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实时数据处理：使用Go WaitGroup处理数据流
package main
进口 （
“FMMT”
“同步”
）
func processData(数据字符串, wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done() // 递减计数
fmt.Println("处理数据：", data)
// 数据处理的具体操作
}
函数主() {
dataStream := []string{"data1", "data2", "data3", "data4", "data5"}
var wgsync.WaitGroup
wg.Add(len(dataStream)) //设置等待的goroutines数量
对于_，数据：=范围数据流{
go processData(data, &wg) //启动goroutine处理各个数据
}
wg.Wait() // 阻塞并等待所有 goroutine 完成执行
fmt.Println("所有数据已处理")
}
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在上面的代码中，我们定义了一个processData函数来处理每条数据。在main函数中，我们首先设置需要等待的goroutine数量，然后通过for循环遍历数据流中的每一个数据，启动一个goroutine来处理每一个数据。每个goroutine处理完毕后，会调用Done方法来减少计数，最后调用Wait方法来阻塞等待所有goroutine执行完毕。
通过上面的示例代码，我们可以实现数据流的并发处理，提高数据处理的效率和并发性。
结论：
实时数据处理是很多企业业务运营中的重要环节，如何高效处理大量数据流是关键问题。在Go语言中，WaitGroup可以用来实现多个goroutine之间的同步，分割数据流并同时处理，提高数据处理的效率和并发性。本文通过具体的代码示例演示了如何使用WaitGroup处理数据流，希望对读者在实际项目中进行实时数据处理有所帮助。
