go语言设计思路,go的设计与实现

go语言实现一个简单的简单网关

网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong;也有基于 zuul 的通用网关;还有就是 golang 的网关,比如 tyk。

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这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。

转自: troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/

整理:go语言钟文文档:

启动两个后端 web 服务(代码)

这里使用命令行工具进行测试

具体代码

直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,因此可以直接作为 handler。

具体代码

director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以在这里完成。

director在这里具体做了:

modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息。

最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可。

参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy,只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可,具体实现见后面。

作为一个网关服务,在上面 2.3 的基础上,需要支持必要的负载均衡策略,比如:

随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单。

具体代码

使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置。

具体代码

轮询带权重,如果使用计数递减的方式,如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…,其中 a 后端会瞬间压力过大;参考 nginx 内部的加权轮询,或者应该称之为平滑加权轮询,思路是:

后端真实节点包含三个权重:

操作步骤:

具体代码

一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题;这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点。

实现:

具体代码

每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可。

然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略。

具体代码

作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来。

中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数;一种是链式调用。

具体代码

如何看待go语言泛型的最新设计?

Go 由于不支持泛型而臭名昭著,但最近,泛型已接近成为现实。Go 团队实施了一个看起来比较稳定的设计草案,并且正以源到源翻译器原型的形式获得关注。本文讲述的是泛型的最新设计,以及如何自己尝试泛型。

例子

FIFO Stack

假设你要创建一个先进先出堆栈。没有泛型,你可能会这样实现:

type Stack []interface{}func (s Stack) Peek() interface{} {

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack) Pop() {

*s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack) Push(value interface{}) {

*s = 

append(*s, value)

}

但是,这里存在一个问题:每当你 Peek 项时,都必须使用类型断言将其从 interface{} 转换为你需要的类型。如果你的堆栈是 *MyObject 的堆栈,则意味着很多 s.Peek().(*MyObject)这样的代码。这不仅让人眼花缭乱,而且还可能引发错误。比如忘记 * 怎么办?或者如果您输入错误的类型怎么办?s.Push(MyObject{})` 可以顺利编译,而且你可能不会发现到自己的错误,直到它影响到你的整个服务为止。

通常,使用 interface{} 是相对危险的。使用更多受限制的类型总是更安全,因为可以在编译时而不是运行时发现问题。

泛型通过允许类型具有类型参数来解决此问题:

type Stack(type T) []Tfunc (s Stack(T)) Peek() T {

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Pop() {

*s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Push(value T) {

*s = 

append(*s, value)

}

这会向 Stack 添加一个类型参数,从而完全不需要 interface{}。现在,当你使用 Peek() 时,返回的值已经是原始类型,并且没有机会返回错误的值类型。这种方式更安全,更容易使用。(译注:就是看起来更丑陋,^-^)

此外,泛型代码通常更易于编译器优化,从而获得更好的性能(以二进制大小为代价)。如果我们对上面的非泛型代码和泛型代码进行基准测试,我们可以看到区别:

type MyObject struct {

int

}

var sink MyObjectfunc BenchmarkGo1(b *testing.B) {

for i := 0; i  b.N; i++ {

var s Stack

s.Push(MyObject{})

s.Push(MyObject{})

s.Pop()

sink = s.Peek().(MyObject)

}

}

func BenchmarkGo2(b *testing.B) {

for i := 0; i  b.N; i++ {

var s Stack(MyObject)

s.Push(MyObject{})

s.Push(MyObject{})

s.Pop()

sink = s.Peek()

}

}

结果:

BenchmarkGo1BenchmarkGo1-16     12837528         87.0 ns/op       48 B/op        2 allocs/opBenchmarkGo2BenchmarkGo2-16     28406479         41.9 ns/op       24 B/op        2 allocs/op

在这种情况下,我们分配更少的内存,同时泛型的速度是非泛型的两倍。

合约(Contracts)

上面的堆栈示例适用于任何类型。但是,在许多情况下,你需要编写仅适用于具有某些特征的类型的代码。例如,你可能希望堆栈要求类型实现 String() 函数

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制,下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制,想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思:

G ----------- goroutine: 即Go协程,每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程,所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器,调度G到M上,其维护了一个队列,存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的,每个 M 都代表了 1 个内核线程,OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图:

避免频繁的创建、销毁线程,而是对线程的复用。

1)work stealing机制

当本线程无可运行的G时,尝试从其他线程绑定的P偷取G,而不是销毁线程。

2)hand off机制

当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时,线程释放绑定的P,把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P,继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞,M1接替M0的工作,只要P不空闲,就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池,也可能是新建的。当G0系统调用结束后,根据M0是否能获取到P,将会将G0做不同的处理:

如果有空闲的P,则获取一个P,继续执行G0。

如果没有空闲的P,则将G0放入全局队列,等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量,最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms,防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列,如果本地队列满了,会将本地队列的G移动到全局队列里面,当M执行work stealing从其他P偷不到G时,它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图:

说明:

这里有两个存储G的队列,一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中,如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中;处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表,它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中,一个M必须持有一个P,M与P是1:1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行,如果P的本地队列为空,就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行;

一个M调度G执行的过程是一个循环机制;会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数,每个M必须持有一个P才可以执行G,一般情况下M的个数会略大于P的个数,这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池,Go也提供一个M的池子,需要时从池子中获取,用完放回池子,不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法:当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后,P也不会就这么在那躺尸啥都不干,它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行,如果全局队列为空,它会随机挑选另外一个P,从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常,调度器会以上述的那种方式顺畅地运行,但这个世界没这么美好,总有意外发生,以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine:

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时(实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞,仅阻塞G,这里仅仅是举个栗子),对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq),该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting,而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G,如果此时没有可运行的G供M运行,那么M将解绑P,并进入sleep状态;当阻塞的G被另一端的G2唤醒时(比如channel的可读/写通知),G被标记为,尝试加入G2所在P的runnext(runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。), 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作,M会阻塞,如果当前有一些G在执行,调度器会把这个线程M从P中摘除,然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候,这个G会尝试获取一个空闲的P执行,并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P,那么这个线程M变成休眠状态, 加入到空闲线程中,然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列,不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下,P周期性的将G调度到M中执行,执行一小段时间,将上下文保存下来,然后将G放到队列尾部,然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程,这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中,不需要在heap上分配,M0负责执行初始化操作和启动第一个G,在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine,G0仅用于负责调度G,G0不指向任何可执行的函数,每个M都会有一个自己的G0,在调度或系统调用时会使用G0的栈空间,全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断,此后如何恢复?

中断的时候将寄存器里的栈信息,保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时,将自己保存的栈信息复制到寄存器里面,这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍,想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考: ()

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网页题目:go语言设计思路,go的设计与实现
URL分享:https://www.cdcxhl.com/article18/hcjdgp.html

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