答案：Go中通过goroutine实现并发，需结合同步机制协调异步任务。使用sync.WaitGroup等待批量任务完成，channel传递数据与信号，context.Context管理超时与取消。例如在并行HTTP请求中，用WaitGroup确保所有请求完成，通过channel收集结果，Context防止泄漏。关键在于合理组合三者，避免死锁、panic和goroutine泄漏，遵循“通过通信共享内存”原则，精准控制执行时序与状态传递。
在Go语言开发中，goroutine 是实现并发的核心机制。面对复杂业务场景，我们常常需要将同步与异步任务组合使用，确保程序既能高效执行，又能正确协调结果和状态。合理运用同步手段，是避免数据竞争、保证执行顺序的关键。
理解同步与异步的组合需求
实际项目中，一个流程可能包含多个步骤：部分任务可并行处理（异步），而某些关键节点必须等待前置结果（同步）。例如：
- 发起多个HTTP请求获取用户信息（异步）
- 等待所有请求完成后再合并数据（同步点）
- 根据汇总结果决定后续操作（同步逻辑）
这种混合模式要求我们在不阻塞整体性能的前提下，精准控制执行时序。
常用同步机制的选择与应用
Go标准库提供了多种工具来协调goroutine，应根据场景选择合适方式：
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● sync.WaitGroup：适用于已知任务数量的批量异步任务等待适合“启动多个goroutine → 并发执行 → 等待全部完成”的模式。通过 Add、Done、Wait 配合，主协程可阻塞至所有子任务结束。
● channel：用于跨goroutine传递信号或数据
带缓冲或无缓冲channel可用于通知完成状态，也可作为返回值通道收集结果。关闭channel还能触发广播行为，常用于取消信号传播。
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● context.Context：统一管理超时、取消和元数据传递
结合 WithCancel、WithTimeout 使用，可在高层级控制所有衍生goroutine的生命周期，防止资源泄漏。
实战示例：并行请求 + 结果聚合
假设我们需要从多个微服务拉取用户数据，并在全部返回后进行处理：
func fetchUserData(ctx context.Context, userID int) (UserInfo, error) {
// 模拟网络请求
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
return UserInfo{ID: userID, Name: "user-" + fmt.Sprint(userID)}, nil
}
func MultiFetch(ctx context.Context, userIDs []int) ([]UserInfo, error) {
results := make(chan UserInfo, len(userIDs))
var wg sync.WaitGroup
for _, id := range userIDs {
wg.Add(1)
go func(uid int) {
defer wg.Done()
select {
case <-ctx.Done():
return
default:
}
if data, err := fetchUserData(ctx, uid); err == nil {
select {
case results <- data:
case <-ctx.Done():
}
}
}(id)
}
// 异步等待完成
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 收集结果
var users []UserInfo
for result := range results {
users = append(users, result)
}
return users, nil}
该例子中，多个fetch并发执行（异步），通过 WaitGroup 确保全部启动并完成，主协程从channel读取直到关闭（同步聚合）。同时用 Context 控制整体超时或取消。
避免常见陷阱
组合同步与异步时，容易出现以下问题：
- 忘记调用 WaitGroup 的 Done，导致死锁
- 对已关闭的channel写入引发panic
- 未监听Context取消信号，造成goroutine泄漏
- 过度使用互斥锁，降低并发效率
建议优先使用channel通信代替共享内存，遵循“不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存”的Go哲学。
基本上就这些。掌握好 WaitGroup、channel 和 Context 的配合使用，就能灵活构建可靠的同步异步混合流程。关键是明确哪些部分可以并发，哪里需要等待，以及如何安全地传递状态和控制信号。
