加buffer channel易出错是因为它掩盖背压缺失，导致内存暴涨或数据丢失；仅在上游速率稳定、下游能力可预测且延迟敏感时才适用，io密集型用小缓冲（16～128），cpu密集型可用512～2048，严禁math.maxint，且每个stage必须显式close(out)否则下游range永久阻塞。
为什么 pipeline 中间加 buffer channel 容易出错
加 make(chan int, 10) 看似能缓解阻塞，但会掩盖背压缺失问题，导致内存暴涨或数据丢失。
使用场景：仅当明确知道上游生产速率稳定、下游消费能力可预测，且延迟敏感（如实时日志采样）时才考虑缓冲。
- IO 密集型阶段（如 HTTP 请求、DB 查询）建议小缓冲（
16～128），让生产者稍作等待，避免下游积压 - CPU 密集型阶段（如 JSON 解析、哈希计算）可适度加大（
512～2048），减少调度开销 - 永远不要用
make(chan T, math.MaxInt)—— 这不是优化，是放弃控制 - 缓冲 channel 不改变关闭语义：下游仍需靠
range检测关闭信号，否则无法退出循环
每个 stage 必须显式 close(out) 吗
必须。不关 out，下游 for x := range in 就永远卡住——Go 的 channel 是同步的，send 会等 recv 准备好；如果没人读、也没关，上游就永久阻塞在 out 。
- 关闭动作应在 goroutine 内部完成，且必须在所有数据发送完毕后：用
defer close(out)最安全 - 别在 stage 外部（比如 main 函数）关
out：违反职责分离，且容易关早（数据还没发完）或关晚（goroutine 已退出） - 生成器（source）关自己输出；处理器（transform）关自己输出；消费者（sink）不关任何 channel，只消费
- 若 stage 内部有扇入（多个输入 channel），需用
sync.WaitGroup或select+done保证所有输入读完再关out
如何让多个 stage 严格按顺序执行且不丢数据
靠 goroutine 调度保序不可行。真要顺序，就得放弃“多 stage 并发写同一 channel”，改用主协程显式控制消费节奏。
- 为每个 stage 分配独立 channel：
headCh、bodyCh、footCh - 主协程按需依次
for x := range headCh→for x := range bodyCh→for x := range footCh - 每个 stage 启动后立即关闭自己的
out，确保主协程不会因某 stage 卡住而阻塞后续阶段 - 若某 stage 出错，应向统一
errCh chan error发送错误，并提前关闭其out，主协程 select 到 err 后直接 break
context.Context 该传给谁、怎么传才有效
Context 不是装饰品，传错位置会导致 cancel 无效、goroutine 泄露或超时判断失准。
- 必须作为参数传入每个 stage 函数签名，例如：
func square(ctx context.Context, in - stage 内部所有阻塞操作（
http.Do、db.QueryRow、time.Sleep）都应使用该 ctx，而非硬编码新 context - 监听
ctx.Done()应放在循环内，且优先级高于 channel 接收：select { case - 一旦收到
ctx.Done()，stage 应立即停止处理、关闭out，并返回——不等待未完成的子 goroutine，由上层用sync.WaitGroup统一回收
真正卡住 pipeline 的，从来不是逻辑复杂度，而是 channel 关闭时机和 context 传播路径这两个细节。前者决定数据流是否完整，后者决定系统能否及时响应中断。写完一个 stage，先问自己：它关了 out 吗？它响应 ctx.Done() 吗？它有没有把错误传出去？这三个问题没答清楚，流水线就算跑通，也只是侥幸。
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