golang 天生适合高并发的原因在于其基于 csp 的并发模型，使用轻量级的 goroutine（约 2kb）和 channel 实现高效任务调度与通信。1. go 运行时自动管理 goroutine 调度，避免频繁上下文切换；2. 创建百万 goroutine 消耗资源小，而传统线程会因内存和切换开销导致系统崩溃。但高并发还需优化 i/o，关键在于 epoll。epoll 是 linux 高效的 i/o 多路复用机制，1. 它仅关注活跃连接，避免遍历所有连接；2. 显著提升大量并发下的性能。go 的 net 包底层已封装 epoll，开发者可直接使用，也可通过 syscall 或第三方库精细控制。结合建议：1. 不要为每个连接启动无限循环，防止 goroutine 泄漏；2. 使用事件驱动 + worker pool 模式处理任务；3. 合理设置 epoll 边缘触发（et）模式提高效率；4. 管理 goroutine 生命周期，避免卡死。开发细节：1. 控制 goroutine 数量，使用 worker pool 减少调度压力；2. 利用 sync.pool 减少内存分配和 gc 压力；3. 实现连接超时与清理机制防止资源耗尽；4. 绑定多线程到不同 cpu 核心提升吞吐；5. 持续监控系统指标进行调优。合理利用 golang 和 epoll 可实现百万级并发连接处理。
Golang 本身对高并发的支持非常出色，这主要得益于其轻量级的 goroutine 和高效的调度机制。但要真正实现百万级并发连接处理，除了依赖语言本身的特性，还需要结合操作系统层面的技术，比如 Linux 的 epoll。这篇文章就来聊聊如何在 Golang 中合理利用 epoll 和 goroutine 来支撑百万级别的并发连接。
为什么 Golang 天生适合高并发？
Go 的并发模型基于 CSP（通信顺序进程）理论，使用 goroutine 和 channel 实现。一个普通的 goroutine 占用内存只有 2KB 左右，而且由 Go 运行时自动管理调度，不需要像线程那样频繁切换上下文。这种轻量级协程使得同时运行几十万甚至上百万个 goroutine 成为可能。
举个简单的例子：如果你用 Java 或 C++ 去创建百万个线程，系统早就崩溃了；而用 Go 创建百万个 goroutine，只要逻辑足够简单，完全可以轻松做到。
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不过，并不是说只要用了 Go 就能随便写代码都能撑住百万并发。如果网络 I/O 没有优化好，还是会成为瓶颈。
epoll 是什么？它和高并发有什么关系？
epoll 是 Linux 提供的一种 I/O 多路复用机制，相比传统的 select 和 poll，它的性能更好、可扩展性更强。尤其适用于大量并发连接的情况下，epoll 可以只关注那些“活跃”的连接，而不是每次都要遍历所有连接去检查状态。
在高并发场景中，我们通常会遇到这样的问题：
- 每个连接都可能长时间处于空闲状态
- 真正需要处理的数据到来是偶发的
- 如果每个连接都开一个线程或 goroutine 去阻塞等待，资源消耗巨大
epoll 的作用就是让程序可以高效地监听多个文件描述符（比如 socket），一旦某个连接有数据可读或可写，就会通知程序去处理。这样就可以避免大量的无效等待，节省 CPU 和内存资源。
Golang 如何结合 epoll 实现高性能网络服务？
Go 的 net 包底层已经封装了 epoll（或其他平台上的等价机制，如 kqueue、IOCP），也就是说你在使用 net.Listen 或 http.ListenAndServe 的时候，其实已经在使用 epoll 了。Go 的运行时会在背后自动管理这些事件驱动的细节。
不过，如果你想更精细地控制连接行为，或者构建自己的高性能 TCP 服务器，可以直接使用 Go 的 syscall 包操作 epoll，或者借助一些第三方库，比如 gnet、evio 等。
关键点建议：
- 不要为每个连接启动一个无限循环：这样做虽然简单，但容易导致 goroutine 泄漏。
- 使用事件驱动 + worker pool 模式：监听 epoll 事件，在事件触发后把任务扔给 goroutine 池处理。
- 合理设置 epoll 的事件类型：比如边缘触发（ET）模式比水平触发（LT）效率更高，但也更容易遗漏事件。
- 注意 goroutine 的生命周期管理：避免 goroutine 被卡死，影响整个系统的响应能力。
实际开发中要注意哪些细节？
goroutine 数量并非越多越好
虽然 goroutine 很轻量，但数量太多也会带来调度压力。可以通过限制最大并发数、使用 worker pool 来控制并发粒度。避免频繁的内存分配和 GC 压力
在高并发下，频繁的内存申请和释放会导致垃圾回收器负担加重。可以考虑使用 sync.Pool 缓存对象，减少堆内存的使用。连接超时与清理机制必须做
百万连接中，一定会有不少“僵尸连接”。定期检测并关闭不活跃的连接非常重要，否则内存和句柄都会被耗尽。充分利用多核 CPU
Go 默认会使用所有 CPU 核心，但如果你自己实现网络模型，记得绑定多个线程到不同的核心，提升吞吐量。监控与调优不能少
部署之后要持续监控连接数、CPU 使用率、GC 时间等指标，才能发现潜在瓶颈。
基本上就这些。用 Golang 做百万级并发连接并不是一件遥不可及的事，关键是理解底层机制，合理设计架构。epoll 提供了高效的 I/O 监听能力，goroutine 提供了轻量级的任务执行单元，两者结合得当，就能发挥出强大的性能潜力。
