1. 介紹
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最近在研究一些消息中間件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一個基于Go語言的分布式實時消息平臺，它基于MIT開源協(xié)議發(fā)布，由bitly公司開源出來的一款簡單易用的消息中間件。
官方和第三方還為NSQ開發(fā)了眾多客戶端功能庫，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客戶端go-nsq、Python客戶端pynsq、基于Node.js的JavaScript客戶端nsqjs、異步C客戶端libnsq、Java客戶端nsq-java以及基于各種語言的眾多第三方客戶端功能庫。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且沒有單點故障的拓撲結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定的消息傳輸發(fā)布保障，能夠具有高容錯和HA（高可用）特性。
2). Scalable易于擴展
NSQ支持水平擴展，沒有中心化的brokers。內(nèi)置的發(fā)現(xiàn)服務(wù)簡化了在集群中增加節(jié)點。同時支持pub-sub和load-balanced 的消息分發(fā)。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生來就綁定了一個管理界面。二進制包沒有運行時依賴。官方有Docker image。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python庫都有提供。而且為大多數(shù)語言提供了庫。
1.2 組件
1.3 拓撲結(jié)構(gòu)
NSQ推薦通過他們相應(yīng)的nsqd實例使用協(xié)同定位發(fā)布者，這意味著即使面對網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，消息也會被保存在本地，直到它們被一個消費者讀取。更重要的是，發(fā)布者不必去發(fā)現(xiàn)其他的nsqd節(jié)點，他們總是可以向本地實例發(fā)布消息。
NSQ
首先，一個發(fā)布者向它的本地nsqd發(fā)送消息，要做到這點，首先要先打開一個連接，然后發(fā)送一個包含topic和消息主體的發(fā)布命令，在這種情況下，我們將消息發(fā)布到事件topic上以分散到我們不同的worker中。
事件topic會復(fù)制這些消息并且在每一個連接topic的channel上進行排隊，在我們的案例中，有三個channel，它們其中之一作為檔案channel。消費者會獲取這些消息并且上傳到S3。
nsqd
每個channel的消息都會進行排隊，直到一個worker把他們消費，如果此隊列超出了內(nèi)存限制，消息將會被寫入到磁盤中。Nsqd節(jié)點首先會向nsqlookup廣播他們的位置信息，一旦它們注冊成功，worker將會從nsqlookup服務(wù)器節(jié)點上發(fā)現(xiàn)所有包含事件topic的nsqd節(jié)點。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息傳遞擔保
1）客戶表示已經(jīng)準備好接收消息
2）NSQ 發(fā)送一條消息，并暫時將數(shù)據(jù)存儲在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客戶端回復(fù) FIN（結(jié)束）或 REQ（重新排隊）分別指示成功或失敗。如果客戶端沒有回復(fù), NSQ 會在設(shè)定的時間超時，自動重新排隊消息
這確保了消息丟失唯一可能的情況是不正常結(jié)束 nsqd 進程。在這種情況下，這是在內(nèi)存中的任何信息（或任何緩沖未刷新到磁盤）都將丟失。
如何防止消息丟失是最重要的，即使是這個意外情況可以得到緩解。一種解決方案是構(gòu)成冗余 nsqd對（在不同的主機上）接收消息的相同部分的副本。因為你實現(xiàn)的消費者是冪等的，以兩倍時間處理這些消息不會對下游造成影響，并使得系統(tǒng)能夠承受任何單一節(jié)點故障而不會丟失信息。
2.2 簡化配置和管理
單個 nsqd 實例被設(shè)計成可以同時處理多個數(shù)據(jù)流。流被稱為“話題”和話題有 1 個或多個“通道”。每個通道都接收到一個話題中所有消息的拷貝。在實踐中，一個通道映射到下行服務(wù)消費一個話題。
在更底的層面，每個 nsqd 有一個與 nsqlookupd 的長期 TCP 連接，定期推動其狀態(tài)。這個數(shù)據(jù)被 nsqlookupd 用于給消費者通知 nsqd 地址。對于消費者來說，一個暴露的 HTTP /lookup 接口用于輪詢。為話題引入一個新的消費者，只需啟動一個配置了 nsqlookup 實例地址的 NSQ 客戶端。無需為添加任何新的消費者或生產(chǎn)者更改配置，大大降低了開銷和復(fù)雜性。
2.3 消除單點故障
NSQ被設(shè)計以分布的方式被使用。nsqd 客戶端（通過 TCP ）連接到指定話題的所有生產(chǎn)者實例。沒有中間人，沒有消息代理，也沒有單點故障。
這種拓撲結(jié)構(gòu)消除單鏈，聚合，反饋。相反，你的消費者直接訪問所有生產(chǎn)者。從技術(shù)上講，哪個客戶端連接到哪個 NSQ 不重要，只要有足夠的消費者連接到所有生產(chǎn)者，以滿足大量的消息，保證所有東西最終將被處理。對于 nsqlookupd，高可用性是通過運行多個實例來實現(xiàn)。他們不直接相互通信和數(shù)據(jù)被認為是最終一致。消費者輪詢所有的配置的 nsqlookupd 實例和合并 response。失敗的，無法訪問的，或以其他方式故障的節(jié)點不會讓系統(tǒng)陷于停頓。
2.4 效率
對于數(shù)據(jù)的協(xié)議，通過推送數(shù)據(jù)到客戶端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客戶端拉數(shù)據(jù)。這個概念，稱之為 RDY 狀態(tài)，基本上是客戶端流量控制的一種形式。
efficiency
2.5 心跳和超時
組合應(yīng)用級別的心跳和 RDY 狀態(tài)，避免頭阻塞現(xiàn)象，也可能使心跳無用（即，如果消費者是在后面的處理消息流的接收緩沖區(qū)中，操作系統(tǒng)將被填滿，堵心跳）為了保證進度，所有的網(wǎng)絡(luò) IO 時間上限勢必與配置的心跳間隔相關(guān)聯(lián)。這意味著，你可以從字面上拔掉之間的網(wǎng)絡(luò)連接 nsqd 和消費者，它會檢測并正確處理錯誤。當檢測到一個致命錯誤，客戶端連接被強制關(guān)閉。在傳輸中的消息會超時而重新排隊等待傳遞到另一個消費者。最后，錯誤會被記錄并累計到各種內(nèi)部指標。
2.6 分布式
因為NSQ沒有在守護程序之間共享信息，所以它從一開始就是為了分布式操作而生。個別的機器可以隨便宕機隨便啟動而不會影響到系統(tǒng)的其余部分，消息發(fā)布者可以在本地發(fā)布，即使面對網(wǎng)絡(luò)分區(qū)。
這種“分布式優(yōu)先”的設(shè)計理念意味著NSQ基本上可以永遠不斷地擴展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享狀態(tài)就是保存在lookup節(jié)點上，甚至它們不需要全局視圖，配置某些nsqd注冊到某些lookup節(jié)點上這是很簡單的配置，唯一關(guān)鍵的地方就是消費者可以通過lookup節(jié)點獲取所有完整的節(jié)點集。清晰的故障事件——NSQ在組件內(nèi)建立了一套明確關(guān)于可能導(dǎo)致故障的的故障權(quán)衡機制，這對消息傳遞和恢復(fù)都有意義。雖然它們可能不像Kafka系統(tǒng)那樣提供嚴格的保證級別，但NSQ簡單的操作使故障情況非常明顯。
2.7 no replication
不像其他的隊列組件，NSQ并沒有提供任何形式的復(fù)制和集群，也正是這點讓它能夠如此簡單地運行，但它確實對于一些高保證性高可靠性的消息發(fā)布沒有足夠的保證。我們可以通過降低文件同步的時間來部分避免，只需通過一個標志配置，通過EBS支持我們的隊列。但是這樣仍然存在一個消息被發(fā)布后馬上死亡，丟失了有效的寫入的情況。
2.8 沒有嚴格的順序
雖然Kafka由一個有序的日志構(gòu)成，但NSQ不是。消息可以在任何時間以任何順序進入隊列。在我們使用的案例中，這通常沒有關(guān)系，因為所有的數(shù)據(jù)都被加上了時間戳，但它并不適合需要嚴格順序的情況。
2.9 無數(shù)據(jù)重復(fù)刪除功能
NSQ對于超時系統(tǒng)，它使用了心跳檢測機制去測試消費者是否存活還是死亡。很多原因會導(dǎo)致我們的consumer無法完成心跳檢測，所以在consumer中必須有一個單獨的步驟確保冪等性。
3. 實踐安裝過程
本文將nsq集群具體的安裝過程略去，大家可以自行參考官網(wǎng)，比較簡單。這部分介紹下筆者實驗的拓撲，以及nsqadmin的相關(guān)信息。
3.1 拓撲結(jié)構(gòu)
topology
實驗采用3臺NSQD服務(wù)，2臺LOOKUPD服務(wù)。
采用官方推薦的拓撲，消息發(fā)布的服務(wù)和NSQD在一臺主機。一共5臺機器。
NSQ基本沒有配置文件，配置通過命令行指定參數(shù)。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具類，消費后存儲到本地文件。
發(fā)布一條消息
3.2 nsqadmin
對Streams的詳細信息進行查看，包括NSQD節(jié)點，具體的channel，隊列中的消息數(shù)，連接數(shù)等信息。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD節(jié)點:
nodes
消息的統(tǒng)計:
msgs
lookup主機的列表:
hosts
4. 總結(jié)
NSQ基本核心就是簡單性，是一個簡單的隊列，這意味著它很容易進行故障推理和很容易發(fā)現(xiàn)bug。消費者可以自行處理故障事件而不會影響系統(tǒng)剩下的其余部分。
事實上，簡單性是我們決定使用NSQ的首要因素，這方便與我們的許多其他軟件一起維護，通過引入隊列使我們得到了堪稱完美的表現(xiàn)，通過隊列甚至讓我們增加了幾個數(shù)量級的吞吐量。越來越多的consumer需要一套嚴格可靠性和順序性保障，這已經(jīng)超過了NSQ提供的簡單功能。
結(jié)合我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)來看，對于我們所需要傳輸?shù)陌l(fā)票消息，相對比較敏感，無法容忍某個nsqd宕機，或者磁盤無法使用的情況，該節(jié)點堆積的消息無法找回。這是我們沒有選擇該消息中間件的主要原因。簡單性和可靠性似乎并不能完全滿足。相比Kafka，ops肩負起更多負責的運營。另一方面，它擁有一個可復(fù)制的、有序的日志可以提供給我們更好的服務(wù)。但對于其他適合NSQ的consumer，它為我們服務(wù)的相當好，我們期待著繼續(xù)鞏固它的堅實的基礎(chǔ)。
Hello，大家好，又見面了！上一遍我們將 channel 相關(guān)基礎(chǔ)以及使用場景。這一篇，還需要再次進階理解channel 阻塞問題。以下創(chuàng)建一個chan類型為int，cap 為3。
channel 內(nèi)部其實是一個環(huán)形buf數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ，是一種滑動窗口機制，當make完后，就分配在 Heap 上。
上面，向 chan 發(fā)送一條“hello”數(shù)據(jù)：
如果 G1 發(fā)送數(shù)據(jù)超過指定cap時，會出現(xiàn)什么情況？
看下面實例：
以上會出現(xiàn)什么，chan 緩沖區(qū)允許大小為1，如果再往chan仍數(shù)據(jù)，滿了就會被阻塞，那么是如何實現(xiàn)阻塞的呢？當 chan 滿時，會進入 gopark，此時 G1 進入一個 waiting 狀態(tài)，然后會創(chuàng)建一個 sudog 對象，其實就sendq隊列，把 200放進去。等 buf 不滿的時候，再喚醒放入buf里面。
通過如下源碼，你會更加清晰：
上面，從 chan 獲取數(shù)據(jù)：
Go 語言核心思想：“Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.” 你可以看看這本書名叫：Effective Go
如果接收者，接收一個空對象，也會發(fā)生什么情況？
代碼示例 ：
也會報錯如下：
上面，從 chan 取出數(shù)據(jù)，可是沒有數(shù)據(jù)了。此時，它會把 接收者 G2 阻塞掉，也是和G1發(fā)送者一樣，也會執(zhí)行 gopark 將狀態(tài)改為 waiting，不一樣的點就是。
正常情況下，接收者G2作為取出數(shù)據(jù)是去 buf 讀取數(shù)據(jù)的，但現(xiàn)在，buf 為空了，此時，接收者G2會將sudog導(dǎo)出來，因為現(xiàn)在G2已經(jīng)被阻塞了嘛，會把G2給G，然后將 t := -ch 中變量 t 是在棧上的地址，放進去 elem ，也就是說，只存它的地址指針在sudog里面。
最后， ch - 200 當G1往 chan 添加200這個數(shù)據(jù)，正常情況是將數(shù)據(jù)添加到buf里面，然后喚醒 G2 是吧，而現(xiàn)在是將 G1 的添加200數(shù)據(jù)直接干到剛才G2阻塞的t這里變量里面。
你會認為，這樣真的可以嗎？想一想，G2 本來就是已經(jīng)阻塞了，然后我們直接這么干肯定沒有什么毛病，而且效率提高了，不需要再次放入buf再取出，這個過程也是需要時間。不然，不得往chan添加數(shù)據(jù)需要加鎖、拷貝、解鎖一序列操作，那肯定就慢了，我想Go語言是為了高效及內(nèi)存使用率的考慮這樣設(shè)計的。（注意，一般都是在runtime里面完成，不然會出現(xiàn)象安全問題。）
總結(jié) ：
chan 類型的特點：chan 如果為空，receiver 接收數(shù)據(jù)的時候就會阻塞等待，直到 chan 被關(guān)閉或者有新的數(shù)據(jù)到來。有這種個機制，就可以實現(xiàn) wait/notify 的設(shè)計模式。
相關(guān)面試題：
2021-11-10
列表是一種非連續(xù)的存儲容器，有多個節(jié)點組成，節(jié)點通過一些變量記錄彼此之間的關(guān)系
單鏈表和雙鏈表就是列表的兩種方法。
原理：A、B、C三個人，B懂A的電話，C懂B的電話只是單方知道號碼，這樣就形成了一個單鏈表結(jié)構(gòu)。
如果C把自己的號碼給B，B把自己的號碼給A，因為是雙方都知道對方的號碼，這樣就形成了一個雙鏈表結(jié)構(gòu)
如果B換號碼了，他需要通知AC，把自己的號碼刪了，這個過程就是列表的刪除操作。
在Go語言中，列表使用 container/list 包來實現(xiàn)，內(nèi)部的實現(xiàn)原理是雙鏈表，列表能夠高效地進行任意位置的元素插入和刪除操作。
列表初始化的兩種辦法
列表沒有給出具體的元素類型的限制，所以列表的元素可以是任意類型的，
例如給列表中放入了一個 interface{} 類型的值，取出值后，如果要將 interface{} 轉(zhuǎn)換為其他類型將會發(fā)生宕機。
雙鏈表支持從隊列前方或后方插入元素，分別對應(yīng)的方法是 PushFront 和 PushBack。
列表插入函數(shù)的返回值會提供一個 *list.Element 結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)記錄著列表元素的值以及與其他節(jié)點之間的關(guān)系等信息，從列表中刪除元素時，需要用到這個結(jié)構(gòu)進行快速刪除。
遍歷完也能看到最后的結(jié)果
學(xué)習(xí)地址：
這個問題說來話長，我先表達一下我的觀點，Go語言從語法層面提供區(qū)分錯誤和異常的機制是很好的做法，比自己用單個返回值做值判斷要方便很多。
上面看到很多知乎大牛把異常和錯誤混在一起說，有認為Go沒有異常機制的，有認為Go純粹只有異常機制的，我覺得這些觀點都太片面了。
具體對于錯誤和異常的討論，我轉(zhuǎn)發(fā)一下前陣子寫的一篇日志拋磚引玉吧。
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最近連續(xù)遇到朋友問我項目里錯誤和異常管理的事情，之前也多次跟團隊強調(diào)過錯誤和異常管理的一些概念，所以趁今天有動力就趕緊寫一篇Go語言項目錯誤和異常管理的經(jīng)驗分享。
首先我們要理清：什么是錯誤、什么是異常、為什么需要管理。然后才是怎樣管理。
錯誤和異常從語言機制上面講，就是error和panic的區(qū)別，放到別的語言也一樣，別的語言沒有error類型，但是有錯誤碼之類的，沒有panic，但是有throw之類的。
在語言層面它們是兩種概念，導(dǎo)致的是兩種不同的結(jié)果。如果程序遇到錯誤不處理，那么可能進一步的產(chǎn)生業(yè)務(wù)上的錯誤，比如給用戶多扣錢了，或者進一步產(chǎn)生了異常；如果程序遇到異常不處理，那么結(jié)果就是進程異常退出。
在項目里面是不是應(yīng)該處理所有的錯誤情況和捕捉所有的異常呢？我只能說，你可以這么做，但是估計效果不會太好。我的理由是：
如果所有東西都處理和記錄，那么重要信息可能被淹沒在信息的海洋里。
不應(yīng)該處理的錯誤被處理了，很容易導(dǎo)出BUG暴露不出來，直到出現(xiàn)更嚴重錯誤的時候才暴露出問題，到時候排查就很困難了，因為已經(jīng)不是錯誤的第一現(xiàn)場。
所以錯誤和異常最好能按一定的規(guī)則進行分類和管理，在第一時間能暴露錯誤和還原現(xiàn)場。
對于錯誤處理，Erlang有一個很好的概念叫速錯，就是有錯誤第一時間暴露它。我們的項目從Erlang到Go一直是沿用這一設(shè)計原則。但是應(yīng)用這個原則的前提是先得區(qū)分錯誤和異常這兩個概念。
錯誤和異常上面已經(jīng)提到了，從語言機制層面比較容易區(qū)分它們，但是語言取決于人為，什么情況下用錯誤表達，什么情況下用異常表達，就得有一套規(guī)則，否則很容易出現(xiàn)全部靠異常來做錯誤處理的情況，似乎Java項目特別容易出現(xiàn)這樣的設(shè)計。
這里我先假想有這樣一個業(yè)務(wù)：游戲玩家通過購買按鈕，用銅錢購買寶石。
在實現(xiàn)這個業(yè)務(wù)的時候，程序邏輯會進一步分化成客戶端邏輯和服務(wù)端邏輯，客戶端邏輯又進一步因為設(shè)計方式的不同分化成兩種結(jié)構(gòu)：胖客戶端結(jié)構(gòu)、瘦客戶端結(jié)構(gòu)。
胖客戶端結(jié)構(gòu)，有更多的本地數(shù)據(jù)和懂得更多的業(yè)務(wù)邏輯，所以在胖客戶端結(jié)構(gòu)的應(yīng)用中，以上的業(yè)務(wù)會實現(xiàn)成這樣：客戶端檢查緩存中的銅錢數(shù)量，銅錢數(shù)量足夠的時候購買按鈕為可用的亮起狀態(tài)，用戶點擊購買按鈕后客戶端發(fā)送購買請求到服務(wù)端；服務(wù)端收到請求后校驗用戶的銅錢數(shù)量，如果銅錢數(shù)量不足就拋出異常，終止請求過程并斷開客戶端的連接，如果銅錢數(shù)量足夠就進一步完成寶石購買過程，這里不繼續(xù)描述正常過程。
因為正常的客戶端是有一步數(shù)據(jù)校驗的過程的，所以當服務(wù)端收到不合理的請求（銅錢不足以購買寶石）時，拋出異常比返回錯誤更為合理，因為這個請求只可能來自兩種客戶端：外掛或者有BUG的客戶端。如果不通過拋出異常來終止業(yè)務(wù)過程和斷開客戶端連接，那么程序的錯誤就很難被第一時間發(fā)現(xiàn)，攻擊行為也很難被發(fā)現(xiàn)。
我們再回頭看瘦客戶端結(jié)構(gòu)的設(shè)計，瘦客戶端不會存有太多狀態(tài)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)也不清楚業(yè)務(wù)邏輯，所以客戶端的設(shè)計會是這樣：用戶點擊購買按鈕，客戶端發(fā)送購買請求；服務(wù)端收到請求后檢查銅錢數(shù)量，數(shù)量不足就返回數(shù)量不足的錯誤碼，數(shù)量足夠就繼續(xù)完成業(yè)務(wù)并返回成功信息；客戶端收到服務(wù)端的處理結(jié)果后，在界面上做出反映。
在這種結(jié)構(gòu)下，銅錢不足就變成了業(yè)務(wù)邏輯范圍內(nèi)的一種失敗情況，但不能提升為異常，否則銅錢不足的用戶一點購買按鈕都會出錯掉線。
所以，異常和錯誤在不同程序結(jié)構(gòu)下是互相轉(zhuǎn)換的，我們沒辦法一句話的給所有類型所有結(jié)構(gòu)的程序一個統(tǒng)一的異常和錯誤分類規(guī)則。
但是，異常和錯誤的分類是有跡可循的。比如上面提到的痩客戶端結(jié)構(gòu)，銅錢不足是業(yè)務(wù)邏輯范圍內(nèi)的一種失敗情況，它屬于業(yè)務(wù)錯誤，再比如程序邏輯上嘗試請求某個URL，最多三次，重試三次的過程中請求失敗是錯誤，重試到第三次，失敗就被提升為異常了。
所以我們可以這樣來歸類異常和錯誤：不會終止程序邏輯運行的歸類為錯誤，會終止程序邏輯運行的歸類為異常。
因為錯誤不會終止邏輯運行，所以錯誤是邏輯的一部分，比如上面提到的瘦客戶端結(jié)構(gòu)，銅錢不足的錯誤就是業(yè)務(wù)邏輯處理過程中需要考慮和處理的一個邏輯分支。而異常就是那些不應(yīng)該出現(xiàn)在業(yè)務(wù)邏輯中的東西，比如上面提到的胖客戶端結(jié)構(gòu)，銅錢不足已經(jīng)不是業(yè)務(wù)邏輯需要考慮的一部分了，所以它應(yīng)該是一個異常。
錯誤和異常的分類需要通過一定的思維訓(xùn)練來強化分類能力，就類似于面向?qū)ο蟮脑O(shè)計方式一樣的，技術(shù)實現(xiàn)就擺在那邊，但是要用好需要不斷的思維訓(xùn)練不斷的歸類和總結(jié)，以上提到的歸類方式希望可以作為一個參考，期待大家能發(fā)現(xiàn)更多更有效的歸類方式。
接下來我們講一下速錯和Go語言里面怎么做到速錯。
速錯我最早接觸是在做的時候就體驗到的，當然跟Erlang的速錯不完全一致，那時候也沒有那么高大上的一個名字，但是對待異常的理念是一樣的。
在.NET項目開發(fā)的時候，有經(jīng)驗的程序員都應(yīng)該知道，不能隨便re-throw，就是catch錯誤再拋出，原因是異常的第一現(xiàn)場會被破壞，堆棧跟蹤信息會丟失，因為外部最后拿到異常的堆棧跟蹤信息，是最后那次throw的異常的堆棧跟蹤信息；其次，不能隨便try catch，隨便catch很容易導(dǎo)出異常暴露不出來，升級為更嚴重的業(yè)務(wù)漏洞。
到了Erlang時期，大家學(xué)到了速錯概念，簡單來講就是：讓它掛。只有掛了你才會第一時間知道錯誤，但是Erlang的掛，只是Erlang進程的異常退出，不會導(dǎo)致整個Erlang節(jié)點退出，所以它掛的影響層面比較低。
在Go語言項目中，雖然有類似Erlang進程的Goroutine，但是Goroutine如果panic了，并且沒有recover，那么整個Go進程就會異常退出。所以我們在Go語言項目中要應(yīng)用速錯的設(shè)計理念，就要對Goroutine做一定的管理。
在我們的游戲服務(wù)端項目中，我把Goroutine按掛掉后的結(jié)果分為兩類：1、掛掉后不影響其他業(yè)務(wù)或功能的；2、掛掉后業(yè)務(wù)就無法正常進行的。
第一類Goroutine典型的有：處理各個玩家請求的Goroutine，因為每個玩家連接各自有一個Goroutine，所以掛掉了只會影響單個玩家，不會影響整體業(yè)務(wù)進行。
第二類Goroutine典型的有：數(shù)據(jù)庫同步用的Goroutine，如果它掛了，數(shù)據(jù)就無法同步到數(shù)據(jù)庫，游戲如果繼續(xù)運行下去只會導(dǎo)致數(shù)據(jù)回檔，還不如讓整個游戲都異常退出。
這樣一分類，就可以比較清楚哪些Goroutine該做recover處理，哪些不該做recover處理了。
那么在做recover處理時，要怎樣才能盡量保留第一現(xiàn)場來幫組開發(fā)者排查問題原因呢？我們項目中通常是會在最外層的recover中把錯誤和堆棧跟蹤信息記進日志，同時把關(guān)鍵的業(yè)務(wù)信息，比如：用戶ID、來源IP、請求數(shù)據(jù)等也一起記錄進去。
為此，我們還特地設(shè)計了一個庫，用來格式化輸出堆棧跟蹤信息和對象信息，項目地址：funny/debug · GitHub
通篇寫下來發(fā)現(xiàn)比我預(yù)期的長很多，所以這里我做一下歸納總結(jié)，幫組大家理解這篇文章所要表達的：
錯誤和異常需要分類和管理，不能一概而論
錯誤和異常的分類可以以是否終止業(yè)務(wù)過程作為標準
錯誤是業(yè)務(wù)過程的一部分，異常不是
不要隨便捕獲異常，更不要隨便捕獲再重新拋出異常
Go語言項目需要把Goroutine分為兩類，區(qū)別處理異常
在捕獲到異常時，需要盡可能的保留第一現(xiàn)場的關(guān)鍵數(shù)據(jù)
以上僅為一家之言，拋磚引玉，希望對大家有所幫助。
重慶分公司
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