总体结论
在Linux上，Go的并发处理能力表现成熟且高效：依托goroutine与channel的并发模型，配合运行时M:N调度器与epoll/kqueue等高效I/O多路复用机制，能够用少量操作系统线程承载成千上万并发任务，适合构建高并发的网络与后端服务。同时，Go在Linux上的网络编程与标准库支持完善，便于快速落地与横向扩展。
并发模型与运行时机制
- goroutine：极轻量的用户态并发单元，初始栈约2KB，可创建成千上万实例而不会像传统线程那样耗尽内存或调度开销过大。
- M:N调度：Go运行时将M 个 goroutine多路复用到N 个 OS 线程上执行；通常将GOMAXPROCS设置为机器的CPU 核心数以充分并行。
- I/O 多路复用：网络I/O基于epoll（Linux）等机制，配合非阻塞I/O与net/http等标准库，能在少量线程上服务大量连接。
- 工具显示差异：在htop中常看到多个条目，这是显示LWP（轻量级进程，即OS线程）所致；用ps/top则通常聚合为单个进程条目，二者并不矛盾。
可支撑的并发规模与案例
- 业界公开案例显示，在优化良好的Go服务中，单机可支撑百万级并发连接：例如有系统在16台机器、每台24核/64GB下实现单机约80万并发连接、CPU占用约7%–10%；另有系统单机峰值约118万并发TCP连接。这些结果体现了Go在连接密集型场景的可扩展性（具体数值依赖业务逻辑、内核与网络栈调优）。
- 从问题规模看，Go已轻松跨越C10K，并在工程上向C10M迈进，关键在于轻量协程+非阻塞I/O+内核可扩展I/O路径的组合。
影响并发性能的关键因素
- GOMAXPROCS与CPU绑定：CPU 密集型应将GOMAXPROCS≈CPU核数；I/O 密集型可适当提高以更好重叠计算与I/O，但需结合调度与负载实测。
- 系统调用与阻塞：大量系统调用或CGO调用会占用OS线程并影响调度；应尽量使用net/http等纯Go实现或批量/异步化系统调用。
- 内存与GC：每个goroutine虽轻量，但总量过大仍会增加内存与GC压力；控制并发粒度、复用对象、减少逃逸与分配有助于降低停顿。
- 网络与内核参数：合理设置文件描述符上限（ulimit -n）、somaxconn、tcp_tw_reuse等，避免连接建立/回收成为瓶颈。
- 工具观测：用pprof定位CPU/内存/阻塞，runtime/pprof与net/http/pprof在生产中便于在线诊断。
上手建议与最小实践
- 示例：用goroutine + channel + sync.WaitGroup并发抓取多个URL，体现“以通信共享内存”的CSP风格。
- 要点：为结果使用带缓冲channel平滑背压；用WaitGroup等待全部完成；处理resp.Body.Close()与错误；主goroutine通过range ch收集结果。
- 运行与观测：编译为静态二进制便于在Linux部署；用pprof对CPU/内存/阻塞采样；结合htop/ps理解线程与进程的显示差异，避免误判。
- 适用场景：连接密集型（如长连接推送/IM/代理）、I/O密集型（如网关/爬虫/微服务）均能受益；若重度依赖CGO或极低延迟的CPU热点，需针对性做原生优化与调度调参。