启动服务之时先初始化一个 Goroutine Pool 池，这个Pool维护了一个类似栈的FILO队列 ，里面存放负责处理任务的Worker，然后在client端提交task到Pool中之后，在Pool内部，接收task之后的核心操作是：
- 检查当前Worker队列中是否有空闲的Worker，如果有，取出执行当前的task；
- 没有空闲Worker，判断当前在运行的Worker是否已超过该Pool的容量，是 — 阻塞等待直至有Worker被放回Pool；否 — 新开一个Worker（goroutine）处理；
- 每个Worker执行完任务之后，放回Pool的队列中等待。
调度过程如下：
按照这个设计思路，我实现了一个高性能的Goroutine Pool，较好地解决了上述的大规模调度和资源占用的问题，在执行速度和内存占用方面相较于原生goroutine并发占有明显的优势，尤其是内存占用，因为复用，所以规避了无脑启动大规模goroutine的弊端，可以节省大量的内存。
总结：
至此，一个高性能的 Goroutine Pool 开发就完成了，事实上，原理不难理解，总结起来就是一个『复用』，具体落实到代码细节就是锁同步、原子操作、channel通信等这些技巧的使用，ant这整个项目没有借助任何第三方的库，用golang的标准库就完成了所有功能，因为本身golang的语言原生库已经足够优秀，很多时候开发golang项目的时候是可以保持轻量且高性能的，未必事事需要借助第三方库。
关于ants的价值，其实前文也提及过了，ants在大规模的异步&同步批量任务处理都有着明显的性能优势（特别是异步批量任务），而单机上百万上千万的同步批量任务处理现实意义不大，但是在异步批量任务处理方面有很大的应用价值，所以我个人觉得，Goroutine Pool真正的价值还是在：
- 限制并发的goroutine数量；
- 复用goroutine，减轻runtime调度压力，提升程序性能；
- 规避过多的goroutine侵占系统资源（CPU&内存）。