golang 实现并发爬虫的核心在于使用 worker 池与任务分发机制。1. 定义任务结构，包含 url、解析函数和重试次数；2. 创建带缓冲的任务队列 channel；3. 编写 worker 函数从队列取任务执行；4. 主函数启动固定数量的 worker 并发处理任务。同时需注意控制分发节奏、实现错误重试、使用 waitgroup 协调任务完成，并可扩展优先级、持久化队列、动态调整 worker 数量等功能以提升系统稳定性与性能。
实现并发爬虫是很多后端开发者在做数据采集时的常见需求。Golang 凭借其轻量级协程（goroutine）和强大的并发控制能力，非常适合用来构建高性能的爬虫系统。其中，使用 worker 池与任务分发机制，可以有效控制并发数量、避免资源耗尽，并提升程序稳定性。
什么是 worker 池与任务分发架构
worker 池本质上就是一组预先启动的 goroutine，它们持续监听任务队列，一旦有新任务进来就去执行。任务分发则是把待处理的任务统一放入一个通道（channel）中，由主程序或调度器负责将任务推送到这个队列里。
这种结构的好处有几个：
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控制最大并发数，防止系统过载提高资源利用率，复用 goroutine更容易管理错误和超时支持动态扩展（可选）
如何设计任务队列和 worker 池
首先需要定义任务的结构。通常每个任务包含 URL、解析函数、重试次数等信息。
type Task struct { URL string Retry int ParseFn func(resp string)}
接下来创建任务队列，一般使用带缓冲的 channel：
taskQueue := make(chan Task, 100)
然后是 worker 的逻辑：从 channel 中取出任务并执行。每个 worker 是一个独立的 goroutine：
func worker(taskQueue chan Task) { for task := range taskQueue { resp, err := fetch(task.URL) if err != nil { // 处理错误，可能重新入队或记录日志 continue } task.ParseFn(resp) }}
最后，在主函数中启动固定数量的 worker：
const numWorkers = 5for i := 0; i < numWorkers; i++ { go worker(taskQueue)}
这样就完成了基本结构的搭建。
实际开发中的关键细节
控制任务分发节奏
有些场景下任务生成速度远快于消费速度，可能会导致内存暴涨。这时候可以用带缓冲的 channel 来限流，或者引入速率限制中间件。
错误处理与重试机制
每个任务应该有自己的重试次数限制。比如：
if err != nil && task.Retry < maxRetry { task.Retry++ taskQueue <- task // 重新入队}
但注意要避免无限循环重试，最好加上失败计数或日志记录。
使用 WaitGroup 等待所有任务完成
如果你希望等待所有任务都处理完毕再退出程序，可以使用 sync.WaitGroup 来协调：
var wg sync.WaitGroup// 发送任务前 AddtaskQueue <- taskwg.Done()// 启动 worker 时 defer Donefunc worker(...) { for ... { ... defer wg.Done() }}// 最后等待wg.Wait()
可扩展的方向
引入优先级队列，区分重要任务和普通任务使用 Redis 或数据库作为持久化任务队列动态调整 worker 数量（根据负载）加入代理池、User-Agent 随机等功能
这些功能可以根据业务复杂度逐步加入。
基本上就这些。用 Golang 实现并发爬虫不难，但要想稳定高效运行，还是得在任务调度、错误处理和资源控制上下点功夫。
以上就是如何用Golang实现并发爬虫 worker池与任务分发架构解析的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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