Go中无法直接调度goroutine，需通过worker pool（缓冲channel+固定数量goroutine）控制并发度，并用context.Context实现超时取消；禁用runtime.Gosched()和select{}模拟让出。
goroutine 启动后立即执行，无法直接“调度”
Go 没有内置的任务队列或优先级调度器；go func() {...}() 一调用就启动 goroutine，由 Go runtime 自行调度到 OS 线程上运行。所谓“并发任务调度”，实际是靠**手动控制 goroutine 的创建时机、数量和输入来源**来实现的。你真正需要的不是“调度 goroutine”，而是“控制任务分发节奏与并发度”。
用带缓冲 channel + worker pool 控制并发数
这是最常用也最可控的方式：固定 goroutine 数量（worker），从一个 job channel 拿任务，避免无限创建 goroutine 导致内存暴涨或系统过载。
- 定义
type Job struct{ ID int; Data string }和type Result struct{ ID int; Err error } - 启动固定数量（如
numWorkers = 4）的 worker goroutine，每个循环从jobs chan Job接收任务 -
jobschannel 建议设缓冲（如make(chan Job, 100)），防止生产者阻塞 - 所有结果写入
results chan Result，主 goroutine 用for range results收集 - 务必关闭
jobschannel 并用sync.WaitGroup等待所有 worker 退出，否则range会永远阻塞
func main() {
jobs := make(chan Job, 100)
results := make(chan Result, 100)
numWorkers := 4
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < numWorkers; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for job := range jobs {
// 模拟处理
result := Result{ID: job.ID}
if len(job.Data) == 0 {
result.Err = errors.New("empty data")
}
results <- result
}
}()
}
// 发送任务
for i := 0; i < 10; i++ {
jobs <- Job{ID: i, Data: fmt.Sprintf("task-%d", i)}
}
close(jobs)
// 等待所有 worker 结束
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 收集结果
for res := range results {
fmt.Printf("done: %+v\n", res)
}}
用 context.Context 实现超时与取消
当某个任务可能卡住（如 HTTP 请求、数据库查询），必须支持中断。不能靠杀 goroutine —— Go 不允许外部终止 goroutine，只能靠 context.Context 配合 channel select 主动退出。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 每个 worker 在处理前检查
ctx.Done()，并在 I/O 操作中传入ctx（如http.NewRequestWithContext(ctx, ...)） - 向
jobschannel 发送任务前，建议为每个任务派生子 context（ctx, cancel := context.WithTimeout(parentCtx, 5*time.Second)），避免一个慢任务拖垮全局 - 不要在 goroutine 内部无条件
defer cancel()—— 这会导致子 context 过早取消；应在任务完成或出错后显式调用
慎用 runtime.Gosched() 或 channel 空转模拟“让出”
有些教程建议用 runtime.Gosched() 让当前 goroutine 主动让出时间片，或用 select {} 阻塞来“暂停”。这些操作既不解决调度问题，又容易掩盖真实瓶颈：
-
runtime.Gosched()只对当前 goroutine 生效，不影响其他 goroutine 的启动/执行顺序 -
select {}是永久阻塞，等价于死锁，除非配合case 等可退出分支 - 真要限速（如每秒最多处理 10 个任务），用
time.Ticker控制发 job 的节奏，而不是干预 goroutine 执行本身
并发调度的复杂点不在“怎么开 goroutine”，而在于“怎么管住它们不乱跑”——channel 缓冲大小、worker 数量、context 生命周期、结果收集方式，每一处配错都可能导致死锁、panic 或资源耗尽。
