直接用 go 启动大量 goroutine 易崩因资源失控：内存暴涨、调度压力大、下游限流被击穿；须用信号量控制并发数，并配合 errgroup 统一错误处理与等待。
为什么直接用 go 启动大量 goroutine 容易崩
不是语法错，是资源失控。每个 goroutine 默认栈约 2KB，上万并发时内存暴涨；更关键的是调度器压力、上下文切换开销、以及目标服务（如数据库、HTTP API）的连接数/限流阈值被瞬间打穿。常见现象包括：runtime: out of memory、context deadline exceeded、下游返回 429 Too Many Requests。
真正要控制的不是“启动多少 goroutine”，而是“同一时刻有多少任务在执行”。所以必须引入并发限制层，而不是靠 time.Sleep 或随意加 sync.WaitGroup 就完事。
用 semaphore 控制并发数最直接
Go 标准库没有内置信号量，但用 chan struct{} 实现轻量级计数信号量极简单，且语义清晰：
func NewSemaphore(n int) chan struct{} {
return make(chan struct{}, n)
}
func (s chan struct{}) Acquire() {
s <- struct{}{}
}
func (s chan struct{}) Release() {
<-s
}
使用时包裹任务逻辑：
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- 初始化信号量：
sem := NewSemaphore(10)表示最多 10 个任务并发 - 每个任务开始前调用
sem.Acquire()，阻塞直到有空位 - 任务结束（无论成功失败）必须调用
sem.Release()，建议用defer - 别把信号量传进 goroutine 再关 channel——它要复用，不能 close
配合 errgroup.Group 统一收口错误和等待
errgroup 不仅能等所有 goroutine 结束，还能自动传播第一个非 nil 错误，比裸写 sync.WaitGroup + 全局 error 变量更安全：
g, ctx := errgroup.WithContext(ctx) sem := NewSemaphore(10)for _, task := range tasks { task := task // 避免循环变量捕获问题 g.Go(func() error { sem.Acquire() defer sem.Release()
select { case <-ctx.Done(): return ctx.Err() default: } return doTask(task) // 实际业务逻辑 })}
if err := g.Wait(); err != nil { // 处理第一个出错的任务 }
注意点：
-
errgroup的Go方法会继承父ctx，任务中用select检查取消更可靠 - 不要在
Go函数里再起 goroutine 并试图用同一个errgroup—— 它不递归管理子 goroutine - 如果需要收集全部错误（而非只第一个），得自己用
sync.Mutex+ 切片存错
批量结果怎么有序返回？别依赖 goroutine 启动顺序
goroutine 执行完成时间不确定，按原始索引返回结果最稳妥。常见做法是让每个任务把自己处理的下标带上：
type Result struct {
Index int
Data interface{}
Err error
}
results := make([]Result, len(tasks))
g, _ := errgroup.WithContext(ctx)
sem := NewSemaphore(10)
for i, task := range tasks {
i, task := i, task
g.Go(func() error {
sem.Acquire()
defer sem.Release()
data, err := doTask(task)
results[i] = Result{Index: i, Data: data, Err: err}
return err
})}
g.Wait()
// 此时 results 已按原顺序填充，可直接用
容易踩的坑：
- 直接往共享切片
append会导致数据竞争，必须预分配 + 按索引赋值 - 如果任务本身有重试逻辑，记得在重试时也保持
i不变 - 结果结构体里存
Err而不只是打印日志，方便后续统一判断成败
实际并发批处理的复杂点不在启动，而在边界控制：信号量释放是否遗漏、上下文取消是否穿透到 IO 层、错误是否掩盖了超时或连接失败。这些地方松一扣，压测时就掉链子。
