大规模任务处理：使用Golang WaitGroup和协程池

在使用golang进行大规模任务处理时，我们可以结合使用WaitGroup和协程池来提高并发执行的效率。
首先，我们需要导入相应的包：
```Go
import (
"sync"
"time"
)
```
接下来，我们可以定义一个任务的结构体，其中包含任务的相关信息和执行任务的方法：
```go
type Task struct {
ID int
Data interface{}
}
func (t *Task) Do() {
// 执行任务的具体逻辑
time.Sleep(time.Second)
fmt.Printf("Task %d done\n", t.ID)
}
```
然后，我们可以创建一个协程池，用于管理并发执行的任务：
```go
type Pool struct {
workers int
taskQueue chan *Task
wg sync.WaitGroup
}
func NewPool(workers int) *Pool {
return &Pool{
workers: workers,
taskQueue: make(chan *Task),
}
}
```
在协程池中，我们可以定义一个方法来启动协程池的工作：
```go
func (p *Pool) Run() {
for i := 0; i < p.workers; i++ {
go p.worker()
}
}
func (p *Pool) worker() {
for task := range p.taskQueue {
task.Do()
p.wg.Done()
}
}
```
接下来，我们可以创建一个任务并将其添加到协程池的任务队列中：
```go
func main() {
pool := NewPool(3)
pool.Run()
for i := 0; i < 10; i++ {
task := &Task{
ID: i,
Data: "some data",
}
pool.wg.Add(1)
pool.taskQueue <- task
}
pool.wg.Wait()
}
```
在上面的例子中，我们创建了一个协程池，设置了3个工作协程。然后，我们创建了10个任务，并将它们添加到协程池的任务队列中。最后，我们使用WaitGroup来等待所有任务完成。
通过使用WaitGroup和协程池，我们可以方便地管理大规模任务的并发执行，提高程序的性能和效率。