在Go里写并发程序，就像春节的高速公路，车子少时畅通无阻，车子一多就得限流，否则一片堵塞，谁都甭想走。并发开太多goroutine也会发生这种“高速大堵车”，不仅是性能问题，严重时程序直接崩给你看。说白了，“并发抑制”其实就是为了避免这个状况，得学会掌控这个“流量”，否则后续的问题找上门，查问题调试都够你吃一壶的。
首先，来聊聊为什么不随意开goroutine？假设你有一个任务，得处理很多外部请求，很多哥们觉得每个请求起一个goroutine美滋滋。刚开始没啥毛病，系统还显得“快”。可事情多了，需求一加码，再这样无节制起协程就会惹麻烦了——goroutine这小东西本身轻量，但数量顶天后也会直接加重调度压力，也吃内存。你得心里明白，系统资源是有限的。生活中我们都知道，做事留一线，日后好相见。
那么，今天想着重聊的是worker pool。咱不要大道理，不拽那些模式化的玩意儿，来讲一些具体的“栗子”。worker pool这概念不算复杂，通俗来说就是设个“人工窗口”，规定同一时间只能有固定数量的“窗口”开放工作，别的任务排队等着，坐那安静待命。省得一股脑儿的都扑上去，把CPU和内存直接干翻。说半天，咋做？直接带你看点实际代码细节。要抑制的道理好理解，怎么具体干更顺溜？下面一步步看：
首先，不采用pool，常见代码很容易这样写：
go
for _, task := range tasks {
go processTask(task)
}
开了无数协程，这样的写法像个不会停的“永动机”，残酷真相是——“一旦开得多，系统资源耗尽崩溃近在咫尺”。说得好理解一点，像是无数人都来抢公交，人不断往上挤，结果车门都关不上。这时，work pool就开始有用了。建个小池子，洗洗手，慢慢合理接客：
go
pool := make(chan struct{}, 10) // 10个任务并发
for _, task := range tasks {
pool <- struct{}{} // 代表一个人进了“等候区”
go func(t Task) {
defer func() { <-pool }() // 任务执行完，空出位置
processTask(t)
}(task)
}
规则这里很明确：只许10个任务同时开工，不够就等前面的干完再放新的进来，忙中不乱，稳步前进。以此抑制一股脑跑太多协程的冲动。话说回来，渠到源头水流稳，有了规划整体上就能把好这方向。不过这还不足以走天下，并发控制调整不只是这个，适当时候还得操心一件武器——超时控制。协程干不完，长任务可能拖累系统，搞出慢悠悠堵在上面，这样的疼痛等到发际线上移时你才能感受得到。一般的策略，整一个context结合timeout是最香的：
go
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
defer cancel()
go func() {
select {
case <-ctx.Done():
fmt.Println("哥们儿，超时啦！")
case result := <-process():
fmt.Println("任务成功:", result)
}
}()
当任务超过时间定额时自动宣布放弃，这不仅是温柔关闭资源的方式，确实需要防住程式满怀自豪地卡死一片。设个“生死限时”，大家都按预期游戏规则行事——稳重点。看得有点苗头了吧？讲来讲去不是啥花里胡哨的概念，和现实生活思路一样，悠着点儿干，一步步探花问道。既用时合理安排并发“限流池”，根据项目的特性和量体自设池的大小和活的精细度调优即可，完成贴近场景的具体均衡。也不要躲在一个划定的表达背后心安理得，就算是个辅助，但信心踩到位包的住要害即是王牌辅助。
