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go语言的可视化 go 可视化

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GO富集结果整体可视化??GO (Gene Ontology )是一个基因功能的国际标准分类体系 。意在从分子功能 (Molecular Function)、生物过程 (Biological Process)、和细胞组成 (Cellular Component) 三个层面对基因和蛋白质功能进行限定和描述go语言的可视化，建立一个适用于各种物种并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准 。
??GO富集分析已经算是很常规的分析内容，可以很方便地将分析得到的基因集归类到不同的GO条目，从而让研究者可以轻松地得知这些基因都参与哪些生物过程 。GO分析的操作这里就不再赘述go语言的可视化了，网上有很多相关的帖子，基本上常规的物种用clusterProfiler包就可以解决了 。今天go语言的可视化我想来谈谈如何可视化GO分析的结果 。对于GO富集结果的可视化 ， 最常见的就是用条形图和气泡图来展示部分关注的条目 。
??上面两种展现形式最为常见，可以很好地展示关注的条目 。go语言的可视化我们都知道有时候GO富集的条目会很多，如果想整体预览一下，有没有什么方法可以展示所有条目都涉及哪些功能呢go语言的可视化？答案是肯定的 。下面就来介绍一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集结果的 。这里用该包中数据做一个演示 。
结果如下图：
??结果看起来还是有点高大上的感觉，从图中可以看出496个GO条目根据条目名称的语意相似性被分成9个大类，每个大类右边有注释条，标明了每个类中涉及的条目关键字，有点类似词云的感觉 。
??该包使用起来很简单 ， 虽然不能准确的展示每个GO条目，但可以从整体上概览GO条目都涉及哪些方面 ， 对于后续筛选还是很有帮助的 。该包还有更为细节的用法，这里就不再赘述了，感兴趣的可以自己去摸索 。按照惯例最后附上官方说明链接： Simplify Functional Enrichment Results和Word Cloud Annotation。
Grafana的介绍与使用Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具go语言的可视化，可以做数据监控和数据统计go语言的可视化，带有告警功能 。目前使用grafana的公司有很多 ， 如paypal、ebay、intel等 。
①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项 。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志 。
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则 。Grafana将持续评估它们，并发送通知 。
③通知：警报更改状态时，它会发出通知 。接收电子邮件通知 。
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部 。
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源 。这甚至适用于自定义数据源 。
⑥注释：注释来自不同数据源图表 。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记 。
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询 。
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的 ， 所以要先加一个数据源 。
可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了 。
把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可 。
注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k 。
数字展示方式修改 ， Add column style：
当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛选，grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段 。
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询 ， 该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys 。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询 。
interval:interval值 。这个变量可以代表时间跨度 。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量 。
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源 。如果在不同环境中有多个数据源实例，则非常有用 。
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项 。
Constant:定义一个隐藏常数 。有用的metric路径前缀的dashboards，go语言的可视化你想分享 。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项 。
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前 。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器 。
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛?。?不再重复 。
【go语言的可视化 go 可视化】 grafana只有graph支持告警通知 。
grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持 。
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具，本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等 。更多内容可看 官网
彻底理解Golang Map 本文目录如下，阅读本文后 ， 将一网打尽下面Golang Map相关面试题
Go中的map是一个指针 ， 占用8个字节，指向hmap结构体;源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构
每个map的底层结构是hmap，hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组 。每个bucket底层都采用链表结构 。接下来 ， 我们来详细看下map的结构
bmap就是我们常说的“桶”，一个桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶 ， 是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的 ， 关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明 。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置) 。
bucket内存数据结构可视化如下：
注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是key/value/key/value/...这样的形式 。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段，节省内存空间 。
当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap 。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来 。
map是个指针，底层指向hmap，所以是个引用类型
golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel,它们都是 引用类型 ，当引用类型作为函数参数时 ， 可能会修改原内容数据 。
golang 中没有引用传递，只有值和指针传递 。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递，只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，在被调函数中修改 map，对调用者同样可见，所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果 。
因此，传递 map 时，如果想修改map的内容而不是map本身，函数形参无需使用指针
map底层数据结构是通过指针指向实际的元素 存储空间，这种情况下，对其中一个map的更改，会影响到其他map
map 在没有被修改的情况下，使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同 。这是 Go 语言的设计者们有意为之，在每次 range 时的顺序被随机化，旨在提示开发者们，Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定，请大家不要依赖 range 遍历结果顺序 。
map 本身是无序的，且遍历时顺序还会被随机化，如果想顺序遍历 map，需要对 map key 先排序，再按照 key 的顺序遍历 map 。
map默认是并发不安全的，原因如下：
Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景（不需要从多个 goroutine 中进行安全访问），而不是为了小部分情况（并发访问），导致大部分程序付出加锁代价（性能），决定了不支持 。
场景:2个协程同时读和写，以下程序会出现致命错误：fatal error: concurrent map writes
如果想实现map线程安全，有两种方式：
方式一：使用读写锁mapsync.RWMutex
方式二：使用golang提供的sync.Map
sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间 。和map RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map RWLock的实现方式 。
golang中map是一个kv对集合 。底层使用hash table，用链表来解决冲突 ，出现冲突时，不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来，而是以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv 。在哈希函数的选择上，会在程序启动时，检测 cpu 是否支持 aes ， 如果支持 ， 则使用 aes hash，否则使用 memhash 。
map有3钟初始化方式，一般通过make方式创建
map的创建通过生成汇编码可以知道，make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶，一个桶的容量就可以满足
makemap函数会通过fastrand创建一个随机的哈希种子，然后根据传入的hint计算出需要的最小需要的桶的数量 ， 最后再使用makeBucketArray 创建用于保存桶的数组，这个方法其实就是根据传入的B计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据，在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶，数量是2^(B-4)个 。初始化完成返回hmap指针 。
找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内
Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和 不带 comma 。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值 。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串 。
map的查找通过生成汇编码可以知道 ， 根据 key 的不同类型 ， 编译器会将查找函数用更具体的函数替换，以优化效率：
函数首先会检查 map 的标志位 flags 。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了，说明有其他协程在执行“写”操作，进而导致程序 panic 。这也说明了 map 对协程是不安全的 。
key经过哈希函数计算后，得到的哈希值如下（主流64位机下共 64 个 bit 位）：
m: 桶的个数
从buckets 通过 hashm 得到对应的bucket，如果bucket正在扩容，并且没有扩容完成 ， 则从oldbuckets得到对应的bucket
计算hash所在桶编号：
用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位 ， 也就是01010 ，值为 10，也就是 10 号桶（范围是0~31号桶）
计算hash所在的槽位:
用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位，也就是 10010111，转化为十进制，也就是151，在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值（HOB hash）为 151* 的 槽位** ， 即为key所在位置，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了 。
如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket 。
通过上面找到了对应的槽位，这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的：
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b) dataOffset 。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大?。欢颐怯种?，value 的地址是在所有 key 之后 ， 因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移 。
通过汇编语言可以看到 ， 向 map 中插入或者修改 key，最终调用的是mapassign函数 。
实际上插入或修改 key 的语法是一样的，只不过前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中 。
mapassign 有一个系列的函数，根据 key 类型的不同 ， 编译器会将其优化为相应的“快速函数” 。
我们只用研究最一般的赋值函数mapassign。
map的赋值会附带着map的扩容和迁移 ， map的扩容只是将底层数组扩大了一倍，并没有进行数据的转移，数据的转移是在扩容后逐步进行的，在迁移的过程中每进行一次赋值（access或者delete）会至少做一次迁移工作 。
1.判断map是否为nil
每一次进行赋值/删除操作时，只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容，会做一次迁移工作 ， 下面会详细说下迁移过程
根据上面查找过程，查找key所在位置，如果找到则更新，没找到则找空位插入即可
经过前面迭代寻找动作，若没有找到可插入的位置，意味着需要扩容进行插入，下面会详细说下扩容过程
通过汇编语言可以看到 ， 向 map 中删除 key ， 最终调用的是mapdelete函数
删除的逻辑相对比较简单，大多函数在赋值操作中已经用到过，核心还是找到 key 的具体位置 。寻找过程都是类似的，在 bucket 中挨个 cell 寻找 。找到对应位置后，对 key 或者 value 进行“清零”操作，将 count 值减 1，将对应位置的 tophash 值置成Empty
再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：
1、装载因子超过阈值
源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是经过测试后取出的一个比较合理的因子
我们知道 ， 每个 bucket 有 8 个空位 ， 在没有溢出，且所有的桶都装满了的情况下，装载因子算出来的结果是 8 。因此当装载因子超过 6.5 时 ， 表明很多 bucket 都快要装满了 ， 查找效率和插入效率都变低了 。在这个时候进行扩容是有必要的 。
对于条件 1 ， 元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍 。于是，就有新老 bucket 了 。注意，这时候元素都在老 bucket 里，还没迁移到新的 bucket 来 。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 )。
2、overflow 的 bucket 数量过多
在装载因子比较小的情况下，这时候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况 。表面现象就是计算装载因子的分子比较小，即 map 里元素总数少，但是 bucket 数量多（真实分配的 bucket 数量多，包括大量的 overflow bucket）
不难想像造成这种情况的原因：不停地插入、删除元素 。先插入很多元素，导致创建了很多 bucket，但是装载因子达不到第 1 点的临界值，未触发扩容来缓解这种情况 。之后 ， 删除元素降低元素总数量，再插入很多元素，导致创建很多的 overflow bucket ， 但就是不会触发第 1 点的规定，你能拿我怎么办？overflow bucket 数量太多，导致 key 会很分散，查找插入效率低得吓人，因此出台第 2 点规定 。这就像是一座空城 ， 房子很多，但是住户很少，都分散了，找起人来很困难
对于条件 2，其实元素没那么多 ， 但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满 。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket ， 使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密 。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来 。结果是节省空间 ， 提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升 。
由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能 。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式 ， 原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket 。
上面说的hashGrow()函数实际上并没有真正地“搬迁” ， 它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上 。真正搬迁 buckets 的动作在growWork()函数中，而调用growWork()函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中 。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作 。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil 。
如果未迁移完毕，赋值/删除的时候，扩容完毕后（预分配内存），不会马上就进行迁移 。而是采取 增量扩容 的方式，当有访问到具体 bukcet 时，才会逐渐的进行迁移（将 oldbucket 迁移到 bucket）
nevacuate 标识的是当前的进度，如果都搬迁完，应该和2^B的长度是一样的
在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket，以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上 。
转移的判断直接通过tophash 就可以，判断tophash中第一个hash值即可
遍历的过程 ， 就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key 。
map遍历是无序的，如果想实现有序遍历，可以先对key进行排序
为什么遍历 map 是无序的？
如果发生过迁移，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动 。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了 。
如果就一个写死的 map，不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧 。但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错 。
Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个**随机值序号的 bucket开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个 随机序号的 cell **开始遍历 。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它 ， 也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了 。
go语言的可视化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go 可视化、go语言的可视化的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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