Golang高规模并行处理的最佳解决方案探讨

对于高规模并行处理重复三元组的问题，我推荐使用分片映射（sharded map）配合通道（channel）的模式。以下是具体实现方案：

package main

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"hash/fnv"
	"sync"
)

// 定义三元组结构
type Triple struct {
	Subject   string `json:"subject"`
	Predicate string `json:"predicate"`
	Object    string `json:"object"`
}

// 分片映射结构
type ShardedMap struct {
	shards []*shard
	shardCount int
}

type shard struct {
	sync.RWMutex
	data map[string]struct{}
}

// 创建分片映射
func NewShardedMap(shardCount int) *ShardedMap {
	shards := make([]*shard, shardCount)
	for i := range shards {
		shards[i] = &shard{
			data: make(map[string]struct{}),
		}
	}
	return &ShardedMap{
		shards:     shards,
		shardCount: shardCount,
	}
}

// 根据键获取分片
func (sm *ShardedMap) getShard(key string) *shard {
	h := fnv.New32a()
	h.Write([]byte(key))
	return sm.shards[uint(h.Sum32())%uint32(sm.shardCount)]
}

// 检查并添加三元组
func (sm *ShardedMap) CheckAndAdd(t Triple) bool {
	key := fmt.Sprintf("%s|%s|%s", t.Subject, t.Predicate, t.Object)
	shard := sm.getShard(key)
	
	shard.Lock()
	defer shard.Unlock()
	
	if _, exists := shard.data[key]; exists {
		return false
	}
	shard.data[key] = struct{}{}
	return true
}

// 工作池处理结构
type Processor struct {
	workers      int
	batchSize    int
	tripleMap    *ShardedMap
	resultChan   chan Triple
	errorChan    chan error
	wg           sync.WaitGroup
}

func NewProcessor(workers, batchSize, shardCount int) *Processor {
	return &Processor{
		workers:    workers,
		batchSize:  batchSize,
		tripleMap:  NewShardedMap(shardCount),
		resultChan: make(chan Triple, 10000),
		errorChan:  make(chan error, 100),
	}
}

// 处理批次数据
func (p *Processor) ProcessBatch(batch [][]string, config map[string][]string) {
	rowChan := make(chan []string, len(batch))
	
	// 启动工作goroutine
	for i := 0; i < p.workers; i++ {
		p.wg.Add(1)
		go func() {
			defer p.wg.Done()
			for row := range rowChan {
				p.processRow(row, config)
			}
		}()
	}
	
	// 发送数据到工作池
	for _, row := range batch {
		rowChan <- row
	}
	close(rowChan)
	p.wg.Wait()
}

// 处理单行数据
func (p *Processor) processRow(row []string, config map[string][]string) {
	// 生成节点三元组
	for colIdx, cell := range row {
		nodeID := fmt.Sprintf("id/%s", cell)
		triple := Triple{
			Subject:   nodeID,
			Predicate: "<name>",
			Object:    fmt.Sprintf("\"%s\"", cell),
		}
		
		if p.tripleMap.CheckAndAdd(triple) {
			p.resultChan <- triple
		}
	}
	
	// 根据配置生成关系三元组
	for _, relation := range config["relations"] {
		var relConfig map[string]string
		json.Unmarshal([]byte(relation), &relConfig)
		
		sourceIdx := // 从配置获取源列索引
		targetIdx := // 从配置获取目标列索引
		
		triple := Triple{
			Subject:   fmt.Sprintf("id/%s", row[sourceIdx]),
			Predicate: fmt.Sprintf("<%s>", relConfig["name"]),
			Object:    fmt.Sprintf("id/%s", row[targetIdx]),
		}
		
		if p.tripleMap.CheckAndAdd(triple) {
			p.resultChan <- triple
		}
	}
}

// 结果收集器
func (p *Processor) CollectResults() <-chan Triple {
	return p.resultChan
}

// 主处理流程
func main() {
	// 配置参数
	workers := 100      // 根据CPU核心数调整
	batchSize := 10000  // 每批处理行数
	shardCount := 256   // 分片数，建议2的幂次
	
	processor := NewProcessor(workers, batchSize, shardCount)
	
	// 启动结果收集器
	go func() {
		outputFile, _ := os.Create("output.ttl")
		defer outputFile.Close()
		
		for triple := range processor.CollectResults() {
			line := fmt.Sprintf("%s %s %s .\n", 
				triple.Subject, triple.Predicate, triple.Object)
			outputFile.WriteString(line)
		}
	}()
	
	// 分批读取和处理数据
	for {
		batch := readBatchFromSource(batchSize)
		if len(batch) == 0 {
			break
		}
		
		config := loadConfig("relations.json")
		processor.ProcessBatch(batch, config)
	}
	
	close(processor.resultChan)
}

// 辅助函数
func readBatchFromSource(batchSize int) [][]string {
	// 实现从SQL/文件读取批次数据
	return nil
}

func loadConfig(path string) map[string][]string {
	// 加载关系配置
	return nil
}

对于内存优化，可以添加持久化存储支持：

// 磁盘辅助存储
type DiskBackedSet struct {
	memoryMap *ShardedMap
	diskStore *bolt.DB
	threshold int
}

func (d *DiskBackedSet) CheckAndAdd(t Triple) bool {
	key := fmt.Sprintf("%s|%s|%s", t.Subject, t.Predicate, t.Object)
	
	// 先检查内存
	if d.memoryMap.CheckAndAdd(t) {
		return true
	}
	
	// 内存未找到，检查磁盘
	var exists bool
	d.diskStore.View(func(tx *bolt.Tx) error {
		bucket := tx.Bucket([]byte("triples"))
		if bucket != nil {
			exists = bucket.Get([]byte(key)) != nil
		}
		return nil
	})
	
	if !exists {
		d.diskStore.Update(func(tx *bolt.Tx) error {
			bucket, _ := tx.CreateBucketIfNotExists([]byte("triples"))
			return bucket.Put([]byte(key), []byte{1})
		})
		return true
	}
	
	return false
}

对于GitHub参考，可以查看以下项目：

1. https://github.com/dgraph-io/ristretto - 高性能并发缓存
2. https://github.com/cornelk/hashmap - 优化的并发哈希映射
3. https://github.com/alphadose/haxmap - 更快的并发哈希映射

这个方案通过分片映射减少锁竞争，使用工作池模式控制并发度，支持批次处理，并提供了磁盘持久化选项来处理超大规模数据集。