Opowiedz o ciekawej lub trudnej technicznej kwestii, którą rozwiązałeś

Jednym z interesujących zadań w Go było zoptymalizowanie równoległego przetwarzania dużych ilości danych z różnych źródeł. Należało zaimplementować pulę gorutyn, która efektywnie rozdzielałaby zadania, uwzględniając priorytety i zależności między nimi, a także poprawnie obsługiwała błędy i anulowania za pomocą kontekstów.

Do tego używałem kanałów do przesyłania zadań i wyników, kontekstów do anulowania i limitów czasowych, a także sync.WaitGroup do oczekiwania na zakończenie wszystkich gorutyn. Ostatecznie udało się znacznie poprawić wydajność i stabilność systemu.

Przykład uproszczonego kodu:

func worker(ctx context.Context, tasks <-chan Task, results chan<- Result) {
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            return
        case task, ok := <-tasks:
            if !ok {
                return
            }
            res := process(task)
            results <- res
        }
    }
}