使用Go的channel和goroutine实现整数处理流水线：生成整数→平方→过滤大于100→输出结果，各阶段通过channel串联，每个阶段函数接收输入channel并返回输出channel，形成可组合、高效的数据处理链。
在Go语言中，channel和goroutine的组合非常适合实现“流水线（pipeline）”模式。流水线将数据处理过程拆分为多个阶段，每个阶段由一个或多个goroutine通过channel连接，形成一条高效、可扩展的数据处理链。下面通过一个具体的案例来展示如何用Golang实现channel流水线。
1. 场景说明：整数处理流水线
假设我们需要实现一个数据处理流程：生成一组整数 → 平方每个数 → 过滤出大于100的结果 → 输出最终结果。我们可以将每个步骤封装为一个独立的函数，通过channel串联起来。
2. 阶段函数实现
每个阶段接收一个输入channel，返回一个输出channel，形成可组合的流水线结构。
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阶段1：生成数据
gen函数生成一组整数并通过channel输出。
func gen(nums ...int)
out := make(chan int, len(nums))
go func() {
for _, n := range nums {
out
}
close(out)
}()
return out
}
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阶段2：平方处理
square函数从输入channel读取数据，计算平方后发送到输出channel。
func square(in
out := make(chan int)
go func() {
for n := range in {
out
}
close(out)
}()
return out
}
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阶段3：过滤大于100的数据
filterOver100函数只传递大于100的值。
func filterOver100(in
out := make(chan int)
go func() {
for n := range in {
if n > 100 {
out
}
}
close(out)
}()
return out
}
3. 组合流水线并运行
将各个阶段通过channel串联起来，形成完整的处理流程。
func main() {
// 构建流水线
source := gen(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) // 1~10
squared := square(source) // 平方
filtered := filterOver100(squared) // 过滤 >100
// 消费结果
for result := range filtered {
fmt.Println(result)
}
}
输出结果：
121 （11²）
144 （12²）
169 （13²）
196 （14²）
225 （15²）
... 以此类推，实际输入是1~10，平方后最大为100，因此实际无输出。若想看到输出，可将gen改为 gen(11,12,13) 或调整输入。
4. 优化：支持多阶段并行与扇出/扇入
在高并发场景中，可以对某个阶段启动多个worker，提高处理能力。
func squareParallel(in
out := make(chan int, workers)
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i
wg.Add(1)
go func() {
for n := range in {
out
}
wg.Done()
}()
}
go func() {
wg.Wait()
close(out)
}()
return out
}
这种模式称为“扇出（fan-out）”和“扇入（fan-in）”，可以显著提升处理吞吐量。
基本上就这些。Golang的channel流水线模式简洁而强大，适合ETL、数据清洗、消息处理等场景。关键是每个阶段职责单一，通过channel自然解耦，易于测试和扩展。不复杂但容易忽略的是资源清理和goroutine泄漏问题，确保所有channel最终被关闭，避免阻塞。
