1、服務器編程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go來做很合適，例如處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機處理、文件系統(tǒng)等。
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2、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫代理器、中間件：例如Etcd。
3、網(wǎng)絡(luò)編程：這一塊目前應用最廣，包括Web應用、API應用、下載應用，而且Go內(nèi)置的net/http包基本上把我們平常用到的網(wǎng)絡(luò)功能都實現(xiàn)了。
4、開發(fā)云平臺：目前國外很多云平臺在采用Go開發(fā)，我們所熟知的七牛云、華為云等等都有使用Go進行開發(fā)并且開源的成型的產(chǎn)品。
5、區(qū)塊鏈：目前有一種說法，技術(shù)從業(yè)人員把Go語言稱作為區(qū)塊鏈行業(yè)的開發(fā)語言。如果大家學習區(qū)塊鏈技術(shù)的話，就會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在有很多很多的區(qū)塊鏈的系統(tǒng)和應用都是采用Go進行開發(fā)的，比如ehtereum是目前知名度最大的公鏈，再比如fabric是目前最知名的聯(lián)盟鏈，兩者都有g(shù)o語言的版本，且go-ehtereum還是以太坊官方推薦的版本。
自1.0版發(fā)布以來，go語言引起了眾多開發(fā)者的關(guān)注，并得到了廣泛的應用。go語言簡單、高效、并發(fā)的特點吸引了許多傳統(tǒng)的語言開發(fā)人員，其數(shù)量也在不斷增加。
使用 Go 語言開發(fā)的開源項目非常多。早期的 Go 語言開源項目只是通過 Go 語言與傳統(tǒng)項目進行C語言庫綁定實現(xiàn)，例如 Qt、Sqlite 等。
后期的很多項目都使用 Go 語言進行重新原生實現(xiàn)，這個過程相對于其他語言要簡單一些，這也促成了大量使用 Go 語言原生開發(fā)項目的出現(xiàn)。
很多朋友可能知道Go語言的優(yōu)勢在哪，卻不知道Go語言適合用于哪些地方。
1、 Go語言作為服務器編程語言，很適合處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機處理、文件系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫代理等；網(wǎng)絡(luò)編程方面。Go語言廣泛應用于Web應用、API應用、下載應用等；除此之外，Go語言還可用于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和云平臺領(lǐng)域，目前國外很多云平臺都是采用Go開發(fā)。
2、 其實Go語言主要用作服務器端開發(fā)。其定位是用來開發(fā)"大型軟件"的，適合于很多程序員一起開發(fā)大型軟件，并且開發(fā)周期長，支持云計算的網(wǎng)絡(luò)服務。Go語言能夠讓程序員快速開發(fā)，并且在軟件不斷的增長過程中，它能讓程序員更容易地進行維護和修改。它融合了傳統(tǒng)編譯型語言的高效性和腳本語言的易用性和富于表達性。
3、 Go語言成功案例。Nsq：Nsq是由Go語言開發(fā)的高性能、高可用消息隊列系統(tǒng)，性能非常高，每天能處理數(shù)十億條的消息；
4、 Docker：基于lxc的一個虛擬打包工具，能夠?qū)崿F(xiàn)PAAS平臺的組建。
5、 Packer：用來生成不同平臺的鏡像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者
6、 Skynet：分布式調(diào)度框架。
7、 Doozer：分布式同步工具，類似ZooKeeper。
8、 Heka：mazila開源的日志處理系統(tǒng)。
9、 Cbfs：couchbase開源的分布式文件系統(tǒng)。
10、 Tsuru：開源的PAAS平臺，和SAE實現(xiàn)的功能一模一樣。
11、 Groupcache：memcahe作者寫的用于Google下載系統(tǒng)的緩存系統(tǒng)。
12、 God：類似redis的緩存系統(tǒng)，但是支持分布式和擴展性。
13、 Gor：網(wǎng)絡(luò)流量抓包和重放工具。
以上的就是關(guān)于go語言能做什么的內(nèi)容介紹了。
可視化是監(jiān)控的目標之一，沒有一個好的展示，再多的數(shù)據(jù)我們也很難分析。這里主要對Grafana進行介紹，前面我們雖然也展示過Grafana數(shù)據(jù)可視化的界面，但是并沒有深入介紹。
書本介紹了Prometheus自帶的控制臺界面，開啟這個功能只需要在啟動命令中添加相關(guān)的參數(shù)。但是，用這個方法作圖的效率實在是太低了。實際使用中，都是通過配合Grafana一起使用的。關(guān)于console template的原文鏈接 點我
下面介紹Grafana。
Console Teamplet雖然能滿足一定的可視化需求，但是也僅僅是對Prometheus的基本能力的補充。同時使用也會有許多問題，首先用戶需要學習和了解Go Template模板語言，其它其支持的可視化圖表類型也非常有限，最后其管理也有一定的成本。在第1章的“初識Prometheus”中我們已經(jīng)嘗試通過Grafana快速搭建過一個主機監(jiān)控的Dashboard，在本章中將會帶來讀者學習如何使用Grafana創(chuàng)建更加精美的可視化報表。
首先Grafana是一個通用的可視化工具。‘通用’意味著Grafana不僅僅適用于展示Prometheus下的監(jiān)控數(shù)據(jù)，也同樣適用于一些其他的數(shù)據(jù)可視化需求。在開始使用Grafana之前，我們首先需要明確一些Grafana下的基本概念，以幫助用戶能夠快速理解Grafana。
對于Grafana而言，Prometheus這類為其提供數(shù)據(jù)的對象均稱為數(shù)據(jù)源（Data Source）。目前，Grafana官方提供了對：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch的支持。對于Grafana管理員而言，只需要將這些對象以數(shù)據(jù)源的形式添加到Grafana中，Grafana便可以輕松的實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的可視化工作。
通過數(shù)據(jù)源定義好可視化的數(shù)據(jù)來源之后，對于用戶而言最重要的事情就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。在Grafana中，我們通過Dashboard來組織和管理我們的數(shù)據(jù)可視化圖表：
如上所示，在一個Dashboard中一個最基本的可視化單元為一個 Panel（面板） ，Panel通過如趨勢圖，熱力圖的形式展示可視化數(shù)據(jù)。 并且在Dashboard中每一個Panel是一個完全獨立的部分，通過Panel的 Query Editor（查詢編輯器） 我們可以為每一個Panel自己查詢的數(shù)據(jù)源以及數(shù)據(jù)查詢方式，例如，如果以Prometheus作為數(shù)據(jù)源，那在Query Editor中，我們實際上使用的是PromQL，而Panel則會負責從特定的Prometheus中查詢出相應的數(shù)據(jù)，并且將其可視化。由于每個Panel是完全獨立的，因此在一個Dashboard中，往往可能會包含來自多個Data Source的數(shù)據(jù)。
Grafana通過插件的形式提供了多種Panel的實現(xiàn)，常用的如：Graph Panel，Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等。用戶還可通過插件安裝更多類型的Panel面板。
除了Panel以外，在Dashboard頁面中，我們還可以定義一個 Row（行） ，來組織和管理一組相關(guān)的Panel。
除了Panel, Row這些對象以外，Grafana還允許用戶為Dashboard定義 Templating variables（模板參數(shù)） ，從而實現(xiàn)可以與用戶動態(tài)交互的Dashboard頁面。同時Grafana通過JSON數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理了整個Dasboard的定義，因此這些Dashboard也是非常方便進行共享的。Grafana還專門為Dashboard提供了一個共享服務： ，通過該服務用戶可以輕松實現(xiàn)Dashboard的共享，同時我們也能快速的從中找到我們希望的Dashboard實現(xiàn)，并導入到自己的Grafana中。
作為一個通用可視化工具，Grafana除了提供靈活的可視化定制能力以外，還提供了面向企業(yè)的組織級管理能力。在Grafana中Dashboard是屬于一個 Organization（組織） ，通過Organization，可以在更大規(guī)模上使用Grafana，例如對于一個企業(yè)而言，我們可以創(chuàng)建多個Organization，其中 User（用戶） 可以屬于一個或多個不同的Organization。 并且在不同的Organization下，可以為User賦予不同的權(quán)限。 從而可以有效的根據(jù)企業(yè)的組織架構(gòu)定義整個管理模型。
對于Grafana而言，Prometheus就是一個用于存儲監(jiān)控樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源（Data Source）通過使用PromQL查詢特定Prometheus實例中的數(shù)據(jù)并且在Panel中實現(xiàn)可視化。
接下來，我們將帶領(lǐng)讀者了解如何通過Panel創(chuàng)建精美的可視化圖表。
Panel是Grafana中最基本的可視化單元。每一種類型的面板都提供了相應的查詢編輯器(Query Editor)，讓用戶可以從不同的數(shù)據(jù)源（如Prometheus）中查詢出相應的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并且以可視化的方式展現(xiàn)。
Grafana中所有的面板均以插件的形式進行使用，當前內(nèi)置了11種類型的面板，常用的包括：Graph，Singlestat，Heatmap, Dashlist，Table以及Text等。
其中像Graph這樣的面板允許用戶可視化任意多個監(jiān)控指標以及多條時間序列。而Siglestat則必須要求查詢結(jié)果為單個樣本。Dashlist和Text相對比較特殊，它們與特定的數(shù)據(jù)源無關(guān)。
通過Grafana UI用戶可以在左邊的菜單欄增加一個Dashboard，然后里面選擇 Choose Visualization 即可看到下面這些的面板：
選擇想要創(chuàng)建的面板類型即可。這里以Graph面板為例，選擇Graph后我們看到有4個菜單的內(nèi)容需要進行設(shè)置的。
最上面的那個是Queries，在這里要定義數(shù)據(jù)源以及查詢的PromQL語句；第二個也就是上圖看到的，這里可以定義圖表顯示的內(nèi)容，比如x軸和y軸的設(shè)置；第三個是General，可以定義面板的名稱以及注釋等；最后一個是alert，配置告警信息（Grafana也可以做告警的）。
在通用設(shè)置中，除了一些Panel的基本信息以外，最主要的能力就是定義動態(tài)Panel的能力，這部分內(nèi)容會在本章的“模板化Dashboard”小結(jié)中詳細介紹。
這4個設(shè)置菜單里面，最重要是第一個菜單，也就是PromQL查詢語言的編寫，示例為我要顯示CPU的使用率的情況，我這么設(shè)置：
公式為： avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[2m])) without (cpu)
在數(shù)據(jù)源的選擇那里，有好幾個選項。其中default是我們前面設(shè)定的默認數(shù)據(jù)源；Prometheus是我們添加的數(shù)據(jù)源；Grafana則用于需要查詢Grafana自身狀態(tài)時使用； Mixed用于需要從多個數(shù)據(jù)源中查詢和渲染數(shù)據(jù)的場景；另外一個Dashboard不清楚了。這里我們選擇Prometheus作為數(shù)據(jù)源。
選擇好數(shù)據(jù)源之后，我們要配置查詢的語句。Grafana提供了對PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意個Query，并且使用PromQL表達式從Prometheus中查詢相應的樣本數(shù)據(jù)。
每個PromQL表達式都可能返回多條時間序列。**Legend **用于控制如何格式化每條時間序列的圖例信息。Grafana支持通過模板的方式，根據(jù)時間序列的標簽動態(tài)生成圖例名稱，例如：使用表示使用當前時間序列中的instance標簽的值作為圖例名稱：
當查詢到的樣本數(shù)據(jù)量非常大時可以導致Grafana渲染圖標時出現(xiàn)一些性能問題，通過 Min Step 可以控制Prometheus查詢數(shù)據(jù)時的最小步長（Step），從而減少從Prometheus返回的數(shù)據(jù)量。
Resolution 選項，則可以控制Grafana自身渲染的數(shù)據(jù)量。例如，如果 Resolution 的值為 1/10 ，Grafana會將Prometeus返回的10個樣本數(shù)據(jù)合并成一個點。因此 Resolution 越小（1小于10，也就是默認已經(jīng)最小了）可視化的精確性越高，反之，可視化的精度越低。
Format 選項定義如何格式化Prometheus返回的樣本數(shù)據(jù)。這里提供了3個選項：Table,Time Series和Heatmap，分別用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的數(shù)據(jù)可視化。
除此以外，Query Editor還提供了調(diào)試相關(guān)的功能，點擊 Query Inspector 可以展開相關(guān)的調(diào)試面板：
在這里我們可以配置顯示的樣式，這里我只自定義了左邊Y軸的數(shù)字格式，選擇為百分比。
在這里我定義了面板的名稱已經(jīng)注釋
這里我沒有做定義，最后的圖表如下：
Graph面板是最常用的一種可視化面板，其通過折線圖或者柱狀圖的形式顯示監(jiān)控樣本隨時間而變化的趨勢。我們繼續(xù)用CPU的例子來做講解：
查詢公式為
上面的箭頭指向， Add series override菜單，可以讓我們自定義某一條折線的樣式
繼續(xù)往下，這里可以定義X、Y軸的情況，比如我把左邊Y軸的單位改為百分數(shù)。
繼續(xù)往下，這里可以定義圖例的樣式，也就是我們前面定義的 {{ instance }} 的樣式，這里我選擇用表格來顯示，顯示min、max和current的值。
繼續(xù)往下，這里可以定義一個閾值，圖表是告警的閾值。比如說我的CPU使用率超過50%，那就會顯示不同的顏色，有一條閾值線。
這里和之前一樣，只定義這個面板的名稱和注釋。
最后的圖表是：
熱力圖這里不做介紹，這個用得稍微少點?？梢钥丛? 點我
Singlem Panel側(cè)重于展示系統(tǒng)的當前狀態(tài)而非變化趨勢。如下所示，在以下場景中特別適用于使用SingleStat：
如下所示，是使用SingleStat進行數(shù)據(jù)可視化的顯示效果：
我們繼續(xù)用CPU來說事，比如我這里定義CPU使用率低于50%就定義主機狀態(tài)為健康，否則就是不健康。
對于SingleStat Panel而言，其只能處理一條時間序列，否則頁面中會提示“Multiple Series Error”錯誤信息。這里使用上例一樣的語句去查詢：
首先我們新建一個singlestat面板，然后輸入公式，這時候毫無疑問出現(xiàn)了錯誤提示：
為了能夠正常顯示，這里我們手動指定下單個實例，修改語句為：
這時候就有數(shù)據(jù)了，接下來我們要修改圖表的樣式。
默認情況下，當前面板顯示的是平均值，我們實際要看的是當前的值.我們還要修改顯示的顏色，這里我定義了兩個值，小于0.5的時候顯示綠色，大于0.8顯示紅色，中間顯示橙色；然后設(shè)置顯示折線圖，并設(shè)置為綠色。
為了提高數(shù)字的可讀性，我們把數(shù)字替換為文字。CPU使用率低于50%的時候顯示為healthy，大于50%的時候顯示為unhealthy。
配置面板名稱及注釋
最后的成品如下：
前面我們介紹的例子中，Grafana能夠方便的將Prometheus返回的數(shù)據(jù)進行可視化展示。例如，在展示主機CPU使用率時，我們使用了如下表達式：
該表達式會返回當前Promthues中存儲的所有時間序列，每一臺主機都會有一條單獨的曲線用于體現(xiàn)其CPU使用率的變化情況：
而當用戶只想關(guān)注其中某些主機時，基于當前我們已經(jīng)學習到的知識只有兩種方式，要么每次手動修改Panel中的PromQL表達式，要么直接為這些主機創(chuàng)建單獨的Panel。但是無論如何，這些硬編碼方式都會直接導致Dashboard配置的頻繁修改。在這一小節(jié)中我們將學習使用Dashboard變量的方式解決以上問題。
在Grafana中用戶可以為Dashboard定義一組變量（Variables），變量一般包含一個到多個可選值。如下所示，Grafana通過將變量渲染為一個下拉框選項，從而使用戶可以動態(tài)的改變變量的值：
例如，這里定義了一個名為node的變量，用戶可以通過在PromQL表達式或者Panel的標題中通過以下形式使用該變量：
變量的值可以支持單選或者多選，當對接Prometheus時，Grafana會自動將$node的值格式化為如“ host1|host2|host3 ”的形式。配合使用PromQL的標簽正則匹配“ =~ ”，通過動態(tài)改變PromQL從而實現(xiàn)基于標簽快速對時間序列進行過濾。
通過Dashboard頁面的Settings選項，可以進入Dashboard的配置頁面并且選擇Variables子菜單:
用戶需要指定變量的名稱，后續(xù)用戶就可以通過$variable_name的形式引用該變量。Grafana目前支持7種不同的變量類型，而能和Prometheus一起工作的主要包含以下5種類型：
Label屬性用于指定界面中變量的顯示名稱，Hide屬性則用于指定在渲染界面時是否隱藏該變量的下拉框。
當Prometheus同時采集了多個主機節(jié)點的監(jiān)控樣本數(shù)據(jù)時，用戶希望能夠手動選擇并查看其中特定主機的監(jiān)控數(shù)據(jù)。這時我們需要使用Query類型的變量。
如上所示，這里我們?yōu)镈ashboard創(chuàng)建了一個名為node的變量，并且指定其類型為Query。Query類型的變量，允許用戶指定數(shù)據(jù)源以及查詢表達式，并通過正則匹配（Regex）的方式對查詢結(jié)果進行處理，從而動態(tài)生成變量的可選值。在這里指定了數(shù)據(jù)源為Prometheus，通過使用node_load1我們得到了兩條時間序列：
通過指定正則匹配表達式為 /.*instance="([^"]*).*/ 從而匹配出標簽instance的值作為node變量的所有可選項，即：
Selection Options 選項中可以指定該變量的下拉框是否支持多選，以及是否包含全選（All）選項。
保存變量后，用戶可以在Panel的Queries中通過$node的方式使用該變量，如下所示：
這里需要注意的是，如果允許用戶多選在PromQL表達式中應該使用標簽的正則匹配模式，因為Grafana會自動將多個選項格式化為如“192.168.113.52:9100|192.168.113.70:9100”的形式。
使用Query類型的變量能夠根據(jù)允許用戶能夠根據(jù)時間序列的特征維度對數(shù)據(jù)進行過濾。在定義Query類型變量時，除了使用PromQL查詢時間序列以過濾標簽的方式以外，Grafana還提供了幾個有用的函數(shù)：
例如，當需要監(jiān)控Prometheus所有采集任務的狀態(tài)時，可以使用如下方式，獲取當前所有采集任務的名稱：
label_values(up, job)
例如，有時候我們想要動態(tài)修改變量查詢結(jié)果。比如某一個節(jié)點綁定了多個ip，一個用于內(nèi)網(wǎng)訪問，一個用于外網(wǎng)訪問，此時prometheus采集到的指標是內(nèi)網(wǎng)的ip，但我們需要的是外網(wǎng)ip。這里我們想要能在Grafana中動態(tài)改變標簽值，進行ip段的替換，而避免從prometheus或exporter中修改采集指標。
這時需要使用grafana的query_result函數(shù)
當在一個Panel中展示多條時間序列數(shù)據(jù)時，通過使用變量可以輕松實現(xiàn)對時間序列的過濾，提高用戶交互性。除此以外，我們還可以使用變量自動生成Panel或者Row。 如下所示，當需要可視化當前系統(tǒng)中所有采集任務的監(jiān)控任務運行狀態(tài)時，由于Prometheus的采集任務配置可能隨時發(fā)生變更，通過硬編碼的形式實現(xiàn)，會導致Dashboard配置的頻繁變更：
如下所示，這里為Dashboard定義了一遍名為job的變量：
通過使用label_values函數(shù)，獲取到當前Promthues監(jiān)控指標up中所有可選的job標簽的值：
如果變量啟用了Multi-value或者Include All Option選項的變量，那么在Panel的General選項的Repeat中可以選擇自動迭代的變量，這里使用了Singlestat展示所有監(jiān)控采集任務的狀態(tài)：
Repeat選項設(shè)置完成后，Grafana會根據(jù)當前用戶的選擇，自動創(chuàng)建一個到多個Panel實例。 為了能夠使Singlestat Panel能夠展示正確的數(shù)據(jù)，如下所示，在Prometheus中，我們依然使用了 job 變量，不過此時的$job反應的是當前迭代的值：
最后的結(jié)果圖如下，當我選擇全部的時候，自動生成了6個Panel。
當富集分析完成，拿到如下的分析結(jié)果后，就可以進行作圖了。
富集分析結(jié)果的可視化無非就是柱狀圖和氣泡圖，但是公司默認出圖實在是太丑，所以還是自己動手修改修改。
一、常規(guī)柱狀圖（ggplot2）
橫軸為gene counts，或者用-logP也行，填充相應的用P值或者gene counts。ggplot畫圖的好處就是可以進行很多調(diào)整。
二、常規(guī)氣泡圖（ggplot2）
氣泡圖與柱狀圖如出一轍，只是在展示方式上出現(xiàn)了差別。一個用geom_bar()函數(shù)，氣泡圖類似于散點圖用geom_point()函數(shù)。
三、上下調(diào)同時展示（ggplot2）
很多時候研究者拿到差異基因后，上下調(diào)基因是分別富集的，在展示上需要同時體現(xiàn)二者，我們之前提到metascape可以做到： 轉(zhuǎn)錄組不求人系列(十二): Cell文章最喜歡用的差異基因GO、KEGG富集分析工具 ，除此之外，之前講過的氣泡圖也可以展現(xiàn)多組的結(jié)果： 復現(xiàn)《nature communications》圖表（四）：ggplot畫多組富集氣泡圖 。這里我們繼續(xù)提供一種bar圖的展示方式。將down的數(shù)值調(diào)整為負，做一列分組，就可以展示了。
當然了，以上所說的可視化還是比較常規(guī)，在基礎(chǔ)上可以自己做調(diào)整。也有一些文章總是標新立意，有很多奇特的展現(xiàn)方式，我們會在之后的系列中講解。
Go 語言被設(shè)計成一門應用于搭載 Web 服務器，存儲集群或類似用途的巨型中央服務器的系統(tǒng)編程語言。對于高性能分布式系統(tǒng)領(lǐng)域而言，Go 語言無疑比大多數(shù)其它語言有著更高的開發(fā)效率。學習Go語言，可以說是很簡單的，入門快，想學習Go語言，可以到黑馬程序員看看，有新出的教程。
Go語言由Google公司開發(fā)，并于2009年開源，相比Java/Python/C等語言，Go尤其擅長并發(fā)編程，性能堪比C語言，開發(fā)效率肩比Python，被譽為“21世紀的C語言”。
Go語言在云計算、大數(shù)據(jù)、微服務、高并發(fā)領(lǐng)域應用應用非常廣泛。BAT大廠正在把Go作為新項目開發(fā)的首選語言。
Go語言能干什么?
1、服務端開發(fā)：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go來做很合適，例如日志處理、文件系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)等;
2、DevOps：運維生態(tài)中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go語言開發(fā);
3、網(wǎng)絡(luò)編程：大量優(yōu)秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go內(nèi)置的 net/http包十分的優(yōu)秀;
4、Paas云平臺領(lǐng)域：Kubernetes和Docker Swarm等;
5、分布式存儲領(lǐng)域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;
6、區(qū)塊鏈領(lǐng)域：區(qū)塊鏈里面有兩個明星項目以太坊和fabric都使用Go語言;
7、容器虛擬化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go語言實現(xiàn)的;
8、爬蟲及大數(shù)據(jù)：Go語言天生支持并發(fā)，所以十分適合編寫分布式爬蟲及大數(shù)據(jù)處理。
重慶分公司
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