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go语言导出百万级数据 golang导出csv( 四 )

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jobChannel := -d.WorkerPool
// dispatch the job to the worker job channel
jobChannel - job
}(job)
}
}
}
注意到，我们提供了初始化并加入到池子的worker的最大数量 。因为这个工程我们利用了Amazon Elasticbeanstalk带有的docker化的Go环境 ， 所以我们常常会遵守12-factor方法论来配置我们的生成环境中的系统，我们从环境变了读取这些值 。这种方式，我们控制worker的数量和JobQueue的大小 ， 所以我们可以很快的改变这些值，而不需要重新部署集群 。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue= os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
直接结果
我们部署了之后，立马看到了延时降到微乎其微的数值，并未我们处理请求的能力提升很大 。
Elastic Load Balancers完全启动后，我们看到ElasticBeanstalk 应用服务于每分钟1百万请求 。通常情况下在上午时间有几个小时，流量峰值超过每分钟一百万次 。
我们一旦部署了新的代码，服务器的数量从100台大幅 下降到大约20台 。
我们合理配置了我们的集群和自动均衡配置之后 ， 我们可以把服务器的数量降至4x EC2 c4.Large实例，并且Elastic Auto-Scaling设置为如果CPU达到5分钟的90%利用率，我们就会产生新的实例 。
总结
在我的书中 ， 简单总是获胜 。我们可以使用多队列、后台worker、复杂的部署设计一个复杂的系统，但是我们决定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go语言开箱即用的特性简化并发 。
我们仅仅用了4台机器，这并不是什么新鲜事了 。可能它们还不如我的MacBook能力强大，但是却处理了每分钟1百万的写入到S3的请求 。
处理问题有正确的工具 。当你的 Ruby on Rails 系统需要更强大的web handler时，可以考虑下ruby生态系统之外的技术，或许可以得到更简单但更强大的替代方案 。
GO语言（三十二）：访问关系型数据库（下）在本节中，您将使用 Go 执行 SQL INSERT语句以向数据库添加新行 。
您已经了解了如何使用Query和QueryRow处理返回数据的 SQL 语句 。要执行不返回数据的 SQL 语句 ， 请使用Exec.
1、在albumByID下面，粘贴以下addAlbum函数以在数据库中插入新专辑，然后保存 main.go 。
在此代码中：
（1）用DB.Exec执行INSERT语句 。
Exec接受一条 SQL 语句，后跟 SQL 语句的参数值 。
（2）检查尝试INSERT中的错误 。
（3）使用Result.LastInsertId检索插入的数据库行的 ID。
（4）检查尝试检索 ID 的错误 。
2、更新main以调用新addAlbum函数 。
在main函数末尾添加以下代码 。
在新代码中：
（1）调用addAlbum添加新专辑 ， 将要添加的专辑的 ID 分配给albID变量 。
从包含 main.go 目录的命令行中，运行代码 。
恭喜！您刚刚使用 Go 对关系数据库执行了简单的操作 。
本节包含您使用本教程构建的应用程序的代码 。
Python和go语言有什么区别？哪个更有优势？python和go语言go语言导出百万级数据的区别
1、语法
Python的语法使用缩进来指示代码块 。Go的语法基于打开和关闭括号 。
2、范例
Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言 。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式 ， 理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用 。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一 。
Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性 。实际上，Go更像是C的更新版本 。

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