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。
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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語言還可用于內存數(shù)據(jù)庫和云平臺領域，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，能夠實現(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)絡流量抓包和重放工具。
以上的就是關于go語言能做什么的內容介紹了。
一個性能優(yōu)異的系統(tǒng)架構，緩存是必不可少的。但在緩存的使用，可能會遇到一些問題，比如，內存不夠、并發(fā)寫入沖突、單機性能差等問題。為了解決這些問題，我們引入了分布式緩存。
本次分享主要通過學習 極客兔兔 的文章，對關鍵節(jié)點進行了實現(xiàn)和解讀。
一致性哈希的實現(xiàn)是基于哈希環(huán)實現(xiàn)的，主要為了解決數(shù)據(jù)傾斜和節(jié)點增刪改時緩存雪崩的問題。
緩存擊穿指大量請求同時訪問緩存中不存在數(shù)據(jù)，因為緩存中不存在這個數(shù)據(jù)，請求就會擊穿到 DB，造成瞬時 DB 壓力驟增。解決方案也很簡單，針對相同的 key，在訪問時，只發(fā)起一次請求。
Protobuf 的安裝和使用教程可以參考 官網(wǎng) ，推薦使用 homebrew 進行安裝。
與memcached一樣，為了保證效率，數(shù)據(jù)都是緩存在內存中。
區(qū)別的是Redis會周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎上實現(xiàn)了master-slave(主從)同步。數(shù)據(jù)可以從主服務器向任意數(shù)量的從服務器上同步，從服務器可以是關聯(lián)其他從服務器的主服務器。
這使得Redis可執(zhí)行單層樹復制。從盤可以有意無意的對數(shù)據(jù)進行寫操作。
由于完全實現(xiàn)了發(fā)布/訂閱機制，使得從數(shù)據(jù)庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道并接收主服務器完整的消息發(fā)布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數(shù)據(jù)冗余很有幫助。
在go http每一次go serve(l)都會構建Request數(shù)據(jù)結構。在大量數(shù)據(jù)請求或高并發(fā)的場景中，頻繁創(chuàng)建銷毀對象，會導致GC壓力。解決辦法之一就是使用對象復用技術。在http協(xié)議層之下，使用對象復用技術創(chuàng)建Request數(shù)據(jù)結構。在http協(xié)議層之上，可以使用對象復用技術創(chuàng)建(w,*r,ctx)數(shù)據(jù)結構。這樣即可以回快TCP層讀包之后的解析速度，也可也加快請求處理的速度。
先上一個測試：
結論是這樣的：
貌似使用池化，性能弱爆了？？？這似乎與net/http使用sync.pool池化Request來優(yōu)化性能的選擇相違背。這同時也說明了一個問題，好的東西，如果濫用反而造成了性能成倍的下降。在看過pool原理之后，結合實例，將給出正確的使用方法，并給出預期的效果。
sync.Pool是一個 協(xié)程安全 的 臨時對象池 。數(shù)據(jù)結構如下：
local 成員的真實類型是一個 poolLocal 數(shù)組，localSize 是數(shù)組長度。這涉及到Pool實現(xiàn)，pool為每個P分配了一個對象，P數(shù)量設置為runtime.GOMAXPROCS(0)。在并發(fā)讀寫時，goroutine綁定的P有對象，先用自己的，沒有去偷其它P的。go語言將數(shù)據(jù)分散在了各個真正運行的P中，降低了鎖競爭，提高了并發(fā)能力。
不要習慣性地誤認為New是一個關鍵字，這里的New是Pool的一個字段，也是一個閉包名稱。其API：
如果不指定New字段，對象池為空時會返回nil，而不是一個新構建的對象。Get()到的對象是隨機的。
原生sync.Pool的問題是，Pool中的對象會被GC清理掉，這使得sync.Pool只適合做簡單地對象池，不適合作連接池。
pool創(chuàng)建時不能指定大小，沒有數(shù)量限制。pool中對象會被GC清掉，只存在于兩次GC之間。實現(xiàn)是pool的init方法注冊了一個poolCleanup()函數(shù)，這個方法在GC之前執(zhí)行，清空pool中的所有緩存對象。
為使多協(xié)程使用同一個POOL。最基本的想法就是每個協(xié)程，加鎖去操作共享的POOL，這顯然是低效的。而進一步改進，類似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并發(fā)性可以一定程度性緩解。
注意到pool中的對象是無差異性的，加鎖或者分段加鎖都不是較好的做法。go的做法是為每一個綁定協(xié)程的P都分配一個子池。每個子池又分為私有池和共享列表。共享列表是分別存放在各個P之上的共享區(qū)域，而不是各個P共享的一塊內存。協(xié)程拿自己P里的子池對象不需要加鎖，拿共享列表中的就需要加鎖了。
Get對象過程：
Put過程：
如何解決Get最壞情況遍歷所有P才獲取得對象呢：
方法1止前sync.pool并沒有這樣的設置。方法2由于goroutine被分配到哪個P由調度器調度不可控，無法確保其平衡。
由于不可控的GC導致生命周期過短，且池大小不可控，因而不適合作連接池。僅適用于增加對象重用機率，減少GC負擔。2
執(zhí)行結果:
單線程情況下，遍歷其它無元素的P，長時間加鎖性能低下。啟用協(xié)程改善。
結果：
測試場景在goroutines遠大于GOMAXPROCS情況下，與非池化性能差異巨大。
測試結果
可以看到同樣使用*sync.pool，較大池大小的命中率較高，性能遠高于空池。
結論：pool在一定的使用條件下提高并發(fā)性能，條件1是協(xié)程數(shù)遠大于GOMAXPROCS，條件2是池中對象遠大于GOMAXPROCS。歸結成一個原因就是使對象在各個P中均勻分布。
池pool和緩存cache的區(qū)別。池的意思是，池內對象是可以互換的，不關心具體值，甚至不需要區(qū)分是新建的還是從池中拿出的。緩存指的是KV映射，緩存里的值互不相同，清除機制更為復雜。緩存清除算法如LRU、LIRS緩存算法。
池空間回收的幾種方式。一些是GC前回收，一些是基于時鐘或弱引用回收。最終確定在GC時回收Pool內對象，即不回避GC。用java的GC解釋弱引用。GC的四種引用：強引用、弱引用、軟引用、虛引用。虛引用即沒有引用，弱引用GC但有空間則保留，軟引用GC即清除。ThreadLocal的值為弱引用的例子。
regexp 包為了保證并發(fā)時使用同一個正則，而維護了一組狀態(tài)機。
fmt包做字串拼接，從sync.pool拿[]byte對象。避免頻繁構建再GC效率高很多。
重慶分公司
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