go语言检测网络 go语言语音识别

如何用go语言抓取网络摄像头数据理论上是不行的 , 要想实时就必须连续不断传输的视频信号,而你的软件是播放视频文件的,文件的话必须有头尾,如果做成文件格式再播放,那就不叫实时监控了 。
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?1、简单易学 。
Go语言的作者本身就很懂C语言go语言检测网络,所以同样Go语言也会有C语言的基因go语言检测网络 , 所以对于程序员来说,Go语言天生就会让人很熟悉,容易上手 。
2、并发性好 。
Go语言天生支持并发,可以充分利用多核,轻松地使用并发 。这是Go语言最大的特点 。
描述
Go的语法接近C语言,但对于变量的声明有所不同 。Go支持垃圾回收功能 。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程(CSP)为基础,采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo,但它也具有Pi运算的特征 , 比如通道传输 。
在1.8版本中开放插件(Plugin)的支持,这意味着现在能从Go中动态加载部分函数 。
与C相比 , Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能,但增加go语言检测网络了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口(Interface)等特性的语言级支持 。
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,并于2009年开源,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作为新项目开发的首选语言 。
Go语言能干什么?
1、服务端开发: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 。
【go语言检测网络 go语言语音识别】 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 。
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