Go HTTP服务高并发优化关键在Keep-Alive调优与协程池控制：服务端设IdleTimeout，客户端复用Client并配Transport，用ants等协程池限制goroutine数量，辅以异步日志、预分配缓冲等协同优化。
Go 的 HTTP 服务天生适合高并发，但默认配置和写法稍不注意，就会在连接复用、资源调度上成为瓶颈。关键不在“加机器”，而在“少浪费”——用好 Keep-Alive 减少 TCP 握手开销，用好 协程池 避免 goroutine 泛滥。这两招配合得当，QPS 能稳提 2–5 倍，内存占用反而下降。
启用并调优 Keep-Alive（服务端 + 客户端）
HTTP/1.1 默认开启 Keep-Alive，但 Go 的 http.Server 和 http.Client 都有默认超时值，若不显式调整，连接很快被关闭，复用率极低。
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服务端设置：重点调
IdleTimeout（空闲保持时间）和MaxHeaderBytes（防大头攻击），避免连接频繁断开又重建
server := &http.Server{
Addr: ":8080",
Handler: myHandler,
IdleTimeout: 30 * time.Second, // 关键！比默认的 0（即 90s）更可控
ReadTimeout: 10 * time.Second,
WriteTimeout: 10 * time.Second,
}-
客户端复用连接：务必复用
http.Client实例，并配置Transport，否则每次 new Client = 每次新建连接池
client := &http.Client{
Transport: &http.Transport{
MaxIdleConns: 100,
MaxIdleConnsPerHost: 100,
IdleConnTimeout: 30 * time.Second,
// 可选：启用 HTTP/2（自动协商，无需改代码）
},
}用协程池替代无节制 go func()
高频请求下，每个请求都起 goroutine 处理看似简单，但会快速堆积成千上万 goroutine，GC 压力大、调度开销高、内存碎片多。协程池把并发控制在合理水位，响应更稳。
- 不用自己造轮子，推荐轻量库
panjf2000/ants或uber-go/goleak（仅检测）+ 自建池。实际生产中ants稳定且 API 清晰 - 池大小不是越大越好：通常设为 CPU 核数 × 2～4，再根据压测微调；IO 密集型可略高，CPU 密集型建议更低
- 把耗时逻辑（如 DB 查询、RPC 调用、JSON 解析）放进池里执行，handler 本身只做轻量路由和参数校验
// 初始化池（全局一次） pool, _ := ants.NewPool(100)// handler 中 func handle(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { err := pool.Submit(func() { // 这里放真正耗时操作 data := heavyDBQuery(r.URL.Query().Get("id")) json.NewEncoder(w).Encode(data) }) if err != nil { http.Error(w, "busy", http.StatusServiceUnavailable) } }
额外但关键的协同优化
Keep-Alive 和协程池要发挥最大效果，还需几个“配套动作”：
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禁用日志同步刷盘：默认
log.Printf是同步的，高并发下成性能黑洞。改用异步日志库（如zerolog或zap）或至少用log.SetOutput(os.Stderr)配合 systemd 日志收集 -
预分配 ResponseWriter 缓冲：对返回 JSON 的接口，提前用
bytes.Buffer构造再写入，减少小对象 GC -
关闭不必要的中间件：比如开发期用的
cors、gzip（静态资源才需）、全链路 trace（采样率调低）
基本上就这些。Keep-Alive 管连接生命周期，协程池管执行粒度，两者一内一外，把 Go 的并发优势真正落到吞吐和延迟上。不复杂但容易忽略。
