直接用 go func() 启动后台任务会导致 goroutine 泄漏、panic 无人捕获、http 上下文取消失效、重启时资源不释放，典型表现为内存持续上涨、连接数居高不下、日志无失败痕迹；必须用带超时的 context 传递至所有下游调用，并采用消息队列实现生产级异步。
直接用 go func() 启动后台任务会出什么问题
不是不能用，而是用了就大概率线上翻车：goroutine 泄漏、panic 无人捕获、HTTP 上下文取消信号失效、重启时资源不释放。最典型的现象是服务内存持续上涨、连接数居高不下、日志里查不到失败原因。
- HTTP handler 的
r.Context()生命周期一结束，ctx.Done()就关闭了，但你起的go func()里如果用的是context.Background()或没传新 context，它根本收不到信号 - 请求体
r.Body在 handler 返回后会被关闭，后台 goroutine 若此时才去读，会得到http: read on closed response body - 没加
defer recover()？一次 panic 就干掉整个 goroutine，还可能连带拖垮调度器 - 并发猛增时，100 个
go doHeavyWork()瞬间拉起，没限流、没排队、没状态跟踪，监控看不出来，运维只能等告警
用 context.WithTimeout 包裹所有阻塞操作才有效
超时不是设个参数就完事——它必须贯穿整个调用链，从 HTTP 入口到 DB 查询、HTTP client.Do、gRPC 调用，每个环节都要显式接收并传递 context。
- 别只在 handler 入口套一层
context.WithTimeout(r.Context(), 5*time.Second)，然后把原始r.Context()传给下游；得把新生成的ctx显式传下去：doDBQuery(ctx, ...)、callPaymentService(ctx, ...) - 数据库操作必须用
db.QueryContext(ctx, ...)，而不是db.Query(...)；HTTP 请求必须用http.NewRequestWithContext(ctx, ...) - gRPC 调用必须每次传带超时的 ctx：
client.GetUser(ctx, req)，复用同一个*grpc.ClientConn不代表超时能继承 - 常见坑：
time.AfterFunc+cancel()组合看似能超时，但无法中断已发出的网络请求，只是“事后清理”，实际请求还在飞
真正可靠的异步方案得靠消息队列 + 独立 worker
前端点击“导出订单”这类操作，后端不该在 HTTP 响应里等结果，而该立即返回 task_id，并由另一组进程消费执行——这才是生产级异步。
- RabbitMQ/Kafka 不是银弹，但它们天然支持重试、死信、手动确认（
delivery.Ack(false)）、限流和可观测性，比自己手写 goroutine pool 稳定得多 - 入队时必须序列化完整上下文：
trace_id、用户 ID、原始参数 JSON，别存一半在 Redis 再查一半，避免状态不一致 - worker 进程要独立部署，启动时注册唯一
worker_id，每条任务开始前打log.Info("start processing", "task_id", task.ID)，方便 trace 关联 - 状态查询走 Redis：
sync.Map不够用，得用redis.HSET task:{id} status running result "" error "" updated_at ...，配合 TTL 防止堆积
前端轮询任务状态时后端容易漏掉的细节
轮询接口看着简单，但几个关键点一漏，前端就永远卡在“处理中”。
- task_id 必须校验格式，比如正则
^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12}$，否则恶意请求能扫遍 Redis key - 状态更新不能只写一次成功就完事：DB 写入失败、Redis 写入失败、网络抖动，都得有 fallback，比如本地内存缓存 + 定时同步
- 取消指令不是发个信号就结束——worker 消费到 cancel 标记后，得主动调
db.Cancel()、http.Client.CloseIdleConnections()、transaction.Rollback()，否则连接/事务照样挂着 - 超时时间设太短（如 200ms）会导致大量误判，尤其跨机房调用或 TLS 握手耗时波动大，建议按 P99 延迟 + 20% buffer 设置
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