根本原因是未控制并发数且缺乏同步机制：启动过多goroutine后主goroutine提前退出，加之for range闭包捕获循环变量地址导致数据错乱；须用sync.WaitGroup显式计数、传值避免引用，并通过带缓冲channel限流。
goroutine分批执行时，为什么任务数一多就panic: all goroutines are asleep
根本原因是没控制并发数，启动了成百上千个goroutine后又没用sync.WaitGroup或channel同步等待，主goroutine提前退出。更隐蔽的是：用for range启动goroutine时，闭包捕获的是循环变量的地址，所有goroutine看到的都是最后一次迭代的值。
- 必须用
sync.WaitGroup显式计数，wg.Add()要在goroutine外调用 - 循环中传参别直接用
i，改用val := i; go fn(val)或go fn(i)（函数参数是值拷贝） - 批量任务建议每批10–100个goroutine，具体看任务I/O占比和系统负载，不是越多越好
用channel做并发控制器，限制同时运行的goroutine数量
比无脑go f()安全得多——用带缓冲的channel当“许可证”，每次执行前拿许可，执行完<code>sem 归还。这样不管总任务多少，真正并发的永远是缓冲区大小。
sem := make(chan struct{}, 10) // 最多10个并发
var wg sync.WaitGroup
for _, task := range tasks {
wg.Add(1)
go func(t Task) {
defer wg.Done()
sem <- struct{}{} // 等待空位
defer func() { <-sem }() // 执行完立刻释放
doWork(t)
}(task)
}
wg.Wait()- 缓冲大小设为
runtime.NumCPU()常是合理起点，但I/O密集型可放大到50–200 - 别在
defer里放，万一<code>doWorkpanic会导致死锁；用defer func(){确保执行 - 如果任务本身要返回结果，把
sem逻辑封装进工作函数，别裸露在启动代码里
用errgroup.Group替代手写WaitGroup+channel
errgroup.Group（来自golang.org/x/sync/errgroup）自动集成错误传播和并发限制，比原生组合更简洁。它底层就是sync.WaitGroup加channel，但帮你省了样板代码。
g, _ := errgroup.WithContext(ctx)
g.SetLimit(8) // 并发上限
for _, task := range tasks {
task := task // 防止闭包问题
g.Go(func() error {
return doWorkWithResult(task)
})
}
if err := g.Wait(); err != nil {
log.Printf("some task failed: %v", err)
}-
SetLimit(0)表示不限并发，等价于普通Go()；设为正整数才启用限流 - 只要任意一个goroutine返回非nil error，
g.Wait()就立刻返回该错误，适合“任一失败即终止”场景 - 如果需要收集全部错误，得自己用
sync.Mutex保护错误切片，errgroup不提供这个能力
分批执行的边界处理：任务总数不是batchSize整数倍怎么办
常见写法for i := 0; i 没问题，但容易漏掉最后一组少于<code>batchSize的任务。更稳妥的是用min计算右边界，避免切片越界。
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batchSize := 20
for i := 0; i < len(tasks); i += batchSize {
end := i + batchSize
if end > len(tasks) {
end = len(tasks)
}
batch := tasks[i:end]
// 启动这一批
}- 别用
tasks[i:i+batchSize]硬切，Go runtime会panic “slice bounds out of range” - 如果每批要等全部完成再启下一批（串行分批），就不用
WaitGroup，直接for range batch { go ... }; wg.Wait() - 分批逻辑和并发控制是正交的：可以每批内部限流，也可以整批作为一个goroutine提交——看吞吐和响应延迟哪个优先
实际跑起来你会发现，真正卡住的往往不是goroutine语法，而是任务函数里的阻塞操作、未关闭的HTTP连接、或者忘了recover panic。分批只是调度策略，底下的单个任务是否健壮，才是压测时崩不崩的关键。
