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在Go语言高并发程序中，若每来一个任务就新建一个 Goroutine，不加控制地并发可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。Worker Pool（工作池）模式可以有效地限制并发数量，实现资源的可控利用。

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一、什么是 Worker Pool 模式

Worker Pool 模式通过固定数量的工作者（Worker Goroutines）来消费任务通道中的任务，从而达到控制并发数的目的。

组成要素包括：

• • 任务通道（Jobs）：任务的来源；
• • Worker（工作者）：处理任务的 Goroutine；
• • 结果通道（可选）：传递任务执行结果；
• • 同步机制：如 sync.WaitGroup 等，等待所有任务完成。

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二、基本实现示例

package mainimport ("fmt""sync""time"
)func worker(id int, jobs <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()for job := range jobs {fmt.Printf("Worker %d started job %d\n", id, job)time.Sleep(time.Second) // 模拟耗时任务fmt.Printf("Worker %d finished job %d\n", id, job)}
}func main() {const numJobs = 5const numWorkers = 3jobs := make(chan int, numJobs)var wg sync.WaitGroup// 启动固定数量的 workerfor w := 1; w <= numWorkers; w++ {wg.Add(1)go worker(w, jobs, &wg)}// 分发任务for j := 1; j <= numJobs; j++ {jobs <- j}close(jobs) // 所有任务已分发完毕wg.Wait() // 等待所有 worker 执行完毕
}

输出示例（可能顺序不同）：

Worker 1 started job 1
Worker 2 started job 2
Worker 3 started job 3
Worker 1 finished job 1
Worker 1 started job 4
Worker 2 finished job 2
Worker 2 started job 5
...

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三、带返回值的 Worker Pool（使用结果通道）

func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()for job := range jobs {time.Sleep(time.Millisecond * 500)results <- job * 2}
}func main() {jobs := make(chan int, 5)results := make(chan int, 5)var wg sync.WaitGroupfor w := 1; w <= 2; w++ {wg.Add(1)go worker(w, jobs, results, &wg)}for j := 1; j <= 5; j++ {jobs <- j}close(jobs)go func() {wg.Wait()close(results)}()for res := range results {fmt.Println("结果：", res)}
}

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四、使用场景

Worker Pool 模式适用于以下场景：

应用类型	示例
网络服务	HTTP 请求处理、代理服务器
批量任务	图片处理、数据转码
消息消费	Kafka、RabbitMQ 消费者池
异步处理	日志收集、邮件发送

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五、优点与注意事项

✅ 优点：

• • 限制并发数，防止系统资源耗尽；
• • 提高任务执行效率与稳定性；
• • 结构清晰，便于扩展与维护。

⚠️ 注意事项：

• • 注意关闭通道的时机，避免死锁；
• • 如果任务较重，可配合 context 实现取消；
• • 防止 Worker 泄漏或 panic 未捕获导致崩溃；
• • 可加入错误通道收集失败任务。

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六、小结

Worker Pool 是高并发 Go 程序中一种简单而强大的模式，通过它我们可以有效管理 goroutine 的数量，构建健壮、可扩展的任务处理系统。

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