Go语言实现简单消息队列_Go异步处理项目示例

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使用无缓冲 channel 实现队列时,若生产者与消费者未协同启动(如仅生产无消费,或消费先阻塞等待),所有 goroutine 会因 channel 操作阻塞而休眠,触发“all goroutines are asleep – deadlock”错误。

Go语言实现简单消息队列_Go异步处理项目示例

chan 实现队列时,为什么一跑就报 fatal Error: all goroutines are asleep - deadlock

这是最常踩的坑:裸用无缓冲 chan 且没配好生产者/消费者节奏。比如只启了生产者往 chan String 写,但没启消费者读,或消费者先启动却等不到数据,goroutine 全卡住,Go 运行时直接 panic。

  • 必须确保至少一个 goroutine 在 range 等待读,另一个在 写(或用 select 防死等)
  • 别用无缓冲 channel 做“队列”——它本质是同步点,不是缓存;要用就选带缓冲的:messages := make(chan string, 10)
  • 如果要支持“空队列时等待”,不能只靠 ,得用 select + time.After 或配合 sync.Cond 手动管理状态

MessageQueue 结构体封装里,sync.Mutex 不是用来保护 chan

Go 的 channel 本身是并发安全的,sync.Mutex 在这里不是必需品。加它的真正目的是为后续扩展留钩子:比如加消息计数器、记录入队时间、统计积压量,或者将来把内存队列换成 Redis 后端时,统一加日志或重试逻辑。

  • 当前仅用 channel 时,EnqueueDequeue 方法内部无需加锁
  • 但如果结构体里加了 len 字段来实时统计长度,那每次读写就得用 mu.Lock() 保护
  • 错误做法:给 channel 加锁后还用 len(ch) 判断是否满——这不可靠,因为 len 是瞬时快照,且对 buffered channel 才有意义

select 处理超时和非阻塞,比裸写 更健壮

真实场景中,你不能让生产者无限期卡在 messages 上,尤其当消费者处理慢、队列满时。用 select 可明确控制行为边界。

  • 非阻塞入队(丢弃策略):
    select { case messages <- "新消息":     fmt.Println("入队成功") default:     fmt.Println("队列已满,丢弃") }
  • 带超时入队(降级策略):
    select { case messages <- "新消息":     fmt.Println("入队成功") case <-time.After(500 * time.Millisecond):     fmt.Println("超时,放弃发送") }
  • 消费者侧同理:用 select 包裹 ,避免单个 goroutine 挂死导致整条消费链停滞

什么时候该从内存 chan 切到 Redis 或 Kafka

纯内存队列适合开发验证、单机轻量任务(如日志聚合、内部通知)。一旦出现以下任一情况,就得换:

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  • 需要消息持久化(进程重启不丢数据)→ 必须上 Redis(LPUSH/BRPOP)或 Kafka
  • 消费者数量动态伸缩,或跨机器部署 → 内存 chan 无法共享,Redis 或 Kafka 提供中心化分发
  • 要求精确一次(exactly-once)语义、死信队列、延时消息 → 内存方案几乎没法可靠实现
  • 流量突发远超内存 buffer 容量(比如秒杀场景)→ Redis 的内存+磁盘混合模式或 Kafka 的分区机制更稳

别等到线上崩了才换——只要服务要长期运行、有外部依赖、或用户量破千,就该默认选 Redis 方案,哪怕只是本地 localhost:6379

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