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Go语言输出打印--排坑一.几种公共方法
1)Print:输出到控制台(不接受任何格式化，它等价于对每一个操作数都应用 %v)
print 在golang中 是属于输出到标准错误流中并打印,官方不建议写程序时候用它 。可以再debug时候用
2)Println: 输出到控制台并换行
3)Printf : 只可以打印出格式化的字符串 。只可以直接输出字符串类型的变量（不可以输出整形变量和整形等）
4)Sprintf：格式化并返回一个字符串而不带任何输出
5)Fprintf：来格式化并输出到 io.Writers 而不是 os.Stdout
二.带占位符输出--网址：
和python差不多的道理，这里简单补充
v值的默认格式
% v添加字段名(如结构体)
%#v相应值的Go语法表示
%T相应值的类型的Go语法表示
%%字面上的百分号，并非值的占位符
%c相应Unicode码点所表示的字符
%x十六进制表示，字母形式为小写 a-f
%X十六进制表示，字母形式为大写 A-F
\uUnicode格式：U 1234，等同于 "U X"
如何用go语言每分钟处理100万个请求在Malwarebytes 我们经历了显著的增长，自从我一年前加入了硅谷的公司 ， 一个主要的职责成了设计架构和开发一些系统来支持一个快速增长的信息安全公司和所有需要的设施来支持一个每天百万用户使用的产品 。我在反病毒和反恶意软件行业的不同公司工作了12年，从而我知道由于我们每天处理大量的数据，这些系统是多么复杂 。
有趣的是，在过去的大约9年间，我参与的所有的web后端的开发通常是通过Ruby on Rails技术实现的 。不要错怪我 。我喜欢Ruby on Rails，并且我相信它是个令人惊讶的环境 。但是一段时间后 ， 你会开始以ruby的方式开始思考和设计系统，你会忘记，如果你可以利用多线程、并行、快速执行和小内存开销，软件架构本来应该是多么高效和简单 。很多年期间，我是一个c/c、Delphi和c#开发者，我刚开始意识到使用正确的工具可以把复杂的事情变得简单些 。
作为首席架构师，我不会很关心在互联网上的语言和框架战争 。我相信效率、生产力 。代码可维护性主要依赖于你如何把解决方案设计得很简单 。
问题
当工作在我们的匿名遥测和分析系统中 ， 我们的目标是可以处理来自于百万级别的终端的大量的POST请求 。web处理服务可以接收包含了很多payload的集合的JSON数据，这些数据需要写入Amazon S3中 。接下来，map-reduce系统可以操作这些数据 。
按照习惯，我们会调研服务层级架构 ， 涉及的软件如下：
Sidekiq
Resque
DelayedJob
Elasticbeanstalk Worker Tier
RabbitMQ
and so on…
搭建了2个不同的集群，一个提供web前端，另外一个提供后端处理，这样我们可以横向扩展后端服务的数量 。
但是，从刚开始，在 讨论阶段我们的团队就知道我们应该使用Go，因为我们看到这会潜在性地成为一个非常庞大（ large traffic）的系统 。我已经使用了Go语言大约2年时间 ， 我们开发了几个系统，但是很少会达到这样的负载（amount of load） 。
我们开始创建一些结构，定义从POST调用得到的web请求负载，还有一个上传到S3 budket的函数 。
type PayloadCollection struct {
WindowsVersionstring`json:"version"`
Tokenstring`json:"token"`
Payloads[]Payload `json:"data"`
}
type Payload struct {
// [redacted]
}
func (p *Payload) UploadToS3() error {
// the storageFolder method ensures that there are no name collision in
// case we get same timestamp in the key name
storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())
bucket := S3Bucket
b := new(bytes.Buffer)
encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)
if encodeErr != nil {
return encodeErr
}
// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'
var acl = s3.Private
var contentType = "application/octet-stream"
return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})
}
本地Go routines方法
刚开始，我们采用了一个非常本地化的POST处理实现，仅仅尝试把发到简单go routine的job并行化：
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
【go语言】go payload.UploadToS3()// ----- DON'T DO THIS
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
对于中小负载，这会对大多数的人适用 ， 但是大规模下，这个方案会很快被证明不是很好用 。我们期望的请求数，不在我们刚开始计划的数量级，当我们把第一个版本部署到生产环境上 。我们完全低估了流量 。
上面的方案在很多地方很不好 。没有办法控制我们产生的go routine的数量 。由于我们收到了每分钟1百万的POST请求 ， 这段代码很快就崩溃了 。
再次尝试
我们需要找一个不同的方式 。自开始我们就讨论过 ， 我们需要保持请求处理程序的生命周期很短，并且进程在后台产生 。当然，这是你在Ruby on Rails的世界里必须要做的事情，否则你会阻塞在所有可用的工作 web处理器上，不管你是使用puma、unicore还是passenger（我们不要讨论JRuby这个话题） 。然后我们需要利用常用的处理方案来做这些 ， 比如Resque、 Sidekiq、 SQS等 。这个列表会继续保留，因为有很多的方案可以实现这些 。
所以，第二次迭代，我们创建了一个缓冲channel，我们可以把job排队，然后把它们上传到S3 。因为我们可以控制我们队列中的item最大值，我们有大量的内存来排列job，我们认为只要把job在channel里面缓冲就可以了 。
var Queue chan Payload
func init() {
Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)
}
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
...
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
Queue - payload
}
...
}
接下来，我们再从队列中取job，然后处理它们 。我们使用类似于下面的代码：
func StartProcessor() {
for {
select {
case job := -Queue:
job.payload.UploadToS3()// -- STILL NOT GOOD
}
}
}
说实话 ， 我不知道我们在想什么 。这肯定是一个满是Red-Bulls的夜晚 。这个方法不会带来什么改善 ， 我们用了一个 有缺陷的缓冲队列并发，仅仅是把问题推迟了 。我们的同步处理器同时仅仅会上传一个数据到S3，因为来到的请求远远大于单核处理器上传到S3的能力，我们的带缓冲channel很快达到了它的极限，然后阻塞了请求处理逻辑的queue更多item的能力 。
我们仅仅避免了问题 ， 同时开始了我们的系统挂掉的倒计时 。当部署了这个有缺陷的版本后，我们的延时保持在每分钟以常量增长 。
最好的解决方案
我们讨论过在使用用Go channel时利用一种常用的模式，来创建一个二级channel系统 ， 一个来queue job ， 另外一个来控制使用多少个worker来并发操作JobQueue 。
想法是，以一个恒定速率并行上传到S3，既不会导致机器崩溃也不好产生S3的连接错误 。这样我们选择了创建一个Job/Worker模式 。对于那些熟悉Java、C#等语言的开发者 ， 可以把这种模式想象成利用channel以golang的方式来实现了一个worker线程池 ， 作为一种替代 。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue= os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
// Job represents the job to be run
type Job struct {
Payload Payload
}
// A buffered channel that we can send work requests on.
var JobQueue chan Job
// Worker represents the worker that executes the job
type Worker struct {
WorkerPoolchan chan Job
JobChannelchan Job
quitchan bool
}
func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {
return Worker{
WorkerPool: workerPool,
JobChannel: make(chan Job),
quit:make(chan bool)}
}
// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in
// case we need to stop it
func (w Worker) Start() {
go func() {
for {
// register the current worker into the worker queue.
w.WorkerPool - w.JobChannel
select {
case job := -w.JobChannel:
// we have received a work request.
if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {
log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())
}
case -w.quit:
// we have received a signal to stop
return
}
}
}()
}
// Stop signals the worker to stop listening for work requests.
func (w Worker) Stop() {
go func() {
w.quit - true
}()
}
我们已经修改了我们的web请求handler，用payload创建一个Job实例，然后发到JobQueue channel，以便于worker来获取 。
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
// let's create a job with the payload
work := Job{Payload: payload}
// Push the work onto the queue.
JobQueue - work
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
在web server初始化时，我们创建一个Dispatcher，然后调用Run()函数创建一个worker池子，然后开始监听JobQueue中的job 。
dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)
dispatcher.Run()
下面是dispatcher的实现代码：
type Dispatcher struct {
// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher
WorkerPool chan chan Job
}
func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {
pool := make(chan chan Job, maxWorkers)
return Dispatcher{WorkerPool: pool}
}
func (d *Dispatcher) Run() {
// starting n number of workers
for i := 0; id.maxWorkers; i{
worker := NewWorker(d.pool)
worker.Start()
}
go d.dispatch()
}
func (d *Dispatcher) dispatch() {
for {
select {
case job := -JobQueue:
// a job request has been received
go func(job Job) {
// try to obtain a worker job channel that is available.
// this will block until a worker is idle
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 。
如何配置go语言集成开发环境 vim1、编译vimgdb
下载vimgdb73和vim73
mkdir -p ./tmp
cd tmp
tar zxvf ../vim-7.3.tar.gz
unzip ../vimgdb-for-vim7.3-master.zip
mv vimgdb-for-vim7.3-master vimgdb-for-vim7.3
patch -p0vimgdb-for-vim7.3/vim73.patch
cd vim73
安装依赖
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get build-dep vim-gtk
sudo apt-get install libncurses5-dev
安装
// 这里直接执行make的操作
make
sudo make install
安装vimgdb runtime
cd ../vimgdb-for-vim7.3
cp vimgdb_runtime~/.vim/bundle
打开vim
:helptags ~/.vim/bundle/vimgdb_runtime/doc " 生成doc文件
添加配置.vimrc
" vimgdb插件
run macros/gdb_mappings.vim
在vim中执行gdb时，报 “Unable to read from GDB pseudo tty” 的错误，因为没有安装 gdb ,所以安装gdb
sudo apt-get install gdb
2、安装vundle
set up vundle
$ git clone~/.vim/bundle/vundle
Configure Plugins
在.vimrc文件的开头添加下面的内容，有些不是必须的 ， 可以注掉
set nocompatible" be iMproved, required
filetype off" required
" set the runtime path to include Vundle and initialize
set rtp =~/.vim/bundle/vundle/
call vundle#rc()
" alternatively, pass a path where Vundle should install plugins
"let path = '~/some/path/here'
"call vundle#rc(path)
" let Vundle manage Vundle, required
Plugin 'gmarik/vundle'
" The following are examples of different formats supported.
" Keep Plugin commands between here and filetype plugin indent on.
" scripts on GitHub repos
Plugin 'tpope/vim-fugitive'
Plugin 'Lokaltog/vim-easymotion'
Plugin 'tpope/vim-rails.git'
" The sparkup vim script is in a subdirectory of this repo called vim.
" Pass the path to set the runtimepath properly.
Plugin 'rstacruz/sparkup', {'rtp': 'vim/'}
" scripts from
Plugin 'L9'
Plugin 'FuzzyFinder'
" scripts not on GitHub
Plugin 'git://git.wincent.com/command-t.git'
" git repos on your local machine (i.e. when working on your own plugin)
Plugin ''
" ...
filetype plugin indent on" required
" To ignore plugin indent changes, instead use:
"filetype plugin on
"
" Brief help
" : PluginList- list configured plugins
" : PluginInstall(!)- install (update) plugins
" : PluginSearch(!) foo - search (or refresh cache first) for foo
" : PluginClean(!)- confirm (or auto-approve) removal of unused plugins
"
" see :h vundle for more details or wiki for FAQ
" NOTE: comments after Plugin commands are not allowed.
" Put your stuff after this line
Install Plugins
Launch vim and run
: PluginInstall
vimPluginInstallqall
3、官方vim-lang插件
Config vim file .vimrc,Add content bellow in bottom of the file
" 官方的插件
" Some Linux distributions set filetype in /etc/vimrc.
" Clear filetype flags before changing runtimepath to force Vim to
"reload them.
filetype off
filetype plugin indent off
set runtimepath =$GOROOT/misc/vim
filetype plugin indent on
syntax on
autocmd FileType go autocmd BufWritePreFmt
4、代码补全的插件gocode
配置go的环境变量 ， 比如我的配置,GOPATH变量是必须要配置的，PATH中必须把GOPATH的bin也添加进去，否则没有自动提示 ， 会提示找不到模式
export GOROOT=/usr/local/go
export GOPATH=/data/app/gopath
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin
Set up gocode
Then you need to get the appropriate version of the gocode, for 6g/8g/5g compiler you can do this:
go get -u github.com/nsf/gocode (-u flag for "update")
Configure vim in .vimrc file
Plugin 'nsf/gocode', {'rtp': 'vim/'}
Install Plugins
Launch vim and run
: PluginInstall
vimPluginInstallqall
写一个helloword程序，输入fmt后按C-xC-o如果能看到函数的声明展示出来，说明安装是正确的 。
4、代码跳转提示godef
Set up godef
go get -v code.google.com/p/rog-go/exp/cmd/godef
go install -v code.google.com/p/rog-go/exp/cmd/godef
git clone~/.vim/bundle/vim-godef
Configure vim in .vimrc file
Bundle 'dgryski/vim-godef'
Install Plugins
Launch vim and run
: PluginInstall
vimPluginInstallqall
5、代码结构提示gotags
Set up gotags
go get -u github.com/jstemmer/gotags
Put the following configuration in your vimrc:
Bundle 'majutsushi/tagbar'
nmap:TagbarToggle
let g:tagbar_type_go = {
\ 'ctagstype' : 'go',
\ 'kinds': [
\ 'p:package',
\ 'i:imports:1',
\ 'c:constants',
\ 'v:variables',
\ 't:types',
\ 'n:interfaces',
\ 'w:fields',
\ 'e:embedded',
\ 'm:methods',
\ 'r:constructor',
\ 'f:functions'
\ ],
\ 'sro' : '.',
\ 'kind2scope' : {
\ 't' : 'ctype',
\ 'n' : 'ntype'
\ },
\ 'scope2kind' : {
\ 'ctype' : 't',
\ 'ntype' : 'n'
\ },
\ 'ctagsbin': 'gotags',
\ 'ctagsargs' : '-sort -silent'
\ }
命令模式下按在右边就会显示当前文件下的函数名 ， 结构体名等等 ， 光标放到相应的tag上，按回车可以快速跳到程序中的相应位置 。
再次按会关闭tag窗口 。
PS:本地的.vimrc的配置
" 插件管理器 vundle
set nocompatible" be iMproved, required
filetype off" required
" set the runtime path to include Vundle and initialize
set rtp =~/.vim/bundle/vundle/
call vundle#rc()
" alternatively, pass a path where Vundle should install plugins
"let path = '~/some/path/here'
"call vundle#rc(path)
" let Vundle manage Vundle, required
Plugin 'gmarik/vundle'
" The following are examples of different formats supported.
" Keep Plugin commands between here and filetype plugin indent on.
" scripts on GitHub repos
" Plugin 'tpope/vim-fugitive'
" Plugin 'Lokaltog/vim-easymotion'
" Plugin 'tpope/vim-rails.git'
" The sparkup vim script is in a subdirectory of this repo called vim.
" Pass the path to set the runtimepath properly.
" Plugin 'rstacruz/sparkup', {'rtp': 'vim/'}
" scripts from
" Plugin 'L9'
" Plugin 'FuzzyFinder'
" scripts not on GitHub
" Plugin 'git://git.wincent.com/command-t.git'
" git repos on your local machine (i.e. when working on your own plugin)
" Plugin ''
" ...
"
filetype plugin indent on" required
" To ignore plugin indent changes, instead use:
" filetype plugin on
"
" Brief help
" : PluginList- list configured plugins
" : PluginInstall(!) - install (update) plugins
" : PluginSearch(!) foo - search (or refresh cache first) for foo
" : PluginClean(!)- confirm (or auto-approve) removal of unused plugins
"
" see :h vundle for more details or wiki for FAQ
" NOTE: comments after Plugin commands are not allowed.
" Put your stuff after this line
syntax on
" ********************************************************************
" 这里省略了其它不相关的插件
" vimgdb插件
run macros/gdb_mappings.vim
" 官方的插件
" Some Linux distributions set filetype in /etc/vimrc.
" Clear filetype flags before changing runtimepath to force Vim to
"reload them.
filetype off
filetype plugin indent off
set runtimepath =$GOROOT/misc/vim
filetype plugin indent on
syntax on
autocmd FileType go autocmd BufWritePre buffer Fmt
" 代码补全的插件
Bundle 'Blackrush/vim-gocode'
" 代码跳转提示
Bundle 'dgryski/vim-godef'
" 代码结构提示
Bundle 'majutsushi/tagbar'
nmap F8 :TagbarToggleCR
let g:tagbar_type_go = {
\ 'ctagstype' : 'go',
\ 'kinds': [
\ 'p:package',
\ 'i:imports:1',
\ 'c:constants',
\ 'v:variables',
\ 't:types',
\ 'n:interfaces',
\ 'w:fields',
\ 'e:embedded',
\ 'm:methods',
\ 'r:constructor',
\ 'f:functions'
\ ],
\ 'sro' : '.',
\ 'kind2scope' : {
\ 't' : 'ctype',
\ 'n' : 'ntype'
\ },
\ 'scope2kind' : {
\ 'ctype' : 't',
\ 'ntype' : 'n'
\ },
\ 'ctagsbin': 'gotags',
\ 'ctagsargs' : '-sort -silent'
\ }
Go语言实践模式 - 函数选项模式(Functional Options Pattern)大家好 ， 我是小白，有点黑的那个白 。
最近遇到一个问题，因为业务需求，需要对接第三方平台.
而三方平台提供的一些HTTP(S)接口都有统一的密钥生成规则要求.
为此我们封装了一个独立的包 xxx-go-sdk 以便维护和对接使用.
其中核心的部分是自定义HTTP Client,如下:
一些平台会要求appKey/appSecret等信息，所以Client结构体就变成了这样，这时参数还比较少, 而且是必填的参数，我们可以提供构造函数来明确指定 。
看起来很满足，但是当我们需要增加一个 Timeout 参数来控制超时呢?
或许你会说这还不简单 ， 像下面一样再加一个参数呗
那再加些其他的参数呢？那构造函数的参数是不是又长又串，而且每个参数不一定是必须的 ， 有些参数我们又会考虑默认值的问题 。
为此，勤劳但尚未致富的 gophers 们使用了总结一种实践模式
首先提取所有需要的参数到一个独立的结构体 Options ， 当然你也可以用 Configs 啥的.
然后为每个参数提供设置函数
这样我们就为每个参数设置了独立的设置函数 。返回值func(*Options)看着有点不友好，我们提取下定义为单个Option调整一下代码
当我们需要添加更多的参数时，只需要在 Options 添加新的参数并添加新参数的设置函数即可 。
比如现在要添加新的参数 Timeout
这样后续不管新增多少参数，只需要新增配置项并添加独立的设置函数即可轻松扩展，并且不会影响原有函数的参数顺序和个数位置等 。
至此 ， 每个选项是区分开来了，那么怎么作用到我们的 Client 结构体上呢?
首先，配置选项都被提取到了 Options 结构体重 ， 所以我们需要调整一下 Client 结构体的参数
其次，每一个选项函数返回 Option,那么任意多个就是 ...Option ， 我们调整一下构造函数 NewClient 的参数形式，改为可变参数，不再局限于固定顺序的几个参数 。
然后循环遍历每个选项函数，来生成Client结构体的完整配置选项 。
那么怎么调用呢？对于调用方而已，直接在调用构造函数NewClient()的参数内添加自己需要的设置函数(WithXXX)即可
当需要设置超时参数，直接添加 WithTimeout即可,比如设置3秒的超时
配置选项的位置可以任意设置，不需要受常规的固定参数顺序约束 。
可以看到，这种实践模式主要作用于配置选项，利用函数支持的特性来实现的，为此得名 Functional Options Pattern ， 优美的中国话叫做「函数选项模式」 。
最后, 我们总结回顾一下在Go语言中函数选项模式的优缺点
关于go语言<-和go语言是前端还是后端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 。

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