该方案通过带缓冲通道控制goroutine并发数，避免资源耗尽。使用信号量模型，以固定容量的channel作为令牌桶，任务执行前获取令牌，完成后释放，实现简单且资源开销小。示例中创建容量为3的协程池，提交10个任务，最多3个并发执行，适用于爬虫、批量IO等场景，需注意合理设置并发数并防止panic导致协程异常退出。
在Go语言中，协程（goroutine）轻量且高效，但无限制地创建协程可能导致系统资源耗尽。为控制并发数量、提升性能和资源利用率，通常使用协程池。一种常见且高效的实现方式是带缓冲通道的协程池方案。
核心思路：用带缓冲的通道控制并发数
该方案不预先启动固定数量的goroutine，而是通过一个带缓冲的channel来控制最大并发数。每当启动一个任务时，先向channel写入一个信号，任务完成后再释放该信号。这种方式本质上是信号量模型，简单且易于理解。
优点：
- 无需维护worker队列
- 资源开销小，代码简洁
- 可动态提交任务，无需关闭池后等待
实现方式：使用带缓冲的channel作为并发控制
定义一个缓冲通道作为“令牌桶”，其容量即为最大并发数。每个任务执行前需获取一个令牌，执行完成后归还。
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示例代码：
package mainimport ( "fmt" "sync" "time" )
type Task func()
type Pool struct { capacity int // 最大并发数 sem chan struct{} // 信号量通道 wg sync.WaitGroup }
// NewPool 创建协程池，指定最大并发数 func NewPool(capacity int) *Pool { return &Pool{ capacity: capacity, sem: make(chan struct{}, capacity), } }
// Submit 提交任务 func (p *Pool) Submit(task Task) { p.wg.Add(1) go func() { defer p.wg.Done() p.sem <- struct{}{} // 获取令牌 defer func() { <-p.sem }() // 释放令牌
task() // 执行任务 }()}
// Close 等待所有任务完成 func (p *Pool) Close() { p.wg.Wait() }
使用示例
下面是一个简单使用示例，提交10个任务，但最多同时运行3个goroutine。
func main() { pool := NewPool(3) // 最多3个并发for i := 0; i < 10; i++ { i := i pool.Submit(func() { fmt.Printf("执行任务 %d，协程ID: %v\n", i, &i) time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟耗时操作 }) } pool.Close() // 等待所有任务完成 fmt.Println("所有任务已完成")}
输出会显示每次最多3个任务并发执行，符合预期。
适用场景与注意事项
该方案适用于任务数量较多但希望限制并发数的场景，如爬虫、批量IO操作、并发请求处理等。
注意事项：
- 缓冲通道的大小决定了最大并发数，应根据系统负载合理设置
- 任务函数内部应避免panic导致协程退出，建议在task外层加recover
- Submit是非阻塞的，任务提交后立即返回，适合异步处理
- 如需获取任务返回值，可扩展Task类型为 func() interface{} 并配合channel返回结果
基本上就这些。这种带缓冲通道的协程池实现简单、高效，适合大多数并发控制需求，是Go中推荐的轻量级协程管理方式。
