使用Go语言构建高性能RSS聚合器，通过Goroutine并发抓取、gofeed解析XML、Redis+数据库缓存存储、cron定时调度及重试机制，实现高吞吐低延迟的订阅服务。
构建一个高性能的RSS聚合器服务，核心在于高效地抓取、解析和存储大量RSS源，并能快速响应用户请求。Go语言凭借其轻量级Goroutine、高效的并发模型和标准库支持，非常适合此类I/O密集型任务。以下是使用Go开发高性能RSS聚合服务的关键设计与实现思路。
1. 并发抓取RSS源
RSS聚合器需要定期从成千上万个订阅源拉取内容，串行处理效率极低。利用Go的并发能力可以大幅提升吞吐量。
关键实现：
- 使用sync.WaitGroup或errgroup控制并发数量，避免系统资源耗尽
- 为每个RSS源启动一个Goroutine发起HTTP请求，配合context.WithTimeout防止长时间阻塞
- 通过缓冲channel（如make(chan *Feed, 100)）控制抓取队列，实现生产者-消费者模型
2. 高效解析RSS/Atom格式
RSS和Atom是XML格式，需选择性能好且兼容性强的解析库。
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- 使用github.com/mmcdole/gofeed，它支持RSS 0.9x、1.0、2.0及Atom，自动识别格式
- 将解析逻辑封装在独立函数中，返回统一的数据结构，便于后续处理
- 对异常XML进行容错处理，记录错误日志但不中断整体流程
3. 数据存储与缓存策略
频繁写入和查询要求存储层具备高可用与低延迟。
建议架构：
- 使用PostgreSQL或MySQL存储用户订阅关系和文章元数据，建立合适索引提升查询速度
- 引入Redis缓存热门Feed内容，减少重复抓取和数据库压力
- 设置合理的TTL策略，例如每30分钟刷新一次Feed缓存
4. 定时任务调度机制
需要周期性检查所有订阅源是否有更新。
实现方式：
- 使用github.com/robfig/cron/v3管理定时任务，支持秒级精度
- 按Feed更新频率分级调度：活跃源每10分钟抓取，冷门源每小时抓取
- 记录上次抓取时间，仅获取新条目，减少带宽消耗
基本上就这些。整个服务可以通过HTTP接口暴露订阅管理功能，结合Gin或Echo框架提供REST API。部署时利用Go的静态编译特性，打包为单一二进制文件，易于容器化运行。合理设置GOMAXPROCS和pprof监控，可进一步优化性能表现。不复杂但容易忽略的是错误重试机制和User-Agent模拟，确保抓取稳定性。
