Golang通过Goroutine和Channel实现高并发任务处理，提升性能；2. 使用go关键字启动Goroutine执行耗时任务；3. 通过带缓冲Channel协调多个工作Goroutine并同步结果。
在高并发场景下，Golang 凭借其轻量级的 Goroutine 和强大的 Channel 机制，成为实现多任务并行处理的理想选择。通过合理使用这些特性，可以高效地同时处理多个任务，提升程序性能和响应速度。
使用 Goroutine 启动并发任务
Goroutine 是 Go 运行时管理的协程，开销极小，适合大量并发执行。只需在函数调用前加上 go 关键字，即可将其放入独立的 Goroutine 中运行。
例如，同时发起多个耗时任务：
func doTask(id int) {
time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟耗时操作
fmt.Printf("任务 %d 完成\n", id)
}
func main() {
for i := 0; i < 5; i++ {
go doTask(i)
}
time.Sleep(2 * time.Second) // 等待所有任务完成
}
注意：主 Goroutine 不会等待其他 Goroutine 结束，因此需要同步机制来协调。
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通过 Channel 实现任务同步与通信
Channel 是 Goroutine 之间通信的安全方式。使用带缓冲的 Channel 可以控制并发数量，并收集任务结果。
常见做法是启动固定数量的工作 Goroutine，从 Channel 中读取任务：
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {
for job := range jobs {
fmt.Printf("Worker %d 正在处理任务 %d\n", id, job)
time.Sleep(500 * time.Millisecond)
results <- job * 2
}
}
func main() {
jobs := make(chan int, 10)
results := make(chan int, 10)
// 启动 3 个 worker
for w := 1; w <= 3; w++ {
go worker(w, jobs, results)
}
// 发送 5 个任务
for j := 1; j <= 5; j++ {
jobs <- j
}
close(jobs)
// 收集结果
for i := 0; i < 5; i++ {
result := <-results
fmt.Printf("得到结果: %d\n", result)
}}
使用 WaitGroup 控制批量任务生命周期
当任务数量已知且无需返回复杂结果时，sync.WaitGroup 是更简洁的同步方式。
示例：并行处理一批数据：
func processItem(item int, wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
time.Sleep(300 * time.Millisecond)
fmt.Printf("处理完成: %d\n", item)
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
items := []int{1, 2, 3, 4, 5}
for _, item := range items {
wg.Add(1)
go processItem(item, &wg)
}
wg.Wait() // 等待所有任务结束
fmt.Println("所有任务已完成")}
关键点：Add 在 Goroutine 外调用，Done 通过 defer 保证执行，Wait 阻塞直到计数归零。
控制并发数量避免资源耗尽
无限制地创建 Goroutine 可能导致内存溢出或系统负载过高。可通过带缓冲的 Channel 作为信号量来限制并发数。
示例：最多同时运行 3 个任务：
func limitedParallel(tasks []func(), maxConcurrency int) {
sem := make(chan struct{}, maxConcurrency)
var wg sync.WaitGroup
for _, task := range tasks {
wg.Add(1)
go func(t func()) {
defer wg.Done()
sem <- struct{}{} // 获取令牌
t()
<-sem // 释放令牌
}(task)
}
wg.Wait()}
这种方式既能实现并行，又能防止资源滥用。
基本上就这些。Golang 的并发模型简洁而强大，掌握 Goroutine、Channel 和 WaitGroup 的组合使用，就能应对大多数并行处理需求。关键是根据场景选择合适的同步方式，确保程序既高效又稳定。
