使用WaitGroup和Channel可实现Go中安全的并发任务控制。1. WaitGroup通过Add、Done、Wait方法确保所有goroutine完成；2. Channel用于协程间通信，传递结果或错误；3. 主协程启动任务前调用Add，每个任务完成后调用Done并发送结果到channel；4. 单独goroutine在Wait结束后关闭channel；5. 主循环从channel读取结果直至关闭。示例中并发抓取多个URL，WaitGroup保证全部完成，channel收集输出，避免混乱。注意：Add应在主协程预设，避免多goroutine同时Add；仅发送方关闭channel；合理设置缓冲防溢出。该模式适用于批量请求、并行处理等场景。
在 Golang 开发中，经常会遇到需要并发执行多个任务的场景，比如批量请求外部接口、处理大量数据等。为了高效利用资源并控制并发流程，WaitGroup 和 Channel 是两个非常关键的工具。它们配合使用可以实现安全、可控的批量任务并发执行。
WaitGroup 控制任务等待
sync.WaitGroup 用于等待一组 goroutine 完成。它通过计数器机制管理协程生命周期：每启动一个任务就调用 Add(1)，任务完成时调用 Done()，主线程通过 Wait() 阻塞直到计数归零。
适用于所有子任务都需完成后再继续的场景。例如批量下载文件或并行计算：
- 在主协程中调用
wg.Add(n)设置总任务数 - 每个子协程执行完任务后调用
wg.Done() - 主协程调用
wg.Wait()等待全部完成
Channel 实现协程通信与同步
Channel 是 Go 中协程间通信的主要方式。它可以传递数据、控制执行节奏，还能避免竞态条件。结合 WaitGroup 使用，能更灵活地收集结果或错误信息。
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定义一个缓冲 channel 存储任务结果，每个 goroutine 处理完将结果写入 channel，主线程统一读取：
- 创建带缓冲的 channel，如
resultCh := make(chan string, 10) - 每个并发任务执行完成后向 channel 发送结果
- WaitGroup 确保所有任务结束，再关闭 channel 并读取数据
实际应用示例：并发抓取网页内容
假设我们需要同时获取多个 URL 的响应内容，下面是一个完整例子：
package mainimport ( "fmt" "net/http" "sync" )
func fetchURL(url string, ch chan<- string, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done()
resp, err := http.Get(url) if err != nil { ch <- fmt.Sprintf("Error fetching %s: %v", url, err) return } defer resp.Body.Close() ch <- fmt.Sprintf("Success: %s with status %d", url, resp.StatusCode)}
func main() { urls := []string{ "https://www.php.cn/link/98a733901e53052474f2320d0a3a9473", "https://www.php.cn/link/8c4b0479f20772cb9b68cf5f161d1e6f", "https://www.php.cn/link/874b2add857bd9bcc60635a51eb2b697", }
var wg sync.WaitGroup resultCh := make(chan string, len(urls)) for _, url := range urls { wg.Add(1) go fetchURL(url, resultCh, &wg) } go func() { wg.Wait() close(resultCh) }() for result := range resultCh { fmt.Println(result) }}
这个例子中，WaitGroup 保证所有请求完成，channel 收集每个请求的结果，避免了直接打印可能引起的混乱输出。
注意事项与最佳实践
使用 WaitGroup 和 Channel 时要注意以下几点：
- 不要在多个 goroutine 中同时调用
Add()，建议在主协程中预设总数 - 确保每个
Add(1)都有对应的Done()，否则会死锁 - 只有发送方应关闭 channel，接收方不应调用
close() - 合理设置 channel 缓冲大小，防止内存溢出
基本上就这些。掌握 WaitGroup 与 Channel 的协作模式，能让你轻松应对大多数并发任务场景。
