使用Worker Pool模式通过goroutine和channel实现多协程任务分发，定义Task结构体及处理方法，创建任务与结果通道，启动固定数量worker协程从任务通道读取并执行任务，将结果写入结果通道，有效控制并发、避免资源竞争和协程泄漏。
在Golang中实现多协程任务分发，核心是利用goroutine和channel进行并发控制与任务调度。关键在于合理设计任务池、工作协程和任务分发机制，避免资源竞争和goroutine泄漏。
使用Worker Pool模式分发任务
最常见的做法是构建一个Worker Pool（工作池），由固定数量的worker协程从同一个任务channel中读取任务并执行。
这种方式能有效控制并发数量，复用goroutine，避免创建过多协程导致系统负载过高。
说明：定义任务类型和结果处理方式，例如：
type Task struct { ID int Data string}func (t Task) Process() string {return "processed: " + t.Data}
创建任务队列和结果通道：
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taskCh := make(chan Task, 100)resultCh := make(chan string, 100)
启动多个worker协程：
每个worker监听任务channel获取任务后执行处理逻辑将结果写入结果channel
示例代码：
for i := 0; i < 5; i++ { // 启动5个worker go func() { for task := range taskCh { result := task.Process() resultCh <- result } }()}
安全关闭任务分发系统
当所有任务提交完成后，需要关闭任务channel以通知worker退出，防止goroutine阻塞。
常见做法是在发送端完成任务发送后关闭channel：
go func() { for i := 0; i < 10; i++ { taskCh <- Task{ID: i, Data: fmt.Sprintf("data-%d", i)} } close(taskCh) // 关闭后，worker的range会自动结束}()
等待所有结果返回或使用sync.WaitGroup管理生命周期：
提前知道任务数量时，可用WaitGroup等待worker完成通过resultCh接收所有输出，直到其被关闭
动态扩展与错误处理
实际应用中需考虑异常情况，比如某个worker出错退出，应确保不影响整体流程。
建议每个worker内部捕获panic：
go func() { defer func() { if r := recover(); r != nil { log.Println("worker panicked:", r) } }() for task := range taskCh { resultCh <- task.Process() }}()
如需动态调整worker数量，可通过控制channel发送信号来增减goroutine。
基本上就这些。只要设计好任务结构、控制好并发数、妥善关闭channel，就能稳定实现多协程任务分发。不复杂但容易忽略细节，比如忘记close channel或未处理阻塞问题。}
以上就是如何在Golang中实现多协程任务分发的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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