Как в Go эффективно обрабатывать большое количество одновременных запросов?

Go отлично подходит для высоконагруженных систем благодаря своей модели конкурентности. Для эффективной обработки запросов применяются следующие подходы:

1. Паттерн "Пул Воркеров" (Worker Pool). Вместо создания новой горутины на каждый запрос, создается ограниченное количество горутин-воркеров, которые разбирают задачи из общего канала. Это позволяет контролировать уровень параллелизма и снизить накладные расходы на создание и уничтожение горутин.

   // jobs - канал для входящих задач, results - для результатов
   func worker(jobs <-chan Request, results chan<- Response) {
       for req := range jobs {
           // Обработка запроса
           results <- process(req)
       }
   }
   
   func main() {
       jobs := make(chan Request, 100)
       results := make(chan Response, 100)
   
       // Запускаем пул из 10 воркеров
       for w := 1; w <= 10; w++ {
           go worker(jobs, results)
       }
   
       // Отправляем задачи в пул
       for _, req := range someRequests {
           jobs <- req
       }
       close(jobs)
   }

2. Ограничение конкурентности. Если пул воркеров не используется, можно ограничить количество одновременно выполняющихся горутин с помощью буферизованного канала или семафора (golang.org/x/sync/semaphore). Это предотвращает исчерпание ресурсов системы (памяти, файловых дескрипторов).

3. Переиспользование объектов с sync.Pool. Для часто создаваемых и кратковременных объектов (например, буферов для чтения/записи) sync.Pool позволяет переиспользовать уже выделенную память, значительно снижая нагрузку на сборщик мусора (GC).

4. Эффективная сериализация/десериализация. Стандартный пакет encoding/json не всегда самый быстрый. В высоконагруженных сервисах для работы с JSON можно использовать более производительные библиотеки, такие как json-iterator/go или easyjson.

5. Кэширование. Кэширование результатов частых или "тяжелых" операций (в Redis или в памяти приложения) позволяет мгновенно отдавать ответ, не выполняя реальную работу.