在现代后端架构中，消息通知系统是连接用户与业务逻辑的重要桥梁。无论是订单状态更新、系统告警还是用户行为提醒，及时准确的通知机制都能显著提升产品体验。而Golang凭借其出色的并发支持和简洁的语法特性，成为实现这类系统的理想选择。

我们从最基础的需求出发：构建一个能够接收通知请求，并通过多种渠道（如邮件、短信或站内信）发送消息的服务。首先定义核心数据结构：

go type Notification struct { ID string `json:"id"` Title string `json:"title"` Content string `json:"content"` To string `json:"to"` // 接收方标识 Channel string `json:"channel"` // 发送渠道 CreatedAt time.Time `json:"created_at"` }

接下来设计服务入口。使用net/http包搭建RESTful API是最直接的方式。创建一个NotificationHandler来处理POST请求：

go
func (h *NotificationHandler) Send(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var notif Notification
if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&notif); err != nil {
http.Error(w, "invalid request body", http.StatusBadRequest)
return
}

notif.ID = generateID()
notif.CreatedAt = time.Now()

// 异步处理发送任务
go h.dispatcher.Dispatch(notif)

w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
json.NewEncoder(w).Encode(map[string]string{"status": "queued"})

}

关键在于“异步处理”这一环节。如果同步执行发送逻辑，面对高并发请求时，服务很容易因外部API延迟而阻塞。Golang的goroutine完美解决了这个问题。我们构建一个简单的调度器：

go
type Dispatcher struct {
workers int
queue chan Notification
}

func (d *Dispatcher) Dispatch(n Notification) {
d.queue <- n
}

func (d *Dispatcher) Start() {
for i := 0; i < d.workers; i++ {
go d.worker()
}
}

func (d *Dispatcher) worker() {
for n := range d.queue {
sendNotification(n) // 实际发送逻辑
}
}

这里利用channel作为任务队列，多个worker并行消费，实现了负载均衡。每个worker独立运行在一个goroutine中，互不干扰。当某个渠道（如邮件服务）响应缓慢时，仅影响该worker，其他通知仍可正常处理。

针对不同渠道，我们采用策略模式进行封装。定义统一接口：

go
type Sender interface {
Send(n Notification) error
}

var senders = map[string]Sender{
"email": &EmailSender{},
"sms": &SMSSender{},
"push": &PushSender{},
}

这样在sendNotification函数中只需根据Channel字段选择对应实现即可，便于后续扩展新类型。

实际开发中还需考虑错误重试机制。简单起见，可为每条消息设置最大重试次数，并在失败时将其放入延时队列。结合time.After或第三方库如workqueue，能有效应对临时性网络故障。

日志记录不可或缺。建议使用zap或logrus等结构化日志库，记录关键节点的状态变更。例如在消息入队、开始发送、成功/失败时打点，便于问题追踪与性能分析。

最后是配置管理。将SMTP服务器地址、短信平台密钥等敏感信息通过环境变量注入，避免硬编码。可借助viper统一加载配置，提升部署灵活性。

整个系统虽小，却涵盖了Golang工程实践中的多个核心概念：接口抽象、并发控制、错误处理与可维护性设计。它不仅能满足基本需求，更为后续集成消息队列（如Kafka）、持久化存储（如Redis）打下坚实基础。