采用Go语言并发处理XML转Excel，利用goroutine和channel控制并发，通过流式解析与异步写盘降低内存占用，结合错误恢复与进度追踪实现高效稳定批量转换。
处理海量XML文件并将其转换为Excel格式，对性能和资源管理要求较高。Go语言凭借其轻量级协程和高效的并发模型，非常适合这类任务。通过合理设计，可以实现高性能、低内存占用的批量处理系统。
并发解析XML并生成Excel
核心思路是利用Go的goroutine并发读取多个XML文件，解析后将数据写入独立的Excel工作表或文件，避免单点瓶颈。使用encoding/xml包解析XML，配合github.com/xuri/excelize/v2生成Excel文件。
关键点在于控制并发数量，防止打开过多文件导致系统资源耗尽。可通过带缓冲的channel限制同时处理的文件数。
示例结构：
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- 启动固定数量worker，从任务队列获取XML文件路径
- 每个worker解析XML，提取目标数据
- 将结构化数据写入Excel行，按批次保存以减少I/O压力
内存与性能优化策略
面对大文件，不能一次性加载整个XML到内存。应使用xml.Decoder逐段解析，结合流式处理降低内存峰值。
对于Excel输出，若数据量极大，可选择分Sheet写入或生成多个文件，避免单个Excel过大影响打开效率。
建议操作：
- 设置GOMAXPROCS充分利用多核CPU
- 复用struct定义和Decoder实例减少分配
- 使用sync.Pool缓存临时对象如字符串、切片
- 异步写盘：将处理完的数据发送到另一组写入协程，解耦计算与I/O
错误处理与进度追踪
在批量处理中，个别文件出错不应中断整体流程。每个worker需捕获panic和error，记录日志并继续下一个任务。
加入计数器或使用sync.WaitGroup跟踪完成情况，配合channel通知主程序结束。
可选功能：
- 输出处理统计：成功/失败数、总耗时
- 支持断点续传：记录已处理文件名，跳过已完成项
- 提供进度条（通过第三方库如mpb）提升可观测性
基本上就这些。Go的简洁语法和强大并发让这种ETL任务变得可控且高效。只要注意资源限制和异常恢复，就能稳定处理TB级的小型XML文件集合。不复杂但容易忽略的是背压机制——确保生产速度不超过消费能力。
