直接用 goroutine + channel 拼接易卡死，因未正确关闭 channel 和处理接收阻塞：上游须显式关闭输入 channel，下游须用 for v := range ch 而非 for { v, ok :=
为什么直接用 goroutine + channel 拼接容易卡死
Go 的 pipeline 模式本质是把数据流经的每个阶段抽象成独立的 goroutine，靠 channel 传递。但很多人一上来就写 in := make(chan int) 然后塞一堆 go stage1(in, out1)，结果程序跑几轮就 hang 住——根本原因是没处理好 channel 关闭和接收端阻塞。
典型错误现象：fatal error: all goroutines are asleep - deadlock，或者某阶段永远等不到关闭信号，下游一直阻塞在 range ch。
- 每个 stage 的输入 channel 必须由上游显式关闭（不能靠 GC）
- 接收端必须用
for v := range ch而不是for { v, ok := —— 后者漏掉关闭通知时会丢数据 - 如果某个 stage 可能提前退出（比如过滤掉所有数据），它仍要负责关闭输出 channel，否则下游永远等不到 EOF
如何让 pipeline 支持取消和错误传播
真实业务里，pipeline 不可能只跑成功路径。用户中断、上游超时、中间 stage 解析失败，都得让整条链立刻停止并释放资源。Go 标准库的 context.Context 是唯一靠谱方案，但很多人只在入口传 ctx，中间 stage 完全忽略它。
使用场景：ETL 处理一批日志，某条记录 JSON 格式错误，应终止当前 batch 并返回错误；或用户点击取消按钮，正在处理的 5000 条数据要立即中止。
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使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
- 每个 stage 的函数签名必须带
ctx context.Context参数，并在select中监听ctx.Done() - 错误不能只 panic 或 log，必须通过额外的
errCh chan error向上传播（注意：不要用同一个 channel 传数据和错误） -
context.WithCancel的 cancel 函数要在最外层调用，且必须 defer 调用，否则 goroutine 泄漏
goroutine 泄漏的三个高发位置
pipeline 写完跑通了，压测一小时后内存暴涨——大概率是 goroutine 没退出。和普通并发不同，pipeline 的 goroutine 生命周期依赖 channel 关闭顺序，错一个就卡死一片。
常见错误现象：runtime: goroutine stack exceeds 1000000000-byte limit，或 pprof 显示数百个 goroutine 停在 chan receive。
- stage 函数里用了
for range in，但上游忘记 close(in)，这个 goroutine 永远不会退出 - 用
select等待多个 channel 时，漏写了default:或case ，导致阻塞在无数据 channel 上 - 错误处理分支里 return 前没 close 输出 channel，下游 stage 一直在 range 等不到关闭
什么时候不该用 pipeline 模式
不是所有并发场景都适合 pipeline。它适合“线性加工流”，比如读 → 解析 → 过滤 → 转换 → 存储。一旦出现分支（如根据字段值分发到不同处理逻辑）、聚合（如统计总数）、或强状态依赖（如需要前 10 条数据才能决定第 11 条怎么处理），硬套 pipeline 只会让代码更难懂、更难 debug。
性能影响：每个 stage 都是一次 goroutine 切换 + channel 通信开销。如果单条数据处理耗时低于 10μs，pipeline 带来的调度成本可能超过收益。
- 数据量小（
- 需要跨 stage 共享状态（比如累计计数器），别用 channel 传，改用原子变量或 mutex 保护的 struct
- stage 之间有反馈回路（如限流器动态调整上游速率），标准 pipeline 模型无法表达，得换 actor 模型或手写协调 goroutine
真正难的不是写对第一个 stage，而是确保最后一个 stage 关闭后，所有中间 goroutine 都已退出、所有 channel 已被垃圾回收。这点连很多开源库都没做干净。
