一、Say Hello请求
1、环境配置
- 安装Go的包依赖管理命令行工具
govendor
go get -u github.com/kardianos/govendor
复制代码- 创建项目文件夹
mkdir -p $GOPATH/src/github.com/yourusername/project && cd "$_"
复制代码- govendor初始化
govendor init
复制代码- 获取go的web框架gin
govendor fetch github.com/gin-gonic/gin
复制代码- 在项目根路径下，新建文件main.go文件
2、Get请求和Post请求代码
//main.go
package main
import (
"github.com/gin-gonic/gin"
"net/http"
"strconv"
)
func main() {
// gin的Default方法创建一个路由handler。然后通过HTTP方法绑定路由规则和路由函数,gin把request和response都封装到gin.Context的上下文环境。
// 最后启动路由的Run方法监听端口。
router := gin.Default()
// get请求
router.GET("/user/welcome", func(c *gin.Context) {
//获取url中的参数信息
namestr := c.DefaultQuery("name", "Guest")
agestr := c.DefaultQuery("age", "18")
//各种处理逻辑
ageValue, err := strconv.Atoi(agestr)
role := "小伙子"
if err != nil {
role = "可疑的人"
} else {
if ageValue > 28 {
role = "大哥"
}
}
//返回
c.String(http.StatusOK, "%s %s，你好呀", role, namestr)
})
//curl http://127.0.0.1:8000/user/welcome\?name\=jack\&age\=18
router.POST("/user/postdata", func(c *gin.Context) {
message := c.PostForm("message")
namestr := c.DefaultPostForm("name", "anonymous")
agestr := c.DefaultPostForm("age", "18")
//各种处理逻辑
ageValue, err := strconv.Atoi(agestr)
role := "小伙子"
if err != nil {
role = "可疑的人"
} else {
if ageValue > 28 {
role = "大哥"
}
}
message = role + namestr + " 你好呀"
c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
"status": gin.H{
"code": http.StatusOK,
"status": "ok",
},
"data": gin.H{
"message": message,
},
})
})
//curl -X POST http://127.0.0.1:8000/user/postdata -H "Content-Type:application/x-www-form-urlencoded" -d "name=jack&age=28" | python -m json.tool
router.Run(":8000")
}
复制代码说明：启动服务后，可以用curl命令工具来发请求，也可以用Postman来发请求，借此来测试接口是否可以访问。
二、接口联调
1、GET请求联调
-
接口名：/user/welcome
-
端口：80000
curl http://127.0.0.1:8000/user/welcome\?name\=jack\&age\=38
大哥 jack，你好呀**%**
复制代码curl http://127.0.0.1:8000/user/welcome\?name\=jack\&age\=18
小伙子 jack，你好呀**%**
复制代码curl http://127.0.0.1:8000/user/welcome\?name\=jack\&age\=hhah
可疑的人 jack，你好呀**%**
复制代码说明：可以使用本机的ip地址。
2、POST请求联调
-
接口名：/user/postdata
-
端口：80000
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/user/postdata -H "Content-Type:application/x-www-form-urlencoded" -d "name=jack&age=28" | python -m json.tool
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 123 100 107 100 16 104k 16000 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 120k
{
"data": {
"message": "54GP5b+O57Su54Cb5oGTYWNrIOa1o+eKsuOCvemNm+KCrA=="
},
"status": {
"code": 200,
"status": "ok"
}
}
复制代码三、接口性能测试
1、接口性能指标
衡量接口性能可以从下面几个指标来看：
-
QPS（TPS）：每秒钟 Request/事务 数量，在互联网领域，指每秒响应请求数（指http请求）
-
事务: 用户某一步或几步操作的集合，我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求，用户对某系统的一次登录，淘宝用户对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务
-
响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间（我认为这里应该仅包含处理时间，网络传输时间忽略）
-
并发数：系统同时处理的request / 事务数
-
吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；
2、性能测试工具安装
我们将利用wrk工具简单测试下接口的QPS和响应时间，wrk是轻量级的 HTTP 性能测试工具，在这里我们使用wrk简单测试下我们刚写接口的QPS和响应时间
#安装
brew install wrk
复制代码3、接口性能测试
#以get请求为例
wrk -t4 -c1000 -d30s -T30s --latency http://127.0.0.1:8000/user/welcome\?name\=jack\&age\=38
Running 30s test @ http://127.0.0.1:8000/user/welcome?name=jack&age=38
4 threads and 1000 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 2.48ms 1.15ms 36.87ms 80.11%
Req/Sec 24.44k 2.48k 33.65k 72.67%
Latency Distribution
50% 2.33ms
75% 2.81ms
90% 3.71ms
99% 6.53ms
2919566 requests in 30.03s, 389.80MB read
Socket errors: connect 751, read 89, write 0, timeout 0
Requests/sec: 97228.78
Transfer/sec: 12.98MB
复制代码解释1：用4个线程来模拟1000个并发连接，整个测试持续30秒，连接超时30秒，打印出请求的延迟统计信息。 wrk 使用异步非阻塞的 io，并不是用线程去模拟并发连接，因此不需要设置很多的线程，一般根据 CPU 的核心数量设置即可。(网络通信不会阻塞线程执行，用很少的线程模拟大量网路连接)
解释2：
- Socket errors socket 错误的数量
- Requests/sec 每秒请求数量，也就是并发能力
- Latency 响应时间
Avg：平均、Max：最大、Stdev：标准差、+/- Stdev： 正负一个标准差占比
复制代码4、性能说明
-
使用Go写一个简单接口，在我们的开发机器上的QPS大约是9w7左右，哈哈，我们也算写了一个"高性能，低延迟"接口，当然这归功于优秀的go语言的并发处理能力和web框架gin
-
实际的后台接口的延迟不可能这么快，它涉及到业务处理，服务间调用，复杂的网络环境，真实的QPS远远没有这么夸张。
#测试百度首页的QPS和Latency
wrk -t4 -c1000 -d30s -T30s https://www.baidu.com
Running 30s test @ https://www.baidu.com
4 threads and 1000 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 196.47ms 44.94ms 1.18s 88.71%
Req/Sec 310.42 59.95 494.00 69.06%
37095 requests in 30.09s, 548.20MB read
Socket errors: connect 754, read 111, write 0, timeout 0
Requests/sec: 1232.74
Transfer/sec: 18.22MB
复制代码四、小课堂
1、govendor
-
基于
vendor机制实现的 Go 包依赖管理命令行工具。与原生 vendor 无侵入性融合，也支持从其他依赖管理工具迁移，可以很方便的实现同一个包在不同项目中不同版本、以及无相互侵入的开发和管理。 -
最开始的时候，Go 并没有提供较为妥当的包管理工具。从 1.5 版本开始提供了 vendor 特性，但需要手动设置环境变量
GO15VENDOREXPERIMENT=1。 -
在执行
go build或go run命令时，会按照以下顺序去查找包：- 当前包下的 vendor 目录
- 向上级目录查找，直到找到 src 下的 vendor 目录
- 在 GOROOT 目录下查找
- 在 GOPATH 下面查找依赖包
-
在发布 1.6 版本时，该环境变量的值已经默认设置为 1 了，该值可以使用
go env命令查看；在发布 1.7 版本时，已去掉该环境变量，默认开启vendor特性。 -
govendor一些常用命令如下：
//初始化
govendor init
//将已被引用且在 $GOPATH 下的所有包复制到 vendor 目录
govendor add +external
//仅从 $GOPATH 中复制指定包
govendor add gopkg.in/yaml.v2
//列出代码中所有被引用到的包及其状态
govendor list
//列出一个包被哪些包引用
govendor list -v fmt
//从远程仓库添加或更新某个包(不会在 $GOPATH 也存一份)
govendor fetch golang.org/x/net/context
//安装指定版本的包，eg:
govendor fetch golang.org/x/net/context@a4bbce9fcae005b22ae5443f6af064d80a6f5a55
govendor fetch golang.org/x/net/context@v1 # Get latest v1.*.* tag or branch.
govendor fetch golang.org/x/net/context@=v1 # Get the tag or branch named "v1".
复制代码2、C10k问题
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C10K 是 Client 10000 问题，即「在同时连接到服务器的客户端数量超过 10000 个的环境中，即便硬件性能足够， 依然无法正常提供服务」，简而言之，就是单机1万个并发连接问题。
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计算机程序可依据其瓶颈分为磁盘IO瓶颈型，CPU计算瓶颈型，网络带宽瓶颈型，分布式场景下有时候也会外部系统而导致自身瓶颈。
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Web系统打交道最多的是网络，无论是接收，解析用户请求，访问存储，还是把响应数据返回给用户，都是要走网络的。在没有epoll/kqueue之类的系统提供的IO多路复用接口之前，多个核心的现代计算机最头痛的是C10k问题，C10k问题会导致计算机没有办法充分利用CPU来处理更多的用户连接，进而没有办法通过优化程序提升CPU利用率来处理更多的请求。
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自从Linux实现了epoll，FreeBSD实现了kqueue，这个问题基本解决了，我们可以借助内核提供的API轻松解决当年的C10k问题，也就是说如今如果你的程序主要是和网络打交道，那么瓶颈一定在用户程序而不在操作系统内核。
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随着时代的发展，编程语言对这些系统调用又进一步进行了封装，如今做应用层开发，几乎不会在程序中看到epoll之类的字眼，大多数时候我们就只要聚焦在业务逻辑上就好。Go 的 net 库针对不同平台封装了不同的syscall API，http库又是构建在net库之上，所以在Go语言中我们可以借助标准库，很轻松地写出高性能的http服务。
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
