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聊聊rocketmq-client-go的TraceInterceptor本文主要研究一下rocketmq-client-gogo语言trace工具的TraceInterceptor
rocketmq-client-go-v2.0.0/producer/interceptor.go
rocketmq-client-go-v2.0.0/producer/interceptor.go
WithTrace方法在options.Interceptors后追加TraceInterceptorgo语言trace工具；而newTraceInterceptor方法则创建TraceInterceptor
如何学好一门编程语言？ 学好一门编程语言是十分不容易的，但是如果学会了，它的实用性是很强的，下面我为大家整理了学好一门编程语言的办法，大家可以参考借鉴 。
如何学好一门编程语言?
一、多总结
多总结才能加深理解、增强记忆 。举例 ， Go 中有 slice、map、channal 类型，它们都可以用 make 生成实例，但 slice 和 map 还可以用以下形式初始化，也是编程规范中建议的初始化方式：
colors := map[string]string{}
slice := []int{}
但注意了，channal 则没有这样的语法：msg := chan string{}
上面两句是生成实例 ， 表示空集合，但下面两句则表示实例不存在 ， 值为 nil
var colors map[string]string
var slice []int
另外，结构体指针 slice 还可以象下面这样初始化，结构体实例不用明确地指定类型(使用了类型推导)、不用明确地取地址运算() 。
type Product struct {
name string
price float64
}
products := []*Product{{"Spanner", 3.99}, {"Wrench", 2.49}, {"Screwdriver", 1.99}}
看到没有，如果不经常总结 ， 这一圈学下来会把你整的稀里糊涂的 。
二、多比较
学一门新语言一定要与你之前已经熟悉的语言经常作比较，找出它们的相同与不同，这样才能加深记忆和理解，否则学完之后脑子里会一片混乱，搞不清谁是谁非了 。
就拿数组来说吧 ， 在 Java、Scala、Go 中定义、实例化、赋值是不一样的 。
//Java
int[] arr;//定义数组，不可以指定数组长度
arr = new int[5];//创建数组对象(实例化) ， 指定数组长度
arr[1] = 8;//赋值
//Scala
val arr = new Array[Int](5) //数组在Scala里用的是泛型类，构造函数参数指定数组大小
arr(1) = 8 //赋值，注意用的是括弧
//Go
arr := [5]int{} //创建数组 ， 初始化5个元素都为0，注意如果不指定数组长度，则是另外一种类型Slice
arr[1] = 8 //赋值
再比如 Map 在 Scala 与 Go 语言里定义、初始化、访问也是不同的 ， 作了以下比较后印象会非常深刻，把它们记下来，这样以后使用就不会搞混了 。
//Scala
val capital = Map("France" - "Paris", "Japan" - "Tokyo")
println(capital.get("France"))
//Go
capital := map[string]string{"France": "Paris", "Japan": "Tokyo"}
fmt.Println(capital["France"])
Go 同时给多个变量赋值在 Scala 里可以用模式匹配做到，如下：
//Scala(使用样本类的模式匹配)
case class Tao(name: String, age: Int);
val Tao(myName, myAge) = Tao("taozs", 18);
println(myName)
println(myAge)
//Go
myName, myAge := "taozs", 18
fmt.Println(myName)
fmt.Println(myAge)
//Scala(使用元组的模式匹配)
val (myNumber, myString) = (123, "abe")
println(myNumber)
println(myString)
//Go
myNumber, myString := 123, "abe"
【go语言trace工具 go语言slice】 fmt.Println(myNumber)
fmt.Println(myString)
以下是 Scala 和 Go 定义和实现函数的区别：
//Scala
val increase: Int = Int = (x: Int) = x1
println(increase(8))
//Go
var increase func(int) int = func(x int) int { return x1 }
fmt.Println(increase(8))
除了在 Scala 和 Go 里都可以类型推导外，在 Scala 里还可以这样定义函数：
//Scala
val increase = (_: Int)1
为方便自己将来随时查阅，可以建立下面这样的对比表格，描述不一定要求规范，自己能看懂就行 。
三、转变思维方式，
学会用这门语言去思考
学会用语言去思考是关键 。如果你以前是学 C 的，转学 Java，你一定要改变以前面向过程的思维，学会用面向对象的思维去分析问题;以前学 Java 的，转学 Scala 则要学会用函数式的编程思维解决问题 。
举一个函数式编程的例子，以下是 Java 语言常用的 for 循环，循环变量从 1 到 10 执行 10 次循环体：
// 命令式编程
for (int i = 1; i10; i) {
// 此处是循环体做10次
}
这被称为命令式编程 (Imperative Programming)，但学了 Scala 的函数式编程 (Functional Programming) 后，解决同样的问题，我们可以换一种思维：构建 1 到 10 的列表序列，针对列表中的`每个元素分别执行函数 ， 如下：
//函数式编程
val autoList = (1 to 10).map(i = /*此处是函数体，针对1到10的每一个分别调用 1次*/)
已经习惯了 Java 编程的，对 Scala 的函数式编程、样本类、模式匹配、不可变对象、隐式转换等需要一个逐步适应的过程，要渐渐学会用它们思考和解决问题 。
再举个 Scala 与 Go 思维方式不同的例子，要实现对一个字符串里的每个字符加 1 的操作，Scala 里可以这样：
"abc".map(cc = cc1)
"abc"是一个字符串对象，调用它的方法 map，这是纯面向对象的思维，但在 Go 里就要转变为面向过程的思维：
name := "abc"
second := strings.Map(func(x rune) rune {
return x1
}, name)
注意，这里的 strings 是包 (package)，调用它的公共函数 Map，被人操作的对象 name 字符串作为函数参数传入 。Go 提供的函数 len、cap、append、 等其实都是面向过程的，虽然 Go 也提供有面向对象的支持，已经习惯了面向对象编程的，刚开始学 Go 语言需要特别留意这一点 。
四、多看开源代码
学一门语言就是学一种思维方式 ， 如今 GitHub 上可下载的开源代码海量级 ， 通过看别人的代码，学习别人是如何解决问题的，养成用该语言思考的习惯，另外还能学习到一些非常有用的技巧，比如我在看一个 Go 语言性能测试框架代码时看到有以下写法：
func main() {
defer profile.Start().Stop()
...
}
这个意思是指刚进入程序时执行 Start( ) 函数，程序退出前调用 Stop( ) 函数，非常好的技巧啊!可以用于需要在程序执行前和程序完成后分别执行一段逻辑的场景 。再看 Start( ) 函数是怎么实现的：
func Start(options ...func(*Profile)) interface {
Stop()
} {
...
return prof
}
该函数返回了一个实现了含有 Stop( ) 函数接口的对象，如此才能在调用 Start 调用后连调 Stop 。
五、优先学会使用代码分析工具
代码分析的工具包括静态检查、测试、测试覆盖率分析、性能分析(内存、CPU)、调试工具等，工具的价值在于它可以有效帮我们发现代码问题，这在我们刚开始学一门编程语言时意义尤其重大 。
例如，以下这句 Java 赋值语句估计没有哪本教科书会告诉你有性能问题：
String sb = new String(“Hello World”);
以下这段 Java 代码你也不一定能意识到有多线程问题：
synchronized public void send(authuserPacket pkt, Thread t, String flowNo) throws IOException
{
logger.info("start");
//连接不可用，直接抛出异常，等待接收线程连接服务器成功
if (!this.avaliable)
{
try
{
//如果连接不可用 ， 则等待2S，然后重新检测
Thread.sleep(2000);
}
... ...
如果我们及时用 FindBugs 工具检查就会发现上面这些问题，进而你会去分析研究为什么，如此，你对这门语言的了解也会越来越多 。
另外 ， Go 语言自带的 vet/test/cover/pprof/trace 都是非常有用的工具，一边学一边使用这些工具分析代码，能加深对语言的理解 。
六、多练习、多实践
就象学自然语言一样，如果只知道语法不去练是没有任何效果的，只有反复地练习 ， 慢慢才能变成自己的一项技能 。书本上的例子代码最好能从头到尾亲自敲一遍，多运行、多尝试，另外再找一些题目来练习，如能有机会参与项目开发则更好啦，勤动手、勤实践是最好的学习方法 。
其它的方法还有：
做好笔记，把学习中遇到的关键点和自己的思考记下来 ， 便于后面复习和对比;
复习，学习一定要重复、重复、再重复;
学习贵在坚持，每天学一点(比如坚持每天学 1 小时)，日积月累 。
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trace工具，具备商业级数据库的数据可靠性go语言trace工具 ， 可用性go语言trace工具，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go语言trace工具；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：
pprof 工具使用golang pprof是golanggo语言trace工具的可视化和性能分析go语言trace工具的工具 。其提供了可视化的web页面go语言trace工具，火焰图等更直观的工具 。
可以使用 go tool pprof 进行使用
go tool pprof 来源于 google/pprof 项目go语言trace工具，可以以如下方式安装 。
如果使用-http 选项指定需要web交互页面，则需要安装 dot。
ubuntu 上通过以下方式安装：
需要我们的程序开放了pprof web端点 。一般建议的方式为,在需要使用的地方引用 net/http/pprof 包 。
该方式会在默认的 http.DefaultServeMux 中插入debug pprof端点 。
不过在一般的开发中不使用该方式，而是使用自定义的handler，如下 。
pprof包内调用 runtime 包中函数以获取各种运行时信息 ， 其包含如下分析指标 。
allocs: 过去所有内存分配的样本
block: 导致同步原语阻塞的堆栈跟踪
cmdline:当前程序的命令行调用，与/proc/中的 cmdline相同
goroutine: 当前所有goroutine的堆栈跟踪
heap: A活动对象的内存分配的采样 。您可以指定gc GET参数以在获取堆样本之前运行GC 。
mutex: 竞争互斥体持有人的堆栈痕迹
profile: CPU配置文件 。您可以在秒GET参数中指定持续时间 。获取概要文件后，使用go tool pprof命令调查概要文件 。
threadcreate: 导致创建新OS线程的堆栈跟踪
trace: 当前程序执行的痕迹 。您可以在秒GET参数中指定持续时间 。获取跟踪文件后，请使用go工具trace命令调查跟踪 。
flat：函数上运行耗时
flat%：函数上运行耗时 总比例
sum%：函数累积使用 CPU 时间比例
cum：函数及之上的调用运行总耗时
cum%：函数及之上的调用运行总耗时比例
更方便的场景为使用web的交互页面代替命令行页面 。与cpu性能分析相同，进行内存占用分析 。
关于go语言trace工具和go语言slice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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