// select.go package main import ( "fmt" "time" //"time" ) func main() { //声明一个channel ch := make(chan int) //声明一个匿名函数，传入一个参数整型channel类型ch go func(ch chan int) { ch <- 1 //往channel写入一个数据，此时阻塞 }(ch) //由于goroutine执行太快，先让它sleep 1秒 time.Sleep(time.Second) select { //读取ch，解除阻塞 case <-ch: fmt.Print("come to read ch!") default: fmt.Print("come to default!...阅读全文
c基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储)，加速一些热数据的查询(相比较MySQL而言，速度有数量级的提升)，做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。 首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出...阅读全文
阻塞场景 无论是有缓存通道、无缓冲通道都存在阻塞的情况。 无缓冲通道的特点是，发送的数据需要被读取后，发送才会完成，它阻塞场景： 1)通道中无数据，但执行读通道。 2)通道中无数据，向通道写数据，但无协程读取。 有缓存通道的特点是，有缓存时可以向通道中写入数据后直接返回，缓存中有数据时可以从通道中读到数据直接返回，这时有缓存通道是不会阻塞的，它阻塞场景是： 1)通道的缓存无数据，但执行读通道。 2)通道的缓存已经占满，向通道写数据，但无协程读。 使用default实现的无阻塞通道阻塞有一个缺陷：当通道不可读或写的时候，会即可返回。实际场景，更多的需求是，我们希望尝试读一会数据，或者尝试写一会数据，如果实在没法读写再返回，程序继续做其它的事情。 使用定时器替代default可以解决这个问题，给...阅读全文
消息队列作用一文介绍了为什么要使用消息队列。我们再来讨论下如何有效使用消息队列。 消息队列模式 目前主流消息队列主要由两种模式，1个是点对点模式，1个是发布订阅模式。简单做下介绍 点对点模式 1个消息只会被一个消费者消费。可以有一个或者多个消费者同时消费一个队列，但是被消费的消息不会重复。 发布订阅模式 消息可以被多个消费者消费。此类队列一般被称为一个topic，所有订阅该topic的consumer都可消费所有消息。 目前市面上有很多消息队列产品，ActiveMq，RabbitMQ，Kafka，ZeroMQ，golang实现的NSQ，支持的队列模式基本都可以以上面两个模式总结，只是实现方式不同，具体选型需要根据自己的使用场景选择。 比如kafka以其优异的性能应用在日志收集，hadoop技...阅读全文
golang 的 select 的功能和 select, poll, epoll 相似， 就是监听 IO 操作，当 IO 操作发生时，触发相应的动作。 示例： ch1 := make (chan int, 1) ch2 := make (chan int, 1) ... select { case <-ch1: fmt.Println("ch1 pop one element") case <-ch2: fmt.Println("ch2 pop one element") } 注意到 select 的代码形式和 switch 非常相似， 不过 select 的 case 里的操作语句只能是【IO 操作】 。 此示例里面 select 会一直等待等到某个 case 语句完成， 也就是等到成功从...阅读全文
作为一个gopher，会经常查找golang已有的软件包，这个时候查看Github上的 [Awesome go](https://github.com/avelino/awesome-go) 中已经分门别类列出来的资源是经常的事。 但是，这个项目只是把github中的项目分类列出来而已，满足我的项目需求的包可能有很多个，我要从这些包中选择出最适合我的包，比如我的选择条件是： 1. star或者fork多，这说明gopher大众的认可程度高； 2. commits 或者 contributors 多，这说明项目的升级维护可能有保障； 3. 看license是不是支持商用，我首选Apache2.0，其次是MIT，其他的都得掂量掂量。 一个项目一个项目的点进去看这些数据，这种选择...阅读全文
image.png TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 即传输控制协议/网间协议，是一种面向连接（连接导向）的、可靠的、基于字节流的传输层（Transport layer）通信协议，因为是面向连接的协议，数据像水流一样传输，会存在黏包问题。 我们先看看项目结构 ├── demo │ └── zinxv0.1 │ └── Server.go ├── go.mod ├── ziface │ └── IServer.go └── znet └── server.go 我们先在定义一个Iserver.go的服务接口,我们需要启动服务器，所以在这个接口里面需要实现3个方法。 package ziface //定义一个服务器接口...阅读全文
前 言这段时间我的主要工作内容是将公司系统中使用的RabbitMQ替换成NATS，而此之前我对Nats一无所知。经过一段时间紧张的学习和开发之后我顺利的完成了任务,并对消息中间件有了更深的了解。在此感谢同事钟亮在此过程中对我的帮助。NATS属于比较小众的一款中间件产品，中文资料基本上是没有的，故写以记之，为想学习Nats的同学提供一点帮助。 在介绍NATS之前先了解下什么是分布式系统和消息中间件对于分布式系统的定义，一直以来我都没有找到或者想到特别简练而又合适的定义，这里引用一下Distributed System Concepts and Design (Thrid Edition)中的一句话A distributed system is one in which components l...阅读全文
package main import ( "encoding/json" "flag" "fmt" "log" "net/http" "time" "config" "framework/logger" "global" "models/function" "models/schema" "github.com/go-redis/redis" "github.com/gorilla/websocket" "github.com/labstack/echo" ) var clients = make(map[*websocket.Conn]bool) var broadcast = make(chan Message) var upgrader = websocket.Upgrader{Ch...阅读全文
第一步 阅读文档 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-shard.html 一直读到4B之前，理解他的每个段落的意思。我是读到第三遍 才全部读清楚。 第二步 整理这个DB的架构思路 lab4 的架构是典型的 M/S 架构（a configuration service and a set of replica groups)，不过实现十分基础，很多功能没有实现：1) shards 之间的传递很慢并且不允许 concurrent client acess；2) 每个 raft group 中的 member 不会改变。 configuration service 由若干 shardmaster 利用 raft 协议保证一致性的集群； 管理 con...阅读全文
 这个代码中的myHander的用法，看了一脸蒙，这个是什么语法知识，我是c语言转过来的，也看的go的基础语法。各位能指点一...阅读全文
声明：本测评内容仅供参考，任何依本测评内容作出的投资行为，与本测评内容无关。项目有风险，投资需谨慎。Statement: the contents of this assessment are for reference only. Any investment behavior made according to the contents of this assessment is not related to the contents of this assessment. The project is risky and the investment must be prudent. TIM项目创建了一种高带宽点对点货币块链结构体系，该体系将使各种类型的社会价值商品在一个单一的系统上得...阅读全文
RH124系列课程的目标： 1、获得 Redhat 或者 centos 上执行核心系统管理任务所需的足够技能。 2、掌握 RHCSA 认证红帽企业 Linux 系统管理员所需的基本技能。 本章的目标：评估和控制 Red Hat Enterprise Linux 系统上运行的进程。 列举和解释系统中运行的进程的基本信息。 使用bash 作业控制，控制 shell 会话中的进程。 是什么进程？ 所谓进程，它是已启动的可执行程序的运行中的实例。进程有以下组成部分： 已分配内存的地址空间； 安全属性，包括所有权凭证和特权； 程序代码的一个或多个执行线程； 进程状态 进程的环境包括： 本地和全局变量； 当前调度上下文； 分配的资源，如文件描述符和网络端口。 现有进程重复其自己的地址空间(fork)来创...阅读全文
1. 介绍 最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。 官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。 1.1 Features 1). Distributed NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。 2...阅读全文
定义&赋值 要点： - 定义一个新的结构体 - 结构体对象的声明与初始化 - 对象和指针 package main import "fmt" type Point struct { x float64 y float64 } /* You could write the code as below, which is more convenient. type Point struct { x,y float64 } */ func print(p Point) { fmt.Printf("Point[x=%.2f, y=%.2f]\n", p.x, p.y) } func main() { var p1 Point; // all fields are set to default val...阅读全文
项目中出现人员变动时，你一定遇到过被动的接受别人的项目或者功能模块，而在交接过程中，APP测试便可能出现不可避免的会出现功能细节和测试注意点的遗漏，那么当这些功能出现问题或者变动时，你要如何保证项目质量呢？我们又是否有方法最大程度的避免交接遗漏呢？ 下面，TestBird就分享一些项目中的经验给大家~ 功能交接过程 1）交接前： a. 阅读相关文档（需求、流程图以及交接人的总结文档），确保在正式交接前对该功能有整体了解； b. 罗列自己的疑问，明确功能难点； c. 查看bug列表，明确易出问题的环节； 2）交接中： a. 解除疑问； b. 抓住重点和逻辑复杂的模块，尽量细致的提问和了解； c. ...阅读全文
我在看go并发编程的时候说管道是阻塞的,必须并发读写,可是我顺序执行也没什么问题,为什么? ![8974B3A3-05CD-494B-BCD4-68F87C1C89C6.png](https://static.studygolang.com/180228/e7def114f3ea4bfd9b7987ce494b5b37.png...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。 首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现...阅读全文
1、未初始化的channel读，阻塞 package main import ( "fmt" "time" ) func main() { var ch chan int go check(ch) fmt.Println("main runtime end") time.Sleep(time.Second * 1000) } func check(ch chan int) { select { case i := <-ch: fmt.Println("read ch data=", i) } fmt.Println("check runtime exit") } 2、未初始化的channel写，阻塞 package main import ( "fmt" "time" ) func main...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常...阅读全文
分布式消息队列nsq，简单易用，去中心化的设计使nsq更健壮，nsq充分利用了go语言的goroutine和channel来实现的消息处理，代码量也不大，读不了多久就没了。后期的文章我会把nsq的源码分析给大家看。 主要的分析路线如下 分析nsq的整体框架结构，分析如何做到的无中心化分布式拓扑结构，如何处理的单点故障。 分析nsq是如何保证消息的可靠性，如何保证消息的处理，对于消息的持久化是如何处理和扩展的。 分析nsq是如何做的消息的负载处理，即如何把合理的、不超过客户端消费能力的情况下，把消息分发到不同的客户端。 分析nsq提供的一些辅助组件。 这篇帖子，介绍nsq的主体结构，以及他是如何做到去中心化的分布式拓扑结构，如何处理的单点故障。 几个组件是需要先大概说一下 nsqd 消息队列的...阅读全文
阻塞式channel 和非阻塞式channel 的使用场景分别有什...阅读全文
1 go的select配合chan 使用使用方式和switch 相似.要求是case 后面的操作必须是chan的读取 //下面这个select会选择default.因为前两个都走不通 //如果没有default 会一直循环case从上到下知道有通道 能读写. var ch1 chan int var ch2 chan int var ch3 []chan int =[] chan int{ch1,ch2} var numbers=[]int{1,2,3,4,5} func main(){ select { case getchan(0)<-getnumber(0): //向未被初始化的通道发送数据会造成当前的g永久的阻塞 fmt.Println("哈哈") case getchan(1)<-...阅读全文
载豆瓣http://www.douban.com/note/484590266...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近在项目中也搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常的情况下，依然...阅读全文
课程介绍 负载均衡（Server Load Balancer）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 本课程主要介绍负载均衡的相关技术以及阿里云负载均衡产品的使用方法。 课时列表 • 课时1：负载均衡产品创建与使用限制 • 课时2：负载均衡产品结构 • 课时3：负载均衡管管理控制台基本操作 • 课时4：负载均衡产品优势与定义 • 课时5：负载均衡管理控制台监控指标的介绍 • 课时6：负载均衡管理控制台修改配置监听 • 课时7：负载均衡应用场景与名称解释 • 课时8：负载均衡证书管理常见问题 开始学习http://click.aliyu...阅读全文
package main import ( "fmt" "time")func main(){ println(time.Now().Unix()) t := time.NewTimer(time.Second*5) //第一次设置 time.Sleep(time.Second*6) //等待超时 //上次t超时所以,t.Reset返回false,t.C 中有第一次设置时的当前时间 if !t.Reset(time.Second*7) { tt:=<-t.C fmt.Println(tt.Unix()) } select { case tt:=<-t.C: fmt.Println(tt.Unix()) fmt.Println("what the screte") } fmt.Println(...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。 首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现...阅读全文
package main import ( "fmt" ) func files(fs []string) <-chan string{ c := make(chan string, 1000) //带1000个缓冲的channel,1000个以内不会阻塞 go func(){ for _, f := range fs{ c <- f } close(c) //切片内所有文件发送完毕，关闭 }() return c } func filterSize(in <-chan string) <-chan string{ c := make(chan string, 1000) //带1000个缓冲的channel,1000个以内不会阻塞 go func (){ for i := range in...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常...阅读全文
```go package main import "fmt" import "sync" func main(){ var wg sync.WaitGroup wg.Add(1) f(wg) wg.Wait() fmt.Println("exit from main") } func f(wg sync.WaitGroup){ defer func(){ if e := recover(); e != nil { fmt.Println("caught panic") } wg.Done() }() go func(){ defer func(){ if e := recover(); e !=...阅读全文
最近得到一个新概念，胖协议（Fat Protocols）。(胖协议可以理解为基础链)胖协议的概念来自于Fat Protocols，翻译版见文章末尾。从这个角度看过去，或许我们能更清楚互联网和区块链之间的区别。 图1-互联网生态 vs 区块链生态。我们经常用到的App，但凡跟网络沾边，就都离不开协议。说到协议，除了经常看到的http:/(HTTP协议)，经常听到的IP地址（IP协议），其他我们知道的并不多。其实，网络上每个消息的发送与接收，都离不开协议。协议就像人们约定成俗的语言，没有协议，电脑之间无法通讯，网络也就不复存在。就好像你说A语，我说B语，大家谁也听不懂谁。 协议如此重要，可它却是价值最小的。但也不奇怪，因为那都是瘦协议，薄薄的一层，只约定了软件应该如何通讯。比如微信，发送消息使用...阅读全文
etcd是将数据存储在集群中的高可用k-v存储。允许应用实时监听存储中的k-v变化。能容忍单点故障，能够应对网络分区。 (raft是一个分布式协议，管理的是日志；etcd管理的是k-v，把k-v放到日志里，kv就编程分布式集群了)(调用者写入请求发给leader请求写入k-v，leader会将日志实时向follower们复制，leader不会立即返回给调用者，会马上往集群follower做日志拷贝。当日志被复制给N+1个节点后(即大多数)，本地提交(也就是告诉客户端提交成功)，返回给调用者(客户端)，为什么复制给N+1,而不是2N+1后就告诉客户端成功了呢？这就是大多数协议，也就是抽屉理论的重要表现)(一旦完成提交，leader会周期性把自己的提交信息告诉所有follower，这样，其他fo...阅读全文
go语言的time包 组成 time.Duration（时长，耗时） time.Time（时间点） time.C（放时间点的管道）[ Time.C:=make(chan time.Time) ] time包里有2个东西，一个是时间点，另一个是时长 时间点的意思就是“某一刻”，比如 2000年1月1日1点1分1秒 那一刻（后台记录的是unix时间，从1970年开始计算） 时长就是某一刻与另一刻的差，也就是耗时 函数 Sleep函数 time.Sleep(time.Duration) 表示睡多少时间，睡觉时，是阻塞状态 fmt.Println("start sleeping...") time.Sleep(time.Second) fmt.Println("end sleep.") //【结果】...阅读全文
注意： 此文章只是我的个人笔记，如有谬误，错误， 请一定指出！ package main import "fmt" //IA test for methodset. type IA interface { Value() Pointer() } //A is a test type. type A int //Value receiver. func (a A) Value() { fmt.Printf("Value:%p, %d\n", &a, a) } //Pointer receiver. func (a *A) Pointer() { fmt.Printf("Pointer:%p, %d\n", a, *a) } func main() { //type A method set: ...阅读全文
摘要： Tengine在软件层面已经有了深度的调试和优化经验，但是在硬件层面，通用处理器（CPU）已经进入了摩尔定律，有了瓶颈。而在业务量突飞猛进的当下，如何利用硬件来提升性能，承载双11等大型活动的洪峰流量，保障活动平稳度过呢？本文作者：王发康，花名毅松，负责集团主站统一接入层Tengine的开发与维护。 Tengine在软件层面已经有了深度的调试和优化经验，但是在硬件层面，通用处理器（CPU）已经进入了摩尔定律，有了瓶颈。而在业务量突飞猛进的当下，如何利用硬件来提升性能，承载双11等大型活动的洪峰流量，保障活动平稳度过呢？ 本文作者：王发康，花名毅松，负责集团主站统一接入层Tengine的开发与维护。今天分享的主题是《阿里七层流量入口Tengine硬件加速探索之路》。 ...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常...阅读全文
特性 nil的通道永远阻塞，即不执行。 break跳出for？ select{}阻塞。 select应用场景 无阻塞的读、写通道 给某个请求/处理，设置超时时间，一旦超时时间内无法完成，则停止处理 有多个通道需要处理，哪个可以处理，就处理哪个 并发系列文章推荐 Golang并发模型：轻松入门流水线模型 Golang并发模型：轻松入门流水线FAN模式 Golang并发模型：并发协程的优雅退...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常...阅读全文
相关文章：时序数据库 InfluxDB（一）时序数据库 InfluxDB（二）时序数据库 InfluxDB（三）时序数据库 InfluxDB（四）时序数据库 InfluxDB（五）时序数据库 InfluxDB（六） 单点故障和容灾备份 InfluxDB 开源的社区版本面临的最大的问题就是单点故障和容灾备份，有没有一个简单的方案去解决这个问题呢？ 既然有单点故障的可能，那么索性写入多个节点，同时也解决了容灾备份的问题： 1、在不同的机器上配置多个 InfluxDB 实例，写入数据时，直接由客户端并发写入多个实例。（为什么不用代理，因为代理自身就是个单点）。 2、当某个 InfluxDB 实例故障而导致写入失败时，记录失败的数据和节点，这些失败的数据可以临时存储在数据库、消息中间件、日志文件等等...阅读全文
注意： 此文章只是我的个人笔记，如有谬误，错误， 请一定指出！ package main import "fmt" //IA test for methodset. type IA interface { Value() Pointer() } //A is a test type. type A int //Value receiver. func (a A) Value() { fmt.Printf("Value:%p, %d\n", &a, a) } //Pointer receiver. func (a *A) Pointer() { fmt.Printf("Pointer:%p, %d\n", a, *a) } func main() { //type A method set: ...阅读全文
普通Limiter 特点：无时间限制，只要不超过数量就可通过 // 基于channel阻塞实现 // 缺点：阻塞无时间限制 type ( ChannelLimiter struct { bufferChannel chan golang.PlaceholderType } ) func NewChannelLimiter(limit int) *ChannelLimiter { return &ChannelLimiter{bufferChannel: make(chan golang.PlaceholderType, limit)} } func (l *ChannelLimiter) Allow() bool { select { case l.bufferChannel <- gola...阅读全文
好程序员大数据培训技术ZooKeeper应用-解决分布式系统单点故障,大数据课程涵盖Java、spark、Hadoop等内容，而不是Java中涵盖大数据，现在是大数据的时代，学习大数据课程之前必须先了解大数据课程大纲，否则很容易学到假的大数据课程。 今天小编给大家分享一下：ZooKeeper应用--解决分布式系统单点故障 1.单点故障问题 什么是分布式系统中的单点故障：通常分布式系统采用主从模式，就是一个主控机连接多个处理节点。主节点负责分发任务，从节点负责处理任务，当我们的主节点发生故障时，那么整个系统就都瘫痪了，那么我们把这种故障叫作单点故障。如下图 传统方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期给当前主节点发送ping包，主节点收到ping包以后向备用节点发送回复Ack，当备用节点收...阅读全文
共识算法是分布式系统保证节点数据状态一致性的方法，在区块链的共识算法分POW(工作量证明)和POS(权益证明)两大类。第一类POW模式是在公链项目中运用的最广泛应用的共识算法，比特币长达10年的运行已充分证明POW的安全性与稳定性。POW的特性是将去中心化与安全性发挥到了极致,但却牺牲了性能。 如比特币的峰值TPS为3.87， 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32，平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟。第二类的POS模式是由通过算法来选择出块共识节点，多用于联盟链和一些追求高TPS的新公链项目中。POS的特性是通过支持更小的出块间隔来达到最优的性能，但却牺牲了部分的安全性与去中心化。 Bystack是一个基于主侧链架构的区块链BaaS平台，将区块链分为Layer...阅读全文
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务，在此做一下自己的总结和思考。首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常...阅读全文
下面代码中 因为数据也不算太大2W多条，但是rows.Next() 竟然执行了1分多钟，我换回C#10来秒，这让我很不理解，有大神能提点下吗？不胜感激 func queryLineInfo() string { loginfo(log_info, log_project, "数据查询开始!") rows, err = QuerySql(sqlstr) loginfo(log_info, log_project, "数据查询结束!") if err != nil { rows.Close() //fmt.Println("数据库查询失败", err) get_lineinfo.Rescode = "0000" get_lineinfo.Re...阅读全文
一、消息传输模型 从消息传输模型上，大致可以抽象为以下几种： （1）点对点模型（Point-to-point） 基础模型中，只有一个发送者、一个接收者和一个分布式队列。 在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。 每个消息只有一个消费者(Consumer)（即一旦被消费，消息就不再在消息队列中） 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列。 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功。 如果你希望发送的每个消息都应该被成功处理的话，那么你需要P2P模型。...阅读全文
