锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

go语言cache Go语言圣经

对象IT技术

go env中GOCACHE=off这是怎么回事？GOCACHE=off表示go build cache被关闭了，建议开启 ， 可以加快构建编译的速度 。开启办法是为GOCACHE设置一个目录即可 。
编译语言是一种以编译器来实现的编程语言 。它不像直译语言一样 ， 由解释器将代码一句一句运行，而是以编译器，先将代码编译为机器码，再加以运行 。理论上，任何编程语言都可以是编译式，或直译式的 。它们之间的区别，仅与程序的应用有关 。
名词解释：
词法分析的任务是对由字符组成的单词进行处理，从左至右逐个字符地对源程序进行扫描 ， 产生一个个的单词符号 ， 把作为字符串的源程序改造成为单词符号串的中间程序 。执行词法分析的程序称为词法分析程序或扫描器 。
源程序中的单词符号经扫描器分析，一般产生二元式：单词种别；单词自身的值 。单词种别通常用整数编码，如果一个种别只含一个单词符号，那么对这个单词符号，种别编码就完全代表它自身的值了 。若一个种别含有许多个单词符号，那么 ， 对于它的每个单词符号，除了给出种别编码以外，还应给出自身的值 。
golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池 在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构 。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力 。解决办法之一就是使用对象复用技术 。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构 。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构 。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度 。
先上一个测试：
结论是这样的：
貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背 。这同时也说明了一个问题，好的东西 ， 如果滥用反而造成了性能成倍的下降 。在看过pool原理之后，结合实例，将给出正确的使用方法 ， 并给出预期的效果 。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池。数据结构如下：
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度 。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0) 。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象 ， 先用自己的，没有去偷其它P的 。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争，提高了并发能力 。
不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段 ， 也是一个闭包名称 。其API：
如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象 。Get()到的对象是随机的 。
原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池 。
pool创建时不能指定大小，没有数量限制 。pool中对象会被GC清掉 ， 只存在于两次GC之间 。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象 。
为使多协程使用同一个POOL 。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的 。而进一步改进 ， 类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment ， 提高其并发性可以一定程度性缓解 。
注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法 。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池 。每个子池又分为私有池和共享列表 。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域，而不是各个P共享的一块内存 。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁，拿共享列表中的就需要加锁了 。
Get对象过程：
Put过程：
如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢：
方法1止前sync.pool并没有这样的设置 。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控，无法确保其平衡 。
由于不可控的GC导致生命周期过短，且池大小不可控，因而不适合作连接池 。仅适用于增加对象重用机率，减少GC负担 。2
执行结果:
单线程情况下，遍历其它无元素的P，长时间加锁性能低下 。启用协程改善 。
结果：
测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下，与非池化性能差异巨大 。
测试结果
可以看到同样使用*sync.pool，较大池大小的命中率较高，性能远高于空池 。
结论：pool在一定的使用条件下提高并发性能 ， 条件1是协程数远大于GOMAXPROCS，条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS 。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布 。
池pool和缓存cache的区别 。池的意思是 ， 池内对象是可以互换的，不关心具体值 ， 甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的 。缓存指的是KV映射，缓存里的值互不相同 ， 清除机制更为复杂 。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法 。
池空间回收的几种方式 。一些是GC前回收，一些是基于时钟或弱引用回收 。最终确定在GC时回收Pool内对象，即不回避GC 。用java的GC解释弱引用 。GC的四种引用：强引用、弱引用、软引用、虚引用 。虚引用即没有引用，弱引用GC但有空间则保留，软引用GC即清除 。ThreadLocal的值为弱引用的例子 。
regexp 包为了保证并发时使用同一个正则，而维护了一组状态机 。
fmt包做字串拼接，从sync.pool拿[]byte对象 。避免频繁构建再GC效率高很多 。
国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升 TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库 ， 具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性 ， 支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合 。
TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150存储节点，300 TB 存储容量长期稳定运行 。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化 ， 包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等 。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍 ， OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行 。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性） 。
截止本文发稿时 TiDB 已在 500用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网，游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景 。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性 ， 系统稳定性，可扩展性，安全性 ， 易用性等 。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜 。
3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150存储节点 ， 300 TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：
1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率 ， 减小冷数据对集群的负担 。
2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性 。
3. 优化 PD 调度流程 ， 提供调度限流机制，提升系统稳定性 。
4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能 ， 降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性 。
众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要 ， TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：
1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响 。
2. 新增 Incremental Analyze 功能 ， 提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响 。
3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性 。
4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息 ， 缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性 。
5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性 。
1. OLTP
3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select ， Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍 。主要的优化点如下：
1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join ， 优化多表 Join 时 Join 顺序选择等 。
2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性 。
3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30% 。
4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能 。
5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能 ， 缓解 RocksDB 写放大问题 ， 减少磁盘 IO 的占用 。
6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时 ， 大幅提升集群写入能力 。
TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s ， 优化点，如下：
1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销 。
2. 提升单表导入性能 ， 单表支持批量导入 。
3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入 。
4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能 。
RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一 ， 通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型 。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成 。
IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制 ， 用户可根据实际情况配置相关的访问策略 。
Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况 。
加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能 ， 保证所有写入到磁盘的数据都经过加密 ， 降低数据泄露的风险 。
完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查 。
1. 新增 SQL 方式查询慢查询 ， 丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址 ， 简化慢查询定位工作 ， 提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性 。
2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性 。
3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率 。
4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式 ， 方便用户理解日志内容 ， 有助于通过工具对日志进行定量分析 。
5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性 。
6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题 。
7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库 。
8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据 。
TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景 。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性 。通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点 ， 解决行列混合存储以及资源隔离性问题 。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统 ， 将行存储及列存储从物理隔离开 ， 提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能 。
TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用 。
未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验 。
稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等 。
性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等 。
弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标 。
我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线 。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章 。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获 。
TiDB 3.0 GA Release Notes：
（十一）golang 内存分析编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存，其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2 。除了glibc，业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc 。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势，在多线程环境中效果更明显 。
Golang中也实现了内存分配器，原理与tcmalloc类似，简单的说就是维护一块大的全局内存，每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存，私有内存不足再从全局申请 。另外，内存分配与GC（垃圾回收）关系密切，所以了解GC前有必要了解内存分配的原理 。
为了方便自主管理内存，做法便是先向系统申请一块内存，然后将内存切割成小块，通过一定的内存分配算法管理内存 。以64位系统为例，Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示：
预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分 。其中arena即为所谓的堆区，应用中需要的内存从这里分配 。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的 。
arena的大小为512G，为了方便管理把arena区域划分成一个个的page，每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页；
spans区域存放span的指针，每个指针对应一个page，所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte = 512M
bitmap区域大小也是通过arena计算出来，不过主要用于GC 。
span是用于管理arena页的关键数据结构，每个span中包含1个或多个连续页，为了满足小对象分配 ， span中的一页会划分更小的粒度，而对于大对象比如超过页大?。蛲ü嘁呈迪?。
根据对象大小 ， 划分了一系列class，每个class都代表一个固定大小的对象，以及每个span的大小 。如下表所示：
上表中每列含义如下：
class： class ID，每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型
bytes/obj：该class代表对象的字节数
bytes/span：每个span占用堆的字节数，也即页数乘以页大小
objects: 每个span可分配的对象个数，也即（bytes/spans）/（bytes/obj）waste
bytes: 每个span产生的内存碎片，也即（bytes/spans）%（bytes/obj）上表可见最大的对象是32K大?。?2K大小的由特殊的class表示，该class ID为0，每个class只包含一个对象 。
span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大?。?span将一个或多个页拆分成多个块进行管理 。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构：
以class 10为例，span和管理的内存如下图所示：
spanclass为10，参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144 。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址 。allocBits指向一个位图 ， 每位代表一个块是否被分配，本例中有两个块已经被分配，其allocCount也为2 。next和prev用于将多个span链接起来，这有利于管理多个span，接下来会进行说明 。
有了管理内存的基本单位span，还要有个数据结构来管理span，这个数据结构叫mcentral，各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存 ， 为了避免多线程申请内存时不断的加锁，Golang为每个线程分配了span的缓存 ， 这个缓存即是cache 。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构
alloc为mspan的指针数组，数组大小为class总数的2倍 。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表，每种class类型都有两组span列表，第一组列表中所表示的对象中包含了指针，第二组列表中所表示的对象不含有指针，这么做是为了提高GC扫描性能，对于不包含指针的span列表，没必要去扫描 。根据对象是否包含指针 ， 将对象分为noscan和scan两类，其中noscan代表没有指针，而scan则代表有指针，需要GC进行扫描 。mcache和span的对应关系如下图所示：
mchache在初始化时是没有任何span的，在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来 ， 跟据使用情况 ， 每种class的span个数也不相同 。上图所示，class 0的span数比class1的要多，说明本线程中分配的小对象要多一些 。
cache作为线程的私有资源为单个线程服务，而central则是全局资源，为多个线程服务，当某个线程内存不足时会向central申请，当某个线程释放内存时又会回收进central 。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构：
lock: 线程间互斥锁，防止多线程读写冲突
spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表
nonempty: 指还有内存可用的span列表
empty: 指没有内存可用的span列表
【go语言cache Go语言圣经】nmalloc: 指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下：
将span归还步骤如下：
从mcentral数据结构可见，每个mcentral对象只管理特定的class规格的span 。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中 。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构：
lock： 互斥锁
spans: 指向spans区域，用于映射span和page的关系
bitmap：bitmap的起始地址
arena_start: arena区域首地址
arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址
central: 每种class对应的两个mcentral
从数据结构可见，mheap管理着全部的内存，事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的 。mheap内存管理示意图如下：
系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域，通过mheap管理起来 。接下来看内存分配过程 。
针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑：
(0, 16B) 且不包含指针的对象： Tiny分配
(0, 16B) 包含指针的对象：正常分配
[16B, 32KB] : 正常分配
(32KB, -) : 大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴，这里暂时仅关注一般的分配方法 。
以申请size为n的内存为例，分配步骤如下：
Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节 。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域
2、arena区域按页划分成一个个小块 。
3、span管理一个或多个页 。
4、mcentral管理多个span供线程申请使用
5、mcache作为线程私有资源，资源来源于mcentral 。
GO语言（二十九）：模糊测试（下）-语料库文件以特殊格式编码 。这是种子语料库和生成语料库的相同格式 。
下面是一个语料库文件的例子go语言cache：
第一行用于通知模糊引擎文件的编码版本 。虽然目前没有计划未来版本的编码格式go语言cache，但设计必须支持这种可能性 。
下面的每一行都是构成语料库条目的值go语言cache，如果需要，可以直接复制到 Go 代码中 。
在上面的示例中 ， 我们在 a []byte后跟一个int64 。这些类型必须按顺序与模糊测试参数完全匹配 。这些类型的模糊目标如下所示：
指定您自己的种子语料库值的最简单方法是使用该 (*testing.F).Add方法 。在上面的示例中 ， 它看起来像这样：
但是 ， 您可能有较大的二进制文件，您不希望将其作为代码复制到您的测试中，而是作为单独的种子语料库条目保留在 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中 。golang.org/x/tools/cmd/file2fuzz 上的file2fuzz工具可用于将这些二进制文件转换为为[]byte.
要使用此工具：
语料库条目：语料库中的一个输入 ， 可以在模糊测试时使用 。这可以是特殊格式的文件，也可以是对 (*testing.F).Add 。
覆盖指导：一种模糊测试方法，它使用代码覆盖范围的扩展来确定哪些语料库条目值得保留以备将来使用 。
失败的输入：失败的输入是一个语料库条目，当针对模糊目标运行时会导致错误或恐慌 。
fuzz target：模糊测试的目标功能，在模糊测试时对语料库条目和生成的值执行 。它通过将函数传递给 (*testing.F).Fuzz实现 。
fuzz test：测试文件中的一个被命名为func FuzzXxx(*testing.F)的函数，可用于模糊测试 。
fuzzing：一种自动化测试，它不断地操纵程序的输入，以发现代码可能容易受到的错误或漏洞等问题 。
fuzzing arguments：将传递给 模糊测试目标的参数，并由mutator进行变异 。
fuzzing engine：一个管理fuzzing的工具，包括维护语料库、调用mutator、识别新的覆盖率和报告失败 。
生成的语料库：由模糊引擎随时间维护的语料库，同时模糊测试以跟踪进度 。它存储在$GOCACHE/fuzz 中 。这些条目仅在模糊测试时使用 。
mutator：一种在模糊测试时使用的工具，它在将语料库条目传递给模糊目标之前随机操作它们 。
package：同一目录下编译在一起的源文件的集合 。
种子语料库：用户提供的用于模糊测试的语料库，可用于指导模糊引擎 。它由 f.Add 在模糊测试中调用提供的语料库条目以及包内 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中的文件组成 。这些条目默认使用go test运行 ， 无论是否进行模糊测试 。
测试文件：格式为 xxx_test.go 的文件，可能包含测试、基准、示例和模糊测试 。
漏洞：代码中的安全敏感漏洞，可以被攻击者利用 。
go语言实现一个简单的简单网关网关=反向代理 负载均衡 各种策略，技术实现也有多种多样，有基于 nginx 使用 lua 的实现，比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关 ， 比如 tyk 。
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关 。
转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理：go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务（代码）
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler 。
具体代码
director中定义回调函数，入参为*http.Request，决定如何构造向后端的请求，比如 host 是否向后传递 ， 是否进行 url 重写，对于 header 的处理，后端 target 的选择等，都可以在这里完成 。
director在这里具体做了：
modifyResponse中定义回调函数，入参为*http.Response ， 用于修改响应的信息，比如响应的 Body，响应的 Header 等信息 。
最终依旧是返回一个ReverseProxy，然后将这个对象作为 handler 传入即可 。
参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy，只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可 ， 具体实现见后面 。
作为一个网关服务，在上面 2.3 的基础上 ， 需要支持必要的负载均衡策略，比如：
随便 random 一个整数作为索引，然后取对应的地址即可 ， 实现比较简单 。
具体代码
使用curIndex进行累加计数，一旦超过 rss 数组的长度 ， 则重置 。
具体代码
轮询带权重，如果使用计数递减的方式，如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a… ， 其中 a 后端会瞬间压力过大；参考 nginx 内部的加权轮询，或者应该称之为平滑加权轮询，思路是：
后端真实节点包含三个权重：
操作步骤：
具体代码
一致性 hash 算法，主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值，路由到固定后端 ， 但是只能是基本满足流量绑定，一旦后端目标节点故障，会自动平移到环上最近的那么个节点 。
实现：
具体代码
每一种不同的负载均衡算法，只需要实现添加以及获取的接口即可 。
然后使用工厂方法 ， 根据传入的参数，决定使用哪种负载均衡策略 。
具体代码
作为网关，中间件必不可少，这类包括请求响应的模式，一般称作洋葱模式，每一层都是中间件 ， 一层层进去，然后一层层出来 。
中间件的实现一般有两种，一种是使用数组 ， 然后配合 index 计数；一种是链式调用 。
具体代码
关于go语言cache和Go语言圣经的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

    推荐阅读


    上一篇：360html5插件，360 插件

    下一篇：如何查看服务器的IL值？ 怎么查看服务器的il