我有一個 grpc 基準測試代碼，它使用一個函數(shù)使用 for-select 子句將數(shù)百個 goroutine 通道合并到一個通道。代碼是這樣的     func (b *B) merge(          ctx context.Context,          nodes ...<-chan *pb.Node,        ) chan *pb.Node {    allNodes := make(chan *pb.Node)    var wg sync.WaitGroup    wg.Add(len(nodes))    for _, n := range nodes {        go func(n <-chan *pb.Node) {            defer wg.Done()            for {                select {                case <-ctx.Done():                    return                case val, ok := <-n:                    if ok {                        allNodes <- val                    }                }            }        }(n)    }    go func() {        wg.Wait()        close(allNodes)    }()    return allNodes}當我在ubuntu 16.04中通過top命令監(jiān)控代碼時，我看到2核服務(wù)器瘋狂旋轉(zhuǎn)，CPU使用率超過196%。然后我使用 pprof 包分析我的代碼，它說我的 98% 的 cpu 都在運行這個函數(shù)，并且 top 函數(shù)生成如下結(jié)果    flat  flat%   sum%        cum   cum%   1640ms  5.78%  5.78%    27700ms 97.60%  B (*B).merge.func1    5560ms 19.59% 25.37%    22130ms 77.98%  runtime.selectgo     770ms  2.71% 28.08%    11190ms 39.43%  runtime.sellock    2700ms  9.51% 37.60%    10430ms 36.75%  runtime.lock    7710ms 27.17% 64.76%     7710ms 27.17%  runtime.procyield     460ms  1.62% 66.38%     3850ms 13.57%  context.(*cancelCtx).Done    1210ms  4.26% 70.65%     3350ms 11.80%  runtime.selunlock    2700ms  9.51% 80.16%     2900ms 10.22%  sync.(*Mutex).Lock    2110ms  7.43% 87.60%     2140ms  7.54%  runtime.unlock     360ms  1.27% 88.87%      860ms  3.03%  runtime.typedmemclr任何人都可以給我一些關(guān)于如何編寫正確的代碼來合并大量通道的建議，似乎這個 for-select 塊只會讓 cpu 變得瘋狂，而在它后面使用 procyield 這不是一個非常有前途的機制？有沒有辦法控制進程的cpu使用率？