SSD上并发数设4–16个worker即可，机械硬盘限2–4个；盲目高并发会因寻道竞争和上下文切换降低吞吐，应通过信号量控制并发、单goroutine写入同一文件，并结合iostat监控%util与await判断磁盘瓶颈。
并发数设多少才不拖慢磁盘 I/O
SSD 上通常 4–16 个并发 worker 就够用，机械硬盘建议压到 2–4 个。盲目开几百个 goroutine 不会变快，反而因寻道竞争和上下文切换拉低吞吐。
- 用
sem := make(chan struct{}, 10)做信号量比无限制启 goroutine 更稳 - 每个 worker 处理一个完整文件（而非分片），避免同一文件多 goroutine 争抢
*os.File - 若写入目标是同一文件，必须串行——用单个 goroutine 消费
resultChan再写，别让多个 goroutine 直接file.Write - 观察
iostat -x 1中的%util和await：如果 %util 接近 100% 但 await 很高，说明磁盘已成瓶颈，再加并发只会恶化
大文件别用 os.ReadFile 一锅端
os.ReadFile 把整个文件读进内存，几 GB 文件直接触发 GC 或 OOM。真要处理大文件，得流式分块读。
- 用
os.Open+bufio.NewReaderSize(file, 4*1024*1024)控制缓冲区为 4MB - 读取时检查
n, err := reader.Read(buf)返回值：err == io.EOF是正常结束，n == 0 && err == nil才是空读 - 对日志类按行处理的文件，优先用
scanner := bufio.NewScanner(file)，它内部自动缓冲且不会截断单行 - 别在循环里反复
make([]byte, size)，用sync.Pool复用 buffer，比如var bufPool = sync.Pool{New: func() any { return make([]byte, 1
结果收集别卡死在 channel 上
主 goroutine 从 resultChan 收集时，如果没控制好缓冲或关闭时机，容易死锁或内存堆积。
- channel 必须带缓冲：
results := make(chan Result, len(filePaths))，容量至少等于任务数 - worker 全部启动后，立刻
close(jobs)；主 goroutine 在wg.Wait()后再close(results) - 收结果别用
for res := range results等到 channel 关闭——万一某个 worker panic 没发结果，就会永远阻塞。改用for i := 0; i - 如果某 worker 处理失败，仍要发
Result{Error: err}到 channel，否则主 goroutine 少收一个就卡住
写入阶段最容易被忽略的三个细节
读得再快，写崩了整条流水线就废。写操作不是“发完就完”，尤其涉及落盘一致性时。
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- 别裸写
file.Write，包一层bufio.NewWriterSize(file, 1，批量写+显式 <code>Flush() - 需要数据不丢？在
Flush()后补一句file.Sync()，但别每写一次都 sync——攒够一批再调，否则 I/O 毛刺明显 - 多个输出文件时，每个 worker 独占一个
*os.File句柄，别共用；句柄用完必须Close()，否则 Linux 下很快 hit ulimit
pprof 和 iostat 对着看，比调并发数重要得多。 
