直接用 go 启动大量 goroutine 易出问题,因存在内存开销、调度压力、下游压垮风险,且 GOMAXPROCS 不解决节流问题;需用带缓冲 channel 和 WaitGroup 的显式任务池控制并发。

为什么直接用 go 启动大量 goroutine 容易出问题
因为 goroutine 虽轻量,但不是免费的:内存开销(默认 2KB 栈)、调度压力、上下文切换成本都会在任务量突增时暴露。更关键的是,没有节流机制会导致下游服务被压垮(比如并发调用数据库或 HTTP 接口时触发限流或超时)。runtime.GOMAXPROCS 控制的是 OS 线程数,不是并发任务上限,它不解决任务排队、拒绝、超时等实际问题。
所以你需要一个显式控制并发数的池子,而不是依赖 runtime 自行调度。
- goroutine 泄漏常见于未关闭的 channel 或无退出条件的 for-select 循环
- 不带缓冲的 channel 在任务提交时可能阻塞调用方,需根据场景决定是否设置缓冲
- 任务 panic 若未 recover,会杀死整个 worker,必须在每个 worker 内部做
defer/recover
用 sync.WaitGroup + channel 实现最小可行任务池
核心是固定数量的 worker 从任务 channel 中取任务执行,主协程通过 WaitGroup 等待全部完成。这是最可控、无第三方依赖的写法。
type TaskPool struct {
tasks chan func()
workers int
wg sync.WaitGroup
}
func NewTaskPool(n int) *TaskPool {
return &TaskPool{
tasks: make(chan func(), 100), // 建议设缓冲,避免 submit 阻塞
workers: n,
}
}
func (p *TaskPool) Start() {
for i := 0; i < p.workers; i++ {
p.wg.Add(1)
go func() {
defer p.wg.Done()
for task := range p.tasks {
if task != nil {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
log.Printf("task panic: %v", r)
}
}()
task()
}
}
}()
}
}
func (p *TaskPool) Submit(task func()) {
p.tasks <- task
}
func (p *TaskPool) Stop() {
close(p.tasks)
p.wg.Wait()
}
- 不要用
for i := 0; i 直接启动,i 变量会被闭包捕获成最后值,要用go func(i int)显式传参 -
make(chan func(), N)的缓冲大小不是并发数,而是待处理任务队列长度;并发数由 worker 数量决定 - Stop 时先 close channel,再
Wait(),顺序不能反,否则可能死锁
如何给任务加超时和返回结果
原始 channel 只支持“投递”,无法感知执行结果或耗时。要支持结果和超时,得把任务包装成带 done channel 和 ctx 的结构。
请注意以下说明:1、本程序允许任何人免费使用。2、本程序采用PHP+MYSQL架构编写。并且经过ZEND加密,所以运行环境需要有ZEND引擎支持。3、需要售后服务的,请与本作者联系,联系方式见下方。4、本程序还可以与您的网站想整合,可以实现用户在线服务功能,可以让客户管理自己的信息,可以查询自己的订单状况。以及返点信息等相关客户利益的信息。这个功能可提高客户的向心度。安装方法:1、解压本系统,放在
立即学习“go语言免费学习笔记(深入)”;
type Result struct {
Value interface{}
Err error
}
func (p *TaskPool) SubmitWithTimeout(ctx context.Context, task func() (interface{}, error)) <-chan Result {
ch := make(chan Result, 1)
p.tasks <- func() {
select {
case <-ctx.Done():
ch <- Result{Err: ctx.Err()}
default:
val, err := task()
ch <- Result{Value: val, Err: err}
}
}
return ch
}
- 别在 worker 内部用
context.WithTimeout,超时控制应由调用方决定,worker 只响应 cancel - 返回
而不是Result,避免阻塞 submit 调用方 - 接收方必须消费这个 channel,否则 sender 会卡在
ch ,造成 goroutine 泄漏
生产环境建议用 golang.org/x/sync/errgroup 替代手写池
如果你只需要“限制并发数 + 汇总错误”,errgroup.Group 更简洁安全。它内置了 context 传播、panic 捕获、错误聚合,且经过长期验证。
g, ctx := errgroup.WithContext(context.Background()) g.SetLimit(5) // 并发上限for i := 0; i < 100; i++ { i := i g.Go(func() error { select { case <-time.After(time.Second): return fmt.Errorf("task %d done", i) case <-ctx.Done(): return ctx.Err() } }) }
if err := g.Wait(); err != nil { log.Println("at least one task failed:", err) }
-
SetLimit是唯一需要关注的配置,其他行为(如 cancel 传播)自动生效 - 它不提供任务排队、重试、指标统计等能力,复杂调度仍需自研或引入
panjf2000/ants这类库 - 注意
Go方法接收的是func() error,不支持返回多值或无错误场景,需自行包装
真正难的不是实现池子,而是定义清楚「任务失败算谁的责任」:是立即重试、丢弃、还是降级?这些逻辑不在池子本身,而在你往池子里塞的 func() 里面。









