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Go语言学习笔 go语言教程书籍

IT技术消息

Go语言和其他语言的不同之基本语法Go语言作为出现比较晚的一门编程语言 ， 在其原生支持高并发、云原生等领域的优秀表现，像目前比较流行的容器编排技术Kubernetes、容器技术Docker都是用Go语言写的，像Java等其他面向对象的语言，虽然也能做云原生相关的开发 ， 但是支持的程度远没有Go语言高，凭借其语言特性和简单的编程方式，弥补了其他编程语言一定程度上的不足，一度成为一个热门的编程语言 。
最近在学习Go语言 ， 我之前使用过C#、Java等面向对象编程的语言，发现其中有很多的编程方式和其他语言有区别的地方，好记性不如烂笔头，总结一下，和其他语言做个对比 。这里只总结差异的地方，具体的语法不做详细的介绍 。
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在 。
3)变量初始化时候可以和其他语言一样直接在变量后面加等号，等号后面为要初始化的值，也可以使用变量名：=变量值的简单方式
3）变量赋值 Go语言的变量赋值和多数语言一致 ， 但是Go语言提供了多重赋值的功能，比如下面这个交换i、j变量的语句：
在不支持多重赋值的语言中，交换两个变量的值需要引入一个中间变量：
4)匿名变量
在使用其他语言时，有时候要获取一个值，却因为该函数返回多个值而不得不定义很多没有的变量 ， Go语言可以借助多重返回值和匿名变量来避免这种写法，使代码看起来更优雅 。
假如GetName()函数返回3个值，分别是firstName,lastName和nickName
若指向获得nickName ， 则函数调用可以这样写
这种写法可以让代码更清晰 ， 从而大幅降低沟通的复杂度和维护的难度 。
1）基本常量
常量使用关键字const 定义，可以限定常量类型，但不是必须的，如果没有定义常量的类型，是无类型常量
2）预定义常量
Go语言预定义了这些常量 true、false和iota
iota比较特殊 ， 可以被任务是一个可被编译器修改的常量，在每个const关键字出现时被重置为0，然后在下一个const出现之前每出现一个iota，其所代表的数字会自动加1.
3)枚举
1）int 和int32在Go语言中被认为是两种不同类型的类型
2）Go语言定义了两个浮点型float32和float64，其中前者等价于C语言的float类型，后者等价于C语言的double类型
3）go语言支持复数类型
复数实际上是由两个实数（在计算机中使用浮点数表示）构成，一个表示实部（real）、一个表示虚部（imag） 。也就是数学上的那个复数
复数的表示
实部与虚部
对于一个复数z=complex(x,y),就可以通过Go语言内置函数real(z)获得该复数的实部 ， 也就是x，通过imag(z)获得该复数的虚部，也就是y
4）数组(值类型，长度在定义后无法再次修改，每次传递都将产生一个副本 。)
5）数组切片（slice）
数组切片（slice）弥补了数组的不足，其数据结构可以抽象为以下三个变量：
6）Map 在go语言中Map不需要引入任何库，使用很方便
Go循环语句只支持for关键字，不支持while和do-while
goto语句的语义非常简单，就是跳转到本函数内的某个标签
今天就介绍到这里 ， 以后我会在总结Go语言在其他方面比如并发编程、面向对象、网络编程等方面的不同及使用方法 。希望对大家有所帮助 。
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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 。
golang 怎么定义可变参数的函数golang定义可变参数的函数方法是：
—- 采用ANSI标准形式时，参数个数可变的函数的原型声明是：
type funcname(type para1, type para2, …)
—- 这种形式至少需要一个普通的形式参数，后面的省略号不表示省略，而是函数原型的一部分 。type是函数返回值和形式参数的类型 。
—- 采用与UNIX System V兼容的声明方式时，参数个数可变的函数原型是：
type funcname(va_alist)
va_dcl
—- 这种形式不需要提供任何普通的形式参数 。
type是函数返回值的类型 。va_dcl是对函数原型声明中参数va_alist的详细声明，实际是一个宏定义，对不同的硬件平台采用不同的类型来定义 ， 但在最后都包括了一个分号 。因此va_dcl后不再需要加上分号了 。va_dcl在代码中必须原样给出 。va_alist在VC中可以原样给出，也可以略去 。
此外，采用头文件stdarg.h编写的程序是符合ANSI标准的，可以在各种操作系统和硬件上运行；而采用头文件varargs.h的方式仅仅是为了与以前的程序兼容 。所以建议使用前者 。
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