使用 Goroutine 和 Channel 来实现更复杂的并发模式，如并发任务执行、并发数据处理，如何做？

使用 Goroutine 和 Channel 来实现更复杂的并发模式是 Go 语言的强大特性之一。

下面分别介绍如何实现并发任务执行和并发数据处理：

并发任务执行：

假设您有一些任务需要并发地执行，您可以使用 Goroutine 来同时执行这些任务，然后使用 Channel 来汇总结果。

下面是一个示例，展示如何使用 Goroutine 和 Channel 并发执行任务并收集结果：

package mainimport ("fmt""sync""time"
)func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) {for job := range jobs {fmt.Printf("Worker %d started job %d\n", id, job)time.Sleep(time.Second) // 模拟任务执行results <- job * 2      // 将结果发送到通道fmt.Printf("Worker %d finished job %d\n", id, job)}
}func main() {const numJobs = 10const numWorkers = 3jobs := make(chan int, numJobs)results := make(chan int, numJobs)// 创建并启动多个工作 Goroutinevar wg sync.WaitGroupfor i := 1; i <= numWorkers; i++ {wg.Add(1)go func(workerID int) {defer wg.Done()worker(workerID, jobs, results)}(i)}// 提供任务给工作 Goroutinefor i := 1; i <= numJobs; i++ {jobs <- i}close(jobs)// 等待所有工作完成wg.Wait()close(results)// 收集任务结果for result := range results {fmt.Println("Result:", result)}
}

在此示例中，我们创建了一些工作任务并将它们放入 jobs 通道中，然后启动了多个工作 Goroutine 来从 jobs 通道中获取任务并执行。每个工作 Goroutine 将结果发送到 results 通道中，然后主程序从 results 通道中收集结果。

并发数据处理：

假设您有一些数据需要并发地处理，您可以将数据分割成块，并使用 Goroutine 来并发处理每个块数据。下面是一个示例，展示如何使用 Goroutine 和 Channel 并发处理数据：

package mainimport ("fmt""sync"
)func processData(data []int, results chan<- int) {result := 0for _, num := range data {result += num}results <- result
}func main() {data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}const numWorkers = 3chunkSize := len(data) / numWorkersresults := make(chan int, numWorkers)var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < numWorkers; i++ {wg.Add(1)start := i * chunkSizeend := (i + 1) * chunkSizego func() {defer wg.Done()processData(data[start:end], results)}()}wg.Wait()close(results)totalResult := 0for result := range results {totalResult += result}fmt.Println("Total result:", totalResult)
}

在此示例中，我们将数据分割成多个块，每个块数据由一个工作 Goroutine 并发处理，然后将处理结果发送到 results 通道中。主程序等待所有工作完成，然后从 results 通道中收集处理结果并计算总和。

这只是一些示例，您可以根据具体的应用场景和需求，灵活地使用 Goroutine 和 Channel 来实现各种并发模式。