Go Worker Pool：饱和控制与降级策略

背景

很多 Go 服务都会做 worker pool，但只做“固定 worker 数量”还不够。

真正决定稳定性的，是池子打满后怎么办。

基础模型

type Job func(context.Context) error

type Pool struct {
    jobs chan Job
}

func NewPool(workerN, queueN int) *Pool {
    p := &Pool{jobs: make(chan Job, queueN)}
    for i := 0; i < workerN; i++ {
        go func() {
            for job := range p.jobs {
                _ = job(context.Background())
            }
        }()
    }
    return p
}

关键点：拒绝策略

func (p *Pool) TrySubmit(job Job) error {
    select {
    case p.jobs <- job:
        return nil
    default:
        return errors.New("worker pool saturated")
    }
}

当队列已满时，快速失败通常比无限排队更可控。

总结

worker pool 的目标不是“永不拒绝”，而是让系统在高峰时有可预测行为。

配合监控和限流，才能构成完整保护链路。

可用系统的关键是边界清晰，而不是无限扛压。