<p>无缓冲channel要求发送与接收双方同时就绪，否则阻塞；若stage未用goroutine启动，上游写入即死锁，触发“all goroutines are asleep - deadlock”。</p>
为什么直接链式调用 pipeline 会死锁
写 square(gen(2, 3)) 看似简洁，实际是同步阻塞调用：上游 gen 启动 goroutine 往 channel 写，但下游 square 还没启动任何 goroutine 去读，out <- n 永久卡住，最终触发 fatal error: all goroutines are asleep - deadlock。
- 每个 stage 必须显式用
go func() { ... }()启动，不能靠函数返回值“自动连接” -
gen返回的是<-chan int，它只是个“发射器”，没人监听就等于没开枪 - 无缓冲 channel 要求发送和接收双方“同时就绪”，缺一不可
怎么安全关闭 channel 避免 panic 或漏数据
在 stage goroutine 里写 defer close(out) 很危险——如果上游提前关闭 in，stage 提前 return，defer 仍会执行，导致下游 range 立刻退出，而上游可能还在往已关闭的 out 发送，触发 panic: send on closed channel。
- 关闭动作必须放在所有
out <-操作之后、goroutine 退出前，且不能依赖defer - 用
for n := range in安全读取，它隐式处理ok == false并自然退出 - 中间 stage 只负责关自己的
out；最下游（如printresults）不关任何 channel - 过滤型 stage（如丢弃空行）必须确保：输入读完 + 所有有效输出发完，再
close(out)
为什么不该盲目加 sync.Pool 或大缓冲 channel
看到“高吞吐”就加 sync.Pool 缓存结构体，或设 make(chan T, 1000)，反而让问题更隐蔽：前者增加 GC 压力，后者掩盖背压缺失，内存悄悄涨到 OOM 才暴露。
Golang Uber Dig
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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
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sync.Pool在典型流式 pipeline 中基本无效——每个 item 生命周期短、类型固定、分配频次未必高 - 调试阶段一律用无缓冲 channel（
make(chan T)），让阻塞立刻显现，倒逼理清数据节奏 - 上线后加缓冲，只在明确上下游速率匹配、且延迟敏感（如实时日志采样）时才设，大小建议从 16 或 32 起步
- 有界缓冲 ≠ 背压控制：真正背压靠下游消费速度反向约束上游，不是靠 buffer 吞掉压力
context 和错误怎么插进 pipeline 不卡死
没 context 的 pipeline 无法响应超时或取消；原生 channel 不带错误语义，靠 panic 或 recover 传递错误会跨 goroutine 失效，且掩盖真实崩溃点。
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- 每个 stage 函数签名必须带
ctx context.Context参数 - 所有
in和out操作都必须套select，且case <-ctx.Done(): return放第一顺位 - 推荐用统一结构体
type Result struct { Value T; Err error }走单 channel，比双 channel 更易管控 - HTTP 上报 stage 若用
http.Do，必须用ctx.WithTimeout包裹 client，否则单个失败请求拖垮整条 pipeline
真正的难点不在怎么连 channel，而在每个 stage 的退出路径是否干净、关闭时机是否精确、错误信号能否穿透到底——这些地方稍一松懈，跑着跑着就 goroutine 泄漏、内存堆积、数据丢失。
