协程数受限于可用内存、文件描述符限制（ulimit -n）及代码中隐式阻塞或资源泄漏；单机稳定运行50–100万goroutine可行，前提是IO非阻塞、任务有界、退出可控、内存与句柄充足。
协程数到底受什么限制？
Go 的 goroutine 本身没有硬编码上限，但实际能开多少，取决于三样东西：可用内存、文件描述符（ulimit -n）、以及你代码里有没有隐式阻塞或资源泄漏。
一台 8GB 内存的机器，按每个 goroutine 初始栈 2KB 算，理论可跑约 400 万；但别真这么算——真实服务里还有 HTTP 连接、数据库连接池、日志缓冲、GC 元数据等吃内存，保守点说，单机稳定跑 50–100 万 goroutine 是可行的，前提是其他资源没卡死。
常见错误现象：
-
runtime: goroutine stack exceeds 1000000000-byte limit：栈爆了，多半是递归没出口或 channel 死锁导致栈持续增长 -
too many open files：不是协程太多，而是你开了太多 TCP 连接、没关文件句柄、或ulimit -n没调高（建议至少设为 100000） - 程序变慢、GC 频繁：协程里做了同步 IO（比如没用
context.WithTimeout的http.Get），或者每协程都 new 大对象没复用
百万协程不是“开出来就行”，关键在调度和 IO 模式
Go 的 GMP 调度器能扛住百万级 goroutine，但前提是它们大多数时间处于「休眠」或「等待 IO」状态。一旦大量协程同时做 CPU 密集计算、或频繁抢占锁、或卡在同步系统调用上，M 线程就会打满，P 队列积压，反而拖垮性能。
使用场景决定你是否需要真开百万：
- HTTP 服务：标准
net/http默认每请求一个goroutine，10 万并发连接 ≈ 10 万goroutine，没问题 - 长连接网关（如 WebSocket）：连接数即协程数，百万连接需百万协程，此时必须用
epoll/IO 多路复用（Go 已内置），且禁用阻塞读写 - 批量任务分发：别一股脑
go task()百万次，要用sync.Pool复用任务结构体，用带缓冲的chan控制投递节奏
实操建议：
- 启动前调大系统限制：
ulimit -n 1048576 - 用
runtime.GOMAXPROCS(0)让 Go 自动匹配 CPU 核心数（别硬写数字） - 每个协程处理完立刻退出，避免长期驻留；长时任务拆成小步 +
select响应ctx.Done() - 监控指标：看
runtime.NumGoroutine()是否持续上涨，配合pprof查泄漏点
为什么有人开到百万还 panic？典型踩坑点
不是 Go 不行，是人没管住资源：
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for i := 0; i ：闭包变量i共享，所有协程看到的是最后一个值 → 必须传参：go func(i int) { ... }(i)- 每个协程都新建
http.Client或sql.DB：连接池爆炸，OS 端口/内存先扛不住 → 改用全局单例或sync.Pool - 用无缓冲
chan做任务分发，但消费者太少或挂了：发送方全卡住，协程全阻塞 → 改用带缓冲通道，或加超时：select { case ch - 忘记回收：协程里开了 timer、ticker、goroutine 但没
Stop()或cancel()→ 它们会一直活到程序退出，偷偷吃资源
要不要上协程池？什么时候该用？
不用一上来就上 goroutine 池，Go 原生创建开销极低（纳秒级），池子主要解决两类问题：
- 频繁创建销毁带来的 GC 压力（比如每秒几万次短任务）
- 需要硬性限流防雪崩（比如 DB 写入不能超过 500 QPS）
实操建议：
- 简单服务，用
semaphore更轻量：var sem = make(chan struct{}, 1000)，进协程前sem ，退出时 - 真要用池，推荐
panjf2000/ants或uber-go/goleak配合测试，别自己手撸带状态的池 - 池大小不是越大越好：设为 CPU 核心数 × 2～4 倍通常就够，再大只是增加调度抖动
真正难的不是“能不能开百万”，而是“开出去之后，怎么让它们不互相咬、不抢资源、不赖着不走”。内存够、句柄够、IO 非阻塞、任务有界、退出有路——这五条守住了，百万协程就是常态，不是彩蛋。
