在Golang中，可以使用sync.WaitGroup和协程来实现高并发大数据处理。sync.WaitGroup是一个计数信号量，可以用来等待一组协程的结束。
以下是一个示例代码，展示了如何使用sync.WaitGroup和协程来处理大量数据：
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func processData(data int, wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
// 在这里编写处理数据的业务逻辑
// ...
fmt.Println("Processing data:", data)
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
for _, d := range data {
wg.Add(1)
go processData(d, &wg)
}
wg.Wait()
fmt.Println("All data processed.")
}
在上面的示例代码中，首先创建了一个sync.WaitGroup对象wg。然后，定义了一个processData函数，该函数接收一个整数类型的数据和一个指向sync.WaitGroup对象的指针。在processData函数中，我们可以编写处理数据的业务逻辑，并在函数结束时调用wg.Done()来通知WaitGroup对象计数减1。
在main函数中，创建了一个整数类型的切片data，表示要处理的数据。然后，遍历data切片，为每个数据调用wg.Add(1)来增加WaitGroup对象的计数，并使用go关键字启动一个新的协程来执行processData函数。最后，通过调用wg.Wait()来等待所有协程的结束。
当所有协程都执行完毕后，程序会输出"All data processed."。
通过使用sync.WaitGroup和协程，我们可以实现高并发的大数据处理。每个数据都可以在一个独立的协程中处理，从而提高处理速度。同时，使用sync.WaitGroup可以确保所有协程都执行完毕后再继续执行后续的代码。
