如果不控制 Goroutine 的数量会出什么问题？
首先我们都知道 Goroutine 具备以下两个特点：
体积轻量（占内存小，一个 2kb 左右）
优秀的 GMP 调度（详见：图解 Golang 的 GMP 原理与调度流程）
那么 goroutine 是否真的可以无限制的开启呢？如果做一个服务器或者一些高业务的场景，能否随意的开启 goroutine 并且没有控制控制其生命周期呢？让这些 goroutine 自生自灭，相信大都数人都会这么想：毕竟有强大的 GC 和优秀的调度算法支撑，应该可以无限的开启吧。
我们先看下面一个例子：
demo1.go
packagemainimport("fmt""math""runtime")funcmain(){//模拟用户需求业务的数量task_cnt:=math.MaxInt64fori:=0;i<task_cnt;i++{gofunc(iint){//...dosomebusi...fmt.Println("gofunc",i,"goroutinecount=",runtime.NumGoroutine())}(i)}}结果最后被操作系统以 kill 信号，强制终结了该进程。
signal:killed
可以看出，我们如果迅速的开启 goroutine (不控制并发的 goroutine 数量)的话，会在短时间内占据操作系统的资源(CPU、内存、文件描述符等)。
CPU 使用率浮动上涨
Memory 占用不断上涨
主进程崩溃（被杀掉了）
这些资源实际上是所有用户态程序共享的资源，所以大批的 goroutine 开启最终引发的问题不仅仅是自身，还会影响到其他运行的程序。
综上所述，所以我们在平时开发中编写代码的时候，需要注意代码中开启的 goroutine 数量，以及开启的 goroutine 是否可以控制，必须要重视的问题。
控制 goroutine 的几种方法
方法一：用有 buffer 的 channel 来限制
packagemainimport("fmt""math""runtime")//模拟执行业务的goroutinefuncdoBusiness(chchanbool,iint){fmt.Println("gofunc:",i,"goroutinecount:",runtime.NumGoroutine())<-ch}funcmain(){max_cnt:=math.MaxInt64//max_cnt:=10fmt.Println(max_cnt)ch:=make(chanbool,3)fori:=0;i<max_cnt;i++{ch<-truegodoBusiness(ch,i)}}结果：
...gofunc352283goroutinecount=4gofunc352284goroutinecount=4gofunc352285goroutinecount=4gofunc352286goroutinecount=4gofunc352287goroutinecount=4gofunc352288goroutinecount=4gofunc352289goroutinecount=4gofunc352290goroutinecount=4gofunc352291goroutinecount=4gofunc352292goroutinecount=4gofunc352293goroutinecount=4gofunc352294goroutinecount=4gofunc352295goroutinecount=4gofunc352296goroutinecount=4gofunc352297goroutinecount=4gofunc352298goroutinecount=4gofunc352299goroutinecount=4gofunc352300goroutinecount=4gofunc352301goroutinecount=4gofunc352302goroutinecount=4...
从结果看，程序并没有出现崩溃，而是按部就班的顺序执行，并且 go 的数量控制在了 3，(4 的原因是因为还有一个 main goroutine)那么从数字上看，是不是在跑的 goroutines 有几十万个呢？
这里我们用了 buffer 为 3 的 channel, 在代码往 channel 写的过程中，实际上是限制了速度的：
fori:=0;i<go_cnt;i++{ch<-truegobusi(ch,i)}for 循环里 ch<- true 的速度，因为这个速度决定了 go 的创建速度，而 go 的结束速度取决于 doBusiness() 函数的执行速度。这样实际上，我们就能够保证了，同一时间内运行的 goroutine 的数量与 buffer 的数量一致，从而达到了限定效果。
但是这段代码有一个小问题，就是如果我们把 go_cnt 的数量变的小一些，会出现打出的结果不正确。
packagemainimport("fmt"//"math""runtime")funcdoBusiness(chchanbool,iint){fmt.Println("gofunc:",i,"goroutinecount:",runtime.NumGoroutine())<-ch}funcmain(){//max_cnt:=math.MaxInt64max_cnt:=10ch:=make(chanbool,3)fori:=0;i<max_cnt;i++{ch<-truegodoBusiness(ch,i)}}结果：
gofunc2goroutinecount=4gofunc3goroutinecount=4gofunc4goroutinecount=4gofunc5goroutinecount=4gofunc6goroutinecount=4gofunc1goroutinecount=4gofunc8goroutinecount=4
可以看到有些 goroutine 没有打印出来，是由于 main 把所有 goroutine 开启之后，main 就直接退出了，我们知道 main 进程退出，低下所有的 goroutine 都会结束掉，从而导致有些 goroutine 还没来得及执行就退出了。所以想全部 go 都执行，需要在 main 的最后进行阻塞操作。
方法二：使用 sync 同步机制
import("fmt""math""sync""runtime")varwg=sync.WaitGroup{}funcdoBusiness(iint){fmt.Println("gofunc",i,"goroutinecount=",runtime.NumGoroutine())wg.Done()}funcmain(){//模拟用户需求业务的数量task_cnt:=math.MaxInt64fori:=0;i<task_cnt;i++{wg.Add(1)godoBusiness(i)}wg.Wait()}很明显，如果单纯的使用 sync 也达不到控制 goroutine 的数量，最终结果依然是崩溃。
方法三：channel 与 sync 同步组合方式实现控制 goroutine
packagemainimport("fmt""math""sync""runtime")varwg=sync.WaitGroup{}funcdoBusiness(chchanbool,iint){fmt.Println("gofunc",i,"goroutinecount=",runtime.NumGoroutine())<-chwg.Done()}funcmain(){//模拟用户需求go业务的数量task_cnt:=math.MaxInt64ch:=make(chanbool,3)fori:=0;i<task_cnt;i++{wg.Add(1)ch<-truegodoBusiness(ch,i)}wg.Wait()}结果：
//...gofunc228856goroutinecount=4gofunc228857goroutinecount=4gofunc228858goroutinecount=4gofunc228859goroutinecount=4gofunc228860goroutinecount=4gofunc228861goroutinecount=4gofunc228862goroutinecount=4gofunc228863goroutinecount=4gofunc228864goroutinecount=4gofunc228865goroutinecount=4gofunc228866goroutinecount=4gofunc228867goroutinecount=4//...
这样我们程序就不会再造成资源爆炸而崩溃。而且运行 go 的数量控制住了在 buffer 为 3 的这个范围内。
方法四：利用无缓冲 channel 与任务发送/执行分离方式
signal:killed0
执行流程大致如下，这里实际上是将任务的发送和执行做了业务上的分离。使得消息出去，输入 SendTask 的频率可设置、执行 Goroutine 的数量也可设置。也就是既控制输入(生产)，又控制输出(消费)。使得可控更加灵活。这也是很多 Go 框架的 Worker 工作池的最初设计思想理念。
如下图：
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