我是 LEE，老李，一个在 IT 行业摸爬滚打 17 年的技术老兵。
有一段时间没有写文章了，主要是最近忙于技术分享和技术实践，没有时间写文章。同时，我也收到了一些使用我开源项目的用户的反馈，因此我一直在不断改进我的开源项目。今天正好没有太多事情，所以决定与大家分享我最近对 WorkQueue 项目进行的优化和重构的思路和实现细节。请注意，本文主要是关于之前的 WorkQueue 项目的优化和重构。如果您对 WorkQueue 项目不熟悉，可以先阅读我之前的文章：《简约而不简单：WorkQueue 的轻量级高效之道》。
在开始之前，先分享一下最近 WorkQueue 项目的情况。随着项目的用户增多，一些用户提出了一些问题，例如性能问题、设计问题和实现细节问题等。其中，对于排序堆的争议最大，一些用户认为排序堆的实现过于粗糙、不稳定、不够高效和灵活。我总结了一些常见问题，主要包括以下几点：
- 排序堆：使用传统的四叉堆实现，与二叉堆类似，但存在不能稳定保持堆序的问题，导致在处理大量数据时性能下降严重。
- 接口设计：项目的接口设计整体上比较混乱，不容易理解，内部实现也较为复杂，不够简洁。
- 功能问题：PriorityQueue 的实现与传统的 PriorityQueue 不太一样，导致一些用户在使用时遇到问题。
- 代码质量：项目中存在大量冗余代码、堆砌代码和硬编码等低级问题。
- 架构设计：各种 Queue 的继承和依赖关系比较混乱，缺乏清晰的 UML 类图，导致一些用户阅读源码时困难重重。
为了解决这些问题，我决定对 WorkQueue 项目进行全面的重构和优化。这次重构和优化不仅仅是简单地修改代码，而是对整个项目进行全面提升，包括架构设计、接口设计、代码质量和性能优化等方面。重构和优化的目的不是追求完美，而是提升项目的质量、性能、易用性和可维护性。
此外，这次重构和优化也是为了解决我自己的实际问题。因为我的许多开源项目都依赖于 WorkQueue 项目，所以我希望通过这次重构和优化，提升我的开源项目的质量和可维护性。同时，我也希望能够为大家提供一个更好的开源项目，使大家在使用时更加方便、高效和稳定。
事件背景
万物皆可故事，这次重构和优化的背景也是从一个故事开始的。
主要爆雷的地方来自我们其他业务组。他们反映在处理延迟订单时，使用老版本的 WorkQueue（归档为 v1 版）出现了一些问题。部分订单的处理时间点靠后的订单（如：2023/3/1 23:0:59）会莫名其妙地在处理时间点靠前的订单（如：2023/3/1 23:0:15）之前被处理，导致订单处理的顺序不准确，产生了不可预期的结果。
当初我以为是业务方的代码问题，并没有太过关注。这个问题只是影响了审计的结果，对业务本身并没有太大的影响。这个问题就此搁置了。然而，不巧的是，这个问题又出现了，这次是来自一个 WorkQueue 的使用者。他们也是在处理延迟任务时使用 WorkQueue，出现了类似的问题。这个问题就比较严重了，直接影响到了业务的正确性，导致了一些不可预期的结果。
另外一个问题是，在提交处理任务时，WorkQueue 会因为之前版本（v1 版）排序堆的实现问题以及与大家传统理解的不一致，导致一些使用者在使用时遇到问题。这严重影响了开发者对最终结果的预期。当然，这个问题也得到了外部 WorkQueue 的使用者的反馈。
当我完成 WorkQueue v2 的开发和测试后，回头看之前的第一版 WorkQueue，我意识到当时的设计确实有些草率，虽然在一些地方注意了内存和性能设计，但整体项目和功能设计还是相对粗糙的，甚至存在一些问题。因此，这次重构和优化的目的就是为了解决这些问题。
痛点分析
在开始重构和优化之前，我们先来分析一下 WorkQueue 项目存在的一些痛点，主要有以下几个：
- 排序堆：需要设计一个高效稳定的排序堆，以保证堆序的稳定性并提升堆的性能。
- 接口设计：需要设计一个简洁易用的接口，以提升项目的易用性。
- 功能问题 ：需要设计一个符合大家理解的
PriorityQueue，以提升项目的易用性。 - 代码质量：需要提升项目的代码质量，以提高可维护性。
- 架构设计：需要设计一个清晰简洁的架构，以提升项目的可维护性。
考虑到老版本的 WorkQueue（归档为 v1 版）存在的问题较多，我认为可以将其归档，而不是基于该版本进行优化和重构。因此，我决定重新设计版本为 v2 的全新 WorkQueue 项目。
预期目标
1. 排序堆
为了实现稳定排序和优化整个 WorkQueue 项目的性能，排序堆需要满足以下要求：
- 仅使用内部空间，不依赖外部空间。
- 保证堆序的稳定性，不受堆大小和传入数据变化的影响。
- 提供高效的堆排序算法，不受堆中元素或插入顺序变化的影响。
预期验证代码：
创建一个堆，随机插入一些数据，然后多次执行堆排序，验证排序结果的正确性。
go
func HeapPush_Random() {
h := New()
count := 4
// Push the nodes
h.Push(&lst.Node{Priority: int64(2)})
h.Push(&lst.Node{Priority: int64(0)})
h.Push(&lst.Node{Priority: int64(1)})
h.Push(&lst.Node{Priority: int64(3)})
// Prrint the tree order
PrintRootIndexs(h)
PrintOrderTraversalIndexs(h.root)
}2. 接口设计
为了实现一个通用且易于管理的接口，需要满足以下要求：
- 使用接口
Interface的方式，为使用者提供通用接口，方便扩展。 - 使用接口
Interface约束对外暴露的接口，方便统一管理。 - 使用接口
Interface的继承方式，根据整个项目的设计，使接口层次更加清晰。 - 在变量中使用接口
Interface，使整个项目的内部代码更加简洁且结果更可预期。
预期验证代码：
以 PriorityQueue 为例，创建一个 PriorityQueue 实例，并使用接口 Interface 的方式定义配置参数、回调参数以及继承底层接口。
PriorityQueue 结构体
直接使用实现了 Queue 接口的结构体作为 PriorityQueue 的继承，并实现了 PriorityQueue 的接口。
go
// PriorityQueue 接口继承了 Queue 接口，并添加了一个 PutWithPriority 方法，用于将元素按优先级放入队列。
// The PriorityQueue interface inherits from the Queue interface and adds a PutWithPriority method to put an element into the queue with priority.
type PriorityQueue = interface {
Queue
// PutWithPriority 方法用于将元素按优先级放入队列。
// The PutWithPriority method is used to put an element into the queue with priority.
PutWithPriority(value interface{}, priority int64) error
// HeapRange 方法用于遍历 sorted 堆中的所有元素。
// The HeapRange method is used to traverse all elements in the sorted heap.
HeapRange(fn func(value interface{}, delay int64) bool)
}
// priorityQueueImpl 结构体，实现了 PriorityQueue 接口
// The priorityQueueImpl struct, which implements the PriorityQueue interface
type priorityQueueImpl struct {
// Queue 是一个队列接口
// Queue is a queue interface
Queue
...
}PriorityQueue 配置参数
使用 PriorityQueueConfig 结构体作为 PriorityQueue 的配置参数。PriorityQueueConfig 结构体继承了 QueueConfig 结构体，并添加了一个 callback 参数，用于回调函数。
go
// PriorityQueueConfig 结构体，用于配置优先队列
// The PriorityQueueConfig struct, used for configuring the priority queue
type PriorityQueueConfig struct {
// QueueConfig 是队列的配置
// QueueConfig is the configuration of the queue
QueueConfig
// callback 是优先队列的回调函数
// callback is the callback function of the priority queue
callback PriorityQueueCallback
}PriorityQueue 回调函数
使用 PriorityQueueCallback 接口作为 PriorityQueue 的回调函数。PriorityQueueCallback 接口继承了 QueueCallback 接口，并添加了一个 OnPriority 方法，用于在元素按优先级放入队列时被调用。
go
// PriorityQueueCallback 接口继承了 QueueCallback 接口，并添加了 OnPriority 方法。
// The PriorityQueueCallback interface inherits from the QueueCallback interface and adds the OnPriority method.
type PriorityQueueCallback = interface {
QueueCallback
// OnPriority 方法在元素被按优先级放入队列时被调用。
// The OnPriority method is called when an element is put into the queue with priority.
OnPriority(value interface{}, priority int64)
}PriorityQueue 创建方法
创建一个新的 PriorityQueue，并返回一个实现了 PriorityQueue 接口的对象。
go
// NewPriorityQueue 函数用于创建一个新的 PriorityQueue
// The NewPriorityQueue function is used to create a new PriorityQueue
func NewPriorityQueue(config *PriorityQueueConfig) PriorityQueue {
...
}3. 功能问题
为解决设计与预期不一致的问题，我们需要重新实现符合预期的 PriorityQueue 和 DelayingQueue。具体要求如下：
- 功能一致性 ：确保
PriorityQueue严格按照优先级处理元素。 - 延迟处理 ：确保
DelayingQueue根据设定的延迟时间处理元素。 - 性能优化：在确保功能的前提下，优化队列性能。
- 错误处理：增强异常处理能力，确保队列在各种边界条件下正常工作。
4. 代码质量
为提升代码质量，我们需关注以下方面：
- 可维护性：采用模块化设计和清晰的代码结构，使代码易于理解和修改。
- 易读性：保持一致的编码风格和清晰的命名规范，使代码易读易懂。
- 可测试性：编写单元测试和集成测试，确保代码的正确性和稳定性。
- 避免硬编码：使用配置文件和参数化设计，减少硬编码，提升代码灵活性。
- 简洁高效：通过重构和优化，减少冗余代码，提高执行效率。
5. 架构设计
为提升项目可维护性，我们将设计一个清晰简洁的架构，具体步骤如下：
- 需求分析：详细分析项目需求，明确各模块的功能和关系。
- 类图设计 ：根据需求分析，设计
UML类图，明确各类的职责和关系。 - 模块划分：将项目划分为低耦合高内聚的多个模块。
- 接口定义：为各模块定义清晰的接口，确保模块间的通信和协作。
- 实现和测试：逐步实现各模块，并编写测试用例，确保模块的正确性和稳定性。
通过以上步骤，我们可以确保项目架构清晰简洁，代码质量高，功能实现符合预期。
思考过程
针对上面的痛点分析，我认为解决这些问题存在非常重要的顺序，并且这个顺序不宜颠倒。经过反复思考，我认为解决这些问题的顺序应该是：
- 排序堆：首先解决排序堆的问题，因为排序堆是整个项目的核心，也是整个项目的性能瓶颈，所以首先解决排序堆的问题。
- 接口设计：其次解决接口设计的问题，因为接口设计是整个项目的基础，也是整个项目的灵魂，所以其次解决接口设计的问题。
- 功能问题：再次解决功能问题，因为功能问题是整个项目的核心功能，也是整个项目的使用者关心的问题，所以再次解决功能问题。
- 代码质量：最后解决代码质量的问题，因为代码质量是整个项目的基础，也是整个项目的可维护性，所以最后解决代码质量的问题。
当然，以上只是整体思路。在解决了排序堆 的问题后，可以使用接口设计 来完成 UML 类图的设计，然后根据 UML 类图来实现整个项目的架构和功能。在解决了功能问题 后，可以使用代码质量来提升项目的代码质量和可维护性。
重构和优化
有了上面的分析，现在可以开始重构和优化 WorkQueue 项目了。主要分为以下几个步骤：
- 排序堆：设计一个高效稳定的排序堆，保证堆序的稳定性并提升堆的性能。
- 设计接口：设计一个简洁易用的接口，提升项目的易用性。
- 设计功能：设计合理的功能，并编写更多的测试用例，提升项目的可靠性。
- 简化代码：提升项目的代码质量和可维护性。
1. 排序堆
要优化排序堆，主要是对排序堆的实现进行优化，包括提升排序堆的性能和保证堆序的稳定性。在选择排序算法之前，我们先来看一下排序堆的实现。
1.1. 排序堆的种类
实际上，研究排序堆的种类就是研究排序算法。下面列举了一些常见的排序算法及其特点：
常见排序算法对比表
| 排序算法 | 优点 | 缺点 | 最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最差时间复杂度 | 空间复杂度 | 排序结果 | 额外空间 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | 实现简单，适用于小数据集 | 效率低，特别是对于大数据集 | O(n) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 稳定 | 否 |
| 选择排序 | 实现简单，不需要额外的内存 | 效率低，特别是对于大数据集 | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 不稳定 | 否 |
| 插入排序 | 对于几乎已经排序的数据效率高，简单易实现 | 效率低，对于大数据集不适用 | O(n) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 稳定 | 否 |
| 归并排序 | 稳定，适用于大数据集 | 需要额外的内存 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n) | 稳定 | 是 |
| 快速排序 | 平均情况下效率高 | 最差情况可能退化为 O(n^2) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(n^2) | O(logn) | 不稳定 | 否 |
| 堆排序 | 不需要额外的内存，适用于大数据集 | 实现复杂，不稳定 | O(nlogn) | O(nlogn) | O(nlogn) | O(1) | 不稳定 | 否 |
| 希尔排序 | 适用于中等大小数据集，效率较高 | 不稳定，时间复杂度分析复杂 | O(nlog^2n) | O(nlog^2n) | O(n^2) | O(1) | 不稳定 | 否 |
| 基数排序 | 对特定类型的数据非常高效 | 需要额外的内存，不适用于所有类型的数据 | O(nk) | O(nk) | O(nk) | O(n + k) | 稳定 | 是 |
| AVL 树 | 自平衡，查找、插入和删除操作时间复杂度低 | 只要节点变动都需要重新平衡，整个树趋近于平衡 | O(logn) | O(logn) | O(logn) | O(n) | 稳定(*) | 否 |
| 红黑树 | 自平衡，查找、插入和删除操作时间复杂度低 | 插入节点树发生重平衡，整个树存在一定的不平衡 | O(logn) | O(logn) | O(logn) | O(n) | 稳定(*) | 否 |
需要注意的是，表中将 AVL 树 和 红黑树 也列入了排序算法对比表中。虽然 AVL 树 和 红黑树 是一种基于树的排序算法，但它们也可以满足我们对堆的稳定性的需求。
1.2. 排序堆的实现
在排序堆的实现中，我选择了使用 红黑树 作为排序堆的实现。红黑树 是一种自平衡二叉搜索树，可以保证堆序的稳定性，并且具有较好的性能。尽管 红黑树 的实现较为复杂，但我认为这个实现是值得的，因为它可以保证堆序的稳定性并提升堆的性能。
注意 ：AVL 树 和 红黑树 并非能满足严格意义上的对序堆肯定性严格意义，但是它们能够保证在堆内数值的严格排序性，这个是满足我们的设计需要的。
有人可能会问，为什么不使用 go 官方的 container/heap 包呢？这是因为 container/heap 包是基于数组 实现的，而我需要的是基于链表 实现的堆。因此，我只能自己实现一个基于链表的排序堆。
(★) 内存碎片化对比
在大多数编程语言中，使用 new 关键字在堆内存中分配对象。
| 特性 | 栈内存 | 堆内存 |
|---|---|---|
| 碎片化原因 | 按顺序分配和释放，不会产生碎片 | 随机分配和释放，可能产生碎片 |
| 碎片化表现 | 无 | 内存空洞，影响大块内存分配 |
| 应对策略 | 不需要 | 内存池、紧凑化、最佳适配算法等 |
根据上表，我们可以看出，堆内存 可能会产生碎片，而栈内存 不会产生碎片。如果使用数组 作为堆 的实现，那么在堆 的插入和删除操作中，可能会产生大量的内存碎片，导致内存空洞，影响大块内存分配。因此，我选择使用链表 作为堆 的实现，因为链表 可以充分利用内存中的空间，不会产生内存碎片。我在之前的文章《简约而不简单：WorkQueue 的轻量级高效之道》中详细介绍了这一点。
在排序堆的实现中，我还使用了 go 中的 sync.Pool 来复用堆中的节点对象，以减少内存分配和垃圾回收的次数，提升堆的性能。
示意图
示意图仅仅是一个简单的示意图，并不能完全覆盖 红黑树 的插入的所有情况和完整步骤。
演示代码
-
插入节点
go// insert 方法用于向红黑树中插入一个节点 // The insert method is used to insert a node into the RED-BLACK tree func (tree *RBTree) insert(node *lst.Node) { // parent 用于保存当前节点的父节点 // parent is used to save the parent of the current node var parent *lst.Node // current 用于保存当前正在处理的节点，初始为树根 // current is used to save the node currently being processed, initially the root of the tree current := tree.root // 当 current 不为空时，进行循环 // Loop when current is not nil for current != nil { // 将 parent 设置为 current // Set parent to current parent = current // 如果 node 的优先级小于 current 的优先级 // If the priority of node is less than the priority of current if node.Priority < current.Priority { // 将 current 设置为其左子节点 // Set current to its left child current = current.Left } else { // 将 current 设置为其右子节点 // Set current to its right child current = current.Right } } // 将 node 的父节点设置为 parent // Set the parent of node to parent node.Parent = parent // 如果 parent 为空 // If parent is nil if parent == nil { // 将树根设置为 node // Set the root of the tree to node tree.root = node } else if node.Priority < parent.Priority { // 如果 node 的优先级小于 parent 的优先级 // 将 parent 的左子节点设置为 node // Set the left child of parent to node parent.Left = node } else { // 将 parent 的右子节点设置为 node // Set the right child of parent to node parent.Right = node } // 将 node 的左子节点和右子节点都设置为 nil // Set both the left child and right child of node to nil node.Left = nil node.Right = nil // 将 node 的颜色设置为红色 // Set the color of node to RED node.Color = lst.RED // 调用 insertFixUp 方法对树进行调整 // Call the insertFixUp method to adjust the tree insertFixUp(tree, node) // 将树的节点数量加一 // Increase the number of nodes in the tree by one tree.count++ // 如果树的头节点为空或 node 的优先级小于头节点的优先级 // If the head of the tree is nil or the priority of node is less than the priority of the head if tree.head == nil || node.Priority < tree.head.Priority { // 将树的头节点设置为 node // Set the head of the tree to node tree.head = node } // 如果树的尾节点为空或 node 的优先级大于尾节点的优先级 // If the tail of the tree is nil or the priority of node is greater than the priority of the tail if tree.tail == nil || node.Priority > tree.tail.Priority { // 将树的尾节点设置为 node // Set the tail of the tree to node tree.tail = node } } -
删除节点
go// delete 函数用于删除红黑树中的节点 // The delete function is used to delete a node in the RED-BLACK tree func (tree *RBTree) delete(node *lst.Node) { // 定义 child 和 target 节点 // Define child and target nodes var child, target *lst.Node // 如果 node 的左子节点为空或右子节点为空 // If the left child of node is nil or the right child is nil if node.Left == nil || node.Right == nil { // target 设置为 node // Set target to node target = node } else { // target 设置为 node 的后继节点 // Set target to the successor of node target = tree.successor(node) } // 如果 target 的左子节点不为空 // If the left child of target is not nil if target.Left != nil { // child 设置为 target 的左子节点 // Set child to the left child of target child = target.Left } else { // child 设置为 target 的右子节点 // Set child to the right child of target child = target.Right } // 如果 child 不为空 // If child is not nil if child != nil { // 将 child 的父节点设置为 target 的父节点 // Set the parent of child to the parent of target child.Parent = target.Parent } // 如果 target 的父节点为空 // If the parent of target is nil if target.Parent == nil { // 将树根设置为 child // Set the root of the tree to child tree.root = child } else if target == target.Parent.Left { // 如果 target 是其父节点的左子节点 // 将 target 的父节点的左子节点设置为 child // Set the left child of the parent of target to child target.Parent.Left = child } else { // 如果 target 是其父节点的右子节点 // 将 target 的父节点的右子节点设置为 child // Set the right child of the parent of target to child target.Parent.Right = child } // 如果 target 不等于 node // If target is not equal to node if target != node { // 将 node 的值设置为 target 的值 // Set the value of node to the value of target node.Value = target.Value // 将 node 的优先级设置为 target 的优先级 // Set the priority of node to the priority of target node.Priority = target.Priority } // 如果 target 的颜色为黑色 // If the color of target is BLACK if target.Color == lst.BLACK { // 调用 deleteFixUp 函数调整红黑树 // Call the deleteFixUp function to adjust the RED-BLACK tree deleteFixUp(tree, child) } // 将树的节点数量减一 // Decrease the number of nodes in the tree by one tree.count-- // 如果树的节点数量为零 // If the number of nodes in the tree is zero if tree.count == 0 { // 将树的头节点和尾节点设置为 nil // Set the head and tail nodes of the tree to nil tree.head = nil tree.tail = nil } else { // 如果树的头节点等于 node // If the head node of the tree is equal to node if tree.head == node { // 将树的头节点设置为树根的最小节点 // Set the head node of the tree to the minimum node of the root tree.head = tree.minimum(tree.root) } // 如果树的尾节点等于 node // If the tail node of the tree is equal to node if tree.tail == node { // 将树的尾节点设置为树根的最大节点 // Set the tail node of the tree to the maximum node of the root tree.tail = tree.maximum(tree.root) } } }
1.3. 排序堆的优化经历
当然，这个选择过程并不是一帆风顺的。在选择使用 红黑树 作为 排序堆 的实现之前，我也考虑了其他的排序算法，比如插入排序和AVL 树等。现在我来详细说明一下放弃 插入排序 和 AVL 树 的原因。
插入排序
插入排序 是一种简单直观的排序算法，但是它的时间复杂度是 O(n^2)，不适合处理大数据集。虽然 插入排序 在处理小规模数据时性能较高，但是在处理大规模数据时性能较低。因此，我决定放弃 插入排序 算法。
在 排序堆 的实现中，有一个循环会从 链表 的最后一个节点开始遍历。这个循环的目的是找到合适的位置来插入新的节点。
示意图
演示代码
go
// Push 方法将一个新的节点添加到堆中。
// The Push method adds a new node to the heap.
func (h *Heap) Push(n *lst.Node) {
// 如果 n 是 nil 或者堆的长度为 0，我们就直接在链表的后面添加 n。
// If n is nil or the length of the heap is 0, we just add n to the back of the list.
if n == nil || h.list.Len() == 0 {
h.list.PushBack(n)
return
}
// 获取链表的最后一个节点。
// Get the last node of the list.
current := h.list.Back()
// 如果当前节点不是 nil 并且 n 小于当前节点，我们就继续向前查找。
// If the current node is not nil and n is less than the current node, we continue to look forward.
for current != nil && h.less(n, current) {
current = current.Prev
}
// 如果当前节点是 nil，我们就在链表的前面添加 n。
// If the current node is nil, we add n to the front of the list.
if current == nil {
h.list.PushFront(n)
} else {
// 否则，我们就在当前节点的后面添加 n。
// Otherwise, we add n after the current node.
h.list.InsertAfter(n, current)
}
}AVL 树
AVL 树 是一种自平衡二叉搜索树，它能够保持堆序的稳定性，并且具有良好的性能。然而，AVL 树 的实现相对复杂，而且在树发生变化时需要进行复杂的平衡操作。无论是插入节点还是删除节点，都会触发这些平衡操作。因此，AVL 树 的性能相对较低。考虑到这一点，我决定不使用 AVL 树。
示意图
演示代码
go
// insert 插入新节点
// insert inserts a new node
func (t *SortingTree) insert(node *Node, item Item) *Node {
// 如果节点为空，创建一个新节点并返回
// If the node is nil, create a new node and return it
if node == nil {
return &Node{item: item, height: 1}
}
// 如果插入项的值小于当前节点的值，或者值相等但序列号小于当前节点的序列号，则插入到左子树
// If the item's value is less than the current node's value, or the values are equal but the sequence number is less, insert into the left subtree
if item.value < node.item.value || (item.value == node.item.value && item.seqNum < node.item.seqNum) {
node.left = t.insert(node.left, item)
} else {
// 否则，插入到右子树
// Otherwise, insert into the right subtree
node.right = t.insert(node.right, item)
}
// 更新节点的高度
// Update the height of the node
node.height = 1 + max(height(node.left), height(node.right))
// 平衡节点并返回平衡后的节点
// Balance the node and return the balanced node
return t.balance(node)
}
// deleteMin 删除最小节点
// deleteMin deletes the minimum node
func (t *SortingTree) deleteMin(node *Node) (*Node, Item) {
// 如果节点的左子节点为空，返回右子节点和当前节点的项
// If the left child of the node is nil, return the right child and the current node's item
if node.left == nil {
return node.right, node.item
}
// 定义一个变量来存储最小项
// Define a variable to store the minimum item
var minItem Item
// 递归调用 deleteMin 函数，删除左子树中的最小节点，并更新左子节点
// Recursively call deleteMin to delete the minimum node in the left subtree and update the left child
node.left, minItem = t.deleteMin(node.left)
// 更新节点的高度
// Update the height of the node
node.height = 1 + max(height(node.left), height(node.right))
// 平衡节点并返回平衡后的节点和最小项
// Balance the node and return the balanced node and the minimum item1.4. 排序堆的性能测试
对使用了红黑树排序堆的 Push、Pop 和 Remove 方法进行了性能测试。以下是排序堆的性能测试结果：
bash
$ go test -benchmem -run=^$ -bench ^BenchmarkHeap* .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/shengyanli1982/workqueue/v2/internal/container/heap
cpu: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2643 v2 @ 3.50GHz
BenchmarkHeap_Push-12 5630415 257.5 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkHeap_Pop-12 16859534 117.4 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkHeap_Remove-12 148432172 8.197 ns/op 0 B/op 0 allocs/op2. 链表
实际上，这部分相当于对 WorkQueue 项目中的双向链表进行了重写，基本功能和性能与 container/list 包相似，只是增加了一些额外的功能，例如：遍历 、交换 等，以方便日后的使用。
2.1. 链表的实现
链表的实现与传统的链表实现没有太大区别，甚至可以说是一样的。
go
// List 结构体代表一个双向链表，它有一个头节点和一个尾节点，以及一个记录链表长度的字段。
// The List struct represents a doubly linked list. It has a head node, a tail node, and a field to record the length of the list.
type List struct {
// head 是链表的头节点。
// head is the head node of the list.
// tail 是链表的尾节点。
// tail is the tail node of the list.
head, tail *Node
// count 是链表的长度。
// count is the length of the list.
count int64
}2.2. 链表的扩展
这个可能是最大的亮点。我在链表中增加了一些额外的功能，比如遍历 和交换 等。这些功能对于依赖链表的 Queue 来说非常重要，例如，Queue 中的 Range 方法就依赖于链表的 Range 方法。
Range 遍历链表
go
// Range 方法遍历链表，对每个节点执行 fn 函数，如果 fn 返回 false，就停止遍历。
// The Range method traverses the list, performs the fn function on each node, and stops traversing if fn returns false.
func (l *List) Range(fn func(node *Node) bool) {
// 我们从头节点开始，遍历整个链表。
// We start from the head node and traverse the entire list.
for iterNode := l.head; iterNode != nil; iterNode = iterNode.Right {
// 我们对当前节点执行 fn，如果 fn 返回 false，我们就停止遍历。
// We perform fn on the current node, if fn returns false, we stop traversing.
if !fn(iterNode) {
break
}
}
}Swap 交换节点
go
// Swap 方法交换链表中的两个节点 n 和 mark 的位置。
// The Swap method swaps the positions of two nodes n and mark in the list.
func (l *List) Swap(node, mark *Node) {
// 如果 n 或 mark 是 nil，或者 n 和 mark 是同一个节点，我们就直接返回，不做任何操作。
// If n or mark is nil, or n and mark are the same node, we just return directly without doing anything.
if node == nil || mark == nil || node == mark {
return
}
// 如果 n 或 mark 不是链表 l 的节点，我们就直接返回，不做任何操作。
// If n or mark is not a node of list l, we just return directly without doing anything.
if !isPtrEqual(node.parentRef, l) || !isPtrEqual(mark.parentRef, l) {
return
}
// 如果 n 是 mark 的前一个节点，我们就移除 n，然后将 n 插入到 mark 的后面。
// If n is the previous node of mark, we remove n and then insert n after mark.
if node.Right == mark {
l.Remove(node)
l.InsertAfter(node, mark)
return
}
// 如果 n 是 mark 的后一个节点，我们就移除 n，然后将 n 插入到 mark 的前面。
// If n is the next node of mark, we remove n and then insert n before mark.
if node.Left == mark {
l.Remove(node)
l.InsertBefore(node, mark)
return
}
// 我们交换 n 和 mark 的 Prev 和 Next。
// We swap the Prev and Next of n and mark.
node.Left, mark.Left = mark.Left, node.Left
node.Right, mark.Right = mark.Right, node.Right
// 如果 n 的 Prev 不是 nil，我们就更新 n 的 Prev 的 Next 为 n，否则，我们将链表的头节点设置为 n。
// If n's Prev is not nil, we update n's Prev's Next to n, otherwise, we set the head node of the list to n.
if node.Left != nil {
node.Left.Right = node
} else {
l.head = node
}
// 如果 n 的 Next 不是 nil，我们就更新 n 的 Next 的 Prev 为 n，否则，我们将链表的尾节点设置为 n。
// If n's Next is not nil, we update n's Next's Prev to n, otherwise, we set the tail node of the list to n.
if node.Right != nil {
node.Right.Left = node
} else {
l.tail = node
}
// 如果 mark 的 Prev 不是 nil，我们就更新 mark 的 Prev 的 Next 为 mark，否则，我们将链表的头节点设置为 mark。
// If mark's Prev is not nil, we update mark's Prev's Next to mark, otherwise, we set the head node of the list to mark.
if mark.Left != nil {
mark.Left.Right = mark
} else {
l.head = mark
}
// 如果 mark 的 Next 不是 nil，我们就更新 mark 的 Next 的 Prev 为 mark，否则，我们将链表的尾节点设置为 mark。
// If mark's Next is not nil, we update mark's Next's Prev to mark, otherwise, we set the tail node of the list to mark.
if mark.Right != nil {
mark.Right.Left = mark
} else {
l.tail = mark
}
}Slice 链表元素切片
go
// Slice 方法将链表转换为一个切片，切片中的元素顺序和链表中的节点顺序一致。
// The Slice method converts the list to a slice, the order of the elements in the slice is consistent with the order of the nodes in the list.
func (l *List) Slice() []interface{} {
// 我们创建一个空的切片，切片的容量为链表的长度。
// We create an empty slice, the capacity of the slice is the length of the list.
nodes := make([]interface{}, 0, l.count)
// 我们遍历链表，将每个节点的 Value 添加到切片中。
// We traverse the list and add the Value of each node to the slice.
l.Range(func(node *Node) bool {
nodes = append(nodes, node.Value)
return true
})
// 返回切片。
// Return the slice.
return nodes
}2.3. 链表性能测试
既然我们已经重写了链表，那么我们需要对链表进行性能测试，以评估其性能表现。链表的性能与 container/list 包的性能基本相同。
bash
$ go test -benchmem -run=^$ -bench ^BenchmarkList* .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/shengyanli1982/workqueue/v2/internal/container/list
cpu: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2643 v2 @ 3.50GHz
BenchmarkList_PushBack-12 186905107 6.447 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_PushFront-12 157372052 7.701 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_PopBack-12 179555846 6.645 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_PopFront-12 180030582 6.989 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_InsertBefore-12 189274771 6.406 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_InsertAfter-12 160078981 6.490 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_Remove-12 183250782 6.440 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_MoveToFront-12 146021263 7.837 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_MoveToBack-12 141336429 8.589 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkList_Swap-12 100000000 10.47 ns/op 0 B/op 0 allocs/op3. 接口设计
WorkQueue 的 v2 版本重新设计了接口，使其更加简单、直观和易用。在接口设计上，我们遵循了 Go 语言的接口设计原则，如面向接口编程、接口隔离原则和依赖倒置原则等。这样做的好处是降低耦合度、提高代码的可维护性和可扩展性。
在接口设计方面，我们也遵循了 UML 类图优先代码的原则，即先绘制 UML 类图，再编写代码。
通过 UML 类图，我们可以更好地理解 WorkQueue 的 v2 版本的设计思路和实现原理，以及各个类之间的关系、属性和方法。
3.1. 接口设计原则
在设计接口时，我们遵循以下几个原则：
- 面向接口编程：通过定义接口来隔离具体实现，使得代码更加灵活和可扩展。
- 接口隔离原则：每个接口只包含客户端所需的方法，避免臃肿的接口。
- 依赖倒置原则：高层模块不应该依赖于低层模块，二者都应该依赖于抽象。
3.2. UML 类图解析
这份 .puml 文件是一个 PlantUML 图，描述了软件架构中各类和接口的结构及其关系。以下是文件内容的结构和关系的分析总结：
图表分为四个主要命名空间：config（配置），callback（回调），queue（队列） 和 limiter（限流器）。
3.2.1. 命名空间：config（配置）
-
类：
QueueConfig（队列配置）：方法包括WithCallback、WithValueIdempotent和WithSetCreator。DelayingQueueConfig（延迟队列配置）：方法WithCallback。PriorityQueueConfig（优先队列配置）：方法WithCallback。RateLimitingQueueConfig（限流队列配置）：方法WithCallback和WithLimiter。
-
关系：
QueueConfig是DelayingQueueConfig和PriorityQueueConfig的基类。DelayingQueueConfig是RateLimitingQueueConfig的基类。
3.2.2. 命名空间：callback（回调）
-
接口：
QueueCallback（队列回调）：方法包括OnPut、OnGet和OnDone。DelayingQueueCallback（延迟队列回调）：方法OnDelay和OnPullError。PriorityQueueCallback（优先队列回调）：方法OnPriority。RateLimitingQueueCallback（限流队列回调）：方法OnLimited。
-
类：
queueCallbackImpl（队列回调实现）：实现了QueueCallback。delayingQueueCallbackImpl（延迟队列回调实现）：实现了DelayingQueueCallback。priorityQueueCallbackImpl（优先队列回调实现）：实现了PriorityQueueCallback。ratelimitingQueueCallbackImpl（限流队列回调实现）：实现了RateLimitingQueueCallback。
3.2.3. 命名空间：queue（队列）
-
类：
Queue（队列）：方法包括Shutdown、Put、Get和Done。delayingQueueImpl（延迟队列实现）：方法包括Shutdown、PutWithDelay、HeapRange和Len。priorityQueueImpl（优先队列实现）：方法包括Shutdown、Put、PutWithPriority和HeapRange。ratelimitingQueueImpl（限流队列实现）：方法Shutdown和PutWithLimited。
-
关系：
Queue是delayingQueueImpl、priorityQueueImpl和ratelimitingQueueImpl的基类。DelayingQueue是ratelimitingQueueImpl的基类。PriorityQueue是priorityQueueImpl的基类。
3.2.4. 命名空间：limiter（限流器）
-
接口：
Limiter（限流器）：方法When。
-
类：
bucketRateLimiterImpl（桶限流器实现）：实现了Limiter，方法When。nopRateLimiterImpl（空限流器实现）：实现了Limiter，方法When。## 4. 功能设计
在本节中，我们将详细介绍项目的主要功能模块及其设计思路。主要包括优先级队列和延迟队列的设计与实现。
4. 功能设计
本节将详细介绍项目的主要功能模块及其设计思路，主要包括优先级队列和延迟队列的设计与实现。
4.1 Priority Queue 优先级队列
优先级队列是一种特殊的队列数据结构，其中每个元素都有一个优先级，优先级高的元素会优先被处理。在设计优先级队列时，我们需要考虑以下几点：
- 数据结构选择：选择使用堆（Heap）来实现优先级队列，因为堆能够高效地进行插入和删除操作。
- 接口设计：优先级队列需要提供插入、删除、获取最高优先级元素等基本操作接口。
- 性能优化：通过优化堆的实现，确保优先级队列在高并发场景下的性能表现。
- 测试与验证：编写单元测试和性能测试，确保优先级队列的正确性和高效性。
在 WorkQueue 的 v1 版本中，我在 README.md 中这样描述：
在优先级队列中，需要一个时间窗口来对当前添加到队列中的元素进行排序。在这个时间窗口内的元素按照优先级升序排序。然而，即使两个时间窗口紧邻，两个窗口中的元素的顺序也不能保证按照优先级排序。
这个 排序窗口 的概念让很多开发者感到困惑，因为在传统的优先级队列中并没有这样的概念。此外，开发者还需要考虑 排序窗口 的大小，根据窗口大小来决定是否需要对队列中的元素进行排序。
这样一来，导致了 PriorityQueue 的实现变得复杂，并且与传统的优先级队列有很大的不同。在 v2 版本中，我对 PriorityQueue 进行了重新设计，去掉了 排序窗口 的概念，遵循通用的 PriorityQueue 概念，使得 PriorityQueue 的实现更加简单、直观和易用。
使用通用的 PriorityQueue 概念，可能会出现一个问题：如果存在一个十分低优先级的任务，那么这个任务就会一直被堵塞在队列中，无法被处理。这个问题在 v1 版本中是不存在的，因为 排序窗口 的存在可以保证低优先级的任务也能被及时处理。然而，在 v2 版本中，这个问题是存在的，开发者需要注意这一点。
在 WorkQueue 的 v2 版本中，我在 README.md 中这样描述：
因此，在 v2 版本中，PriorityQueue 回归了传统的优先级队列的概念，使得开发者在使用 PriorityQueue 时更符合直觉，不会因为 排序窗口 的存在而感到困惑。
4.2 Delaying Queue 延迟队列
延迟队列是一种特殊的队列数据结构，其中每个元素都有一个延迟时间，只有当延迟时间到达后，元素才会被处理。在设计延迟队列时，我们主要考虑以下几点：
- 数据结构选择：选择使用时间堆（Time Heap）来实现延迟队列，因为时间堆能够高效地管理定时任务。
- 接口设计：延迟队列需要提供插入、删除、获取到期元素等基本操作接口。
- 时间管理：通过精确的时间管理，确保延迟队列能够准确地处理到期元素。
- 测试与验证：编写单元测试和性能测试，确保延迟队列的正确性和高效性。
DelayingQueue 是日常使用和项目开发中最常见的一种队列，它可以用来处理定时任务、延迟任务等。然而，处理延迟任务的过期问题一直困扰着我。
在设计过程中，我考虑了两种方案：使用 time.Timer 和使用 time.Ticker 来处理延迟任务的过期问题。经过深思熟虑和讨论，我最终选择了使用 time.Ticker。
首先，time.Timer 是一个单次触发的定时器，只能触发一次，而 time.Ticker 是一个周期触发的定时器，可以周期性地触发。在延迟队列中，我们需要周期性地检查延迟任务是否过期，因此 time.Ticker 更适合处理延迟任务的过期问题。
虽然 time.Ticker 的周期执行间隔是固定的，无法动态调整，但在延迟队列中，我们可以根据队列中的元素动态调整执行间隔。这是 time.Timer 支持者的一个观点，因为 time.Timer 可以通过 Reset 方法动态调整执行间隔。
然而，我选择使用 time.Ticker 的原因是如何处理延迟任务的到期和数据处理的问题。
- 如果逐一处理延迟任务，那么
time.Timer是最好的选择。每次处理完一个任务后，根据下一个任务的延迟时间调整time.Timer的执行时间。 - 如果批量处理延迟任务，那么
time.Ticker是最好的选择。每次time.Ticker触发时，我们处理所有到期的任务。
在大量延迟任务同时到期的情况下，逐一处理延迟任务并反复调整 time.Timer 的执行时间会导致性能下降。而批量处理延迟任务，一批任务一起处理，可以减少调整 time.Timer 的次数，提高性能。这里借鉴了 v1 版本中窗口的概念，将延迟任务分为多个窗口，每个窗口的大小是固定的，当窗口中的任务到期时，处理该窗口中的所有任务。
我们通过一组图表来展示 DelayingQueue 中的窗口概念：
经过广泛和深入的讨论，我们最终确定了窗口间隔的时间为 300ms，这个值经过多次测试和调整得出。这个值既能保证延迟任务的及时处理，又能保证性能的高效性.
在 WorkQueue 的 v2 版本中，我在 README.md 中这样描述：
使用批量任务的窗口方法虽然可以满足各种高性能的需求，但是也不是无限可击的，因为窗口的大小是固定的，如果窗口中的任务过分的稀疏，那么可能会导致延迟任务处理没有及时性。我在 README.md 也提到了这一点："This means that there may be a slight deviation in the actual delay time of the element. The actual mini delay time is the "element delay time + 300ms"."。
5. 性能测试
我对 WorkQueue 的 v2 版本进行了一系列性能测试，主要测试了 Queue、DelayingQueue、PriorityQueue 和 RateLimitingQueue 四个队列的性能。以下是性能测试的结果：
bash
$ go test -benchmem -run=^$ -bench ^Benchmark* .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/shengyanli1982/workqueue/v2
cpu: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2643 v2 @ 3.50GHz
BenchmarkDelayingQueue_Put-12 4635976 255.6 ns/op 72 B/op 1 allocs/op
BenchmarkDelayingQueue_PutWithDelay-12 1635588 784.7 ns/op 71 B/op 1 allocs/op
BenchmarkDelayingQueue_Get-12 24795136 47.53 ns/op 21 B/op 0 allocs/op
BenchmarkDelayingQueue_PutAndGet-12 15995890 75.25 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkDelayingQueue_PutWithDelayAndGet-12 1731825 664.3 ns/op 29 B/op 1 allocs/op
BenchmarkPriorityQueue_Put-12 3030818 433.5 ns/op 71 B/op 1 allocs/op
BenchmarkPriorityQueue_PutWithPriority-12 2937105 452.0 ns/op 71 B/op 1 allocs/op
BenchmarkPriorityQueue_Get-12 11245106 134.3 ns/op 23 B/op 0 allocs/op
BenchmarkPriorityQueue_PutAndGet-12 12962031 92.24 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkPriorityQueue_PutWithPriorityAndGet-12 14543769 83.70 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkQueue_Put-12 6102608 206.1 ns/op 71 B/op 1 allocs/op
BenchmarkQueue_Get-12 30304675 45.30 ns/op 17 B/op 0 allocs/op
BenchmarkQueue_PutAndGet-12 17171174 71.83 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkQueue_Idempotent_Put-12 1573570 706.9 ns/op 136 B/op 3 allocs/op
BenchmarkQueue_Idempotent_Get-12 2275533 534.4 ns/op 105 B/op 0 allocs/op
BenchmarkQueue_Idempotent_PutAndGet-12 2551188 494.5 ns/op 75 B/op 1 allocs/op
BenchmarkRateLimitingQueue_Put-12 5852602 214.0 ns/op 71 B/op 1 allocs/op
BenchmarkRateLimitingQueue_PutWithLimited-12 1412991 852.6 ns/op 135 B/op 2 allocs/op
BenchmarkRateLimitingQueue_Get-12 28186063 49.60 ns/op 19 B/op 0 allocs/op
BenchmarkRateLimitingQueue_PutAndGet-12 15600679 75.69 ns/op 7 B/op 0 allocs/op
BenchmarkRateLimitingQueue_PutWithLimitedAndGet-12 1395084 855.5 ns/op 135 B/op 2 allocs/op项目介绍
WorkQueue github.com/shengyanli1...
WorkQueue 是一个基于 Go 语言实现的高性能、高可靠、高可扩展的工作队列库，它可以帮助你快速构建一个高性能的工作队列系统，用于处理大量的工作任务。WorkQueue 的 v2 版本是在 v1 版本的基础上进行了全面的重构和优化，主要包括以下几个方面的改进：
- 排序堆 ：
WorkQueue的 v2 版本使用了红黑树作为排序堆的实现，保证了堆的稳定性和性能。 - 接口设计 ：
WorkQueue的 v2 版本重新设计了接口，使得接口更加简单、直观和易用。 - 功能设计 ：
WorkQueue的 v2 版本重新设计了功能，使得功能更加完善、稳定和高效。 - 代码质量 ：
WorkQueue的 v2 版本重新设计了代码，使得代码更加简洁、清晰和高质量。
WorkQueue 提供了以下几个主要的队列类型：
Queue: 一个基本的工作队列，是项目的基础，也是其他队列的基类。它提供了一个队列的完整功能，包括：入队、出队、遍历、清空等等。DelayingQueue: 一个延迟队列，是在Queue的基础上增加了延迟的功能。PriorityQueue: 一个优先级队列，是在Queue的基础上增加了优先级的功能。RateLimitingQueue: 一个限速队列，是在DelayingQueue的基础上增加了限速的功能。
快速上手
以下是使用 WorkQueue 的快速入门指南。只需按照以下四个步骤进行操作即可：
-
导入包
首先，我们需要导入
WorkQueue包。这个包提供了创建和管理工作队列的所有必要功能。goimport wkq "github.com/shengyanli1982/workqueue/v2" -
创建队列
接下来，我们需要创建一个新的队列实例。
NewQueue函数可以接受一个可选的配置参数，这里我们传入nil使用默认配置。goqueue := wkq.NewQueue(nil) -
使用队列
现在，我们可以开始使用队列了。首先，我们将一个元素（例如字符串 "hello"）放入队列中。然后，我们可以从队列中获取这个元素。
Put方法用于将元素放入队列，而Get方法用于从队列中取出元素。go// 将 "hello" 放入队列 _ = queue.Put("hello") // 从队列中获取元素 element, _ := queue.Get()在实际应用中，您可以将任何类型的元素放入队列，并根据需要从队列中获取和处理这些元素。
-
关闭队列
最后，当我们不再需要使用队列时，可以调用
Shutdown方法关闭队列。这将停止队列的所有操作，并释放相关资源。goqueue.Shutdown()
通过以上步骤，您已经成功创建并使用了一个 WorkQueue 实例。这个简单的示例展示了如何快速上手使用 WorkQueue，在实际项目中，您可以根据需要进一步扩展和定制队列的功能。
完整示例
以下是一个完整的示例，展示了如何使用 WorkQueue 包来创建和管理工作队列：
演示代码
go
package main
import (
"errors"
"fmt"
"sync"
"time"
wkq "github.com/shengyanli1982/workqueue/v2"
)
// consumer 函数是一个消费者函数，它从队列中获取元素并处理它们
// The consumer function is a consumer function that gets elements from the queue and processes them
func consumer(queue wkq.Queue, wg *sync.WaitGroup) {
// 当函数返回时，调用 wg.Done() 来通知 WaitGroup 一个任务已经完成
// When the function returns, call wg.Done() to notify the WaitGroup that a task has been completed
defer wg.Done()
// 无限循环，直到函数返回
// Infinite loop until the function returns
for {
// 从队列中获取一个元素
// Get an element from the queue
element, err := queue.Get()
// 如果获取元素时发生错误，则处理错误
// If an error occurs when getting the element, handle the error
if err != nil {
// 如果错误不是因为队列为空，则打印错误并返回
// If the error is not because the queue is empty, print the error and return
if !errors.Is(err, wkq.ErrQueueIsEmpty) {
fmt.Println(err)
return
} else {
// 如果错误是因为队列为空，则继续循环
// If the error is because the queue is empty, continue the loop
continue
}
}
// 打印获取到的元素
// Print the obtained element
fmt.Println("> get element:", element)
// 标记元素为已处理，'Done' 是在 'Get' 之后必需的
// Mark the element as done, 'Done' is required after 'Get'
queue.Done(element)
}
}
func main() {
// 创建一个 WaitGroup，用于等待所有的 goroutine 完成
// Create a WaitGroup to wait for all goroutines to complete
wg := sync.WaitGroup{}
// 创建一个新的队列
// Create a new queue
queue := wkq.NewQueue(nil)
// 增加 WaitGroup 的计数器
// Increase the counter of the WaitGroup
wg.Add(1)
// 启动一个新的 goroutine 来运行 comsumer 函数
// Start a new goroutine to run the comsumer function
go consumer(queue, &wg)
// 将 "hello" 放入队列
// Put "hello" into the queue
_ = queue.Put("hello")
// 将 "world" 放入队列
// Put "world" into the queue
_ = queue.Put("world")
// 等待一秒钟，让 comsumer 有机会处理队列中的元素
// Wait for a second to give the comsumer a chance to process the elements in the queue
time.Sleep(time.Second)
// 关闭队列
// Shut down the queue
queue.Shutdown()
// 等待所有的 goroutine 完成
// Wait for all goroutines to complete
wg.Wait()
}运行结果
bash
$ go run demo.go
> get element: hello
> get element: world
queue is shutting down总结
在这次的经历中，我重新审视了许多基本概念，例如：排序堆 、链表 、接口设计 、功能设计 、代码质量 等等。在这个过程中，我积累了大量宝贵的经验，包括：如何选择合适的排序堆 、如何设计高效的链表 、如何进行接口设计 、如何设计功能模块 、如何提升代码质量 等等。这些经验对我未来的工作和学习都将大有裨益。
经过深入的思考和总结，我认为一个优秀的项目应该具备以下几个特点：
- 简单：尽可能保持简单和直观，避免复杂化。
- 高效：确保性能优越，能够高效地完成任务。
- 稳定：保证系统的稳定性，能够在各种情况下正常运行。
- 易用：提供良好的用户体验，使用户能够轻松上手。
- 可扩展：具备良好的扩展性，能够适应未来的需求变化。
- 可维护：代码结构清晰，易于维护和更新。
- 高质量：确保代码质量，减少错误和漏洞。
经过一段时间的迭代和优化，WorkQueue 的 v2 版本已经基本实现了上述特点。我们进行了广泛的测试，并在内部生产系统和外部用户的实际应用中得到了验证，证明了其稳定性和可靠性。
我写这篇文章的目的是分享我在开发 WorkQueue 过程中的经验和心得，希望能够帮助到其他开发者。同时，我也希望能够与大家一起完善这个项目。如果你对这个项目感兴趣，欢迎访问我们的仓库，并提出你的建议和意见。我会尽快进行跟进，与大家共同努力，使 WorkQueue 变得更加完善和强大。