使用channel聚合多协程结果，定义Result结构体携带数据和错误，通过带缓冲channel收集各协程输出，主协程汇总确保并发安全。
在Golang中实现多协程数据聚合，核心是利用goroutine并发执行任务，并通过channel将结果安全地传递回主协程进行汇总。这种方式既能提升处理速度，又能保证数据一致性。
使用Channel传递结果
每个协程完成任务后，将结果发送到一个共享的channel中，主协程从该channel读取所有返回值并聚合。
定义一个结果结构体，便于携带多个数据字段：
type Result struct {
Data []string
Err error
}
启动多个协程，各自处理任务并将结果写入channel：
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// 创建带缓冲的channel
results := make(chan Result, 3)
for i := 0; i go func(workerID int) {
// 模拟数据获取
data := fetchDataFromSource(workerID)
results nil}
} (i)
}
等待所有协程完成
使用sync.WaitGroup确保主协程等待所有子协程结束。
// 修改后的并发逻辑
var wg sync.WaitGroup
results := make(chan Result, 3)
for i := 0; i wg.Add(1)
go func(workerID int) {
defer wg.Done()
data := fetchDataFromSource(workerID)
results nil}
} (i)
}
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 读取所有结果
var allData []string
for result := range results {
if result.Err == nil {
allData = append(allData, result.Data…)
}
}
错误处理与超时控制
生产环境中需考虑协程执行失败或阻塞的情况，建议结合context实现超时机制。
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
defer cancel()
results := make(chan Result, 3)
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
select {
case log.Println(“聚合超时”)
default:
for result := range results {
allData = append(allData, result.Data…)
}
}
基本上就这些。关键是合理使用channel传递数据，配合WaitGroup和context管理生命周期，就能写出稳定高效的多协程聚合逻辑。
以上就是如何使用Golang实现多协程数据聚合的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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