Golang批量数据处理工具核心是可控并发+流式处理+错误隔离：分批读取防内存爆炸，Worker Pool控制并发，任务可追踪重试，失败隔离不中断流程，并具备基础可观测性。
用 Golang 写批量数据处理工具，核心是“可控并发 + 流式处理 + 错误隔离”，不是堆 goroutine，而是让每批数据可追踪、可重试、可监控。
分批读取，避免内存爆炸
别一次性把几 GB 文件全读进内存。用 bufio.Scanner 或按行/按块（如 10MB）读取，解析后塞进任务队列。CSV、JSONL、日志文件都适用：
- 大文件用
os.Open+bufio.NewReader逐行读，每 100 行打包成一个任务单元 - 数据库导出数据，用
sql.Rows配合rows.Scan迭代，每 500 条触发一次批量处理函数 - 避免用
ioutil.ReadFile或json.Unmarshal([]byte(...))直接加载整个文件
用 Worker Pool 控制并发粒度
启动固定数量的 worker（比如 4～16 个），从 channel 拿任务，处理完发回结果或错误。关键点：
- 任务 channel 设缓冲（如
make(chan Task, 100)），防生产者阻塞 - 每个 worker 用
defer捕获 panic，防止单个任务崩溃整个 goroutine - 结果统一收集到另一个 channel，主 goroutine 异步写入文件或上报状态
失败任务要可识别、可重试、可跳过
批量场景下，个别脏数据必然存在。别让一条报错中断全部流程：
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- 每个任务结构体里带原始数据、行号、时间戳、错误字段（
Err error） - 处理函数返回
(result Result, err error)，err 不为 nil 时记录到单独的failed.log - 支持命令行参数
--retry-failed，只重跑失败记录（可配合唯一 ID 或哈希做去重）
加基础可观测性，别等出问题才抓瞎
不用上 Prometheus，但至少要有：
- 实时打印进度：已处理 / 总数 / 失败数 / 当前 QPS（用
time.Tick每秒算一次） - 输出 JSON 格式统计到 stdout，方便管道给
jq或日志系统解析 - 关键路径加
log.WithFields（用logrus或zerolog），比如 “task_id=abc123 stage=transform error=invalid_email”
基本上就这些。Golang 做批量处理的优势不在语法炫技，而在 runtime 稳定、交叉编译方便、二进制无依赖——部署到离线环境或定时任务里，跑半年不重启也常见。
