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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，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；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：
Gfast 工作流引擎 1.0Gfast管理系统采用go语言开发go语言工作流引擎，基于GF(Go Frame)的后台管理系统，现增加工作流引擎模块开源发布，实现工作流引擎与业务解绑，不同业务数据均可接入，以业务数据驱动的状态机机制，让系统更具可用性，智能应用型，便捷设计性 。
主要特性
基于 jsPlumb 可视化设计流程图，接入element-ui前后分离模式，数据与界面分开便于管理和维护，设计器已封装为组件，既可单独将流程设计器使用在其他基于element-ui的前端项目的系统 。
支持可视化界面设计,支持拖拽式流程绘制,支持节点属性设置
可支持工作流设计开发管理，流程权限与后台权限双重认证
可以对步骤进行管理、读取、验证流程基本信息是否正确划分权限的人员可对流程进行终止，代审完善的流引擎机制，通过事务控制，流程运行安全稳定
规范的命名空间，可拓展的集成化开发，支持 直线式、会签式、转出式、同步审批式等多格式的工作流格式
可配置流程模型、流程节点规则、分支条件规则等
Gfast工作流引擎1.0 开源版
链接地址go语言工作流引擎：
界面截图go语言工作流引擎：
演示地址：
登录账号：test
登录密码：123456
origin游戏引擎go语言怎么样origin游戏引擎go语言好 。根据查询相关信息显示：origin是由Go语言编写的分布式开源游戏服务器引擎，适用于各类游戏服务器的开发，包括H5游戏服务器 。
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Go语言WEB框架(Gin)详解
在 Go语言开发的 Web 框架中，有两款著名 Web 框架分别是 Martini 和 Gin，两款 Web 框架相比较的话，Gin 自己说它比 Martini 要强很多 。
Gin 是 Go语言写的一个 web 框架 ， 它具有运行速度快 ， 分组的路由器，良好的崩溃捕获和错误处理，非常好的支持中间件和 json 。总之在 Go语言开发领域是一款值得好好研究的 Web 框架，开源网址：
首先下载安装 gin 包：
go get -u github.com/gin-gonic/gin
一个简单的例子：
package main
import "github.com/gin-gonic/gin"
func main() {
//Default返回一个默认的路由引擎
r := gin.Default()
r.GET("/ping", func(c *gin.Context) {
//输出json结果给调用方
c.JSON(200, gin.H{
"message": "pong",
})
})
r.Run() // listen and serve on 0.0.0.0:8080
}
编译运行程序，打开浏览器 ， 访问页面显示：
{"message":"pong"}
gin 的功能不只是简单输出 Json 数据 。它是一个轻量级的 WEB 框架，支持 RestFull 风格 API，支持 GET，POST ， PUT，PATCH，DELETE，OPTIONS 等 http 方法，支持文件上传，分组路由，Multipart/Urlencoded FORM ， 以及支持 JsonP ， 参数处理等等功能，这些都和 WEB 紧密相关，通过提供这些功能 ， 使开发人员更方便地处理 WEB 业务 。
Gin 实际应用
接下来使用 Gin 作为框架来搭建一个拥有静态资源站点 ， 动态 WEB 站点 ， 以及 RESTFull API 接口站点（可专门作为手机 APP 应用提供服务使用）组成的，亦可根据情况分拆这套系统 ， 每种功能独立出来单独提供服务 。
下面按照一套系统但采用分站点来说明，首先是整个系统的目录结构 ， website 目录下面 static 是资源类文件 ， 为静态资源站点专用；photo 目录是 UGC 上传图片目录，tpl 是动态站点的模板 。
当然这个目录结构是一种约定 ， 可以根据情况来修改 。整个项目已经开源，可以访问来详细了解：具体每个站点的功能怎么实现呢？请看下面有关每个功能的讲述：
静态资源站点
一般网站开发中，我们会考虑把 js，css ， 以及资源图片放在一起，作为静态站点部署在 CDN，提升响应速度 。采用 Gin 实现起来非常简单，当然也可以使用 net/http 包轻松实现，但使用 Gin 会更方便 。
不管怎么样，使用 Go 开发，我们可以不用花太多时间在 WEB 服务环境搭建上，程序启动就直接可以提供 WEB 服务了 。
package main
import (
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
)
func main() {
router := gin.Default()
// 静态资源加载，本例为css,js以及资源图片
router.StaticFS("/public", http.Dir("D:/goproject/src/github.com/ffhelicopter/tmm/website/static"))
router.StaticFile("/favicon.ico", "./resources/favicon.ico")
// Listen and serve on 0.0.0.0:80
router.Run(":80")
}
首先需要是生成一个 Engine，这是 gin 的核心，默认带有 Logger 和 Recovery 两个中间件 。
router := gin.Default()
StaticFile 是加载单个文件，而 StaticFS 是加载一个完整的目录资源：
func (group *RouterGroup) StaticFile(relativePath, filepath string) IRoutes
func (group *RouterGroup) StaticFS(relativePath string, fs http.FileSystem) IRoutes
这些目录下资源是可以随时更新 ， 而不用重新启动程序 。现在编译运行程序，静态站点就可以正常访问了 。
组件分享之后端组件——超轻量级的工作流引擎go-workflow近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下 ， 形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件 。欢迎大家进行持续关注 。
本节go语言工作流引擎我们分享一个超轻量级的工作流引擎 go-workflow ,基本架构同Activiti工作流有些相似，但是它更精简 ， 更轻量，它是一个工作流微服务 。它将所有的无关流程的数据，包括用户、用户组等信息从服务中解耦出去 ， go-workflow只纪录流程的流转，同时使用json数组替代bpmn来生成流程定义，简化流程定义的生成 。
表 procdef 用于保存流程的配置，
主要字段有go语言工作流引擎：
表 proc_inst 用于保存流程实例，当用户启动一个流程时，就会在这个表存入一个流程实例，
主要字段有go语言工作流引擎：
表 execution 用于保存执行流，当用户启动一个流程时 ， 就会生成一条执行流，之后的流程就会按照执行流的顺序流转，
比如：开始-主管审批-财务审批-人事审批-结束 ，
主要的字段有：
表 identitylink 用于保存任务task的候选用户组或者候选用户以及用户所参与的流程信息，
主要字段有
表 task 用于保存任务 ，
主要字段有：
历史数据表包括 execution_history，identitylink_history，proc_inst_history ， task_history这些表字段同正常的表相同，每隔20秒，将已经结束的流程数据会自动迁移过来
启动 go-workflow 微服务后，可以在浏览器中输入：进行存储
具体见 example.md 说明文档
通过调用 StartProcessInstanceByID 方法来启动流程实例 ，
主要涉及：
调用方法 Complete()方法来执行任务的审批，
涉及方法：
调用方法 WithDrawTask() 方法来执行任务的撤回
更多内容可以参考其官方 README
GO语言（二十九）：模糊测试（下）-语料库文件以特殊格式编码 。这是种子语料库和生成语料库go语言工作流引擎的相同格式 。
下面是一个语料库文件go语言工作流引擎的例子：
第一行用于通知模糊引擎文件的编码版本 。虽然目前没有计划未来版本的编码格式go语言工作流引擎，但设计必须支持这种可能性 。
下面的每一行都是构成语料库条目的值go语言工作流引擎，如果需要，可以直接复制到 Go 代码中 。
在上面的示例中，go语言工作流引擎我们在 a []byte后跟一个int64 。这些类型必须按顺序与模糊测试参数完全匹配 。这些类型的模糊目标如下所示：
指定您自己的种子语料库值的最简单方法是使用该 (*testing.F).Add方法 。在上面的示例中，它看起来像这样：
但是 ， 您可能有较大的二进制文件，您不希望将其作为代码复制到您的测试中 ， 而是作为单独的种子语料库条目保留在 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中 。golang.org/x/tools/cmd/file2fuzz 上的file2fuzz工具可用于将这些二进制文件转换为为[]byte.
要使用此工具：
语料库条目：语料库中的一个输入，可以在模糊测试时使用 。这可以是特殊格式的文件，也可以是对 (*testing.F).Add 。
覆盖指导：一种模糊测试方法 ， 它使用代码覆盖范围的扩展来确定哪些语料库条目值得保留以备将来使用 。
失败的输入：失败的输入是一个语料库条目 ， 当针对模糊目标运行时会导致错误或恐慌 。
fuzz target：模糊测试的目标功能，在模糊测试时对语料库条目和生成的值执行 。它通过将函数传递给 (*testing.F).Fuzz实现 。
fuzz test：测试文件中的一个被命名为func FuzzXxx(*testing.F)的函数，可用于模糊测试 。
fuzzing：一种自动化测试，它不断地操纵程序的输入，以发现代码可能容易受到的错误或漏洞等问题 。
fuzzing arguments：将传递给 模糊测试目标的参数 ， 并由mutator进行变异 。
fuzzing engine：一个管理fuzzing的工具，包括维护语料库、调用mutator、识别新的覆盖率和报告失败 。
生成的语料库：由模糊引擎随时间维护的语料库，同时模糊测试以跟踪进度 。它存储在$GOCACHE/fuzz 中 。这些条目仅在模糊测试时使用 。
mutator：一种在模糊测试时使用的工具 ， 它在将语料库条目传递给模糊目标之前随机操作它们 。
package：同一目录下编译在一起的源文件的集合 。
种子语料库：用户提供的用于模糊测试的语料库，可用于指导模糊引擎 。它由 f.Add 在模糊测试中调用提供的语料库条目以及包内 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中的文件组成 。这些条目默认使用go test运行 ， 无论是否进行模糊测试 。
测试文件：格式为 xxx_test.go 的文件，可能包含测试、基准、示例和模糊测试 。
漏洞：代码中的安全敏感漏洞，可以被攻击者利用 。
【go语言工作流引擎 go语言流媒体开发】go语言工作流引擎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语言流媒体开发、go语言工作流引擎的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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