Go 语言仓储模式（Repository Pattern）落地指南

一、 核心架构图

仓储模式的核心思想是解耦业务与底层存储。业务层通过接口与数据层交互，实现“铁打的业务，流水的技术”。

二、 标准目录结构

在 Go 项目中，通常结合 internal 目录限制外部非法引入，结构如下：

text
my-project/
├── domain/                  # 【领域层】最核心，完全纯粹，无外部技术/数据库依赖
│   ├── user.go              # 用户实体、业务方法、以及 UserRepository 接口
│   └── errors.go            # 领域层的通用业务错误（如 ErrUserNotFound）
│
├── internal/                # 【实现层】私有封装，防依赖污染，允许大胆重构
│   ├── repository/          # 仓储实现层
│   │   └── mysql_user.go    # 实现 domain.UserRepository 接口，内含 GORM/SQL 逻辑
│   │
│   ├── service/             # 业务逻辑/应用层
│   │   └── user_service.go  # 组合各种 domain 接口完成具体的业务流水线
│   │
│   └── delivery/http/       # 传输层/接口层（如 Gin 路由、HTTP Handler）
│       └── handler.go
│
└── main.go                  # 【入口】组装全局依赖（依赖注入），启动服务

核心原则

Agent 不可能完全避免报错，关键在于：

让错误可恢复（Recoverable）、可观测（Observable）、可控制（Controllable）。

标准处理流程：

text
报错发生
    ↓
识别错误类型
    ↓
判断是否可重试
    ↓
自动修复或降级
    ↓
记录日志
    ↓
必要时转人工

GPM模型

• G：go中的协程
• M: 系统线程，真正执行go代码的地方
• P：调度上下文，保存本地G队列以及调度运行所需的资源，M必须绑定一个P 才能执行go代码 在Go中，线程是运行goroutine的实体，调度器的功能是把可运行的goroutine分配到工作线程上

1. 全局队列（Global Queue）：存放等待运行的G。
2. P的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的G，存的数量有限，不超过256个。新建G'时，G'优先加入到P的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一半的G移动到全局队列。
3. P列表：所有的P都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有GOMAXPROCS(可配置)个。
4. M：线程想运行任务就得获取P，从P的本地队列获取G，P队列为空时，M也会尝试从全局队列拿一批G放到P的本地队列，或从其他P的本地队列偷一半放到自己P的本地队列。M运行G，G执行之后，M会从P获取下一个G，不断重复下去。

面试总结

面试介绍总结：百度poi商业化数据清洗平台（架构级别描述）

项目描述 or 项目定位

主要负责地图 商业化POI 数据清洗，平台整体是一个多阶段的数据处理流水线。数据以文件形式在各个处理环节之间流转，每一步都会读取上一步的结果文件进行处理，并生成新的结果文件。整个流程包括数据请求、结构解析、diff判断、策略判重、人工审核以及数据上线等

做了哪些数据库相关的优化

• 性能优化

  • 解决数据量激增需要面临的分库分表问题
    • 从mysql迁移到百度的gaiaDB，增加读写分离
      • 增加只读节点
        • 把大量查询请求从 RW（Read Write）节点分流出去，
        • 让 RW 专注于写事务和少量必须读取最新数据的查询，
        • 从而提升整个集群的吞吐能力

• gaiaDB优势：

  • 通过数据库代理统一管理连接池、读写分离、故障切换、读写分离
  • 无需分库分表
  • 采用存储和计算分离架构，单实例最大数据量超 500TB，存储自动扩容
  • 支持列存索引，实现复杂查询性能相比MySQL提升100倍以上
  • 支持按需扩展、按需付费，综合成本降低50%

• 索引优化

  • explain 判断是否使用索引、索引类型、扫描多少行、连接方式、是否需要排序、是否使用临时表等。
    • type 的常见值

    type	含义	好坏
    const	主键唯一查询	⭐⭐⭐⭐⭐
    eq_ref	主键关联	⭐⭐⭐⭐⭐
    ref	普通索引	⭐⭐⭐⭐
    range	范围查询	⭐⭐⭐
    index	全索引扫描	⭐⭐
    ALL	全表扫描	❌

    • key 使用了那个索引
    • extra
      • use index
      • use where
      • use tempory
      • use filesort

• sql优化

  • 接口响应优化从23s到 300ms的实现
  • sql LIMIT offset, size查询导致的频繁扫表问题

LRU 算法实现

题目要求

golang 实现lru算法，要求在 O(1) 时间内完成get和put请求

最长连续序列实现

题目

给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。 请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

js示例
输入：
nums = [100,4,200,1,3,2]
输出：
4
解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。
示例 2：
输入：
nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
输出：
9
示例 3：
输入：
nums = [1,0,1,2]
输出：
3

组件

• ChatModel‌：与大模型交互的核心组件，支持生成式对话（Generate）和流式输出（Stream），部分实现还支持工具调用（ToolCallingChatModel）
• Tool‌：扩展大模型能力的工具，可调用外部 API、数据库、文件系统等，支持同步（Invoke）和流式（Stream）两种范式
• Retriever‌：从向量库或文档库中检索与查询相关的文档片段，常用于 RAG 场景。
• Embedding‌：将文本转换为向量表示，用于语义搜索和向量索引。
• Indexer‌：负责存储和索引文档向量，支持 Redis、Milvus 等向量数据库。
• Document Loader‌：加载并解析多种格式的原始文档（如 PDF、Markdown、TXT 等），统一为schema.Document 结构。
• Document Transformer‌：对文档进行切分、过滤或格式转换，如按标题、递归或语义切分。
• ChatTemplate‌：管理提示词模板，支持 FString、GoTemplate、Jinja2 等语法，便于动态构建系统提示

从头开始，每K个一组，翻转链表

js
func main() {
    head := buildList([]int{1, 2, 3, 4, 5, 6})

    k := 3

    fmt.Println("原链表：")
    printList(head)

    newHead := reverseKGroup(head, k)

    fmt.Println("每K个翻转后：")
    printList(newHead)
}