Golang 的并发特性（通过 goroutines 和 channels）在许多场景中能够带来显著的性能提升，但也有一些场景下并发可能不会带来增益，甚至可能导致性能下降。以下是一些示例：
简单计算任务：对于 CPU 密集型的简单计算任务，使用并发可能会引入上下文切换的开销，而这比串行执行要慢。尤其是在核心数较少时。
I/O 受限操作：当程序主要被 I/O 操作（如网络请求、文件读写等）所限制时，如果所有 goroutines 都在等待 I/O 响应，并发可能不会提高总体吞吐量。
小任务的启动开销：启动 goroutine 的开销虽然相对较小，但在处理大量非常短小的任务时，这个开销加起来可能超过了并行处理带来的好处。
共享状态和锁竞争：如果多个 goroutines 需要频繁访问和修改共享数据，那么由于锁竞争导致的阻塞会抵消并发带来的好处。
资源限制：在系统资源有限（如内存或文件描述符数量有限）的情况下，增加更多的并发线程可能导致资源耗尽，从而影响性能。
复杂逻辑控制：如果业务逻辑复杂，需要频繁地等待其他 goroutine 完成工作，这样会增加额外的同步成本，使得并发没有实际增益。
可预测性要求高的场景：某些应用场景需要确定性和可预测性，在这种情况下，引入并发反而会增加复杂性和不确定性。
在设计并发程序时，需要评估具体场景，以确保合理使用 Golang 的并发特性以获得最佳性能。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![// 调用 zipImage 方法时
const zipBase64 = this.zipImage(images);
zipBase64返回的是Promise数据集，数据集中包含Base64数据，数据集格式如下：
imgStr1qwe Promise {<pending>}__proto__: Promise[[PromiseState]]:](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162238408381987.png)
