锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

go语言分布式节点管理 golang分布式

语言IT技术

go是什么编程语言？主要应用于哪些方面？Go语言由Google公司开发go语言分布式节点管理 ， 并于2009年开源go语言分布式节点管理，相比Java/Python/C等语言 ， Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪go语言分布式节点管理的C语言” 。
Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛 。BAT大厂正在把Go作为新项目开发go语言分布式节点管理的首选语言 。
Go语言能干什么?
1、服务端开发go语言分布式节点管理：以前你使用C或者C做的那些事情，用Go来做很合适 ， 例如日志处理、文件系统、监控系统等;
2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;
3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等 ， 而且Go内置的 net/http包十分的优秀;
4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;
5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;
6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;
7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;
8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理 。
golang使用Nsq1. 介绍
最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等 。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件 。
官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库 。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构 ， 稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性 。
2). Scalable易于扩展
NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers 。内置的发现服务简化了在集群中增加节点 。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发 。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面 。二进制包没有运行时依赖 。官方有Docker image 。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python库都有提供 。而且为大多数语言提供了库 。
1.2 组件
1.3 拓扑结构
NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区 ， 消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取 。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息 。
NSQ
首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点 ， 首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中 。
事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel 。消费者会获取这些消息并且上传到S3 。
nsqd
每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中 。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点 。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息传递担保
1）客户表示已经准备好接收消息
2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败 。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息
这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程 。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失 。
如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解 。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本 。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息 。
2.2 简化配置和管理
单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流 。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道” 。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝 。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题 。
在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接 ， 定期推动其状态 。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址 。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询 。为话题引入一个新的消费者 ， 只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端 。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性 。
2.3 消除单点故障
NSQ被设计以分布的方式被使用 。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例 。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障 。
这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈 。相反，你的消费者直接访问所有生产者 。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者 ， 以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理 。对于 nsqlookupd ， 高可用性是通过运行多个实例来实现 。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致 。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response 。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿 。
2.4 效率
对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据 。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式 。
efficiency
2.5 心跳和超时
组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中 ， 操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联 。这意味着 ， 你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误 。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭 。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者 。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标 。
2.6 分布式
因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生 。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区 。
这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧 。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集 。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义 。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显 。
2.7 no replication
不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证 。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免 ， 只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列 。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡 ， 丢失了有效的写入的情况 。
2.8 没有严格的顺序
虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是 。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列 。在我们使用的案例中，这通常没有关系 ， 因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况 。
2.9 无数据重复删除功能
NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡 。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性 。
3. 实践安装过程
本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单 。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息 。
3.1 拓扑结构
topology
实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务 。
采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机 。一共5台机器 。
NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数 。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具类，消费后存储到本地文件 。
发布一条消息
3.2 nsqadmin
对Streams的详细信息进行查看 ， 包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息 。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD节点:
nodes
消息的统计:
msgs
lookup主机的列表:
hosts
4. 总结
NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug 。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分 。
事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护 ， 通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量 。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能 。
结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回 。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因 。简单性和可靠性似乎并不能完全满足 。相比Kafka ， ops肩负起更多负责的运营 。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务 。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好 ， 我们期待着继续巩固它的坚实的基础 。
求 分布式对象存储 原理 架构及Go语言实现 pdf分布式存储架构由三个部分组成：客户端、元数据服务器和数据服务器 。客户端负责发送读写请求，缓存文件元数据和文件数据 。元数据服务器负责管理元数据和处理客户端的请求，是整个系统的核心组件 。数据服务器负责存放文件数据 ， 保证数据的可用性和完整性 。该架构的好处是性能和容量能够同时拓展 ， 系统规模具有很强的伸缩性 。
对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件 。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能 。
之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点 。简单来说块存储读写快 ， 不利于共享，文件存储读写慢，利于共享 。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢 。于是就有了对象存储 。
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go语言分布式节点管理，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go语言分布式节点管理我们的脚步梳理 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go语言分布式节点管理：
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go语言分布式节点管理；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go语言分布式节点管理；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：
go语言可以做什么1、服务器编程go语言分布式节点管理：以前你如果使用C或者C做的那些事情，用Go来做很合适 ， 例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等 。
2、分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd 。
3、网络编程：这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了 。
4、开发云平台：目前国外很多云平台在采用Go开发，我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品 。
5、区块链：目前有一种说法 ， 技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言 。如果大家学习区块链技术的话，就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的，比如ehtereum是目前知名度最大的公链，再比如fabric是目前最知名的联盟链 ， 两者都有go语言的版本，且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本 。
自1.0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用 。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加 。
使用 Go 语言开发的开源项目非常多 。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等 。
后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现 ， 这个过程相对于其go语言分布式节点管理他语言要简单一些 ， 这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现 。
「测试开发全栈化-Go」(1) Go语言基本了解作为一个测试，作为一个测试开发 ， 全栈化 管理是我们未来的发展方向 。已经掌握了Java、Python、HTML的你 ， 是不是也想了解下最近异常火爆的Go语言呢？来吧，让我们一起了解下 。
Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易 。
Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本 。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区 。这三个人都是计算机界的大神，有的参与了C语言的编写，有的还是数学大神，有的还获得了计算机最高荣誉-图灵奖 。
接下来说说Go语言的特色:
简洁、快速、安全
并行、有趣、开源
内存管理、数组安全、编译迅速
Go语言的用途:
Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言 。
对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率 。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了 。
Go语言的环境安装:
建议直接打开官方地址因为墙的原因打不开
因为我用的是windows系统 ， 这里主要讲下Windows系统上使用Go语言来编程 。
Windows 下可以使用 .msi 后缀(在下载列表中可以找到该文件，如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安装包来安装 。
默认情况下 .msi 文件会安装在 c:Go 目录下 。你可以将 c:Gobin 目录添加到 Path 环境变量中 。添加后你需要重启命令窗口才能生效 。个人建议还是安装到 Program Files文件夹中 。
使用什么开发工具来对Go语言进行编写:
个人建议用VS code, 也可以用Sublime Text来编辑 。如果你之前看了我讲的HTML语言的学习，肯定已经下载了VS code. 那么这时你需要在VS code中下载Go语言的扩展插件 。
这里有一个巨大的坑，就是在下载Go的插件和依赖包时，会提示一些包没有 。主要是因为下载的依赖包部分被墙了，只能想别的办法去下载 。
建议参考网页:
解决vscode中golang插件安装失败方法
在学习go的过程中，使用的是vscode，但是一直提示安装相关插件失败，然后上网查方法，基本上是叫你建立golang.org目录什么的，结果全是错的，而且都是抄袭，很烦 。无意之中看到一位博主分享的方法，他也是饱受上述的垃圾博文困扰 ， 然后找到了解决方法，这里向他致敬，秉着让更多人看到正确解决方法的心 ， 我写下正确的解决方法，希望对你有所帮助，也可以点开原博主链接参考：
Go有一个全球模块代理 ， 设置代理再去安装golang的插件 ， 就可以安装成功了 。步骤有，首先Windows用户打开Powershell ， 一个蓝色的界面，注意不是cmd！不知道的直接打开window下面的搜索，然后输入powershell，搜索出来就可以了 。
$env:GO111MODULE=“on”
$env:GOPROXY=“”
go env -w GOPROXY=
go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com
然后我们打开VsCode界面，下面会提示安装插件，我们选择Install ALL，就会安装成功
当你在运行Go语言程序时，提示所有的插件包都已经安装成功了时，就可以正常使用了 ， 要不然一堆报错会让你非常心烦 。
好了，今天先到这里，晚安、下班~
【go语言分布式节点管理 golang分布式】go语言分布式节点管理的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于golang分布式、go语言分布式节点管理的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：安卓微信头像没有苹果清晰，安卓微信头像没有苹果清晰度

    下一篇：如何修改微信服务器名称和密码？ 怎么更改微信服务器名字和密码