Čo povedať pohovoru (ak sa opýtajú) "Použil by som worker pool s pevne stanoveným počtom workerov, kanál pre úlohy a sync.WaitGroup. Worker-í budú vykonávať požiadavky, a timeout a zrušenie budú riadené cez kontext. Výsledky budem zbierať v bufferi, chránenom mutexom (alebo cez samostatný kanál)." Teraz je rad na teba Napíš kód v tomto chate. Skontrolujem ho a dám spätnú väzbu. Ak nevieš, kde začať, požiadaj o nápovedu. Veľa šťastia!
sobes.tech AI
Odpoveď od AI
go package main
import ( "context" "fmt" "sync" "time" )
// Task predstavuje úlohu na spracovanie type Task struct { id int // ďalšie polia }
// WorkerPool implementuje skupinu pracovníkov func WorkerPool(ctx context.Context, tasks <-chan Task, results chan<- string, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for { select { case <-ctx.Done(): return case task, ok := <-tasks: if !ok { return } // Spracovanie úlohy res := processTask(task) select { case results <- res: case <-ctx.Done(): return } } } }
func processTask(t Task) string { // simulácia práce time.Sleep(100 * time.Millisecond) return fmt.Sprintf("výsledok pre úlohu %d", t.id) }
func main() { tasks := make(chan Task) results := make(chan string) var wg sync.WaitGroup
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 2*time.Second)
defer cancel()
workerCount := 5
wg.Add(workerCount)
for i := 0; i < workerCount; i++ {
go WorkerPool(ctx, tasks, results, &wg)
}
// Samostatný gorutina na zatvorenie kanála výsledkov po dokončení pracovníkov
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// Odosielanie úloh
go func() {
for i := 0; i < 20; i++ {
tasks <- Task{id: i}
}
close(tasks)
}()
// Zbieranie výsledkov
for res := range results {
fmt.Println(res)
} }