go 往一个通道中不断发送数据，同时通过多个线程读取和处理通道数据

下面是一个典型的 Go 示例，展示了如何往一个通道中不断发送数据，同时通过多个 goroutine 并发读取和处理通道数据。这个例子使用了 生产者-消费者模式，其中生产者 goroutine 不断生成数据并发送到通道，而多个消费者 goroutine 从通道中读取数据并处理。

示例：多生产者-多消费者模型

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// 生产者：不断生成数据并发送到通道
func producer(ch chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for i := 1; i <= 10; i++ { // 生产 10 个数据
		ch <- i
		fmt.Printf("Produced: %d\n", i)
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟生产耗时
	}
}

// 消费者：从通道中读取数据并处理
func consumer(id int, ch <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch {
		fmt.Printf("Consumer %d processed: %d\n", id, value)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

func main() {
	// 创建一个带缓冲的通道
	ch := make(chan int, 5)

	// 使用 WaitGroup 等待所有 goroutine 完成
	var wg sync.WaitGroup

	// 启动生产者 goroutine
	wg.Add(1)
	go producer(ch, &wg)

	// 启动多个消费者 goroutine
	numConsumers := 3
	wg.Add(numConsumers)
	for i := 1; i <= numConsumers; i++ {
		go consumer(i, ch, &wg)
	}

	// 等待生产者完成
	wg.Wait()

	// 关闭通道，通知消费者停止读取
	close(ch)

	// 等待消费者完成
	wg.Wait()

	fmt.Println("All tasks completed.")
}

代码说明

生产者 (producer)：
- 不断生成数据并发送到通道 ch。
- 使用 defer wg.Done() 确保在函数结束时通知 WaitGroup。
消费者 (consumer)：
- 从通道 ch 中读取数据并处理。
- 使用 range 循环读取通道数据，直到通道关闭。
- 每个消费者都有一个唯一的 id，用于标识不同的消费者。
通道 (ch)：
- 使用带缓冲的通道（make(chan int, 5)），允许生产者在不阻塞的情况下发送数据，直到缓冲区满。
sync.WaitGroup：
- 用于等待所有 goroutine 完成。
- 生产者完成后关闭通道，通知消费者停止读取。
关闭通道：
- 生产者完成后关闭通道，消费者通过 range 检测到通道关闭后退出循环。

输出示例

运行程序后，输出可能类似于以下内容（由于并发执行，顺序可能不同）：

Produced: 1
Consumer 1 processed: 1
Produced: 2
Consumer 2 processed: 2
Produced: 3
Consumer 3 processed: 3
Produced: 4
Consumer 1 processed: 4
Produced: 5
Consumer 2 processed: 5
Produced: 6
Consumer 3 processed: 6
Produced: 7
Consumer 1 processed: 7
Produced: 8
Consumer 2 processed: 8
Produced: 9
Consumer 3 processed: 9
Produced: 10
Consumer 1 processed: 10
All tasks completed.

关键点

并发安全：
- 通道是并发安全的，多个 goroutine 可以同时读取和写入通道，而不需要额外的同步机制。
通道关闭：
- 关闭通道是一种优雅的方式，用于通知消费者停止读取数据。
负载均衡：
- 多个消费者可以并发处理数据，实现负载均衡。
缓冲通道：
- 使用带缓冲的通道可以提高性能，避免生产者和消费者之间的强耦合。

扩展

如果需要更复杂的控制（例如动态调整生产者或消费者的数量），可以使用 context 或额外的控制通道。
如果消费者处理数据的耗时较长，可以增加消费者的数量以提高吞吐量。

希望这个示例对你有帮助！

以上代码为什么要使用两个wg.Wait()

在以上代码中，使用两个 wg.Wait() 是为了确保程序的正确性和完整性。它们分别用于等待生产者完成和消费者完成，具体原因如下：

1. 第一个 `wg.Wait()`：等待生产者完成

// 等待生产者完成
wg.Wait()

作用：等待生产者 goroutine 完成任务。
原因：
- 生产者负责生成数据并发送到通道。
- 在关闭通道之前，必须确保生产者已经完成了所有数据的发送。
- 如果提前关闭通道，消费者可能会读取到不完整的数据，或者生产者可能会尝试向已关闭的通道发送数据，导致 panic。
实现：
- 在生产者 goroutine 中，使用 defer wg.Done() 确保在生产者完成后通知 WaitGroup。
- 主 goroutine 调用 wg.Wait() 等待生产者完成。

2. 第二个 `wg.Wait()`：等待消费者完成

// 关闭通道，通知消费者停止读取
close(ch)

// 等待消费者完成
wg.Wait()

作用：等待消费者 goroutine 完成任务。
原因：
- 消费者从通道中读取数据并处理。
- 在关闭通道后，消费者会继续处理通道中剩余的数据，直到通道为空。
- 必须等待所有消费者处理完数据后，程序才能退出，否则可能会导致数据丢失或未完成处理。
实现：
- 在消费者 goroutine 中，使用 defer wg.Done() 确保在消费者完成后通知 WaitGroup。
- 主 goroutine 在关闭通道后调用 wg.Wait() 等待消费者完成。

为什么需要两个 `wg.Wait()`？

确保生产者完成：
- 生产者完成后才能安全地关闭通道。
- 如果提前关闭通道，生产者可能会尝试向已关闭的通道发送数据，导致 panic。
确保消费者完成：
- 关闭通道后，消费者会继续处理通道中剩余的数据。
- 必须等待所有消费者完成处理，否则程序可能会提前退出，导致数据丢失或未完成处理。
分离关注点：
- 第一个 wg.Wait() 关注的是生产者的完成。
- 第二个 wg.Wait() 关注的是消费者的完成。
- 通过分离关注点，代码逻辑更清晰，易于维护。

代码流程总结

启动生产者和消费者 goroutine。
主 goroutine 调用第一个 wg.Wait()，等待生产者完成。
生产者完成后，关闭通道。
主 goroutine 调用第二个 wg.Wait()，等待消费者完成。
所有消费者完成后，程序退出。

示例代码回顾

func main() {
	ch := make(chan int, 5)
	var wg sync.WaitGroup

	// 启动生产者
	wg.Add(1)
	go producer(ch, &wg)

	// 启动消费者
	numConsumers := 3
	wg.Add(numConsumers)
	for i := 1; i <= numConsumers; i++ {
		go consumer(i, ch, &wg)
	}

	// 等待生产者完成
	wg.Wait()

	// 关闭通道，通知消费者停止读取
	close(ch)

	// 等待消费者完成
	wg.Wait()

	fmt.Println("All tasks completed.")
}

如果不使用两个 `wg.Wait()` 会怎样？

只使用一个 wg.Wait()：
- 如果只等待生产者完成，消费者可能还没有处理完数据，程序就退出了。
- 如果只等待消费者完成，生产者可能还没有发送完数据，通道就被关闭了。
不关闭通道：
- 如果通道未关闭，消费者会一直阻塞在 range 循环中，导致 goroutine 泄漏。
提前关闭通道：
- 如果提前关闭通道，生产者可能会尝试向已关闭的通道发送数据，导致 panic。

总结

使用两个 wg.Wait() 是为了确保：

生产者完成数据发送后，再关闭通道。
消费者处理完所有数据后，程序再退出。

这是一种常见的并发编程模式，确保程序的正确性和完整性。

以上代码，系统怎么知道第一个 wg.Wait() 关注的是生产者的完成。第二个 wg.Wait() 关注的是消费者的完成。

在代码中，系统并不知道 wg.Wait() 具体是在等待生产者还是消费者。sync.WaitGroup 本身只是一个计数器，它并不知道你在等待什么。它的行为完全取决于你在代码中如何设计 wg.Add() 和 wg.Done() 的调用。

在之前的代码中，两个 wg.Wait() 实际上是在等待同一个 WaitGroup，这会导致逻辑错误，因为 WaitGroup 的计数器会被生产者和消费者共同使用，无法区分它们的完成状态。

问题分析

在之前的代码中：

// 启动生产者
wg.Add(1)
go producer(ch, &wg)

// 启动消费者
numConsumers := 3
wg.Add(numConsumers)
for i := 1; i <= numConsumers; i++ {
    go consumer(i, ch, &wg)
}

// 等待生产者完成
wg.Wait() // 这里会等待生产者和消费者都完成

// 关闭通道
close(ch)

// 等待消费者完成
wg.Wait() // 这里会直接返回，因为计数器已经为 0

问题：
- 第一个 wg.Wait() 会等待生产者和所有消费者都完成，因为 WaitGroup 的计数器是生产者和消费者共享的。
- 第二个 wg.Wait() 会直接返回，因为计数器已经为 0。

正确实现：使用两个 `WaitGroup`

为了明确区分生产者和消费者的完成状态，应该使用两个独立的 WaitGroup：

一个用于等待生产者完成。
另一个用于等待消费者完成。

以下是修正后的代码：

修正后的代码

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// 生产者：不断生成数据并发送到通道
func producer(ch chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done() // 生产者完成后通知 WaitGroup
	for i := 1; i <= 10; i++ {
		ch <- i
		fmt.Printf("Produced: %d\n", i)
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟生产耗时
	}
}

// 消费者：从通道中读取数据并处理
func consumer(id int, ch <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done() // 消费者完成后通知 WaitGroup
	for value := range ch {
		fmt.Printf("Consumer %d processed: %d\n", id, value)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

func main() {
	// 创建一个带缓冲的通道
	ch := make(chan int, 5)

	// 使用两个 WaitGroup
	var producerWg sync.WaitGroup // 用于等待生产者完成
	var consumerWg sync.WaitGroup // 用于等待消费者完成

	// 启动生产者 goroutine
	producerWg.Add(1)
	go producer(ch, &producerWg)

	// 启动多个消费者 goroutine
	numConsumers := 3
	consumerWg.Add(numConsumers)
	for i := 1; i <= numConsumers; i++ {
		go consumer(i, ch, &consumerWg)
	}

	// 等待生产者完成
	producerWg.Wait()

	// 关闭通道，通知消费者停止读取
	close(ch)

	// 等待消费者完成
	consumerWg.Wait()

	fmt.Println("All tasks completed.")
}

代码说明

两个 WaitGroup：
- producerWg：用于等待生产者完成。
- consumerWg：用于等待消费者完成。
生产者：
- 使用 producerWg.Add(1) 增加生产者计数器。
- 在 producer 函数中，使用 defer producerWg.Done() 减少生产者计数器。
消费者：
- 使用 consumerWg.Add(numConsumers) 增加消费者计数器。
- 在 consumer 函数中，使用 defer consumerWg.Done() 减少消费者计数器。
主 goroutine：
- 调用 producerWg.Wait() 等待生产者完成。
- 关闭通道 close(ch)，通知消费者停止读取。
- 调用 consumerWg.Wait() 等待消费者完成。

输出示例

Produced: 1
Consumer 1 processed: 1
Produced: 2
Consumer 2 processed: 2
Produced: 3
Consumer 3 processed: 3
Produced: 4
Consumer 1 processed: 4
Produced: 5
Consumer 2 processed: 5
Produced: 6
Consumer 3 processed: 6
Produced: 7
Consumer 1 processed: 7
Produced: 8
Consumer 2 processed: 8
Produced: 9
Consumer 3 processed: 9
Produced: 10
Consumer 1 processed: 10
All tasks completed.

关键点

分离 WaitGroup：
- 使用两个独立的 WaitGroup 分别管理生产者和消费者的完成状态。
明确职责：
- producerWg 只关注生产者的完成。
- consumerWg 只关注消费者的完成。
避免逻辑错误：
- 确保在关闭通道之前，生产者已经完成。
- 确保在程序退出之前，消费者已经完成。

总结

通过使用两个独立的 WaitGroup，可以明确区分生产者和消费者的完成状态，避免逻辑错误。这种方式是 Go 并发编程中的常见模式，适用于需要精细控制多个 goroutine 生命周期的场景。

如果有多个生产者，以上代码怎么修改？

如果有多个生产者，代码需要稍作调整，以确保所有生产者完成任务后再关闭通道，同时消费者能够正确处理所有数据。以下是修改后的代码：

修改后的代码：支持多个生产者

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// 生产者：不断生成数据并发送到通道
func producer(id int, ch chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done() // 生产者完成后通知 WaitGroup
	for i := 1; i <= 5; i++ { // 每个生产者生产 5 个数据
		value := id*10 + i // 生成唯一的值
		ch <- value
		fmt.Printf("Producer %d produced: %d\n", id, value)
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟生产耗时
	}
}

// 消费者：从通道中读取数据并处理
func consumer(id int, ch <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done() // 消费者完成后通知 WaitGroup
	for value := range ch {
		fmt.Printf("Consumer %d processed: %d\n", id, value)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

func main() {
	// 创建一个带缓冲的通道
	ch := make(chan int, 10)

	// 使用两个 WaitGroup
	var producerWg sync.WaitGroup // 用于等待所有生产者完成
	var consumerWg sync.WaitGroup // 用于等待所有消费者完成

	// 启动多个生产者 goroutine
	numProducers := 3
	producerWg.Add(numProducers)
	for i := 1; i <= numProducers; i++ {
		go producer(i, ch, &producerWg)
	}

	// 启动多个消费者 goroutine
	numConsumers := 2
	consumerWg.Add(numConsumers)
	for i := 1; i <= numConsumers; i++ {
		go consumer(i, ch, &consumerWg)
	}

	// 等待所有生产者完成
	producerWg.Wait()

	// 关闭通道，通知消费者停止读取
	close(ch)

	// 等待所有消费者完成
	consumerWg.Wait()

	fmt.Println("All tasks completed.")
}

代码说明

多个生产者：
- 每个生产者都有一个唯一的 id，用于标识不同的生产者。
- 每个生产者生成 5 个数据，并将其发送到通道。
- 使用 producerWg.Add(numProducers) 增加生产者计数器。
- 在 producer 函数中，使用 defer producerWg.Done() 减少生产者计数器。
多个消费者：
- 每个消费者都有一个唯一的 id，用于标识不同的消费者。
- 消费者从通道中读取数据并处理。
- 使用 consumerWg.Add(numConsumers) 增加消费者计数器。
- 在 consumer 函数中，使用 defer consumerWg.Done() 减少消费者计数器。
主 goroutine：
- 调用 producerWg.Wait() 等待所有生产者完成。
- 关闭通道 close(ch)，通知消费者停止读取。
- 调用 consumerWg.Wait() 等待所有消费者完成。

输出示例

由于并发执行，输出顺序可能不同，但大致如下：

Producer 1 produced: 11
Producer 2 produced: 21
Producer 3 produced: 31
Consumer 1 processed: 11
Consumer 2 processed: 21
Producer 1 produced: 12
Producer 2 produced: 22
Producer 3 produced: 32
Consumer 1 processed: 31
Consumer 2 processed: 12
Producer 1 produced: 13
Producer 2 produced: 23
Producer 3 produced: 33
Consumer 1 processed: 22
Consumer 2 processed: 32
Producer 1 produced: 14
Producer 2 produced: 24
Producer 3 produced: 34
Consumer 1 processed: 13
Consumer 2 processed: 23
Producer 1 produced: 15
Producer 2 produced: 25
Producer 3 produced: 35
Consumer 1 processed: 33
Consumer 2 processed: 14
Consumer 1 processed: 24
Consumer 2 processed: 34
Consumer 1 processed: 15
Consumer 2 processed: 25
Consumer 1 processed: 35
All tasks completed.

关键点

生产者唯一标识：
- 每个生产者生成的数据通过 id*10 + i 确保唯一性。
通道容量：
- 通道的容量（make(chan int, 10)）可以根据生产者和消费者的数量调整，以避免阻塞。
关闭通道：
- 在所有生产者完成后关闭通道，确保消费者能够正确处理所有数据。
负载均衡：
- 多个消费者并发处理数据，实现负载均衡。

总结

通过使用多个生产者和消费者，可以充分利用 Go 的并发特性。关键点在于：

使用独立的 WaitGroup 分别管理生产者和消费者的完成状态。
确保在所有生产者完成后关闭通道。
确保在所有消费者完成后程序退出。

这种模式非常适合需要高并发处理的场景，例如任务分发、数据处理等。

go 往一个通道中不断发送数据，同时通过多个线程读取和处理通道数据，处理的通道数据又往另外一个通道中不断发送数据，同时通过多个线程读取和处理通道数据，怎么设计程序？

这种场景是一个典型的 多级流水线（Pipeline）模型，其中数据从一个通道流向另一个通道，每一级都有多个 goroutine 并发处理数据。以下是一个完整的设计和实现示例：

设计思路

第一级：
- 生产者 goroutine 不断生成数据并发送到第一个通道（ch1）。
- 多个消费者 goroutine 从 ch1 中读取数据，处理后将结果发送到第二个通道（ch2）。
第二级：
- 多个消费者 goroutine 从 ch2 中读取数据，处理后将结果发送到第三个通道（ch3）。
- 依此类推，可以设计更多级。
关闭通道：
- 每一级的生产者完成后，关闭对应的通道，通知下一级消费者停止读取。
同步：
- 使用 sync.WaitGroup 确保每一级的 goroutine 都完成任务。

示例代码

以下是一个两级流水线的示例：

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// 第一级生产者：生成数据并发送到 ch1
func producer(ch1 chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for i := 1; i <= 10; i++ {
		ch1 <- i
		fmt.Printf("Producer sent: %d\n", i)
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟生产耗时
	}
}

// 第一级消费者：从 ch1 读取数据，处理后将结果发送到 ch2
func stage1Consumer(id int, ch1 <-chan int, ch2 chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch1 {
		result := value * 2 // 模拟处理逻辑
		ch2 <- result
		fmt.Printf("Stage 1 Consumer %d processed: %d -> %d\n", id, value, result)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

// 第二级消费者：从 ch2 读取数据，处理后将结果发送到 ch3
func stage2Consumer(id int, ch2 <-chan int, ch3 chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch2 {
		result := value + 1 // 模拟处理逻辑
		ch3 <- result
		fmt.Printf("Stage 2 Consumer %d processed: %d -> %d\n", id, value, result)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

// 最终消费者：从 ch3 读取数据并处理
func finalConsumer(id int, ch3 <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch3 {
		fmt.Printf("Final Consumer %d received: %d\n", id, value)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

func main() {
	// 创建通道
	ch1 := make(chan int, 10)
	ch2 := make(chan int, 10)
	ch3 := make(chan int, 10)

	// 使用 WaitGroup 同步
	var wg sync.WaitGroup

	// 启动第一级生产者
	wg.Add(1)
	go producer(ch1, &wg)

	// 启动第一级消费者
	numStage1Consumers := 2
	wg.Add(numStage1Consumers)
	for i := 1; i <= numStage1Consumers; i++ {
		go stage1Consumer(i, ch1, ch2, &wg)
	}

	// 启动第二级消费者
	numStage2Consumers := 2
	wg.Add(numStage2Consumers)
	for i := 1; i <= numStage2Consumers; i++ {
		go stage2Consumer(i, ch2, ch3, &wg)
	}

	// 启动最终消费者
	numFinalConsumers := 2
	wg.Add(numFinalConsumers)
	for i := 1; i <= numFinalConsumers; i++ {
		go finalConsumer(i, ch3, &wg)
	}

	// 等待第一级生产者完成
	wg.Wait()

	// 关闭第一级通道
	close(ch1)

	// 等待第一级消费者完成
	wg.Wait()

	// 关闭第二级通道
	close(ch2)

	// 等待第二级消费者完成
	wg.Wait()

	// 关闭最终通道
	close(ch3)

	// 等待最终消费者完成
	wg.Wait()

	fmt.Println("All tasks completed.")
}

代码说明

通道：
- ch1：第一级通道，生产者发送数据到 ch1。
- ch2：第二级通道，第一级消费者将处理后的数据发送到 ch2。
- ch3：最终通道，第二级消费者将处理后的数据发送到 ch3。
生产者：
- 生产者生成数据并发送到 ch1。
第一级消费者：
- 从 ch1 读取数据，处理后将结果发送到 ch2。
第二级消费者：
- 从 ch2 读取数据，处理后将结果发送到 ch3。
最终消费者：
- 从 ch3 读取数据并处理。
关闭通道：
- 每一级的生产者完成后，关闭对应的通道，通知下一级消费者停止读取。
同步：
- 使用 sync.WaitGroup 确保每一级的 goroutine 都完成任务。

输出示例

由于并发执行，输出顺序可能不同，但大致如下：

Producer sent: 1
Stage 1 Consumer 1 processed: 1 -> 2
Producer sent: 2
Stage 1 Consumer 2 processed: 2 -> 4
Stage 2 Consumer 1 processed: 2 -> 3
Final Consumer 1 received: 3
Producer sent: 3
Stage 1 Consumer 1 processed: 3 -> 6
Stage 2 Consumer 2 processed: 4 -> 5
Final Consumer 2 received: 5
Producer sent: 4
Stage 1 Consumer 2 processed: 4 -> 8
Stage 2 Consumer 1 processed: 6 -> 7
Final Consumer 1 received: 7
Producer sent: 5
Stage 1 Consumer 1 processed: 5 -> 10
Stage 2 Consumer 2 processed: 8 -> 9
Final Consumer 2 received: 9
...
All tasks completed.

关键点

流水线设计：
- 每一级都有独立的 goroutine 处理数据，并通过通道传递结果。
通道关闭：
- 每一级的生产者完成后，关闭对应的通道，通知下一级消费者停止读取。
负载均衡：
- 每一级都可以启动多个消费者 goroutine，实现并发处理。
同步：
- 使用 sync.WaitGroup 确保所有 goroutine 都完成任务。

总结

通过多级流水线设计，可以实现复杂的数据处理流程。每一级都可以独立扩展和优化，适用于需要高并发处理的场景，例如数据清洗、任务分发、实时计算等。

以上代码，为区别程序正确，要区分wg.wait(）吗

是的，为了确保程序的正确性，需要区分不同的 wg.Wait()，以便明确等待的是哪一级的生产者或消费者。在之前的代码中，所有 goroutine 共享同一个 WaitGroup，这会导致逻辑错误，因为无法区分不同阶段的完成状态。

为了正确区分，应该为每一级的生产者和消费者使用独立的 WaitGroup。以下是改进后的代码：

改进后的代码：区分各级的 `WaitGroup`

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

// 第一级生产者：生成数据并发送到 ch1
func producer(ch1 chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for i := 1; i <= 10; i++ {
		ch1 <- i
		fmt.Printf("Producer sent: %d\n", i)
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟生产耗时
	}
}

// 第一级消费者：从 ch1 读取数据，处理后将结果发送到 ch2
func stage1Consumer(id int, ch1 <-chan int, ch2 chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch1 {
		result := value * 2 // 模拟处理逻辑
		ch2 <- result
		fmt.Printf("Stage 1 Consumer %d processed: %d -> %d\n", id, value, result)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

// 第二级消费者：从 ch2 读取数据，处理后将结果发送到 ch3
func stage2Consumer(id int, ch2 <-chan int, ch3 chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch2 {
		result := value + 1 // 模拟处理逻辑
		ch3 <- result
		fmt.Printf("Stage 2 Consumer %d processed: %d -> %d\n", id, value, result)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

// 最终消费者：从 ch3 读取数据并处理
func finalConsumer(id int, ch3 <-chan int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	for value := range ch3 {
		fmt.Printf("Final Consumer %d received: %d\n", id, value)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟处理耗时
	}
}

func main() {
	// 创建通道
	ch1 := make(chan int, 10)
	ch2 := make(chan int, 10)
	ch3 := make(chan int, 10)

	// 使用独立的 WaitGroup 同步每一级
	var producerWg sync.WaitGroup // 生产者 WaitGroup
	var stage1Wg sync.WaitGroup   // 第一级消费者 WaitGroup
	var stage2Wg sync.WaitGroup   // 第二级消费者 WaitGroup
	var finalWg sync.WaitGroup    // 最终消费者 WaitGroup

	// 启动第一级生产者
	producerWg.Add(1)
	go producer(ch1, &producerWg)

	// 启动第一级消费者
	numStage1Consumers := 2
	stage1Wg.Add(numStage1Consumers)
	for i := 1; i <= numStage1Consumers; i++ {
		go stage1Consumer(i, ch1, ch2, &stage1Wg)
	}

	// 启动第二级消费者
	numStage2Consumers := 2
	stage2Wg.Add(numStage2Consumers)
	for i := 1; i <= numStage2Consumers; i++ {
		go stage2Consumer(i, ch2, ch3, &stage2Wg)
	}

	// 启动最终消费者
	numFinalConsumers := 2
	finalWg.Add(numFinalConsumers)
	for i := 1; i <= numFinalConsumers; i++ {
		go finalConsumer(i, ch3, &finalWg)
	}

	// 等待第一级生产者完成
	producerWg.Wait()

	// 关闭第一级通道
	close(ch1)

	// 等待第一级消费者完成
	stage1Wg.Wait()

	// 关闭第二级通道
	close(ch2)

	// 等待第二级消费者完成
	stage2Wg.Wait()

	// 关闭最终通道
	close(ch3)

	// 等待最终消费者完成
	finalWg.Wait()

	fmt.Println("All tasks completed.")
}

代码说明

独立的 WaitGroup：
- producerWg：用于等待生产者完成。
- stage1Wg：用于等待第一级消费者完成。
- stage2Wg：用于等待第二级消费者完成。
- finalWg：用于等待最终消费者完成。
通道关闭：
- 每一级的生产者完成后，关闭对应的通道，通知下一级消费者停止读取。
同步：
- 使用独立的 WaitGroup 确保每一级的 goroutine 都完成任务。

输出示例

由于并发执行，输出顺序可能不同，但大致如下：

Producer sent: 1
Stage 1 Consumer 1 processed: 1 -> 2
Producer sent: 2
Stage 1 Consumer 2 processed: 2 -> 4
Stage 2 Consumer 1 processed: 2 -> 3
Final Consumer 1 received: 3
Producer sent: 3
Stage 1 Consumer 1 processed: 3 -> 6
Stage 2 Consumer 2 processed: 4 -> 5
Final Consumer 2 received: 5
Producer sent: 4
Stage 1 Consumer 2 processed: 4 -> 8
Stage 2 Consumer 1 processed: 6 -> 7
Final Consumer 1 received: 7
Producer sent: 5
Stage 1 Consumer 1 processed: 5 -> 10
Stage 2 Consumer 2 processed: 8 -> 9
Final Consumer 2 received: 9
...
All tasks completed.

关键点

区分 WaitGroup：
- 每一级的生产者和消费者使用独立的 WaitGroup，确保正确同步。
通道关闭顺序：
- 每一级的生产者完成后，关闭对应的通道，通知下一级消费者停止读取。
负载均衡：
- 每一级都可以启动多个消费者 goroutine，实现并发处理。

总结

通过为每一级的生产者和消费者使用独立的 WaitGroup，可以明确区分不同阶段的完成状态，确保程序的正确性。这种设计适用于多级流水线场景，能够高效处理并发任务。

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示例：多生产者-多消费者模型

代码说明

输出示例

关键点

扩展

1. 第一个 wg.Wait()：等待生产者完成

2. 第二个 wg.Wait()：等待消费者完成

为什么需要两个 wg.Wait()？

代码流程总结

示例代码回顾

如果不使用两个 wg.Wait() 会怎样？

总结

问题分析

正确实现：使用两个 WaitGroup

修正后的代码

代码说明

输出示例

关键点

总结

修改后的代码：支持多个生产者

代码说明

输出示例

关键点

总结

设计思路

示例代码

代码说明

输出示例

关键点

总结

改进后的代码：区分各级的 WaitGroup

代码说明

输出示例

关键点

总结

1. 第一个 `wg.Wait()`：等待生产者完成

2. 第二个 `wg.Wait()`：等待消费者完成

为什么需要两个 `wg.Wait()`？

如果不使用两个 `wg.Wait()` 会怎样？

正确实现：使用两个 `WaitGroup`

改进后的代码：区分各级的 `WaitGroup`