Go语言通过goroutine和channel实现并发，但操作数据库时需控制并发度以避免连接耗尽等问题。1. 使用database/sql的连接池管理并发，设置最大和闲置连接数；2. 通过SetMaxOpenConns、SetMaxIdleConns和SetConnMaxLifetime配置连接参数；3. 即使多goroutine调用Query或Exec，连接池也会调度避免过多连接；4. 避免盲目启动大量goroutine导致内存和CPU开销过大；5. 建议使用worker模式配合带缓冲channel或semaphore限制并发量，如固定数量worker从jobs channel消费任务，从而合理控制资源使用。
Go语言通过goroutine和channel实现高效的并发处理，但在操作数据库时，直接启动大量goroutine去执行SQL可能会引发连接耗尽、锁竞争或数据不一致问题。关键在于合理控制并发度，并利用database/sql包的内置机制来管理连接和事务。
使用database/sql的连接池管理并发
Go的标准库database/sql本身支持连接池，能有效管理并发数据库访问。通过设置最大连接数和闲置连接数，可以避免数据库因过多连接而崩溃。
示例配置：
db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
db.SetMaxOpenConns(50)
db.SetMaxIdleConns(10)
db.SetConnMaxLifetime(time.Hour)
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这样即使多个goroutine同时调用db.Query或db.Exec，底层也会由连接池调度，不会无限制创建新连接。
控制goroutine数量防止资源过载
虽然连接池能缓解压力，但盲目起成百上千个goroutine仍可能导致内存暴涨或上下文切换开销过大。建议使用带缓冲的channel或semaphore限制并发量。
一种常见做法是使用worker模式：
const workerCount = 10
jobs := make(chan Task, 100)
for w := 0; w go func() {
for job := range jobs {
_, err := db.Exec("INSERT INTO logs(msg) VALUES(?)", job.Msg)
if err != nil {
log.Printf("Error inserting: %v", err)
}
}
}()
}
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这种方式既能并发写入，又能控制同时运行的协程数量。
避免并发导致的数据竞争和重复插入
多个goroutine操作同一张表时容易出现脏写或唯一键冲突。解决方法包括：
- 在数据库层面加唯一约束，配合错误处理重试逻辑
- 对敏感操作使用事务隔离，如SELECT FOR UPDATE
- 业务层引入去重机制，比如先查后插时用缓存（Redis）预判是否存在
例如处理订单时，可先用用户ID+订单号做幂等校验，再执行插入，减少数据库报错频率。
批量操作提升效率
面对高频写入，逐条执行INSERT性能差。应尽量合并为批量操作：
stmt, _ := db.Prepare("INSERT INTO events(user_id, action) VALUES(?, ?)")
for _, e := range events {
stmt.Exec(e.UserID, e.Action)
}
stmt.Close()
或使用支持批量语法的驱动，一次性提交多行数据，显著降低网络往返次数。
基本上就这些。Go的并发模型强大，但数据库操作受限于外部系统能力。合理利用连接池、控制并发粒度、加上批量和幂等设计，才能稳定高效地处理并发数据库任务。
