Go语言类库中，有两个官方的服务器框架，一个HTTP，一个是RPC。使用这个两个框架，已经能解决大部分的问题，但是，也有一些需求，这些框架是不够的，这篇文章，我们先分析一下HTTP 和 RPC服务器的特点, 然后结合这两个服务器的特点，我实现了一个新的服务器，这个服务器非常适合客户端和服务器端有大量交互的情况。
HTTP服务器的特点：
HTTP的请求 和 响应的周期如下：
对于一个HTTP 长连接，一个请求必须等到一个响应完成后，才能进行下一个请求。这就是http协议最本质的特点，是串行化的。而这个特点保证了http协议的简洁性，一个请求中间不会插入其他的请求干扰，这样不需要去对应请求和响应。但是，同时也有个弱点，那就是不适合做大量的请求。举个实际中我们遇到的例子，我们要把大量的中国客户的订单送入英国的交易所，交易所的接口是http协议的，从中国到英国，一次http的请求到响应至少需要 300ms左右，这样一秒一个连只能发送3个，就算是开十个线程发送（接口对线程总数是有限制的），1s 也只能是30个。而最高峰的时候，我们可能1s 要发送1万个订单，那采用http协议就不能满足我们的要求了（这个可以通过fix协议解决）。
当然，http可以解决批量提交的需求，只要增加一个批量提交的接口就可以了。但是，这样的实现方式不够自然，而且增加了额外的接口。
RPC服务的特点：
PRC服务器克服了http服务器串流模型，可以并发的提交请求。请求响应的周期图如下：
RPC服务，已经可以客服http服务器的串流的劣势，可以批量提交大量的数据。在局域网的中测试，1s钟可以实现3万次左右的请求。而相同的条件下，http在局域网中，只能实现1500次左右的请求，真实环境下面，延时严重，http性能会急剧下降。在两个不同的机房中，有百兆带宽相连，实际测试rpc请求是两万次左右，http是 500次左右，而且http占用很多头部的带宽。
RPC的一个核心特点是类似一次函数调用。这样一个请求 只能 对应于 一个响应。在某些情下，这似乎是不够的。举个实际的例子，我要获取一个报价的行情数据，这个时候，类似一个MessageQueue，服务器会不断的push数据给客户端。也就是一次请求，会有多次返回，持续不断的返回。
当然，RPC的一个非常重要的优势是，你不需要知道怎么去解析数据，你可以当做网络是空气，完全像写本地调用函数一样去调用rpc的函数。
异步服务器：
因为暂时我没有很好的名字来命名这个服务器，所以暂时就叫做异步服务器吧，这个服务器的特点类似一个界面程序的消息体系。我们不断的吧鼠标键盘等各种事件提交给界面程序，界面程序根据消息的类型，参数做出相应的处理。所以，我们就叫做异步服务器吧。经典的金融服务器都是异步服务器，处理机制都类似界面的消息循环机制，比如国内期货最常用的ctp交易系统，还有就是银行间，交易所和银行之间，经常用的一个协议叫做 fix，也是这样的架构。请求是一种消息，响应也是一种消息。请求响应的时序图如下：
msg1 请求之后，有两个响应，Resp1 ， resp2，
msg2 有一个响应 resp3.
借鉴了rpc的特点，请求和响应都自动编码，写服务器不再为编码而烦恼，同时也不需要为是否要压缩而头痛。现在提供三种方式，gob , json, protocolbuffer. 并且可以 设置是否启用压缩的，以及压缩的格式。我
们把客户端和服务器的交互抽象为一个消息系统，先来看看客户端客户端调用：
1: client, err := NewClient("http://localhost:8080", jar, "gob", "gzip")
2: if err != nil {
3: log.Println(err)
4: return
5: }
6: defer client.Close()
7: req := NewRequest("hello", "jack", func(call *Call, status int) {
8: log.Println(call, call.Resp, status)
9: })
10: client.Go(req)
11: req2 := NewRequest("hello", "fuck", func(call *Call, status int) {
12: log.Println(call, call.Resp, status)
13: })
14: client.Go(req2)
15: //wait for all req is done
16: client.Wait()
1-6行，我们建立了一个到服务器的连接，注意，我们这个服务器底层是用http包实现的。jar 是用来管理session的，这里暂时忽略，gob是编码，gzip是压缩格式。可以动态设置各种编码和压缩格式。
7-13行，NewRequest 的第一个参数是消息的类型（我建议再后面的版本中，改成NewMessage， Client.GO 改成 client.Send），叫做hello, 详细类型为了方便查看也打印，我采用字符串的格式。后面是消息的参数，可以是任何的go的结构，变量。每个请求对应一个回调函数，处理响应的消息，响应的消息保存在 call.Resp 里面，如果status == StatusDone ， 表示请求结束了，服务器不会响应任何消息了，status == StatusUpdate ，说明，还会有下一个消息过来。
16行 Wait函数，其实就是一个消息循环函数，不断的从服务器端读取消息，对应到某个请求的回调函数里面。类似event loop
我们在Client里面加入心跳函数，保证能检查到链接损坏的情况，如果连接损坏，会自动结束消息循环，错误处理是一个服务器非常重要的一环。
然后我们再来看看服务器端的实现：
1: func helloWorld(w *ResponseWriter, r *Request) {
2: resp := w.Resp
3: resp.MsgType = MsgTString
4: //表示我已经没有其他数据包了，这个请求已经结束了
5: resp.Done = true
6: //向客户端发送请求
7: w.WriteResponse(resp, "hello: " + r.GetBody().(string))
8: }
第7行中，r.GetBody() 获取的到是上面NewRequest 中的第二个参数。
这样就是一个最简单的hello world 程序。要实现一个实战有用的服务器，的细节当然还有很多，主要的是流量控制。比如，一个用户写错程序了，错误的发起了10万个请求，服务器端不能开个10万个go进行处理，这样的话，会直接拖垮服务器，我们给每个用户设置了一个并发处理数目，最多这个用户可以并发处理多少个请求。还有一个比较重要的，对服务器来说，就是服务器服务的量的限制。我们会实时监控 cpu 内存，io的使用情况，当发现使用到某个限额的时候，服务会拒绝接受连接（事先要对性能进行测试）这些都是为了防止服务器过载 ，而实际中的服务器，这个问题其实是很常见的。
实例：可靠消息通知系统。
可靠消息通知系统实际上是一个非常常见的系统。最常用的一个例子就是数据库的master slave 模式。master里面的事件要非常可靠的通知到slave，中间不能有任何的丢失。还有一种比如交易系统中，我们会调用银行或者交易所的接口，银行在交易成功后会给我们一个通知，这个通知的消息必须可靠的被通知到目标，不能有任何的丢失。在我们的系统中，行情数据的复制也是不能有任何数据丢失的情景，为了保证A 服务器 和 B服务器有相同的行情，在从A服务器的消息要被B服务器准确的接收。当然，你也可以做一个聊天系统，这个聊天系统不会丢失任何消息。
那么如何实现这个系统呢，首先，为了保证不在内存中丢失消息，那么消息必须写盘，并且为了检测消息是否丢失，必须给消息编号。消息写盘也可以用我们开发的事务日志系统，如果消息非常的大量，那么还需要批量提交模式（Group Commit）。大部分情况下，消息丢失不是因为服务器崩溃，而且网络意外中断，这些中断往往时间很短，在1分钟以内，所以，有必要在内存中缓存部分的消息，如果网络中断，客户端再次请求时，发送当时的消息序号，这样就可以补全网络中断丢失的数据。如果时间太长了，内存中的数据不够补了，那么首先要从消息源数据库中下载历史消息，然后再接受实时的消息。整体的思路就是这样的，在这里，我们就看看我们的消息通知系统的实时广播部分的设计。
1. 消息广播基本流程： 订阅 –> 广播：
首先客户端向服务器说明，我要订阅哪些消息，比如，master slave 中，我只要写消息就好了，读消息就不需要了。然后，再向服务器请求数据，服务器广播数据给我们。注意，我们这里把订阅 和 广播分成两个部分，两个请求，那么怎么知道这两个请求是同一个人发出的呢？或者，怎么关联起来呢？这里，我用了一个session的概念，订阅的时候，把订阅的消息类型保存到session，广播的时候，从session中读取消息类型，然后发送对应的数据。
这部分的代码如下：
1: var bmu sync.Mutex
2: var defaultBroadcast = make(map[int64]*Broadcast)
3: var ErrNotRingItemer = errors.New("ErrNotRingItemer")
4: //基本上可以保证有1个小时的数据
5: const btickSize = 3600 * 4
6: //可以传递任意的数据
7:
8: func GetBroadcast(name int64, n int) (*Broadcast, error) {
9: bmu.Lock()
10: defer bmu.Unlock()
11: b, ok := defaultBroadcast[name]
12: if ok {
13: return b, nil
14: }
15: b , err := NewBroadcast(name, n)
16: if err != nil {
17: return nil, err
18: }
19: defaultBroadcast[name] = b
20: return b, nil
21: }
22:
23: type Broadcast struct {
24: mu sync.RWMutex
25: targets map[int64]*Subscribe
26: ringbuffer *algo.RingBuffer
27: name int64
28: }
29:
30: func NewBroadcast(name int64, n int) (*Broadcast, error) {
31: b := &Broadcast{}
32: b.targets = make(map[int64]*Subscribe)
33: b.ringbuffer = algo.NewRingBuffer(n, nil)
34: b.name = name
35: return b, nil
36: }
37:
38: func (b *Broadcast) GetName() int64 {
39: return b.name
40: }
41:
42: func (b *Broadcast) Sub(id int64, req *Subscribe) {
43: b.mu.Lock()
44: defer b.mu.Unlock()
45: b.targets[id] = req
46: }
47:
48: func (b *Broadcast) Unsub(id int64) {
49: b.mu.Lock()
50: defer b.mu.Unlock()
51: delete(b.targets, id)
52: }
53:
54: //是否在buffer内部
55: func (b *Broadcast) InBuffer(start int64, end int64) (bool, error) {
56: return b.ringbuffer.InBuffer(start, end)
57: }
58:
59: func (b *Broadcast) Query(start int64, end int64, ty int64) (algo.Iterator, error) {
60: find := &algo.RingFind{start, end, ty}
61: return b.ringbuffer.Find(find, true) //模糊查找，不是精确匹配
62: }
63:
64: //如果要提供查询功能，那么就要缓存数据，一般采用ringbuffer
65: //data要满足下面的条件：
66: //1. 存在一个递增着的ID
67: //2. 实现BufferItemer接口
68: func (b *Broadcast) Push(item algo.RingItemer) error {
69: b.mu.RLock()
70: defer b.mu.RUnlock()
71: item2, err := b.ringbuffer.Push(item)
72: if err != nil {
73: return err
74: }
75: for _, v := range b.targets {
76: //过滤不想发送的
77: if (v.Check(b.name, item2.Type)) {
78: v.Send(item)
79: }
80: }
81: return nil
82: }
83:
84: func (b *Broadcast) Find(find *algo.RingFind) (algo.Iterator, error) {
85: return b.ringbuffer.Find(find, true)
86: }
87:
88: type Subscribe struct {
89: mu sync.Mutex
90: ch chan interface{}
91: tys map[int64]int64
92: }
93:
94: func NewSubscribe(n int) (*Subscribe) {
95: s := &Subscribe{}
96: s.ch = make(chan interface{}, n)
97: s.tys = make(map[int64]int64)
98: return s
99: }
100:
101: func (s *Subscribe) Add(bname int64, ty int64) {
102: s.mu.Lock()
103: defer s.mu.Unlock()
104: s.tys[bname] = ty
105: }
106:
107: func (s *Subscribe) Check(bname int64, dataty int64) bool {
108: s.mu.Lock()
109: defer s.mu.Unlock()
110: ty, ok := s.tys[bname]
111: if !ok { //没有订阅
112: return false
113: }
114: if ty == algo.AnyType || dataty == ty {
115: return true
116: }
117: return false
118: }
119:
120: func (s *Subscribe) Read(buf []interface{}) (int) {
121: var i = 1
122: buf[0] = <-s.ch
123: for {
124: if i == len(buf) {
125: return i
126: }
127: select {
128: case data := <-s.ch:
129: buf[i] = data
130: i++
131: default:
132: return i
133: }
134: }
135: panic("nerver reach")
136: }
137:
138: func (s *Subscribe) Send(data interface{}) {
139: select {
140: case s.ch <- data :
141: default:
142: //清除旧的数据
143: s.Clear()
144: //发送结束标志位
145: s.ch <- nil
146: }
147: }
148:
149: func (s *Subscribe) Clear() {
150: for {
151: select {
152: case <-s.ch:
153: default:
154: return
155: }
156: }
157: }
158:
这里，有个数据结构叫做RingBuffer, 是一个环状的buffer，非常适合做缓存固定数目的数据，用于广播。广播是用管道来传输数据的，管道的性能实际上已经非常的高，不需要什么无锁队列之类的。在这里也给管道加上buffer使得，消息意外的扰动，不会使得带宽不够用而立马堵塞。
2. 接受消息：
在用户登录后，如果有权限，那么就可以作为消息源客户端，消息源的代码如下：
1: func pushTick(w *asyn.ResponseWriter, r *asyn.Request) {
2: event := r.GetBody().(*response.OrderBookEvent)
3: b, _ := GetBroadcast(event.InstrumentId, btickSize)
4: b.Push(event)
5: asyn.Log().Println(event)
6: asyn.OKHandle(w, r)
7: }
第2行： 从请求中获取 消息事件。
第3行： event.InstrumentId 是消息的类型，btickSzie 是缓存的数据数目。
第6行： 向客户端发送OK，确认消息发送成功。
每个消息是否发送成功，都有确认。这样，客户端就知道上次消息发送到哪里了。
3. 订阅：
1: func subscribe(w *asyn.ResponseWriter, r *asyn.Request) {
2: instId := r.GetBody().(int64)
3: log.Println("sub", instId)
4: b, err := GetBroadcast(instId, btickSize)
5: if err != nil {
6: r.SetErr(err)
7: asyn.ErrorHandle(w, r)
8: return
9: }
10: //订阅的size
11: //get and set 要成为一个原子操作
12: session := r.GetSession()
13: session.Get3("subscribe", func (data interface{}) interface{} {
14: if data == nil {
15: data = NewSubscribe(4096)
16: }
17: sub := data.(*Subscribe)
18: //广播, 类型
19: id := int64(uintptr(unsafe.Pointer(session)))
20: sub.Add(instId, algo.AnyType)
21: b.Sub(id, sub)
22: session.OnDelete(func () {
23: b.Unsub(id)
24: })
25: return sub
26: })
27: asyn.OKHandle(w, r)
28: }
第2行：获取消息的类型，通过这个类型，可以找到对应的广播对象。
第12-30行：这是一个线程安全的session操作，具体看一下session.Get3 的实现就知道了：
1: func (s *Session) Get3(name string, callback func (interface{}) interface{}) interface{} {
2: s.mu.Lock()
3: defer s.mu.Unlock()
4: data, err := s.get(name)
5: if err != nil {
6: data = nil
7: }
8: data = callback(data)
9: s.set(name, data)
10: return data
11: }
s.get 获取session的数据，如果没有session数据，那么为nil。简单的说，这里的意思是：如果session “subscribe” 如果还没有设置，那么就新建一个对象，如果已经设置了，那么读取这个对象，并且，这个操作是线程安全的。
这里还添加了一个session撤销时候的操作。
4. 广播：
1: //读取广播数据
2: func read(w *asyn.ResponseWriter, r *asyn.Request) {
3: session := r.GetSession()
4: //从session 中获取subscribe 对象
5: sub := session.Get3("subscribe", func (data interface{}) interface{} {
6: if data == nil {
7: data = NewSubscribe(4096)
8: }
9: return data
10: }).(*Subscribe)
11: depth := r.GetBody().(int)
12: log.Println("get subscribe")
13: resp := w.Resp
14: if depth == 0 {
15: resp.MsgType = "ticks"
16: } else {
17: resp.MsgType = "ticks1"
18: }
19: buf := make([]interface{}, 1024)
20: dg := make([]*response.OrderBookEvent, 1024)
21: tick1 := make([]*base.TickGo, 1024)
22: for {
23: n := sub.Read(buf)
24: for i := 0; i < n; i++ {
25: if buf[i] == nil {
26: //close by broadcast
27: r.SetErr(errors.New("501"))
28: asyn.ErrorHandle(w, r)
29: return
30: }
31: if depth == 0 {
32: dg[i] = buf[i].(*response.OrderBookEvent)
33: } else {
34: tick1[i] = buf[i].(*response.OrderBookEvent).ToTickGo()
35: }
36: }
37: var err error
38: if depth == 0 {
39: err = w.WriteResponse(resp, dg[:n])
40: } else {
41: err = w.WriteResponse(resp, tick1[:n])
42: }
43: if err != nil {
44: r.SetErr(err)
45: asyn.ErrorHandle(w, r)
46: return
47: }
48: }
49: }
read 有个depth参数，这是行情的深度。股票期货里面都有后这个概念。传说中的几档行情。
第26行：这里有个close。一般来说，是因为网络拥堵 或者 异常，无法发送数据了。
还有一点要注意，这里的行情是批量发送的。sub.Read 尽可能多的读取数据，减少网络io的次数。
当然，服务器框架本身提供了心跳机制，对消息广播系统，实时性是非常重要的，即时的检查出网络异常，才能保证实时性。
以上是对我们的异步消息服务器框架的一个简单的介绍。设计这框架，非常重要的两个理念：
1. 模块化的设计，一个功能，就对应一个函数。
2. 模块之间的通讯采用session，而对于比较复杂的通讯，可以自己建立一个线程安全的数据结构，比如这里的Broadcast 和 Subscribe
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