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go语言死机 go语言遇到的坑

IT技术消息

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想问一下关于pspgo遇到死机，电源灯还亮着，怎么关法？我用3000型的时候经常会遇到这个情况1.要待机的时候推一下power ， 屏幕关闭了，但是电源灯还是绿色亮着，等了1分钟也没断电源 ， 直到我拔电池才解决，而且之后50%概率要还原系统初始才能刷机(平常小死机都是改一下语言，直接刷chicken
hen2的)2.玩ps游戏要使用psploader的时候，选错版本的时候也会遇到以上情况！
go语言闪退这个是命令行的程序
编写好.go源文件，在那目录运行go build xxx.go来编译
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】内存逃逸常见情况和避免方式因为如果变量的内存发生逃逸，它的生命周期就是不可知的，其会被分配到堆上，而堆上分配内存不能像栈一样会自动释放，为了解放程序员双手，专注于业务的实现，go实现了gc垃圾回收机制，但gc会影响程序运行性能，所以要尽量减少程序的gc操作 。
1、在方法内把局部变量指针返回，被外部引用，其生命周期大于栈，则溢出 。
2、发送指针或带有指针的值到channel，因为编译时候无法知道那个goroutine会在channel接受数据 ， 编译器无法知道什么时候释放 。
3、在一个切片上存储指针或带指针的值 。比如[]*string，导致切片内容逃逸，其引用值一直在堆上 。
4、因为切片的append导致超出容量，切片重新分配地址，切片背后的存储基于运行时的数据进行扩充，就会在堆上分配 。
5、在interface类型上调用方法，在Interface调用方法是动态调度的 ， 只有在运行时才知道 。
1、go语言的接口类型方法调用是动态，因此不能在编译阶段确定，所有类型结构转换成接口的过程会涉及到内存逃逸发生，在频次访问较高的函数尽量调用接口 。
2、不要盲目使用变量指针作为参数 ， 虽然减少了复制，但变量逃逸的开销更大 。
3、预先设定好slice长度，避免频繁超出容量，重新分配 。
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