goroutine + channel 适合单机、轻量、可丢失任务，如发通知、写日志、刷新本地缓存；因其不持久化，进程崩溃则 pending 任务丢失；常见错误包括使用无缓冲 channel 导致主流程卡死，或未关闭 channel 致 worker 永久阻塞，须用带缓冲 channel（如 make(chan Task, 100)）并固定 worker 数量。
goroutine + channel 适合什么场景
只适合单机、轻量、可丢失的任务，比如发通知、写日志、刷新本地缓存。它不持久化，进程一挂，所有 pending 任务就没了。
常见错误现象：taskCh := make(chan Task) 写成无缓冲 channel，高并发提交时主流程直接卡死；或者忘了 close(taskCh)，导致 worker 协程永远阻塞在 range 上。
- 必须用带缓冲的 channel，例如
make(chan Task, 100) - worker 数量要固定，用
for i := 0; i 启动，别动态 new goroutine - 每个 worker 内部加
defer func() { recover() }()，防止单个 panic 杀掉整个协程池 - 任务函数签名建议是
func(context.Context) error，方便后续加超时和取消
asynq 为什么比自研更稳
因为 Redis 天然支持持久化、重试队列、延迟投递和手动重入——这些不是“锦上添花”，而是生产环境里避免丢任务的底线能力。
典型问题：你用 time.AfterFunc 模拟延时任务，但进程重启后，所有未触发的定时器全丢；而 asynq 的 asynq.EnqueueIn 是把任务写进 Redis，服务重启后照样按时执行。
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- 失败任务自动进
asynq:retry队列，可配MaxRetry: 3和指数退避 - 任务 ID 是唯一且可追溯的，日志里打
task.ID就能串起完整链路 - HTTP API（默认
/asynq/）能查状态、重试、删失败任务，不用翻日志 - 别把参数塞闭包里，例如
func() { sendMail(to) }—— 序列化失败，重试时to变空指针
什么时候必须上消息队列
当任务跨服务、要保障至少一次交付、或需解耦发布方与消费者时，RabbitMQ 或 Kafka 不是“高级选项”，而是必要基础设施。
比如订单创建后触发库存扣减、积分更新、短信发送三个动作：如果用本地 channel，一个服务崩了，另外两个也跟着不可控；而用消息队列，每个消费者独立 ACK，失败只影响自己那条链路。
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RabbitMQ适合需要灵活路由（如 topic/exchange）、死信队列做兜底重试的场景 -
Kafka更适合事件溯源、高吞吐日志类任务，但要注意 consumer group offset 管理 - 千万别用
channel做跨进程通信——它连本机两个 goroutine 间传数据都靠内存共享，跨服务根本不存在“队列”这回事 - 消息体必须结构化（如 JSON），字段带
id、timestamp、source_service，方便幂等和追踪
任务结果怎么拿回来
异步任务天然不返回值，所谓“拿结果”本质是换一种交互模式：要么轮询状态，要么回调通知，要么让下游主动上报。
直接从 go task() 里想 return result 是错的——goroutine 没有返回通道，除非你显式加 resultCh chan Result 字段并管理生命周期。
- 简单方案：任务完成时往 Redis 写个
task:{id}:result，调用方用GET轮询，加EXPIRE防止堆积 - 推荐方案：任务成功后发一条
task.completed事件，主服务监听该 topic 更新状态 - 别在 handler 里同步 HTTP 回调上游——网络超时会拖垮整个 worker，应另起 goroutine 并设 timeout
- 如果真要同步等结果，说明这不是异步任务，该走 gRPC 或 REST 直接调用
chan、asynq 还是 RabbitMQ。 
