分布式生命游戏系统

从零构建分布式生命游戏系统

应聘一个线上实习，面试官给了一个项目让我实现。根据项目的完成情况评级给工资。我大写特写。清明假期回家，学不了一点。说来也巧，在高铁站同事感叹AI强大，强烈建议我试试cursor。果然好使，就当用这个项目练习与AI合作了。开发时长可以算作两天，hr的回复是“看完了，暂时给你100分！”。意思是我的工资每天100。我相当满意。

AI开发经验会在另一篇博客里展示。

项目概述

下面是面试官给出的题目

使用 Go 语言实现 John Conway 的经典元胞自动机“生命游戏”

技术细节:

• 采用RPC架构，将客户端与服务端模块化分离，引入Broker进行高效通信，实现了任务的分发与结果聚合
• 采用连接池与异步IO模型优化通信效率, 提升了系统的并发处理能力。利用了Go语言的goroutine与channel特性，实现了高并发、低延迟的通信机制
• 通过Go语言的高效内存管理与并发模型，优化了生命游戏的核心算法，能够快速处理大规模矩阵的演化计算。实现了矩阵的周期性边界条件，支持闭环域内的无缝连接，确保了仿真的准确性
• 模拟了复杂、确定性系统（如生命游戏）的演化过程，展示了并行计算在科学模拟中的潜力。通过实验结果可视化，提供直观的演化动态
• 将服务端与Broker部署在AWS云平台上，利用其弹性计算资源，实现了系统的高可用性与负载均衡

题目分析

下面我先来拆解这道题目。

1. 基础功能需求

   • 实现John Conway的生命游戏规则
   • 支持大规模矩阵计算
   • 实现周期性边界条件
   • 提供演化过程可视化

2. 技术架构需求

   • 采用RPC架构
   • 实现分布式通信
   • 支持高并发处理
   • 具备负载均衡能力

这里有几个我不熟悉的技术，grpc没有使用过，分布式理解并不透彻，矩阵计算、周期性边界、康威游戏规则是需要查资料了解的。

实现效果

我除了可视化实现和AWS部署都实现了。

2. 系统架构设计

核心概念

• Broker（代理节点）：任务调度中心

• Worker（工作节点）：计算执行单元

• Client（客户端）：任务提交和结果获取

• Task（任务）：计算单元

• Node（节点）：物理计算资源

系统架构图

• 整体架构图
• 数据流程图

  Client -> Broker -> Worker -> Broker -> Client

  • 任务分发：Client -> Broker -> Worker
  • 结果聚合：Worker -> Broker -> Client
  • 状态同步：Worker -> Broker
• 组件交互图

3. 核心功能实现

任务调度系统

// 任务结构
type Task struct {
    ID        string
    Grid      [][]bool
    Generations int
    Status    TaskStatus
    Result    [][]bool
    CreatedAt time.Time
}

// 调度器实现
type Scheduler struct {
    tasks     chan Task
    workers   map[string]*Worker
    mu        sync.RWMutex
}

负载均衡

• 权重计算
• 节点选择
• 动态调整

并发控制

• 锁机制
• 资源管理
• 任务队列

经验总结

技术收获

• Go语言实践
• 分布式系统设计

项目反思

• 设计决策回顾
• 改进方向
• 经验教训

未来展望

功能扩展

• 可视化界面
• 监控系统

后记

这个项目的开发一路都很顺利，也借这次机会学到了一些东西。还是要去尝试，尝试才能有机会。

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