操作字符串離不開字符串的拼接，但是Go中string是只讀類型，大量字符串的拼接會造成性能問題。
站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到李滄網(wǎng)站設計與李滄網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設計與互聯(lián)網(wǎng)技術結合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名與空間、虛擬主機、企業(yè)郵箱。業(yè)務覆蓋李滄地區(qū)。
拼接字符串，無外乎四種方式，采用“+”，“fmt.Sprintf()”,"bytes.Buffer","strings.Builder"
上面我們創(chuàng)建10萬字符串拼接的測試，可以發(fā)現(xiàn)"bytes.Buffer","strings.Builder"的性能最好，約是“+”的1000倍級別。
這是由于string是不可修改的，所以在使用“+”進行拼接字符串，每次都會產(chǎn)生申請空間，拼接，復制等操作，數(shù)據(jù)量大的情況下非常消耗資源和性能。而采用Buffer等方式，都是預先計算拼接字符串數(shù)組的總長度（如果可以知道長度），申請空間，底層是slice數(shù)組，可以以append的形式向后進行追加。最后在轉換為字符串。這申請了不斷申請空間的操作，也減少了空間的使用和拷貝的次數(shù)，自然性能也高不少。
bytes.buffer是一個緩沖byte類型的緩沖器存放著都是byte
是一個變長的 buffer，具有 Read 和Write 方法。 Buffer 的 零值 是一個 空的 buffer，但是可以使用，底層就是一個 []byte， 字節(jié)切片。
向Buffer中寫數(shù)據(jù)，可以看出Buffer中有個Grow函數(shù)用于對切片進行擴容。
從Buffer中讀取數(shù)據(jù)
strings.Builder的方法和bytes.Buffer的方法的命名幾乎一致。
但實現(xiàn)并不一致，Builder的Write方法直接將字符拼接slice數(shù)組后。
其沒有提供read方法，但提供了strings.Reader方式
Reader 結構:
Buffer:
Builder:
可以看出Buffer和Builder底層都是采用[]byte數(shù)組進行裝載數(shù)據(jù)。
先來說說Buffer:
創(chuàng)建好Buffer是一個empty的，off 用于指向讀寫的尾部。
在寫的時候，先判斷當前寫入字符串長度是否大于Buffer的容量，如果大于就調用grow進行擴容，擴容申請的長度為當前寫入字符串的長度。如果當前寫入字符串長度小于最小字節(jié)長度64，直接創(chuàng)建64長度的[]byte數(shù)組。如果申請的長度小于二分之一總容量減去當前字符總長度，說明存在很大一部分被使用但已讀，可以將未讀的數(shù)據(jù)滑動到數(shù)組頭。如果容量不足，擴展2*c + n 。
其String()方法就是將字節(jié)數(shù)組強轉為string
Builder是如何實現(xiàn)的。
Builder采用append的方式向字節(jié)數(shù)組后添加字符串。
從上面可以看出，[]byte的內(nèi)存大小也是以倍數(shù)進行申請的，初始大小為 0，第一次為大于當前申請的最大 2 的指數(shù)，不夠進行翻倍.
可以看出如果舊容量小于1024進行翻倍，否則擴展四分之一。（2048 byte 后，申請策略的調整）。
其次String()方法與Buffer的string方法也有明顯區(qū)別。Buffer的string是一種強轉，我們知道在強轉的時候是需要進行申請空間，并拷貝的。而Builder只是指針的轉換。
這里我們解析一下 *(*string)(unsafe.Pointer(b.buf)) 這個語句的意思。
先來了解下unsafe.Pointer 的用法。
也就是說，unsafe.Pointer 可以轉換為任意類型，那么意味著，通過unsafe.Pointer媒介，程序繞過類型系統(tǒng)，進行地址轉換而不是拷貝。
即*A = Pointer = *B
就像上面例子一樣，將字節(jié)數(shù)組轉為unsafe.Pointer類型，再轉為string類型，s和b中內(nèi)容一樣，修改b,s也變了，說明b和s是同一個地址。但是對s重新賦值后，意味著s的地址指向了“WORLD”,它們所使用的內(nèi)存空間不同了，所以s改變后，b并不會改變。
所以他們的區(qū)別就在于 bytes.Buffer 是重新申請了一塊空間，存放生成的string變量， 而strings.Builder直接將底層的[]byte轉換成了string類型返回了回來，去掉了申請空間的操作。
在開始之前，希望你計算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
輸出結果：
這么一算， Part1 這一個結構體的占用內(nèi)存大小為 1+4+1+8+1 = 15 個字節(jié)。相信有的小伙伴是這么算的，看上去也沒什么毛病
真實情況是怎么樣的呢？我們實際調用看看，如下：
輸出結果：
最終輸出為占用 32 個字節(jié)。這與前面所預期的結果完全不一樣。這充分地說明了先前的計算方式是錯誤的。為什么呢？
在這里要提到 “內(nèi)存對齊” 這一概念，才能夠用正確的姿勢去計算，接下來我們詳細的講講它是什么
有的小伙伴可能會認為內(nèi)存讀取，就是一個簡單的字節(jié)數(shù)組擺放
上圖表示一個坑一個蘿卜的內(nèi)存讀取方式。但實際上 CPU 并不會以一個一個字節(jié)去讀取和寫入內(nèi)存。相反 CPU 讀取內(nèi)存是 一塊一塊讀取 的，塊的大小可以為 2、4、6、8、16 字節(jié)等大小。塊大小我們稱其為 內(nèi)存訪問粒度 。如下圖：
在樣例中，假設訪問粒度為 4。 CPU 是以每 4 個字節(jié)大小的訪問粒度去讀取和寫入內(nèi)存的。這才是正確的姿勢
另外作為一個工程師，你也很有必要學習這塊知識點哦 :)
在上圖中，假設從 Index 1 開始讀取，將會出現(xiàn)很崩潰的問題。因為它的內(nèi)存訪問邊界是不對齊的。因此 CPU 會做一些額外的處理工作。如下：
從上述流程可得出，不做 “內(nèi)存對齊” 是一件有點 "麻煩" 的事。因為它會增加許多耗費時間的動作
而假設做了內(nèi)存對齊，從 Index 0 開始讀取 4 個字節(jié)，只需要讀取一次，也不需要額外的運算。這顯然高效很多，是標準的 空間換時間 做法
在不同平臺上的編譯器都有自己默認的 “對齊系數(shù)”，可通過預編譯命令 #pragma pack(n) 進行變更，n 就是代指 “對齊系數(shù)”。一般來講，我們常用的平臺的系數(shù)如下：
另外要注意，不同硬件平臺占用的大小和對齊值都可能是不一樣的。因此本文的值不是唯一的，調試的時候需按本機的實際情況考慮
輸出結果：
在 Go 中可以調用 unsafe.Alignof 來返回相應類型的對齊系數(shù)。通過觀察輸出結果，可得知基本都是 2^n ，最大也不會超過 8。這是因為我手提（64 位）編譯器默認對齊系數(shù)是 8，因此最大值不會超過這個數(shù)
在上小節(jié)中，提到了結構體中的成員變量要做字節(jié)對齊。那么想當然身為最終結果的結構體，也是需要做字節(jié)對齊的
接下來我們一起分析一下，“它” 到底經(jīng)歷了些什么，影響了 “預期” 結果
在每個成員變量進行對齊后，根據(jù)規(guī)則 2，整個結構體本身也要進行字節(jié)對齊，因為可發(fā)現(xiàn)它可能并不是 2^n ，不是偶數(shù)倍。顯然不符合對齊的規(guī)則
根據(jù)規(guī)則 2，可得出對齊值為 8?，F(xiàn)在的偏移量為 25，不是 8 的整倍數(shù)。因此確定偏移量為 32。對結構體進行對齊
Part1 內(nèi)存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通過本節(jié)的分析，可得知先前的 “推算” 為什么錯誤？
是因為實際內(nèi)存管理并非 “一個蘿卜一個坑” 的思想。而是一塊一塊。通過空間換時間（效率）的思想來完成這塊讀取、寫入。另外也需要兼顧不同平臺的內(nèi)存操作情況
在上一小節(jié)，可得知根據(jù)成員變量的類型不同，其結構體的內(nèi)存會產(chǎn)生對齊等動作。那假設字段順序不同，會不會有什么變化呢？我們一起來試試吧 :-)
輸出結果：
通過結果可以驚喜的發(fā)現(xiàn)，只是 “簡單” 對成員變量的字段順序進行改變，就改變了結構體占用大小
接下來我們一起剖析一下 Part2 ，看看它的內(nèi)部到底和上一位之間有什么區(qū)別，才導致了這樣的結果？
符合規(guī)則 2，不需要額外對齊
Part2 內(nèi)存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通過對比 Part1 和 Part2 的內(nèi)存布局，你會發(fā)現(xiàn)兩者有很大的不同。如下：
仔細一看， Part1 存在許多 Padding。顯然它占據(jù)了不少空間，那么 Padding 是怎么出現(xiàn)的呢？
通過本文的介紹，可得知是由于不同類型導致需要進行字節(jié)對齊，以此保證內(nèi)存的訪問邊界
那么也不難理解，為什么 調整結構體內(nèi)成員變量的字段順序 就能達到縮小結構體占用大小的疑問了，是因為巧妙地減少了 Padding 的存在。讓它們更 “緊湊” 了。這一點對于加深 Go 的內(nèi)存布局印象和大對象的優(yōu)化非常有幫
在Malwarebytes 我們經(jīng)歷了顯著的增長，自從我一年前加入了硅谷的公司，一個主要的職責成了設計架構和開發(fā)一些系統(tǒng)來支持一個快速增長的信息安全公司和所有需要的設施來支持一個每天百萬用戶使用的產(chǎn)品。我在反病毒和反惡意軟件行業(yè)的不同公司工作了12年，從而我知道由于我們每天處理大量的數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)是多么復雜。
有趣的是，在過去的大約9年間，我參與的所有的web后端的開發(fā)通常是通過Ruby on Rails技術實現(xiàn)的。不要錯怪我。我喜歡Ruby on Rails，并且我相信它是個令人驚訝的環(huán)境。但是一段時間后，你會開始以ruby的方式開始思考和設計系統(tǒng)，你會忘記，如果你可以利用多線程、并行、快速執(zhí)行和小內(nèi)存開銷，軟件架構本來應該是多么高效和簡單。很多年期間，我是一個c/c++、Delphi和c#開發(fā)者，我剛開始意識到使用正確的工具可以把復雜的事情變得簡單些。
作為首席架構師，我不會很關心在互聯(lián)網(wǎng)上的語言和框架戰(zhàn)爭。我相信效率、生產(chǎn)力。代碼可維護性主要依賴于你如何把解決方案設計得很簡單。
問題
當工作在我們的匿名遙測和分析系統(tǒng)中，我們的目標是可以處理來自于百萬級別的終端的大量的POST請求。web處理服務可以接收包含了很多payload的集合的JSON數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要寫入Amazon S3中。接下來，map-reduce系統(tǒng)可以操作這些數(shù)據(jù)。
按照習慣，我們會調研服務層級架構，涉及的軟件如下：
Sidekiq
Resque
DelayedJob
Elasticbeanstalk Worker Tier
RabbitMQ
and so on…
搭建了2個不同的集群，一個提供web前端，另外一個提供后端處理，這樣我們可以橫向擴展后端服務的數(shù)量。
但是，從剛開始，在 討論階段我們的團隊就知道我們應該使用Go，因為我們看到這會潛在性地成為一個非常龐大（ large traffic）的系統(tǒng)。我已經(jīng)使用了Go語言大約2年時間，我們開發(fā)了幾個系統(tǒng)，但是很少會達到這樣的負載（amount of load）。
我們開始創(chuàng)建一些結構，定義從POST調用得到的web請求負載，還有一個上傳到S3 budket的函數(shù)。
type PayloadCollection struct {
WindowsVersion string `json:"version"`
Token string `json:"token"`
Payloads []Payload `json:"data"`
}
type Payload struct {
// [redacted]
}
func (p *Payload) UploadToS3() error {
// the storageFolder method ensures that there are no name collision in
// case we get same timestamp in the key name
storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())
bucket := S3Bucket
b := new(bytes.Buffer)
encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)
if encodeErr != nil {
return encodeErr
}
// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'
var acl = s3.Private
var contentType = "application/octet-stream"
return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})
}
本地Go routines方法
剛開始，我們采用了一個非常本地化的POST處理實現(xiàn)，僅僅嘗試把發(fā)到簡單go routine的job并行化：
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
對于中小負載，這會對大多數(shù)的人適用，但是大規(guī)模下，這個方案會很快被證明不是很好用。我們期望的請求數(shù)，不在我們剛開始計劃的數(shù)量級，當我們把第一個版本部署到生產(chǎn)環(huán)境上。我們完全低估了流量。
上面的方案在很多地方很不好。沒有辦法控制我們產(chǎn)生的go routine的數(shù)量。由于我們收到了每分鐘1百萬的POST請求，這段代碼很快就崩潰了。
再次嘗試
我們需要找一個不同的方式。自開始我們就討論過， 我們需要保持請求處理程序的生命周期很短，并且進程在后臺產(chǎn)生。當然，這是你在Ruby on Rails的世界里必須要做的事情，否則你會阻塞在所有可用的工作 web處理器上，不管你是使用puma、unicore還是passenger（我們不要討論JRuby這個話題）。然后我們需要利用常用的處理方案來做這些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。這個列表會繼續(xù)保留，因為有很多的方案可以實現(xiàn)這些。
所以，第二次迭代，我們創(chuàng)建了一個緩沖channel，我們可以把job排隊，然后把它們上傳到S3。因為我們可以控制我們隊列中的item最大值，我們有大量的內(nèi)存來排列job，我們認為只要把job在channel里面緩沖就可以了。
var Queue chan Payload
func init() {
Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)
}
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
...
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
Queue - payload
}
...
}
接下來，我們再從隊列中取job，然后處理它們。我們使用類似于下面的代碼：
func StartProcessor() {
for {
select {
case job := -Queue:
job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD
}
}
}
說實話，我不知道我們在想什么。這肯定是一個滿是Red-Bulls的夜晚。這個方法不會帶來什么改善，我們用了一個 有缺陷的緩沖隊列并發(fā)，僅僅是把問題推遲了。我們的同步處理器同時僅僅會上傳一個數(shù)據(jù)到S3，因為來到的請求遠遠大于單核處理器上傳到S3的能力，我們的帶緩沖channel很快達到了它的極限，然后阻塞了請求處理邏輯的queue更多item的能力。
我們僅僅避免了問題，同時開始了我們的系統(tǒng)掛掉的倒計時。當部署了這個有缺陷的版本后，我們的延時保持在每分鐘以常量增長。
最好的解決方案
我們討論過在使用用Go channel時利用一種常用的模式，來創(chuàng)建一個二級channel系統(tǒng)，一個來queue job，另外一個來控制使用多少個worker來并發(fā)操作JobQueue。
想法是，以一個恒定速率并行上傳到S3，既不會導致機器崩潰也不好產(chǎn)生S3的連接錯誤。這樣我們選擇了創(chuàng)建一個Job/Worker模式。對于那些熟悉Java、C#等語言的開發(fā)者，可以把這種模式想象成利用channel以golang的方式來實現(xiàn)了一個worker線程池，作為一種替代。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
// Job represents the job to be run
type Job struct {
Payload Payload
}
// A buffered channel that we can send work requests on.
var JobQueue chan Job
// Worker represents the worker that executes the job
type Worker struct {
WorkerPool chan chan Job
JobChannel chan Job
quit chan bool
}
func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {
return Worker{
WorkerPool: workerPool,
JobChannel: make(chan Job),
quit: make(chan bool)}
}
// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in
// case we need to stop it
func (w Worker) Start() {
go func() {
for {
// register the current worker into the worker queue.
w.WorkerPool - w.JobChannel
select {
case job := -w.JobChannel:
// we have received a work request.
if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {
log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())
}
case -w.quit:
// we have received a signal to stop
return
}
}
}()
}
// Stop signals the worker to stop listening for work requests.
func (w Worker) Stop() {
go func() {
w.quit - true
}()
}
我們已經(jīng)修改了我們的web請求handler，用payload創(chuàng)建一個Job實例，然后發(fā)到JobQueue channel，以便于worker來獲取。
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
// let's create a job with the payload
work := Job{Payload: payload}
// Push the work onto the queue.
JobQueue - work
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
在web server初始化時，我們創(chuàng)建一個Dispatcher，然后調用Run()函數(shù)創(chuàng)建一個worker池子，然后開始監(jiān)聽JobQueue中的job。
dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)
dispatcher.Run()
下面是dispatcher的實現(xiàn)代碼：
type Dispatcher struct {
// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher
WorkerPool chan chan Job
}
func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {
pool := make(chan chan Job, maxWorkers)
return Dispatcher{WorkerPool: pool}
}
func (d *Dispatcher) Run() {
// starting n number of workers
for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {
worker := NewWorker(d.pool)
worker.Start()
}
go d.dispatch()
}
func (d *Dispatcher) dispatch() {
for {
select {
case job := -JobQueue:
// a job request has been received
go func(job Job) {
// try to obtain a worker job channel that is available.
// this will block until a worker is idle
jobChannel := -d.WorkerPool
// dispatch the job to the worker job channel
jobChannel - job
}(job)
}
}
}
注意到，我們提供了初始化并加入到池子的worker的最大數(shù)量。因為這個工程我們利用了Amazon Elasticbeanstalk帶有的docker化的Go環(huán)境，所以我們常常會遵守12-factor方法論來配置我們的生成環(huán)境中的系統(tǒng)，我們從環(huán)境變了讀取這些值。這種方式，我們控制worker的數(shù)量和JobQueue的大小，所以我們可以很快的改變這些值，而不需要重新部署集群。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
直接結果
我們部署了之后，立馬看到了延時降到微乎其微的數(shù)值，并未我們處理請求的能力提升很大。
Elastic Load Balancers完全啟動后，我們看到ElasticBeanstalk 應用服務于每分鐘1百萬請求。通常情況下在上午時間有幾個小時，流量峰值超過每分鐘一百萬次。
我們一旦部署了新的代碼，服務器的數(shù)量從100臺大幅 下降到大約20臺。
我們合理配置了我們的集群和自動均衡配置之后，我們可以把服務器的數(shù)量降至4x EC2 c4.Large實例，并且Elastic Auto-Scaling設置為如果CPU達到5分鐘的90%利用率，我們就會產(chǎn)生新的實例。
總結
在我的書中，簡單總是獲勝。我們可以使用多隊列、后臺worker、復雜的部署設計一個復雜的系統(tǒng)，但是我們決定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go語言開箱即用的特性簡化并發(fā)。
我們僅僅用了4臺機器，這并不是什么新鮮事了?？赡芩鼈冞€不如我的MacBook能力強大，但是卻處理了每分鐘1百萬的寫入到S3的請求。
處理問題有正確的工具。當你的 Ruby on Rails 系統(tǒng)需要更強大的web handler時，可以考慮下ruby生態(tài)系統(tǒng)之外的技術，或許可以得到更簡單但更強大的替代方案。
作為一個測試，作為一個測試開發(fā)， 全?；?管理 是我們未來的發(fā)展方向。已經(jīng)掌握了Java、Python、HTML的你，是不是也想了解下最近異?；鸨腉o語言呢？來吧，讓我們一起了解下。
Go 是一個開源的編程語言 ，它能讓構造簡單、可靠且高效的軟件變得容易。
Go是從2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持開發(fā)，后來還加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最終于2009年11月開源，在2012年早些時候發(fā)布了Go 1穩(wěn)定版本。現(xiàn)在Go的開發(fā)已經(jīng)是完全開放的，并且擁有一個活躍的社區(qū)。這三個人都是計算機界的大神，有的參與了C語言的編寫，有的還是數(shù)學大神，有的還獲得了計算機最高榮譽-圖靈獎。
接下來說說 Go語言的特色 :
簡潔、快速、安全
并行、有趣、開源
內(nèi)存管理、數(shù)組安全、編譯迅速
Go語言的用途 :
Go 語言被設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。它提供了海量并行的支持，這對于 游戲 服務端的開發(fā)而言是再好不過了。
Go語言的環(huán)境安裝:
建議直接打開 官方地址因為墻的原因打不開
因為我用的是windows系統(tǒng)，這里主要講下Windows系統(tǒng)上使用Go語言來編程。
Windows 下可以使用 .msi 后綴(在下載列表中可以找到該文件，如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安裝包來安裝。
默認情況下 .msi 文件會安裝在 c:Go 目錄下。你可以將 c:Gobin 目錄添加到 Path 環(huán)境變量中。添加后你需要重啟命令窗口才能生效。個人建議還是安裝到 Program Files文件夾中。
使用什么開發(fā)工具來對Go語言進行編寫:
個人建議用VS code, 也可以用Sublime Text來編輯。如果你之前看了我講的HTML語言的學習，肯定已經(jīng)下載了VS code. 那么這時你需要在VS code中下載Go語言的擴展插件。
這里有一個巨大的坑，就是在下載Go的插件和依賴包時，會提示一些包沒有。主要是因為下載的依賴包部分被墻了，只能想別的辦法去下載。
建議參考網(wǎng)頁:
解決vscode中golang插件安裝失敗方法
在學習go的過程中，使用的是vscode，但是一直提示安裝相關插件失敗，然后上網(wǎng)查方法，基本上是叫你建立golang.org目錄什么的，結果全是錯的，而且都是抄襲，很煩。無意之中看到一位博主分享的方法，他也是飽受上述的垃圾博文困擾，然后找到了解決方法，這里向他致敬，秉著讓更多人看到正確解決方法的心，我寫下正確的解決方法，希望對你有所幫助，也可以點開原博主鏈接參考：
Go有一個全球模塊代理，設置代理再去安裝golang的插件，就可以安裝成功了。步驟有，首先Windows用戶打開Powershell，一個藍色的界面，注意不是cmd！不知道的直接打開window下面的搜索，然后輸入powershell，搜索出來就可以了。
$env:GO111MODULE=“on”
$env:GOPROXY=“”
go env -w GOPROXY=
go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com
然后我們打開VsCode界面，下面會提示安裝插件，我們選擇Install ALL，就會安裝成功
當你在運行Go語言程序時，提示所有的插件包都已經(jīng)安裝成功了時，就可以正常使用了，要不然一堆報錯會讓你非常心煩。
好了，今天先到這里，晚安、下班~
GO語言的優(yōu)勢：可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個文件上去就完成了。靜態(tài)類型語言，但是有動態(tài)語言的感覺，靜態(tài)類型的語言就是可以在編譯的時候檢查出來隱藏的大多數(shù)問題，動態(tài)語言的感覺就是有很多的包可以使用，寫起來的效率很高。語言層面支持并發(fā)，這個就是Go最大的特色，天生的支持并發(fā)，我曾經(jīng)說過一句話，天生的基因和整容是有區(qū)別的，大家一樣美麗，但是你喜歡整容的還是天生基因的美麗呢？Go就是基因里面支持的并發(fā)，可以充分的利用多核，很容易的使用并發(fā)。內(nèi)置runtime，支持垃圾回收，這屬于動態(tài)語言的特性之一吧，雖然目前來說GC不算完美，但是足以應付我們所能遇到的大多數(shù)情況，特別是Go1.1之后的GC。簡單易學，Go語言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go關鍵字是25個，但是表達能力很強大，幾乎支持大多數(shù)你在其他語言見過的特性：繼承、重載、對象等。豐富的標準庫，Go目前已經(jīng)內(nèi)置了大量的庫，特別是網(wǎng)絡庫非常強大，我最愛的也是這部分。內(nèi)置強大的工具，Go語言里面內(nèi)置了很多工具鏈，最好的應該是gofmt工具，自動化格式化代碼，能夠讓團隊review變得如此的簡單，代碼格式一模一樣，想不一樣都很困難?？缙脚_編譯，如果你寫的Go代碼不包含cgo，那么就可以做到window系統(tǒng)編譯linux的應用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代碼，這就是不依賴系統(tǒng)的信息。Go語言這么多的優(yōu)勢，你還不想學嗎？我記得當時我看的是黑馬程序員的視頻，我對他們視頻的印象就是通俗易懂，就是好！
應用程序發(fā)生異常 未知的軟件異常
1.病毒木馬造成的，在當今互聯(lián)網(wǎng)時代，病毒坐著為了獲得更多的牟利，常用病毒綁架應用程序和系統(tǒng)文件，然后某些安全殺毒軟件把被病毒木馬感染的應用程序和系統(tǒng)文件當病毒殺了導致的。
2.應用程序組件丟失，應用程序完整的運行需要一些系統(tǒng)文件或者某些ll文件支持的，如果應用程序組件不完整也會導致的。
3.系統(tǒng)文件損壞或丟失，盜版系統(tǒng)或Ghost版本系統(tǒng)，很容易出現(xiàn)該問題。
4.操作系統(tǒng)自身的問題，操作系統(tǒng)本身也會有bug 。
5.硬件問題，例如內(nèi)存條壞了或者存在質量問題，或者內(nèi)存條的金手指的灰塵特別多。
應用程序發(fā)生異常怎么辦
1.檢查電腦是否存在病毒，請使用百度衛(wèi)士進行木馬查殺。
2.系統(tǒng)文件損壞或丟失，盜版系統(tǒng)或Ghost版本系統(tǒng)，很容易出現(xiàn)該問題。建議：使用完整版或正版系統(tǒng)。
3.安裝的軟件與系統(tǒng)或其它軟件發(fā)生沖突，找到發(fā)生沖突的軟件，卸載它。如果更新下載補丁不是該軟件的錯誤補丁，也會引起軟件異常，解決辦法：卸載該軟件，重新下載重新安裝試試。順便檢查開機啟動項，把沒必要啟動的啟動項禁止開機啟動。
4.如果檢查上面的都沒問題，可以試試下面的方法。
打開開始菜單→運行→輸入cmd→回車，在命令提示符下輸入下面命令 for %1 in (%windir%\system32\*.dll) do regsvr32.exe /s %1回車。
完成后，在輸入下面
for %i in (%windir%\system32\*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回車。
如果怕輸入錯誤，可以復制這兩條指令，然后在命令提示符后擊鼠標右鍵，打“粘貼”，回車，耐心等待，直到屏幕滾動停止為止。（重啟電腦）。
重慶分公司
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