利用 Etcd 的Lease租約特性來實現定時功能，同時通過Watch機制來實現多節(jié)點情況下只有一個節(jié)點執(zhí)行該任務。通過定時任務庫 Cron 的時間字符串解析器Parser來解析任務執(zhí)行時間。
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Etcd
Cron
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為什么golang的開發(fā)效率高？/olgolang是一編譯型的強類型語言，它在開發(fā)上的高效率主要來自于后發(fā)優(yōu)勢，不用考慮舊有惡心的歷史，又有一個較高的工程視角。良好的避免了程序員因為“ { 需不需要獨占一行 ”這種革命問題打架，也解決了一部分趁編譯時間找產品妹妹搭訕的階級敵人。
它有自己的包管理機制，工具鏈成熟，從開發(fā)、調試到發(fā)布都很簡單方便；有反向接口、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；編譯速度快，因為是強類型語言又有gc，只要通過編譯，非業(yè)務毛病就很少了；它在語法級別上支持了goroutine，這是大家說到最多的內容，這里重點提一下。首先，coroutine并不稀罕，語言并不能超越硬件、操作系統(tǒng)實現神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他語言也可以做到，譬如c++，在boost庫里面自己就有的coroutine實現（當然用起來跟其他boost庫一樣惡心）。golang做的事情，是把這一套東西的使用過程簡化了，并且提供了一套channel的通信模式，使得程序員可以忽略諸如死鎖等問題。
goroutine的目的是描述并發(fā)編程模型。并發(fā)與并行不同，它并不需要多核的硬件支持，它不是一種物理運行狀態(tài)，而是一種程序邏輯流程。它的主要目的不是利用多核提高運行效率，而是提供一種更容易理解、不容易出錯的語言來描述問題。
實際上golang默認就是運行在單OS進程上面的，通過指定環(huán)境變量GOMAXPROCS才能轉身跑在多OS進程上面。有人提到了的pomelo，開源本來是一件很不錯的事情，但是基于自己對callback hell的偏見，我一直持有這種態(tài)度：敢用nodejs寫大規(guī)模游戲服務器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang與Golang的coroutine有啥區(qū)別，coroutine是啥？
coroutine本質上是語言開發(fā)者自己實現的、處于user space內的線程，無論是erlang、還是golang都是這樣。需要解決沒有時鐘中斷；碰著阻塞式i\o，整個進程都會被操作系統(tǒng)主動掛起；需要自己擁有調度控制能力（放在并行環(huán)境下面還是挺麻煩的一件事）等等問題。那為啥要廢老大的勁自己做一套線程放user space里面呢？并發(fā)是服務器語言必須要解決的問題；system space的進程還有線程調度都太慢了、占用的空間也太大了。把線程放到user space的可以避免了陷入system call進行上下文切換以及高速緩沖更新，線程本身以及切換等操作可以做得非常的輕量。這也就是golang這類語言反復提及的超高并發(fā)能力，分分鐘給你開上幾千個線程不費力。
不同的是，golang的并發(fā)調度在i/o等易發(fā)阻塞的時候才會發(fā)生，一般是內封在庫函數內；erlang則更夸張，對每個coroutine維持一個計數器，常用語句都會導致這個計數器進行reduction，一旦到點，立即切換調度函數。
中斷介入程度的不同，導致erlang看上去擁有了preemptive scheduling的能力，而golang則是cooperative shceduling的。golang一旦寫出純計算死循環(huán)，進程內所有會話必死無疑；要有大計算量少i\o的函數還得自己主動叫runtime.Sched()來進行調度切換。
3、golang的運行效率怎么樣？
我是相當反感所謂的ping\pong式benchmark，運行效率需要放到具體的工作環(huán)境下面考慮。
首先，它再快也是快不過c的，畢竟底下做了那么多工作，又有調度，又有gc什么的。那為什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的響應效率看上去那么優(yōu)秀呢，響應快，并發(fā)強？并發(fā)能力強的原因上面已經提到了，響應快是因為大量非阻塞式i\o操作出現的原因。這一點c也可以做到，并且能力更強，但是得多寫不少優(yōu)質代碼。
然后，針對游戲服務器這種高實時性的運行環(huán)境，GC所造成的跳幀問題確實比較麻煩，前面的大神 @達達 有比較詳細的論述和緩解方案，就不累述了 。隨著golang的持續(xù)開發(fā)，相信應該會有非常大的改進。一是屏蔽內存操作是現代語言的大勢所趨，它肯定是需要被實現的；二是GC算法已經相當的成熟，效率勉勉強強過得去；三是可以通過incremental的操作來均攤cpu消耗。
用這一點點效率損失換取一個更高的生產能力是不是值得呢？我覺得是值得的，硬件已經很便宜了，人生苦短，讓自己的生活更輕松一點吧: )。
4、基于以上的論述，我認為采用go進行小范圍的MMORPG開發(fā)是可行的。
互聯網架構下，大部分系統(tǒng)已經轉型分布式。其中服務注冊發(fā)現中心，分布式服務中非常重要的組成部分。按需選擇合適的注冊中心，也變的尤為重要。
Eureka是SpringCloud全家桶中非常重要的一個組件，主要是實現服務的注冊和發(fā)現。Eureka做到了CAP理論中的AP，強調服務的高可用性。實現中分Eureka Server和Eureka Client兩部分。
Eureka客戶端會向Eureka注冊中心注冊為服務，并通過心跳來更新它的服務租約。同時也可以從服務端查詢當前注冊的服務信息并把他們緩存到本地并周期性的刷新服務狀態(tài)。若服務集群出現分區(qū)故障時，Eureka會轉入自動保護模式，允許分區(qū)故障的節(jié)點繼續(xù)提供服務；若分區(qū)故障恢復，集群中其他分區(qū)會把他們的狀態(tài)再次同步回來。
SpringCloud對其做了非常好的集成封裝，是官方推薦的注冊中心。
Zookeeper是大數據Hadoop中的一個分布式調度組件，強調數據一致性和擴展性，可用于服務的注冊和發(fā)現。她是dubbo中默認的服務注冊中心，也是目前使用最廣泛的分布式服務發(fā)現組件。注重CAP理論中的CP。
Consul是一個高可用的分布式服務注冊中心，由HashiCorp公司推出，Golang實現的開源共享的服務工具。Consul在分布式服務注冊與發(fā)現方面有自己的特色，解決方案更加“一站式”，不再需要依賴其他工具。
1、通過HTTP接口和DNS協(xié)議調用API存儲鍵值對，使服務注冊和服務發(fā)現更容易；
2、支持 健康 檢查，可以快速的告警在集群中的操作
3、支持key/value存儲動態(tài)配置
4、支持任意數量的區(qū)域
ETCD是一個高可用的分布式鍵值數據庫，可用于共享配置、服務的注冊和發(fā)現。ETCD采用Raft一致性算法，基于Go語言實現。ETCD作為后起之秀，又非常大的優(yōu)勢。
1、基于HTTP+JSON的API，使用簡單；
2、可選SSL客戶認證機制，更安全；
3、單個實例支持每秒千次寫操作，快速。
4、采用Raft一致性算法保證分布式。
本文是Jason Wilder對于常見的服務發(fā)現項目 Zookeeper ， Doozer ， Etcd 所寫的一篇博客，其原文地址如下： Open-Source Service Discovery 。
服務發(fā)現是大多數分布式系統(tǒng)以及面向服務架構（SOA）的一個核心組成部分。這個難題，簡單來說，可以認為是：當一項服務存在于多個主機節(jié)點上時，client端如何決策獲取相應正確的IP和port。
在傳統(tǒng)情況下，當出現服務存在于多個主機節(jié)點上時，都會使用靜態(tài)配置的方法來實現服務信息的注冊。但是當大型系統(tǒng)中，需要部署更多服務的時候，事情就顯得復雜得多。在一個實時的系統(tǒng)中，由于自動或者人工的服務擴展，或者服務的新添加部署，還有主機的宕機或者被替換，服務的location信息可能會很頻繁的變化。
在這樣的場景下，為了避免不必要的服務中斷，動態(tài)的服務注冊和發(fā)現就顯得尤為重要。
關于服務發(fā)現的話題，已經很多次被人所提及，而且也的確不斷的在發(fā)展。現在，筆者介紹一下該領域內一些open-source或者被經常被世人廣泛討論的解決方案，嘗試理解它們到底是如何工作的。特別的是，我們會較為專注于每一個解決方案的一致性算法，到底是強一致性，還是弱一致性；運行時依賴；client的集成選擇；以后最后這些特性的折中情況。
本文首先從幾個強一致性的項目于開始，比如Zookeeper，Doozer，Etcd，這些項目主要用于服務間的協(xié)調，同時又可用于服務的注冊。
隨后，本文將討論一些在服務注冊以及發(fā)現方面比較有意思的項目，比如：Airbnb的SmartStack，Netflix的Eureka，Bitly的NSQ，Serf，Spotify and DNS，最后是SkyDNS。
問題陳述
在定位服務的時候，其實會有兩個方面的問題：服務注冊（Service Registration）和服務發(fā)現（Service Discovery）。
服務注冊—— 一個服務將其位置信息在中心注冊節(jié)點注冊的過程。該服務一般會將它的主機IP地址以及端口號進行注冊，有時也會有服務訪問的認證信息，使用協(xié)議，版本號，以及關于環(huán)境的一些細節(jié)信息。
服務發(fā)現—— client端的應用實例查詢中心注冊節(jié)點以獲知服務位置的過程。
每一個服務的服務注冊以及服務發(fā)現，都需要考慮一些關于開發(fā)以及運營方面的問題：
監(jiān)控—— 當一個已注冊完畢的服務失效的時候，如何處理。一些情況下，在一個設定的超時定時(timeout)后，該服務立即被一個其他的進程在中心注冊節(jié)點處注銷。這種情況下，服務通常需要執(zhí)行一個心跳機制，來確保自身的存活狀態(tài)；而客戶端必然需要能夠可靠處理失效的服務。
負載均衡—— 如果多個相同地位的服務都注冊完畢，如何在這些服務之間均衡所有client的請求負載？如果有一個master節(jié)點的話，是否可以正確處理client訪問的服務的位置。
集成方式—— 信息注冊節(jié)點是否需要提供一些語言綁定的支持，比如說，只支持Java？集成的過程是否需要將注冊過程以及發(fā)現過程的代碼嵌入到你的應用程序中，或者使用一個類似于集成助手的進程？
運行時依賴—— 是否需要JVM，ruby或者其他在你的環(huán)境中并不兼容的運行時？
可用性考慮—— 如果系統(tǒng)失去一個節(jié)點的話，是否還能正常工作？系統(tǒng)是否可以實時更新或升級，而不造成任何系統(tǒng)的癱瘓？既然集群的信息注冊節(jié)點是架構中的中心部分，那該模塊是否會存在單點故障問題？
強一致性的Registries
首先介紹的三個服務注冊系統(tǒng)都采用了強一致性協(xié)議，實際上為達到通用的效果，使用了一致性的數據存儲。盡管我們把它們看作服務的注冊系統(tǒng)，其實它們還可以用于協(xié)調服務來協(xié)助leader選舉，以及在一個分布式clients的集合中做centralized locking。
Zookeeper
Zookeeper是一個集中式的服務，該服務可以維護服務配置信息，命名空間，提供分布式的同步，以及提供組化服務。Zookeeper是由Java語言實現，實現了強一致性（CP），并且是使用 Zab協(xié)議 在ensemble集群之間協(xié)調服務信息的變化。
Zookeeper在ensemble集群中運行3個，5個或者7個成員。眾多client端為了可以訪問ensemble，需要使用綁定特定的語言。這種訪問形式被顯性的嵌入到了client的應用實例以及服務中。
服務注冊的實現主要是通過命令空間（namespace）下的 ephemeral nodes 。ephemeral nodes只有在client建立連接后才存在。當client所在節(jié)點啟動之后，該client端會使用一個后臺進程獲取client的位置信息，并完成自身的注冊。如果該client失效或者失去連接的時候，該ephemeral node就從樹中消息。
服務發(fā)現是通過列舉以及查看具體服務的命名空間來完成的。Client端收到目前所有注冊服務的信息，無論一個服務是否不可用或者系統(tǒng)新添加了一個同類的服務。Client端同時也需要自行處理所有的負載均衡工作，以及服務的失效工作。
Zookeeper的API用起來可能并沒有那么方便，因為語言的綁定之間可能會造成一些細小的差異。如果使用的是基于JVM的語言的話， Curator Service Discovery Extension 可能會對你有幫助。
由于Zookeeper是一個CP強一致性的系統(tǒng)，因此當網絡分區(qū)（Partition）出故障的時候，你的部分系統(tǒng)可能將出出現不能注冊的情況，也可能出現不能找到已存在的注冊信息，即使它們可能在Partition出現期間仍然正常工作。特殊的是，在任何一個non-quorum端，任何讀寫都會返回一個錯誤信息。
Doozer
Doozer是一個一致的分布式數據存儲系統(tǒng)，Go語言實現，通過 Paxos算法 來實現共識的強一致性系統(tǒng)。這個項目開展了數年之后，停滯了一段時間，而且現在也關閉了一些fork數，使得fork數降至160 。.不幸的是，現在很難知道該項目的實際發(fā)展狀態(tài)，以及它是否適合使用于生產環(huán)境。
Doozer在集群中運行3，5或者7個節(jié)點。和Zookeeper類似，Client端為了訪問集群，需要在自身的應用或者服務中使用特殊的語言綁定。
Doozer的服務注冊就沒有Zookeeper這么直接，因為Doozer沒有那些ephemeral node的概念。一個服務可以在一條路徑下注冊自己，如果該服務不可用的話，它也不會自動地被移除。
現有很多種方式來解決這樣的問題。一個選擇是給注冊進程添加一個時間戳和心跳機制，隨后在服務發(fā)現進程中處理那些超時的路徑，也就是注冊的服務信息，當然也可以通過另外一個清理進程來實現。
服務發(fā)現和Zookeeper很類似，Doozer可以羅列出指定路徑下的所有入口，隨后可以等待該路徑下的任意改動。如果你在注冊期間使用一個時間戳和心跳，你就可以在服務發(fā)現期間忽略或者刪除任何過期的入口，也就是服務信息。
和Zookeeper一樣，Doozer是一個CP強一致性系統(tǒng)，當發(fā)生網絡分區(qū)故障時，會導致同樣的后果。
Etcd
Etcd 是一個高可用的K-V存儲系統(tǒng)，主要應用于共享配置、服務發(fā)現等場景。Etcd可以說是被Zookeeper和Doozer催生而出。整個系統(tǒng)使用Go語言實現，使用Raft算法來實現選舉一致，同時又具有一個基于HTTP+JSON的API。
Etcd，和Doozer和Zookeeper相似，通常在集群中運行3，5或者7個節(jié)點。client端可以使用一種特定的語言進行綁定，同時也可以通過使用HTTP客戶端自行實現一種。
服務注冊環(huán)節(jié)主要依賴于使用一個key TTL來確保key的可用性，該key TTL會和服務端的心跳捆綁在一起。如果一個服務在更新key的TTL時失敗了，那么Etcd會對它進行超時處理。如果一個服務變?yōu)椴豢捎脿顟B(tài)，client會需要處理這樣的連接失效，然后嘗試另連接一個服務實例。
服務發(fā)現環(huán)節(jié)設計到羅列在一個目錄下的所有key值，隨后等待在該目錄上的所有變動信息。由于API接口是基于HTTP的，所以client應用會的Etcd集群保持一個long-polling的連接。
由于Etcd使用 Raft一致性協(xié)議 ，故它應該是一個強一致性系統(tǒng)。Raft需要一個leader被選舉，然后所有的client請求會被該leader所處理。然而，Etcd似乎也支持從non-leaders中進行讀取信息，使用的方式是在讀情況下提高可用性的未公開的一致性參數。在網絡分區(qū)故障期間，寫操作還是會被leader處理，而且同樣會出現失效的情況。
重慶分公司
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