Go
最近我在写 worker 任务系统的时候，重新理解了一遍 Python 和 Go 的并发差异。 以前写 Python，多 worker 经常要考虑： 多进程怎么管理？ 日志会不会串？ 一个 worker 崩了怎么办？ 怎么吃满多核心？ 后来换成 Go，发现一个进程里开多个 goroutine worker 就很自然： go worker(1) go worker(2) go worker(3) go worker(4) 日志也好管，状态也好管，而且单进程还能利用多个 CPU 核心。 一开始很容易误会成： Python 不行，Go 行 但更准确的理解应该是： Python 和
Go
最近我在做 worker 任务系统的时候，突然意识到一个很关键的问题： 以前写 Python，多 worker 的时候经常要小心日志串、文件切割乱、时间不好管理。 但是换成 Go 以后，一个进程里开多个 goroutine worker，反而可以比较自然地写到同一个日志文件里。 一开始我以为这是“Python 和 Go 写日志能力不一样”，后来想明白了，核心不是日志本身，而是： Python 常见 worker 模型：多进程 Go 常见 worker 模型：单进程 + 多 goroutine 这背后其实是两个语言在并发模型上的巨大差异。 一、进程、线程、goroutine 先分清楚 先把几个概念捋一下。 进程：操作系统分配资源的单位 线程：CPU 调度执行的基本单位
Go
在讨论 PostgreSQL queue 方案之后，我又回头看了一下之前自己设想过的 Go + Redis 任务架构。 最早我脑子里的方案大概是： POST 创建任务 Redis 存状态 Go goroutine 直接处理 进程内 channel 控制并发 这个方案很直观，也很符合 Go 的写法。 用户请求进来后，API 生成一个 task_id，把任务状态写进 Redis，然后把任务塞进 Go 的 channel，由后台 goroutine 消费执行。并发控制就靠一个固定大小的 channel 或 worker pool，比如最多 20 个 goroutine 同时执行任务。 这个设计在单进程里确实很舒服。 但当我开始思考多进程、多容器、
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