs <- j
    }
    close(jobs) // Закрываем канал, чтобы воркеры завершились после выполнения всех задач

    // Ждем завершения всех воркеров
    wg.Wait()

    // Собираем результаты
    for r := 1; r <= numJobs; r++ {
        fmt.Printf("Result: %dn", <-results)
    }
}

Ключевые проблемы, с которыми сталкивался и решал:

• Race Conditions: выявлял с помощью race detector (go test -race) и устранял с помощью мьютексов или каналов.
• Deadlocks: анализировал и исправлял ситуации взаимной блокировки горутин.
• Оптимизация производительности: подбирал оптимальное количество воркеров, использовал буферизованные каналы для снижения блокировок.