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↓ (HTTP/gRPC)
[Go 服務] ──→ [Python AI 服務 (Flask/FastAPI)]
↓
[結果返回]

3.2 樣例代碼

// sentiment.go
func sentimentHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    text := r.URL.Query().Get("text")
    payload := fmt.Sprintf({"text":"%s"}, text)
    resp, err := http.Post("http://python-ai:5000/sentiment", "application/json", strings.NewReader(payload))
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()
    io.Copy(w, resp.Body)
}

亮點：簡潔無阻塞，利用 Go 的并發模型可快速擴展。

四、CV 項目：Go + OpenCV + YOLO 足球分析

4.1 核心流程

視頻幀采集：OpenCV 拆分視頻；
模型推理：HTTP POST 幀數據給 YOLO 服務；
事件解析：識別射門、進球等；
統計輸出：JSON 格式匯總供前端消費。

4.2 并發處理

func processFrames(frames []Frame) {
    results := make(chan DetectionResult)
    var wg sync.WaitGroup
    for _, f := range frames {
        wg.Add(1)
        go func(frame Frame) {
            defer wg.Done()
            res := detect(frame)
            results < - res
        }(f)
    }
    go func() {
        wg.Wait()
        close(results)
    }()
    for r := range results {
        aggregate(r)
    }
}

技巧：使用 sync.WaitGroup 與帶緩沖 channel 控制并發。

五、Go 并發與性能調優

goroutine 池：限制最大并發量，防止資源枯竭；
context 超時控制：context.WithTimeout 避免掛起請求；
pprof 分析：定位 CPU/內存瓶頸；
批量并發：分批推理減少模型加載開銷。

六、部署與運維：Docker、Kubernetes 與監控

Docker 鏡像：多階段構建，最小化鏡像體積；
Kubernetes：Deployment + HPA + Service，實現彈性伸縮；
CI/CD：GitHub Actions 自動化構建與推送；
監控：Prometheus 收集延遲、錯誤率；Grafana 可視化報警；
日志：使用 logrus 或 zap 格式化日志，支持結構化分析。

七、面試真題模擬與答題思路

面試題	答題方向
為什么用 Go 做 AI 接入層？	并發模型、部署效率、與 Python 服務解耦
如何在 Go 中控制請求超時？	`context.WithTimeout` + `http.Client` Timeout
如何防止 goroutine 泄漏？	使用 Context 取消、WaitGroup、Buffer Channel 資源回收管理
如何定位 Go 服務性能瓶頸？	內置 pprof、Trace 分析、在線 profiling
如果 Python AI 服務故障，如何容錯？	實現重試策略、熔斷器模式（Circuit Breaker）