在 go 框架中进行协程管理的高并发实践包括：使用协程池预先创建协程集合，提高性能。使用信号量限制同时运行的协程数量，防止无限增长。通过实战案例演示了协程池和并发限制器在处理高并发 http 请求中的应用。

Go 框架中协程管理的高并发实践

在 Go 框架的高并发场景中，协程管理至关重要。协程是一种轻量级的用户级线程，它可以在不切换操作系统线程的情况下并行执行代码。这使其成为处理高并发请求的理想选择。

协程池

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协程池是一个预先创建好的协程集合，可根据需要创建和销毁。它允许我们避免为每个请求创建和销毁协程，从而提高性能。

import "sync"

type Pool struct {
    m sync.Mutex
    pool []goroutine
}

func (p *Pool) Get() chan int {
    p.m.Lock()
    if len(p.pool) > 0 {
        ch := p.pool[0]
        p.pool = p.pool[1:]
        p.m.Unlock()
        return ch
    }
    p.m.Unlock()

    return make(chan int)
}

func (p *Pool) Put(ch chan int) {
    p.m.Lock()
    p.pool = append(p.pool, ch)
    p.m.Unlock()
}

控制并发

为了防止协程无限增长，我们需要控制并发。我们可以使用信号量来限制同时运行的协程数量。

import (
    "context"
    "sync/atomic"
)

type ConcurrentLimiter struct {
    limit int64
    count uint64
}

func (c *ConcurrentLimiter) Run(ctx context.Context, f func()) error {
    if c.limit <= 0 {
        return fmt.Errorf("invalid limit: %d", c.limit)
    }

    for {
        if atomic.AddUint64(&c.count, 1) > uint64(c.limit) {
            atomic.AddUint64(&c.count, -1)
            select {
            case <-ctx.Done():
                return ctx.Err()
            default:
                time.Sleep(50 * time.Millisecond)
            }
        } else {
            break
        }
    }

    f()

    atomic.AddUint64(&c.count, -1)
    return nil
}

实战案例

在以下例子中，我们将使用协程池和并发限制器来处理大量 HTTP 请求：

import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"

    "github.com/gorilla/mux"
)

var pool = &Pool{}
var limiter = &ConcurrentLimiter{limit: 100}

func main() {
    r := mux.NewRouter()
    r.HandleFunc("/echo", echoHandler)

    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", r))
}

func echoHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    ch := pool.Get()
    defer pool.Put(ch)

    if err := limiter.Run(r.Context(), func() {
        ch <- fmt.Sprintf("Hello, %s!", r.URL.Path[1:])
    }); err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    fmt.Fprintf(w, <-ch)
}

通过使用协程池和并发限制器，我们实现了高并发 HTTP 请求的处理，提升了系统的效率。