（转自：https://blog.csdn.net/Jeanphorn/article/details/79018205）

方案演进

1.直接使用goroutine

在Go语言原生并发的支持下，我们可以直接使用一个goroutine（如下方式）去并行处理这个请求。但是，这种方法明显有些不好的地方，我们没法控制goroutine产生数量，如果处理程序稍微耗时，在单机万级十万级qps请求下，goroutine大规模爆发，内存暴涨，处理效率会很快下降甚至引发程序崩溃。

go handle(request)

goroutine协同带缓存的管道

我们定义一个带缓存的管道

var queue = make(chan job, MAX_QUEUE_SIZE)

然后起一个协程处理管道传来的请求

go func(){
   for {
    select {
        case job := <-queue:
            job.Do(request)
        case <- quit:
            return
    }

   }
}()

接收请求，发送job进行处理

job := &Job{request}

queue <- job

讲真，这种方法使用了缓冲队列一定程度上了提高了并发，但也是治标不治本，大规模并发只是推迟了问题的发生时间。当请求速度远大于队列的处理速度时，缓冲区很快被打满，后面的请求一样被堵塞了。

2.job队列+工作池

只用缓冲队列不能解决根本问题，这时候我们可以参考一下线程池的概念，定一个工作池（协程池），来限定最大goroutine数目。每次来新的job时，从工作池里取出一个可用的worker来执行job。这样一来即保障了goroutine的可控性，也尽可能大的提高了并发处理能力。

job队列+工作池.png

工作池实现

首先，我们定义一个job的接口, 具体内容由具体job实现

type Job interface {
    Do() error
}

然后定义一下job队列和work池类型，这里我们work池也用golang的channel实现。

// define job channel
type JobChan chan Job

// define worker channer
type WorkerChan chan JobChan

我们分别维护一个全局的job队列和工作池。

var (
    JobQueue          JobChan
    WorkerPool        WorkerChan
)

worker的实现。每一个worker都有一个job channel，在启动worker的时候会被注册到work pool中。启动后通过自身的job channel取到job并执行job。

type Worker struct {
    JobChannel JobChan
    quit       chan bool
}

func (w *Worker) Start() {
    go func() {
        for {
            // regist current job channel to worker pool
            WorkerPool <- w.JobChannel
            select {
            case job := <-w.JobChannel:
                if err := job.Do(); err != nil {
                    fmt.printf("excute job failed with err: %v", err)
                }
            // recieve quit event, stop worker
            case <-w.quit:
                return
            }
        }
    }()
}

实现一个分发器（Dispatcher）。分发器包含一个worker的指针数组，启动时实例化并启动最大数目的worker，然后从job队列中不断取job选择可用的worker来执行job。

type Dispatcher struct {
    Workers []*Worker
    quit    chan bool
}

func (d *Dispatcher) Run() {
    for i := 0; i < MaxWorkerPoolSize; i++ {
        worker := NewWorker()
        d.Workers = append(d.Workers, worker)
        worker.Start()
    }

    for {
        select {
        case job := <-JobQueue:
            go func(job Job) {
                jobChan := <-WorkerPool
                jobChan <- job
            }(job)
        // stop dispatcher
        case <-d.quit:
            return
        }
    }
}