Golang通过goroutine实现高并发，但需控制数量避免资源耗尽。任务队列+Worker池可有效管理并发：使用channel作为任务队列，启动固定worker从队列消费任务，实现生产者-消费者模型。示例代码展示3个worker处理8个任务，通过Submit提交任务、Stop关闭池。优化方向包括为Task添加回调函数以支持结果返回与错误处理，提升灵活性。对于复杂场景，推荐使用ants等成熟库，支持自动伸缩、超时控制、panic捕获，提升稳定性与性能。根据业务需求选择原生实现或第三方库，能有效提高资源利用率和服务可靠性。
在高并发场景下，Golang 通过 goroutine 能轻松实现并发处理，但如果无限制地创建 goroutine，会导致系统资源耗尽。为解决这个问题，使用 任务队列 + Worker 池 是一种常见且高效的方案。它能控制并发数量、复用执行单元、提高资源利用率。
任务队列与 Worker 池的基本原理
任务队列用于存放待处理的任务，Worker 池中的每个 worker 从队列中取出任务并执行。这种模式类似于生产者-消费者模型：
- 生产者：将任务发送到任务队列
- 任务队列：缓冲任务，通常用有缓冲的 channel 实现
- Worker 池：一组长期运行的 goroutine，从队列中消费任务
使用 channel 实现简单的 Worker Pool
下面是一个基于 channel 的简单实现示例：
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package mainimport ( "fmt" "time" )
// Task 表示一个任务 type Task struct { ID int Data string }
// Worker 池结构体 type WorkerPool struct { workers int taskQueue chan Task quit chan struct{} }
// NewWorkerPool 创建一个新的 Worker 池 func NewWorkerPool(workers, queueSize int) *WorkerPool { return &WorkerPool{ workers: workers, taskQueue: make(chan Task, queueSize), quit: make(chan struct{}), } }
// Start 启动 Worker 池 func (wp WorkerPool) Start() { for i := 0; i < wp.workers; i++ { go func(workerID int) { for { select { case task := <-wp.taskQueue: fmt.Printf("Worker %d 处理任务: %s\n", workerID, task.Data) time.Sleep(500 time.Millisecond) // 模拟处理时间 case <-wp.quit: return } } }(i + 1) } }
// Submit 提交任务 func (wp *WorkerPool) Submit(task Task) { wp.taskQueue <- task }
// Stop 停止 Worker 池 func (wp *WorkerPool) Stop() { close(wp.quit) close(wp.taskQueue) }
func main() { pool := NewWorkerPool(3, 10) // 3 个 worker，队列长度 10 pool.Start()
// 模拟提交任务 for i := 1; i <= 8; i++ { pool.Submit(Task{ID: i, Data: fmt.Sprintf("数据-%d", i)}) } time.Sleep(3 * time.Second) pool.Stop()}
优化方向：支持任务回调与错误处理
实际项目中，任务执行后可能需要返回结果或处理错误。可以扩展 Task 结构，加入回调函数：
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type Task struct { ID int Data string Callback func(success bool, result string) }// 在 worker 中执行任务后调用回调 case task := <-wp.taskQueue: success := true result := "处理完成：" + task.Data if task.Callback != nil { task.Callback(success, result) }
这样可以让调用方知道任务执行状态，实现更灵活的控制逻辑。
使用第三方库（如 ants）提升效率
对于复杂场景，推荐使用成熟的第三方库，比如 ants，它提供了高性能、可复用的 goroutine 池。
安装：
go get github.com/panjf2000/ants/v2使用示例：
package mainimport ( "fmt" "sync" "time" "github.com/panjf2000/ants/v2" )
func worker(taskID int) { fmt.Printf("执行任务: %d\n", taskID) time.Sleep(200 * time.Millisecond) }
func main() { // 创建协程池，最大 10 个 worker pool, _ := ants.NewPool(10) defer pool.Release()
var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 20; i++ { wg.Add(1) _ = pool.Submit(func() { defer wg.Done() worker(i) }) } wg.Wait() fmt.Println("所有任务完成")}
ants 支持自动伸缩、任务超时、panic 捕获等功能，适合生产环境。
基本上就这些。Golang 实现任务队列和 Worker 池并不复杂，关键是理解并发控制和 channel 的使用。根据业务需求选择原生实现或成熟库，能有效提升服务稳定性与性能。
