Golang实战：利用Atomic和轮询机制实现任务排队和并发流量控制

在一次开发大模型应用的工程化过程中，我们碰到一个问题，开源的模型核心代码是用Python写的，有自己的一套并发管理和排队机制，而模型一次只能处理一个生成任务，生成的时间也很长，在A10上，需要几秒钟到几十秒处理一个请求，就会导致在Python的锁上排队的其他请求被不断的阻塞。

因为团队的主要开发语言是Golang，我们使用Golang开发了一个调度程序，大模型生成任务的请求先先提交到Golang服务，经过排队和流量控制，再转发到运行在本机的Python的程序处理。

专门为每个部署的Python应用实例，配对启动一个Golang调度程序，相当于在不修改Python源代码的情况下，配置了一套Agent，可以实现对Python程序的扩展，独立的实现很多功能，例如运行统计、数据上报、状态检查、还有请求和响应的转发处理，可以为架构带来更大的灵活性，还可以配合服务端的调度程序和配置，控制客户端的行为。

以上是为什么采用这种方案的架构思考，下面的文章，重点介绍在客户端Agent的实现过程中，通过Atomic采用等机制，实现了任务排队和无锁化可控的流量控制机制。

实现思路

1. 使用atomic包：通过atomic包实现对共享变量的原子操作，避免数据竞争。

2. 轮询机制：通过轮询方式检查并处理队列中的请求，确保每次只处理一个任务。

3. 超时机制：在轮询过程中计时，如果一个任务等待时间过长，直接返回错误，避免任务堆积。

4. 队列管理：维护一个队列，记录当前排队的任务，如果队列满了，拒绝新请求

示例代码

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "net/http"
  "sync"
  "sync/atomic"
  "time"

  "github.com/google/uuid"
)

const (
  DispatchCode_Success = iota + 1
  DispatchCode_TooManyRequest
  DispatchCode_WaitTooLong
  DispatchCode_Restartin