答案：Go语言中goroutine泄漏主因是阻塞在channel、锁或context未关闭，导致协程无法退出；通过context控制生命周期、合理使用channel、pprof检测及监控可有效预防。
Go语言的goroutine轻量高效，但若使用不当容易引发泄漏，导致内存占用上升、程序性能下降甚至崩溃。解决goroutine泄漏的关键在于理解其成因，并通过编码规范、工具检测和运行时监控进行预防与排查。
常见goroutine泄漏场景
大多数泄漏源于goroutine阻塞在channel操作或系统调用上，无法正常退出：
- 向无缓冲channel写入但无人接收：如启动goroutine发送数据，但主流程提前退出未消费，发送方永久阻塞。
- 从已关闭的channel读取且无数据：虽然不会阻塞，但如果逻辑依赖持续读取，可能造成goroutine空转或设计误判。
- Select中default分支缺失导致忙轮询：在无default情况下，select若所有case不可执行，会阻塞；但错误使用可能导致意外循环。
- 无限等待锁或外部资源：如goroutine等待互斥锁、网络响应或数据库连接超时未设置。
- 忘记关闭context：使用context.WithCancel创建的子context未调用cancel函数，关联的goroutine无法感知取消信号。
使用pprof检测goroutine泄漏
Go内置的pprof工具可实时查看当前运行的goroutine数量及调用栈，是定位泄漏的重要手段。
在服务入口添加以下代码启用HTTP端点：
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import _ "net/http/pprof"
go func() {
log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil))
}()
然后访问http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?debug=1查看当前所有goroutine堆栈。可通过对比不同时间点的输出，发现持续增长且阻塞在相同位置的goroutine。
编码层面的防护措施
良好的编程习惯能有效避免大部分泄漏问题：
- 始终为goroutine设定退出机制：使用context.Context传递取消信号，确保每个长期运行的goroutine监听ctx.Done()并安全退出。
- 对channel操作设置超时：避免无限等待，例如使用time.After配合select实现超时控制。
- 确保channel有明确的关闭责任方：一般由发送方关闭channel，接收方不应关闭；多个发送者时可用context协调关闭。
- 限制并发数：使用带缓冲的semaphore channel或errgroup.Group控制最大并发goroutine数量，防止单次请求触发大量协程。
测试与监控建议
除了开发阶段注意规范，上线前后也应建立检测机制：
- 单元测试中检查goroutine数量：可在测试前后调用runtime.NumGoroutine()，确保数量稳定。
- 集成自动化压测+pprof分析：模拟高负载场景，观察goroutine是否随时间增长。
- 生产环境开启goroutine指标采集：通过Prometheus抓取/debug/pprof/goroutine数据，设置告警阈值。
基本上就这些。goroutine泄漏虽隐蔽，但只要结合context管理、合理使用channel、善用pprof工具，并建立监控体系，就能大幅降低风险。关键是形成“谁启动，谁负责终止”的编码意识。
