Go程序生命周期由main函数决定，其退出会导致所有goroutine强制终止；正确做法是用sync.WaitGroup显式同步：启动前Add、结束时Done、主goroutine调用Wait阻塞等待。
goroutine 退出后，main 函数为什么经常提前结束？
因为 Go 程序的生命周期由 main goroutine 决定——它一退出，整个进程立刻终止，其他正在运行的 goroutine 不会被等待。
常见错误现象：启动一个后台任务（比如日志轮转、心跳上报），但程序几秒后就退出，什么都没打印出来；或者用 go func() { time.Sleep(2 * time.Second); fmt.Println("done") }()，却始终看不到输出。
- 必须显式同步：用
sync.WaitGroup记录活跃的 goroutine 数量，defer wg.Done()在每个 goroutine 结束时调用，主 goroutine 调用wg.Wait()阻塞直到全部完成 - 避免用
time.Sleep“凑时间”：它不可靠，容易过短（没等完）或过长（浪费资源） - 注意
WaitGroup的 Add 必须在 goroutine 启动前调用，否则可能 panic：Add 和 Done 的调用顺序错乱会导致计数器负值
channel 关闭后还能读不能写，但为什么仍可能 panic？
关闭 channel 后，向它发送数据会立即 panic：send on closed channel；而接收操作会持续返回零值（如 0、""、nil），直到缓冲区耗尽，之后也返回零值。但问题常出在「多处并发写」或「重复关闭」。
典型场景：多个 goroutine 协同工作，都试图通过同一个 stopChan 通知退出；或者在 HTTP handler 中误把请求级 channel 当成全局 channel 关闭。
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- 只允许一个 goroutine 关闭 channel：通常由 sender 或协调者负责，receiver 不应 close
- 用
select+default避免阻塞写：如果不确定 channel 是否已关，先用select { case ch 尝试发送 - 关闭前加判断（不推荐）：Go 没有内置的「是否已关闭」检查函数，强行用 recover 捕获 panic 属于反模式
微服务中，context.WithTimeout 为什么总被忽略？
context.WithTimeout 不是“自动超时”，它只是创建一个带截止时间的 context.Context；真正起作用的是你是否把它传给下游函数，并且这些函数是否主动监听 ctx.Done()。
常见错误：在 RPC 调用前创建了带 timeout 的 context，但调用 client.Call(ctx, ...) 时传了另一个 context（比如 context.Background()），或 client 库本身没实现 context 取消逻辑。
- 必须逐层传递：HTTP client、gRPC client、数据库驱动（如 pgx）、甚至自定义的 long-running loop 都要接受
ctx参数，并在循环开头用select { case 检查 - 别用
context.TODO()替代：它只是占位符，没有取消能力，上线后等于放弃超时控制 - timeout 值要合理：太短导致频繁失败，太长则拖慢故障恢复；建议按 P95 延迟 + buffer 设定，而非拍脑袋填 30s
service mesh 场景下，为什么还手写重试和熔断？
Service Mesh（如 Istio）确实能提供统一的重试、超时、熔断策略，但这些策略只作用于「网络层」——即 L4/L7 流量转发。一旦请求进入你的 Go 微服务进程内部，mesh 就不再干预。而业务逻辑中的重试（比如 DB 写失败后重试）、本地缓存更新失败、或跨多个下游服务的组合调用，仍需代码层控制。
例如：一个订单创建接口，需先后调用库存服务、支付服务、通知服务；即使 mesh 对每个 HTTP 调用都配置了重试，也无法保证这三步整体原子性，更无法在第二步失败时回滚第一步。
- 用
github.com/sony/gobreaker或github.com/cenkalti/backoff/v4实现应用层熔断和指数退避重试 - 重试要带 context：每次重试都应新建子 context，避免上层 timeout 被反复延长
- 熔断状态不应跨请求共享：每个服务实例维护自己的熔断器，避免单点故障放大成全量拒绝
真正的难点不在记住 API，而在判断「该在哪一层做控制」：网络层交给 mesh，协议层用标准库（net/http、grpc），业务层自己编码——三者边界模糊时，最容易漏掉关键路径的超时或取消。
