最稳组合是disintegration/imaging+filepath.WalkDir+带缓冲的worker channel；须三值接收image.Decode结果并检查img==nil，否则易因静默返回nil图像导致后续panic。
直接用 disintegration/imaging + filepath.WalkDir + 带缓冲的 worker channel 是当前最稳、最易维护的组合；别碰 nfnt/resize 默认配置，它默认不保留 alpha，批量处理 PNG 时容易炸出透明边或灰底。
image.Decode 返回 nil 图像却不报错，怎么防 panic？
Go 标准库的 image.Decode 只在彻底无法识别格式时才返回非 nil error；如果文件头损坏、EXIF 过长、或含不支持的色彩空间（如 CMYK JPEG），它可能静默返回 (nil, "jpeg", nil)——第二个返回值是猜的格式，第三个是 nil，但图像实例为空。这会导致后续 imaging.Resize 直接 panic。
- 必须三值接收：
img, format, err := image.Decode(f)，且err == nil不能跳过img == nil检查 - 对
img == nil的情况，先用image.DecodeConfig读 header 判断是否真为图像，再决定跳过还是报错 - 批量场景下加一行日志：
log.Printf("skip %s: decode returned nil image, format=%q", path, format)
imaging.Resize 宽高传 0 怎么用才不翻车？
imaging.Resize(img, w, h, filter) 中的 0 不是“不限制”，而是“按比例推导该方向尺寸”。写成 imaging.Resize(img, 0, 200, filter) 会 panic；传负数或非正整数也会崩溃。
- 要等比缩放到最大宽度 800px → 用
imaging.Resize(img, 800, 0, filter) - 要缩放到不超过 800×600 的边界框（保持宽高比，不裁剪）→ 用
imaging.Fit(img, 800, 600, filter) - 要填满 800×600 并居中裁切（类似 CSS
object-fit: cover）→ 用imaging.Fill(img, 800, 600, imaging.Center, filter) - 别链式调用：必须显式赋值
img = imaging.Resize(...)，否则中间状态易混淆
裁剪坐标越界就 panic，怎么安全裁？
imaging.Crop 和 image.SubImage 都不做边界检查。传入负数、x+w 超出原图宽、y+h 超出原图高，运行时直接崩溃，堆栈藏在底层像素访问里，难定位。
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- 安全裁剪第一步：
r := image.Rect(x, y, x+w, y+h).Intersect(src.Bounds()) - 居中裁 200×200？先取原图宽高：
w, h := img.Bounds().Max.X, img.Bounds().Max.Y，再算起点：x := (w - 200) / 2，y := (h - 200) / 2，最后用image.Rect(x, y, x+200, y+200) -
image.SubImage返回的是视图，不是新图；若原图被修改或 GC 回收底层数组，裁剪结果可能异常——真正需要独立副本，得用image.NewRGBA(r)+draw.Draw复制 - 用户上传图尺寸不可控，裁剪前必须校验，尤其
x+200这类硬编码计算
并发压缩时 goroutine 泄漏和 OOM 怎么防？
直接对每个文件起 go process(file) 是最常见翻车点：1000 张图 = 1000 个 goroutine，每个解码 JPEG 可能占几 MB 内存，瞬间吃光 16G 内存，系统卡死。
- 用带缓冲的 worker channel 控制并发数（推荐 4–8 个），避免同时打开过多图像缓冲区
- 超大图（>5000px 边长）先用
imaging.Resize(..., imaging.Lanczos)降采样，比双线性更保细节 - 用
imaging.AutoOrientation选项自动处理 EXIF 旋转，省一次 decode 步骤 - 避免多次解码编码：一次性加载 → 处理 → 保存，防止质量叠加损失
最容易被忽略的其实是 img == nil 检查和裁剪矩形的 Intersect ——它们不出现在任何编译错误里，却会在某张损坏图或用户上传的极端尺寸图上，让整个批量任务静默失败或中途 panic。
