面试题：Go WaitGroup 在资源限制型复杂并发场景中的优化运用

设计方案：
- 使用一个有缓冲的通道（buffer channel）来控制并发数量，通道的容量设置为10，这样同一时间最多只有10个任务可以在通道中，也就是最多10个任务同时执行。
- 使用 WaitGroup 来等待所有任务完成。WaitGroup 的计数器初始化为100，每个任务开始时调用 wg.Add(1)，任务结束时调用 wg.Done()。
- 在主函数中，使用一个循环来创建100个任务，每个任务尝试向通道中发送一个信号，获取执行许可，执行完任务后从通道中接收信号，释放执行许可。
核心代码实现：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func task(id int, wg *sync.WaitGroup, sem chan struct{}) {
    defer wg.Done()
    sem <- struct{}{} // 获取执行许可
    defer func() { <-sem }() // 释放执行许可
    // 模拟任务执行时间不定
    fmt.Printf("Task %d is running\n", id)
    // 这里可以替换为实际的任务逻辑
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    sem := make(chan struct{}, 10)
    for i := 0; i < 100; i++ {
        wg.Add(1)
        go task(i, &wg, sem)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("All tasks completed")
}

在上述代码中：

task 函数代表具体的任务，接收任务ID、WaitGroup 指针和信号通道。在函数开始时向通道发送信号获取执行许可，结束时从通道接收信号释放许可。
main 函数中创建了一个容量为10的信号通道 sem 和 WaitGroup。通过循环创建100个 goroutine 来执行任务，每个任务开始前调用 wg.Add(1)，最后通过 wg.Wait() 等待所有任务完成。

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面试题：Go WaitGroup 在资源限制型复杂并发场景中的优化运用

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