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Go语言编程有哪些利与弊?编程时如何判断是否应该用Go?

我们喜欢 Go 语言的地方 近年来,Go 语言的使用量呈爆炸式增长。似乎每个初创公司都将它用于后端系统。开发人员认为它如此广受欢迎,背后的原因有很多。 Go 语言速度非常快 Go 语言是一门非常快速的编程语...
有只黑白猫 2020-01-06 13:37:29 15 浏览量 回答数 1

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Go语言程序设计这本书是Go语言入门必读的第一本书,其作者是Kernighan和谷歌公司Go团队主管Alan Donovan,是学习Go语言程序设计的指南。全书共分为13章,主要内容包括:Go的基础知识、基本结构、基本数据类型、复合数据类型、函数、方法、接口、goroutine、通道、共享变量的并发性、包、go工具、测试、反射等。 Go语言编程该书的作者是国内某云的研发团队编写的,该公司是国内大规模使用Go语言比较早的公司。因此该书的特点是不仅介绍Go语言的关键语法,更加从工程实践的角度介绍Go语言的内容。值得作为第二本书阅读。 Go语言标准库学习任何一门语言都是这样,首先学习的是语法,然后学习的就是其核心库。核心库是制造汽车的轮子。这样开发者就可以用这些造好的轮子制造汽车了,而不用自己从0开始。 Go并发编程实践Go语言最大的特点就是并发编程,它实现了一种基于协程的并发模型。轻量级的协程模型减少了线程模型的切换消耗,大大增加了并发性能。本书这时对Go语言并发进行深入讲解的不可多得的好书。 Go语言学习笔记该书不仅介绍了Go语言的基本语法,最大的特点是更加深入的介绍了Go语言的实现细节。本书从Go语言的源代码开始,介绍了内存管理、垃圾回收和并发控制等深层次的问题。 另外比较有名的还有《Go语言圣经》等图书,这些都是非常好的学习Go语言方面的图书。
有只黑白猫 2019-12-27 10:45:58 0 浏览量 回答数 0

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基础推荐官方文档,没有什么比这个更清晰了。官方文档可以看这个中文的,比较快一些 https://go-zh.org/doc/其次参考这个Go指南,练习一遍 https://tour.go-zh.org/welcome/1现在对Go语言应该有了一个全面的认识,然后你再结合Go语言圣经这本书,深入理解Go的基础。Go语言圣经中文版 https://www.gitbook.com/book/yar999/gopl-zh/details然后通过《Go语言实战》这本书,In Action系列都是比较经典的,看这本书的实习可以参考我《Go语言实战》这本书的读书笔记,一共近30篇文章,15万字,非常全面,书里没有的我这里也讲到了很多。这里列其中几篇:Go语言环境搭建详解(2020版) - 飞雪无情的博客 Go语言实战笔记(一)| Go包管理Go语言实战笔记(五)| Go 切片Go语言实战笔记(九)| Go 接口Go语言实战笔记(十三)| Go 并发资源竞争Go语言实战笔记(二十)| Go ContextGo语言实战笔记(二十四)| Go 反射Go语言实战笔记(二十六)| Go unsafe 包之内存布局
游客2q7uranxketok 2021-02-08 00:33:29 0 浏览量 回答数 0

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重新思考面向对象程序的设计和实现 首先,你要先理解Go语言面向对象编程是具有特殊性的。当然,“Go是不是支持面向对象“这本身就是一个值得思考的话题,官方文档给出的答案是“Yes and no” 。虽说 Go 语言中是有类型的存在,也允许面向对象的编程风格,但却没有类型层次结构。 Go语言中没有对类型继承提供支持,而是通过复合来进行扩展,并通过类型嵌入来简化复合的使用。很多人会把类型嵌入看成是Go中的继承机制,但是类型嵌入并不支持最基本的继承特性: 子类替换 方法重载(override) Go语言中的接口机制与其他语言截然不同,实现接口的类型完全不依赖于接口定义。接口作为方法签名的集合,任何类型的方法集中只要拥有与之对应的全部方法,就表示它实现了该接口。只有深刻理解这些,才能更好发挥Go的生产力特性。 不支持继承,特殊的接口类型,这些都会要求我们重新思考设计和编程实现。 戳此可获取:Go语言官方文档 二、改变传统GC(垃圾收集器)语言的思维模式 Go是一个非常特殊的语言,即追求简单性又追求高效率,Go既内置支持GC(垃圾收集器),又支持指针对内存的直接访问。其他支持GC的语言,比如在Java中,由于希望对开发者可以屏蔽内存管理,所以语言中没有提供指针的直接访问。为了提高数据访问和传递的效率,编程语言根据不同的情况,通过约束采用值传递或引用传递,来减少数据复制。 而Go比较简单地统一采用值传递,但提供指针机制,因此用户可以自己来选择数据的传递方式,要引用传递时可以通过传递指针来完成。 所以在编码时,你要考虑充分指针,提高数据访问效率,减少内存复制并编写GC友好的代码。 三、重新思考程序的错误处理机制 Go语言的错误处理机制中既不支持现在主流的异常模式,同时也与传统的C程序通过返回值返回错误状态不同,Go语言支持返回多个值,可以同时返回结果和错误状态。 以下是Java语言示例: try{...}catch(XXException e){ //错误处理} 以下是Go语言示例: if v, err = callSomeFn(); err!=nil{ //错误处理} Go的error处理方式一直以来都是争论的焦点,很多开发者认为Go的错误处理机制似乎回到了70年代,使得错误处理代码冗长且重复。而Go的设计者则认为try-catch-finally的结构导致异常处理与控制流程的耦合,从而使程序结构发生了混乱。 Go的设计者当初选择返回值这种错误处理机制,而不是try-catch这种机制,主要是考虑到前者适用于大型软件,后者更适合小程序。因此,程序变大的时候,try-catch会让错误处理更加冗长繁琐,也就容易出错。try-catch-finally会怂恿程序员标注过多普通错误,诸如打开文件失败之类的异常,使得程序更加繁琐。 这就决定了你必须重新思考错误处理的编程模式,因为这样的代码是Go语言中非常常见的。 四、思考和学习使用CSP并发模型 与主流语言通过共享内存来进行并发控制方式不同,Go语言采用了CSP模式。这是一种用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯 Channel(管道)进行通信的并发模型。很多使用过Erlang等基于Actor模式的程序员,会误认为Go和这些语言的模式是一样的。 而实际上,Go的CSP模式与常见的Actor模式(如:Erlang语言就采用了Actor模式)也有不少差异,例如: 和Actor的直接通讯不同,CSP模式则是通过Channel进行通讯的,更松耦合一些; Go中channel是有容量限制并且独立于处理Groutine,而如Erlang,Actor模式中的mailbox容量是无限的,接收进程也总是被动地处理消息。 "image" Actor模式和CSP模式区别图 所以,要用好Go语言,一定要思考和学习使用CSP来高效的实现我们常见并发任务。 五、理解Goroutine的调度机制 Goroutine 是Go语言的招牌特性之一,较之线程是非常轻量级的。但是,如果你不了解其中的机制,仅仅按照线程的套路来使用,就发挥不出来Goroutine的优势,甚至还会导致很多性能问题。 Goroutine有着和Java线程完全不同的调度机制,Java线程模型中线程和KSE(Kernel space Entity)是1:1的关系,一个用户线程对应一个KSE。而Groutine和KSE是多对多的对应关系。虽然,Groutine的调度机制不如,由内核直接调度的线程机制效率那么高,但是由于Groutine间的切换可以不涉及内核级切换,所以代价小很多。
游客2q7uranxketok 2021-02-09 10:52:50 0 浏览量 回答数 0

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一、使用 Go 语言的原因: (1)、Go主要有静态语言、天生并发、内置GC、安全性高、语法简单、交叉编译和编译快速这几个方面的特性。这些特性决定了Go的三个高富帅特性:运行快、开发快和部署快,而这些特性都是针对Google遇到的一些痛点来设计的。 (2)设计Go的目标是为了消除各种缓慢和笨重、改进各种低效和扩展性。Go是由那些开发大型系统的人设计的,同时也是为了这些人服务的;它是为了解决工程上的问题,不是为了研究语言设计;它还是为了让我们的编程变得更舒适和方便。 (3)Go语言的优点:   1、学习曲线   它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要,因为Go语言容易学习,所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快,这也是为什么国内Go流行的原因之一。   2、效率   Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率,这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。   3、出身名门、血统纯正   之所以说Go出身名门,是因为我们知道Go语言出自Google公司,这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人,在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言,自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看,Google对它这个新的宠儿还是很看重的,Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者,血统纯正这点就可见端倪了。   4、自由高效:组合的思想、无侵入式的接口   Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。   5、强大的标准库   这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用。   6、部署方便:二进制文件、Copy部署   我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便了,所以现在也有很多人用Go开发运维程序。   7、简单的并发   它包含了降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单。   8、稳定性   Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具,具有很强的稳定性,稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期(开发、测试、部署、维护等等)的各个环节的工具,如go tool、gofmt、go test。 二、Go 语言的优势: 1、可直接编译成机器码,不依赖其他库,glibc的版本有一定要求,部署就是扔一个文件上去就完成了。 2、静态类型语言,但是有动态语言的感觉,静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题,动态语言的感觉就是有很多的包可以使用,写起来的效率很高。 3、语言层面支持并发,这个就是Go最大的特色,天生的支持并发,我曾经说过一句话,天生的基因和整容是有区别的,大家一样美丽,但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢?Go就是基因里面支持的并发,可以充分的利用多核,很容易的使用并发。 4、内置runtime,支持垃圾回收,这属于动态语言的特性之一吧,虽然目前来说GC不算完美,但是足以应付我们所能遇到的大多数情况,特别是Go1.1之后的GC。 5、简单易学,Go语言的作者都有C的基因,那么Go自然而然就有了C的基因,那么Go关键字是25个,但是表达能力很强大,几乎支持大多数你在其他语言见过的特性:继承、重载、对象等。 6、丰富的标准库,Go目前已经内置了大量的库,特别是网络库非常强大,我最爱的也是这部分。 7、内置强大的工具,Go语言里面内置了很多工具链,最好的应该是gofmt工具,自动化格式化代码,能够让团队review变得如此的简单,代码格式一模一样,想不一样都很困难。 8、跨平台编译,如果你写的Go代码不包含cgo,那么就可以做到window系统编译linux的应用,如何做到的呢?Go引用了plan9的代码,这就是不依赖系统的信息。 9、内嵌C支持,前面说了作者是C的作者,所以Go里面也可以直接包含c代码,利用现有的丰富的C库。
游客2q7uranxketok 2021-02-09 11:00:41 0 浏览量 回答数 0

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阿里云 CDN 提供了丰富的 API 接口,除了控制台,CDN 还开发了多样 化的接口。目前我们推荐用户使用新版 API,详情请参见新版 API 参考。同时 CDN 提供了多语言 SDK 工具包,并且准备了 SDK 使用说明,以便用户了解如何获取、 安装和调用阿里云 SDK。用户可以单击 CDN SDK 下载,并参考文档去集成。目前 CDN 提供的 SDK 如下:Java、Python、PHP、.NET、C 或 C++、Go。
Lee_tianbai 2021-01-05 13:29:57 0 浏览量 回答数 0

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回1楼啊啊啊啊8的帖子 服务器运行的程序大概是:tomcat+nginx+mysql+mongodb+一个go语言开发的聊天程序,tomcat+nginx用来做http接口,go程序是tcp长连接,mongodb的数据量不大,不过会占点内存,关键性能要满足mysql。我们这个应该算是小众社交,初始在线用户估计有五百就很不错了,用户间交互肯定不会十分活跃。您能推荐一个大概配置吗? ------------------------- 回2楼tccccp的帖子 是新站,希望有这方面经验的大神给点意见!!
leoyzp 2019-12-02 01:48:52 0 浏览量 回答数 0

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Java原生序列化 只要让类实现 Serializable 接口就行,序列化具体的实现是由ObjectOutputStream和ObjectInputStream来实现的 缺点: 1:序列化码流太大 2:序列化效率低 3:无法跨语言 优点: 1:简单 JSON序列化 JSON 可能是我们最熟悉的一种序列化格式了,JSON 是典型的 Key-Value 方式,没有数据类型,是一种文本型序列化框架,JSON 的具体格式和特性,网上相关的资料非常多,这里就不再介绍了。他在应用上还是很广泛的,无论是前台 Web 用 Ajax 调用、用磁盘存储文本类型的数据,还是基于 HTTP 协议的 RPC 框架通信,都会选择 JSON 格式。 缺点: 1:JSON进行序列化的额外空间开销比较大,对于大数据量服务就意味着需要巨大的内存和磁盘开销 2:JSON没有类型,但像Java这种强类型语言,需要通过反射统一解决,所以性能不会太好 优点: 1:简洁明了 Hessian Hessian 是动态类型、二进制、紧凑的,并且可跨语言移植的一种序列化框架。Hessian 协议要比 JDK、JSON 更加紧凑,性能上要比 JDK、JSON 序列化高效很多,而且生成的字节数也更小 Student student = new Student(); student.setNo(101); student.setName("HESSIAN"); //把student对象转化为byte数组 ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream(); Hessian2Output output = new Hessian2Output(bos); output.writeObject(student); output.flushBuffer(); byte[] data = bos.toByteArray(); bos.close(); //把刚才序列化出来的byte数组转化为student对象 ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(data); Hessian2Input input = new Hessian2Input(bis); Student deStudent = (Student) input.readObject(); input.close(); System.out.println(deStudent);复制代码 缺点: 1:官方版本对Java里面一些常见对象的类型不支持, 比如LinkedHashMap、LinkedHashSet 等,但是可以通过扩展CollectionDeserializer 类修复, Locale 类,可以通过扩展 ContextSerializerFactory 类修复; Byte/Short 反序列化的时候变成 Integer 优点: 1:相对于JDk,JSON,更加高效,生成的字节数更小 2:有非常好的兼容性和稳定性 Protobuf Protobuf 是 Google 公司内部的混合语言数据标准,是一种轻便、高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据序列化,支持 Java、Python、C++、Go 等语言。Protobuf使用的时候需要定义 IDL(Interface description language),然后使用不同语言的 IDL编译器,生成序列化工具类 缺点: 1:为了提高性能,protobuf采用了二进制格式进行编码。这直接导致了可读性差 2:对于具有反射和动态语言来讲,用起来比较费劲 优点: 1:高效 2:支持多种语言 3:支持向前,向后兼容 Thrift Thrift是Facebook于2007年开发的跨语言的rpc服框架,提供多语言的编译功能,并提供多种服务器工作模式,用户通过Thrift的IDL(接口定义语言)来描述接口函数及数据类型,然后通过Thrift的编译环境生成各种语言类型的接口文件,用户可以根据自己的需要采用不同的语言开发客户端代码和服务器端代码。 缺点: 1:没有官方文档 2:Thrift序列化二进制不可读,调试困难 3:buf fix 和更新不积极,维护成本过高 4:RPC 在 0.6.1 升级到 0.7.0 是不兼容的 优点: 1:特性丰富 2:性能不错 3:有很多开源项目的周边支持 都是 thrift
__梦 2021-03-18 00:35:04 0 浏览量 回答数 0

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阿里云OSS提供的分片上传(Multipart Upload)和断点续传功能,可以将要上传的文件分成多个数据块(OSS里又称之为Part)来分别上传,上传完成之后再调用OSS的接口将这些Part组合成一个Object来达到断点续传的效果。 适用场景 当使用简单上传(PutObject)功能来上传较大的文件到OSS的时候,如果上传的过程中出现了网络错误,那么此次上传失败,重试必须从文件起始位置上传。针对这种情况,您可以使用分片上传来达到断点续传的效果。 相对于其他的上传方式,分片上传适用于以下场景: 恶劣的网络环境:如手机端,当出现上传失败的时候,可以对失败的Part进行独立的重试,而不需要重新上传其他的Part。 断点续传:中途暂停之后,可以从上次上传完成的Part的位置继续上传。 加速上传:要上传到OSS的本地文件很大的时候,可以并行上传多个Part以加快上传。 流式上传:可以在需要上传的文件大小还不确定的情况下开始上传。这种场景在视频监控等行业应用中比较常见。 分片上传操作方式 操作方式 说明 命令行工具ossutil 命令行工具,性能好 Java SDK 丰富、完整的各类语言SDK demo Python SDK PHP SDK Go SDK C SDK .NET SDK 断点续传操作方式 在使用分片上传的过程中,如果系统意外崩溃,可以在重启的时候通过ListMultipartUploads和ListParts两个接口来获取某个Object上的所有的分片上传任务和每个分片上传任务中上传成功的Part列表。这样就可以从最后一块成功上传的Part开始继续上传,从而达到断点续传的效果。暂停和恢复上传实现原理也是一样的。 操作方式 说明 Java SDK 丰富、完整的各类语言SDK demo Python SDK Go SDK C SDK .NET SDK Android SDK iOS SDK
python小菜菜 2020-06-19 13:19:02 0 浏览量 回答数 0

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目前,微服务以Spring Cloud开发为代表,选取的是 Rest通信接口格式,后续的微服框架可能更多,有些微服务支持更多的协议和数据格式。目前主流的是HTTP,属于同步消息通信模式,H5走websocket。 当下的移动互联网时代大部分追求轻量级接口,目前的框架如Rest API、Java、Go还是node,都非常方便,可以直接在APP协议站基础上进行扩展。 不同语言的REST框架基本由WEB框架改造,再加一层数据序列化反序列化即可满足大部分场景需求。因为对于绝大部分前端APP来说,数据格式基本是主要的那些格式,没有复杂的路由策略。早期已经具备了基础的接口开发框架,但是还不具备整体性复杂的架构层级的微服务架构风格。 消息队列在早期分布式架构中经常使用,比较经典的是RabbitMQ兔子消息队、Kafka、RocketMQ火箭消息队,Kafka的消息并发量和吞吐量能达到百万级别。 对于全新的微服加工来说,可能会存在几种协议,有同步、异步和两种形式并存,也有可能是使用APP协议或其他的TCP或者二进制等相关协议,这几种协议经典且各有所长。 在物联网行业存在特殊情况,可能进行对接时候,设备可能还有自己的数据协议,但是每个分布式框架底层可能支持一种协议或者多种协议。
1358896759097293 2021-05-05 23:01:46 0 浏览量 回答数 0

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Beego https://beego.me/ Beego 框架提供了很多标准附加功能,例如全功能路由器和可用于执行 CRUD 操作的对象到数据库映射工具。Bee 是 Beego 爱好者的最爱,它是一个快速而强大的命令行工具,用于构建、更新、打包和部署应用程序。Bee 可以从模板生成源代码,并保持数据库的最新状态。 Buffalo https://gobuffalo.io/en Buffalo 团队需要能够将 Web 应用程序的所有部分组装在一起的东西,包括应用程序本身的一些设计。他们把能够安装在一起的很多部件叫作“生态系统”。如果你想要路由——很少有人不需要——Buffalo 就包含了 Gorilla/Mux。如果你需要模板,Buffalo 倾向于使用 Plush,而不是使用内置的 Go 语言模板机制。数据库连接模块集合 Pop 可以帮你将数据库信息转换为 Go 对象。你还可以找到连接数据库、处理 cookie 以及完成其他任务的标准方法。 Cobra https://github.com/spf13/cobra 有时候,你只需要一个命令行界面。Cobra 提供了 CLI 的所有标准功能,因此你不必浪费时间实现代码来查找 -h 或 -help 标志。如果你的微服务需要对具有大量标志和其他功能的命令行调用做出响应,那么可以考虑集成 Cobra。 Docker 你当然可以在办公室服务器小黑屋里的裸机上运行微服务,但越来越多的人将他们的代码捆绑在 Docker 容器中,并将容器发到云端。小型的包更容易处理大量不同的代码块,当你对微服务架构的愿景要求你创建很多小的独立代码块时,这将是一项有价值的服务。 值得一提的是,Docker 是用 Go 语言开发的,尽管在部署 Docker 容器时你可能永远不会想到这一点。Docker 社区版是开源的,所以如果有必要,你可以参与其中,但很可能你只是将 Docker 作为部署微服务的工具。Go 语言爱好者之所以想要记住 Docker 是用 Go 语言开发的这一事实,是因为无处不在的 Docker 有力地证明了他们对这门语言的支持。 Echo https://echo.labstack.com/ Echo 是一个极简框架,但它提供了很多最重要的组件。路由器可以将 URL 拆解,然后将拆解的各个部份转换为参数,因此你无需自行解析它们。然后,你可以混合使用身份验证、表单解析、压缩和合理性限制。你可以专注于从函数中返回正确的信息。 Errors https://github.com/juju/errors 有时候,API 的用户会传递错误的参数。你可以自己处理这些参数,也可以把它们创给 Errors,这是一个可以自动执行大部分跟踪的库,方便进行调试。当发生错误时,Errors 会使用注释来详细说明出错的地方和位置。 Gin https://github.com/gin-gonic/gin Gin 是 Martini( https://github.com/go-martini/martini )的下一代框架。可以说,Gin 抛弃了那些额外的东西,专注于提供最有用的部分。花费大量时间构建 Node.js 微服务的开发人员会感到宾至如归。你可以实例化一个对象,然后附加函数来处理特定的调用,这样就可以创建一个微服务。Gin 负责处理路由,而你的函数处理业务逻辑。如果不去考虑标点符号,它的代码甚至看起来有点像 Node.js 代码。 Ginkgo https://onsi.github.io/ginkgo/ 测试可能是微服务开发当中最具挑战性的事情。Ginkgo 通过行为驱动测试扩展了标准 Go 发行版的内置测试机制。Ginkgo 提供了一种高级机制,用于指定函数或服务应该产生哪些结果。结果通常使用 Ginkgo 提供的 Gomega 匹配器( http://onsi.github.io/gomega/ )进行评估,但如果你愿意,也可以使用不同的匹配器库。 Ginkgo 是一个全面的框架,提供了各种选项,用于设置测试数据、运行测试以及在事后释放测试数据。你只需要描述结果,然后让 Ginkgo 处理其他的事情。 Goa https://github.com/goadesign/goa 如果你是一个曾经使用 Ruby 和 Praxis 框架的开发人员,或者是一个欣赏设计语言的强大力量人,那么你会在 Goa 中找到很多你喜欢的东西。你本身不需要编写 Go 代码。你使用 Goa DSL 为 API 编写设计规范,然后 Goa 将其转换为可执行的 Go 代码。DSL 针对微服务 API 进行了优化,并强制你的设计遵循标准的架构。 Gorilla http://www.gorillatoolkit.org/ Gorilla 项目提供了一系列你需要的模块。Gorilla 的 Mux( http://www.gorillatoolkit.org/pkg/mux )路由器被很多其他框架使用,因为它太好用了。很多用户之所以使用 Gorilla,是因为 websocket( http://www.gorillatoolkit.org/pkg/websocket )。 Gotify https://github.com/gotify/server 同步一组微服务所面临的一个挑战是建立有效的消息传递节点。Gotify 是一个简单的服务器,用于发送和接收消息,将你的微服务集合与持续存储的消息组合在一起。最有用的部分可能是它的 Web 接口,可帮助开发者应对最令人头疼的调试问题。 Hugo https://github.com/gohugoio/hugo Hugo 是一种静态站点生成器,可以用这个框架构建的微服务并不多,但如果网站只有有限的重复查询答案时,这是一个值得考虑的选项。Hugo 一次生成答案,然后可以重复使用。如果你已经已 HTML 格式提供答案,那么 Hugo 会非常有用。 Kite https://github.com/koding/kite 如果你希望建立一个更加可控的服务群体,而不是通常的服务之间的互动,那么可以考虑一下 Kite。Kite 的目标是让微服务之间的通信协调变得更简单一些。来自 Kite 以外的 API 调用通过 websocket 进入,然后 Kite 使用更快、更低级别的套接字连接(基于 dnode)传递新消息。中间有一个叫作 Kontrol 的服务注册表和身份验证服务。如果你需要经常交换消息和协调很多的操作,那么在不同服务器之间添加这一层会让一切变得更快。 Logrus https://github.com/sirupsen/logrus 要跟踪 API 的流入和流出数据和可能产生的错误,通常需要将日志写入文件中。这个过程可以很简单,比如在一个打开的文件中写入一行行的数据,但通常使用完整的日志框架会更好。Logrus 提供了格式化程序来标准化你的日志输出,并让后续的自动化日志文件分析变得更容易。不要尝试自己开发日志代码,使用像 Logrus 这样的库会事半功倍。 Nano https://github.com/pasztorpisti/nano 构建一个微服务并不需要太多东西,Nano 就是一个极简主义的例子。它的实际代码不会超过 200 行,如果算上注释也只有 400 多行。你只需要几行代码就可以构建一个微服务——只包含处理请求所需的业务逻辑。这个框架还有一些其他不错的特性,例如与语言无关的 API 结构,这样你的 Go 代码就可以与使用其他语言开发的服务发生交互。它还提供了一个测试过程来,可以嵌入你的本地测试例程。简简单单,但却恰到好处。 Negroni https://github.com/urfave/negroni 有些人看完 Martini 后,决定走一条更简单的道路。他们剥离了路由器和其他一些东西,创建了 Negroni,这是一个非常小型的工具,除了处理标准文件、自定义请求、从基本错误中恢复以及保留日志之外,它不会做更多的工作。如果你想要额外的东西,可以自己加入。Negroni 团队也提供了一系列与可以与 Negroni 一起使用的小型项目。 Renderer https://github.com/thedevsaddam/renderer 在准备输出响应时,你需要获取数据并将其插入到模板中。Renderer 提供了各种输出格式(JSON、JSONP、XML、YAML、HTML、文件)和一个漂亮、快速和标准的模板引擎。 Revel https://revel.github.io/ Revel 借鉴了 Webpack 的一个简洁的特性,这让 Revel 看起来就像一个 IDE 一样,或者至少是 IDE 的一部分,每当你对代码做出更改,它会持续地重新构建你的项目。当你保存修改后,Revel 会检测到更改,然后就编译代码,如果没有编译错误,就启动应用程序。因此,Revel 服务器会自动部署修改的码——在桌面上进行开发时这项功能非常好用,或许对于生产环境代码部署来说也是有点诱人的。 这个框架本身功能齐全,它提供了模板、缓存、验证和过滤器。如果你正在构建很多微服务,它还提供了一个模块系统,让你可以在项目之间共享一些 MVC 组件。 Testify https://github.com/stretchr/testify 使用断言的最简单方法之一是使用 Testify,它是一个 Go 语言项目,还提供了模拟工具,用于快速测试大型微服务的各个部分。只需要几行代码就编写一些基本测试用例。 Tollbooth https://github.com/didip/tollbooth 在你发布 API 之后,当然希望来自世界各个角落的人都可以调用它。但当你的服务器发生熔断,或者你看一看为了获得弹性而为云托管账户支付的费用时,你可能会改变主意。Tollbooth 是一个用于限制传入请求的轻量级系统。限制前门的流量就等于减少了对管道中微服务或数据库的需求,让一切保持运行顺畅。 不使用框架 你只需从头开始编写 Go 代码,不需要导入任何依赖项或者实例化任何控制对象。使用 Go 语言创建微服务其实很容易,因为它已经内置了很多基本代码。这就是为什么只用几百行代码就可以构建出像 Nano 这样的框架。 监听套接字、解压缩 HTTP 请求等工作都是通过标准库完成的。虽然框架提供了一些额外的功能,但很多时候如果你需要一个非常基本的微服务,就不需要用到框架。太多的“附加功能”可能反而会妨碍你,而且 Go 开发人员可能会说,太多的依赖反而让 Go 语言变得更复杂。
有只黑白猫 2020-01-08 11:53:57 0 浏览量 回答数 0

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append, map, len不是关键字 他们其实还是类库功能, 都在builtin包里的, 系统默认给你做了个 import( . "builtin" ) 将builtin的包内容都映射到全局而已, 其实你也可以用自己的包这么做 打印的另一种写法 想跟脚本一样调试打印数据么? println("hello world") 无需包含任何包, 因为它在builtin包里 iota不是黑科技 这是在builtin包里的定义 // iota is a predeclared identifier representing the untyped integer ordinal // number of the current const specification in a (usually parenthesized) // const declaration. It is zero-indexed. const iota = 0 // Untyped int. 其实go是有泛型概念的 想想map和数组的定义 只是泛型没有开放给用户用而已(只许XX放火,不许XX点灯) map是支持多个key的, 而且很方便 还在为多个key转id的复杂算法而头疼么? type myKey struct{ number int str string } func main(){ t := map[ myKey] int { myKey{ 2, "world"}: 1, } fmt.Println(t[myKey{2, "world"}]) } 输出: 1 枚举是可以转成string的 默认定义一个枚举 type MyConst int const ( MyConst_A MyConst = iota MyConst_B MyConst = iota ) func main(){ fmt.Println(MyConst_A) } 输出: 0 如果我们想自动化输出MyConst_A字符串时 就需要使用golang的一个工具链:http://golang.org/x/tools/cmd/stringer 将其下载, 编译成可执行工具后, 对代码进行生成 生成的代码会多出一个xx_string.go 里面就是枚举的String()string 函数 临时转换一个接口并调用的方法 type love struct{ } func (self*love)foo(){ fmt.Println("love") } func main(){ var chaos interface{} = new(love) chaos.(interface{ foo() }).foo() } Golang的receiver实际上就是this的变种实现 func( self*MyStruct) foo( p int ){ } 写不惯receiver的写法? 如果这样改下呢? func foo( self *MyStruct, p int ){ } 所以为什么说Golang还是一个C语言嘛 关于内存分配… new 传入Type类型, 返回*Type类型 make 可以在分配数组时设置预分配大小, new不可以 make 能分配数组,map, 但不能分配结构体和原始类型 new 能分配数组, map, 结构体和原始类型等的所有类型 &Type等效于new 切片不需要分配内存(make,new), 直接声明就可以了… Golang的反射无法通过一个类型名, 创建其实例 C#有Assembly概念, 可以在一个Assembly里搜索, 创建实例 Golang是静态类型语言, 如果需要, 只能注册你需要创建的结构体, 然后将注册好的map用于创建 Golang可以替换Python来进行复杂的工具流程处理 如果你需要跨平台的工具流程处理, 对Python不熟悉, 可以使用 go run yourcode.go 参数1 参数2 方式来进行工具处理 觉得慢, 可以编译成可执行文件 这样做的好处: 如果有些类库本身就是go写的, Python想使用是很麻烦的, 而Golang来写则轻而易举 例子: 通过go的protobuf库, 对一些文件进行处理 Golang可以自动持有方法的接收者实例 type myType struct{ } func (self*myType) foo( p int){ fmt.Println("hello", p ) } func main(){ var callback func( int ) ins := new(myType) callback = ins.foo callback( 100 ) } 做过lua的C++代码绑定的童鞋都清楚: lua只支持外部静态或者全局函数调用 如果要进行C++类成员函数调用时, 要自己处理this和成员函数 这种技巧因为早起编译器的虚表不同平台实现细节不统一需要专门处理 后面跨平台虚表统一后, 类成员函数的调用写法也是很恶心复杂的 但是Golang的小白式用法, 直接吊打C++, 甚至C#复杂的delegate LiteIDE篇: 多开秘籍 找到 菜单->查看->选项->通用->存储->存储设置到本地ini文件 关闭LiteIDE 复制LiteIDE整个目录, 命名文件夹为你的工程名 每个工程所在的LiteIDE的配置将是独立的, 不会互相干扰 LiteIDE篇: 测试程序也是可以调试的 别以为程序一定要是main开始的才可以调试 Golang的测试程序虽然都是一个个Test开头的函数,但执行go test时, 还是有main入口 在LiteIDE中, 可以在 调试->开始调试测试程序里进行测试程序调试
游客2q7uranxketok 2021-02-08 23:32:24 0 浏览量 回答数 0

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使用OSS管理控制台 您可以根据以下步骤,使用OSS管理控制台快速删除不需要的文件。 登录OSS管理控制台。进入目标Bucket。新版控制台:单击Bucket列表,之后单击目标Bucket名称。旧版控制台:在左侧Bucket列表,单击目标Bucket名称。选择一个或多个文件,选择批量操作 > 删除。 您也可以选择目标文件右侧的更多 > 删除来删除单个文件。在删除文件对话框中,单击确定。 使用图形化管理工具ossbrowser 您可使用OSS图形化管理工具ossbrowser快速删除不需要的文件,详情请参见快速开始。 使用命令行工具ossutil 您可以使用OSS命令行工具ossutil快速删除不需要的文件,详情请参见删除文件。 使用API和SDK OSS提供多种语言的API和SDK包,方便您快速进行二次开发。详情请参见: API接口:DeleteObject Java SDK:删除文件 Python SDK:删除文件 PHP SDK:删除文件 Go SDK:删除文件 C SDK:删除文件
剑曼红尘 2020-03-26 18:01:37 0 浏览量 回答数 0

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号码百科产品接口支持HTTP调用、SDK调用和OpenAPI Explorer调用。 HTTP调用 号码百科的API是RPC风格,您可以通过发送HTTP GET请求调用号码百科产品的API。 其请求结构如下: http://Endpoint/?Action=xx&Parameters 其中: Endpoint: 号码百科API的服务接入地址为dytnsapi.aliyuncs.com。 Action:要执行的操作,如调用QueryPhoneNumberAttribute查询已创建的负载均衡实例。 Version:要使用的API版本,号码百科的API版本是2020-02-17。 Parameters:请求参数,每个参数之间用“&”分隔。 请求参数由公共请求参数和API自定义参数组成。公共参数中包含API版本号、身份验证等信息,详情请参见 公共参数。 下面是一个调用QueryPhoneNumberAttribute接口查询号码归属地信息的示例: 说明 为了便于用户查看,本文档中的示例都做了格式化处理。 https://dytnsapi.aliyuncs.com/?Action=QueryPhoneNumberAttribute &Format=xml &Version=2020-02-17 &Signature=xxxx%xxxx%3D &SignatureMethod=HMAC-SHA1 &SignatureNonce=15215528852396 &SignatureVersion=1.0 &AccessKeyId=key-test &TimeStamp=2020-02-17T12:00:00Z … SDK调用 阿里云号码百科 提供Java、Python、Go、.NET、Node.js、PHP语言的SDK。阿里云SDK免去您手动签名的过程,方便使用。 OpenAPI Explorer调用 OpenAPI Explorer可视化的 API 调用工具。通过该工具,您可以通过网页或者命令行调用各云产品以及 API 市场上开放的API,查看每次的API请求和返回结果,并生成相应SDK调用示例。 您可以直接访问https://api.aliyun.com/调用API也可以通过API文档中的调试功能进行调用。
保持可爱mmm 2020-03-26 23:59:52 0 浏览量 回答数 0

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Sentinel 是阿里巴巴开源的,面向分布式服务架构的高可用防护组件,主要以流量为 切入点,从流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应保护、热点防护等多个维度来帮助 开发者保障微服务的稳定性。Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心 场景,例如秒杀、冷启动、消息削峰填谷、自适应流量控制、实时熔断下游不可用服务等, 是保障微服务高可用的利器,原生支持 Java/Go/C++ 等多种语言,并且提供 Istio/Envoy 全局流控支持来为 Service Mesh Sentinel 的技术亮点:  高度可扩展能力:基础核心 + SPI 接口扩展能力,用户可以方便地扩展流控、通信、 监控等功能。  多样化的流量控制策略(资源粒度、调用关系、流控指标、流控效果等多个维度),提 供分布式集群流控的能力。  热点流量探测和防护。  对不稳定服务进行熔断降级和隔离。  全局维度的系统负载自适应保护,根据系统水位实时调节流量。  覆盖 API Gateway 场景,为 Spring Cloud Gateway、Zuul 提供网关流量控制 的能力。  实时监控和规则动态配置管理能力。
Lee_tianbai 2021-01-05 16:12:41 0 浏览量 回答数 0

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Web+作为用来构建和部署应用的全托管式平台,支持多种主流的开发语言、提供了多种访问方式、提供了开放的平台和工具、拥有对资源的完全管控权力、可以轻松运维与监控应用。 全托管式应用平台 在全托管式的平台上构建和部署应用,您完全无需关心底层资源和运行时环境的申购与配置,只需上传应用程序部署包并提交资源的使用需求,Web+便能自动完成全部资源的创建与编排工作。 多语言生态 支持多种主流的开发语言,如Java、Node.js、Go、PHP、Python、ASP.NET Core和Ruby;除此之外,您也可以使用Docker镜像配置在特殊场景下使用的自定义运行时环境,或根据平台的开放插件体系开发更多编程语言的支持能力。 多种访问方式 Web+提供了多种访问方式。使用Web控制台,您可以用图形化的方式来管理应用和部署环境;使用命令行工具,您可以在命令行窗口以全键盘模式与系统进行交互,还可以使用Shell脚本将基本命令组合成适用于特定场景的可复用工具集。最后开放的POP API接口以及由此派生的各种开发语言SDK,可以将对Web+平台的访问能力集成到任何第三方系统中(如持续集成与持续交付系统、软件市场等)。 开放的平台和工具 Web+提供了多种插件体系和配置规范,以打造一个开放的平台及工具生态体系。资源型插件可以对接更多种类的基础设施,如数据库、缓存、日志服务、应用程序性能监控(APM)等;软件型插件可以让您在操作系统中安装更多指定的库和支持软件,以满足自定义开发语言或应用运行时的需要。Web+还开放了用于部署环境的配置文件格式(Wpfile),用户可以在此基础上自定义扩展插件所需的配置。 提升开发人员生产效率 Web+负责配置和操作基础设施,并帮您管理应用的技术栈(平台),因此您无需花时间专门维护应用的技术栈。您可以集中精力编写代码,将管理和配置服务器、数据库、负载均衡器、防火墙和网络等工作交由Web+代劳。开发人员可以只关注应用代码,在零服务器管理和零配置的情况下发布一套应用部署环境。在团队内部,也可以由运维人员将部署的配置信息调整完毕,通过共享或源代码管理的方式将配置描述文件分发给开发人员和测试人员,从而实现部署环境的快速复制。另外在开源场景下,您可以使用由Web+官方或开源软件提供方分发的公共配置描述文件来快速搭建一个开源软件的试用或生产环境。 完善的资源控制 您可以根据应用发布需求自定义最适宜的阿里云资源,如ECS实例、数据库、负载均衡器和网络等资源。使用Web+,您可以完全控制应用所需阿里云资源,并且可以将管理和配置这些基础资源的工作交由Web+代劳。 轻松运维与监控 Web+提供了内建的基础监控和服务监控能力,您可以在控制台或命令行中实时查看部署环境的健康状况和性能水平,同时在控制台和本地终端上实时查看和下载环境日志,以帮助解决应用启动或运行中遇到的问题。另外针对不同的语言环境,Web+还提供了具有针对性的诊断功能,进一步辅助您解决性能问题及各种疑难杂症。
1934890530796658 2020-03-23 13:43:25 0 浏览量 回答数 0

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• 高吞吐 最高支持单主题(Topic)每日T级别的数据量写入,每个分片(Shard)支持最高每日8000万Record级别的写入量。 • 实时性 通过DataHub ,您可以实时的收集各种方式生成的数据并进行实时的处理,对您的业务产生快速的响应。 • 易用性 o DataHub提供丰富的SDK包,包括C++,Java,Pyhon,Ruby,Go等语言; o DataHub服务也提供Restful API规范,您可以用自己的方式实现访问接口。 o 除了SDK以外,DataHub还提供一些常用的客户端插件,包括:Fluentd,LogStash,Flume等,您可以使用这些客户端工具往DataHub中写入流式数据。 o DataHub同时支持强Schema的结构化数据和无类型的非结构化数据,您可以自由选择。 • 高可用 o 服务可用性不低于99.999%。 o 规模自动扩展,不影响对外服务。 o 数据持久性不低于99.999%。 o 数据自动多重冗余备份。 • 动态伸缩 每个主题(Topic)的数据流吞吐能力可以动态扩展和减少,最高可达到每主题256000 Records/s的吞吐量。 • 高安全性 o 提供企业级多层次安全防护,多用户资源隔离机制。 o 提供多种鉴权和授权机制及白名单、主子账号功能。
LiuWH 2020-03-23 11:02:39 0 浏览量 回答数 0

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结构 timer 就是 Golang 定时器的内部表示,每一个 timer 其实都存储在堆中,tb 就是用于存储当前定时器的桶,而 i 是当前定时器在堆中的索引,我们可以通过这两个变量找到当前定时器在堆中的位置: type timer struct { tb *timersBucket i int when int64 period int64 f func(interface{}, uintptr) arg interface{} seq uintptr } when 表示当前定时器(Timer)被唤醒的时间,而 period 表示两次被唤醒的间隔,每当定时器被唤醒时都会调用 f(args, now) 函数并传入 args 和当前时间作为参数。然而这里的 timer 作为一个私有结构体其实只是定时器的运行时表示,time 包对外暴露的定时器使用了如下所示的结构体: type Timer struct { C <-chan Time r runtimeTimer } Timer 定时器必须通过 NewTimer 或者 AfterFunc 函数进行创建,其中的 runtimeTimer 其实就是上面介绍的 timer 结构体,当定时器失效时,失效的时间就会被发送给当前定时器持有的 Channel C,订阅管道中消息的 Goroutine 就会收到当前定时器失效的时间。 在 time 包中,除了 timer 和 Timer 两个分别用于表示运行时定时器和对外暴露的 API 之外,timersBucket 这个用于存储定时器的结构体也非常重要,它会存储一个处理器上的全部定时器,不过如果当前机器的核数超过了 64 核,也就是机器上的处理器 P 的个数超过了 64 个,多个处理器上的定时器就可能存储在同一个桶中: type timersBucket struct { lock mutex gp *g created bool sleeping bool rescheduling bool sleepUntil int64 waitnote note t []*timer } 每一个 timersBucket 中的 t 就是用于存储定时器指针的切片,每一个运行的 Go 语言程序都会在内存中存储着 64 个桶,这些桶中都存储定时器的信息:  每一个桶持有的 timer 切片其实都是一个最小堆,这个最小堆会按照 timer 应该触发的时间对它们进行排序,最小堆最上面的定时器就是最近需要被唤醒的 timer,我们会在下面展开介绍定时器的创建和触发过程。 工作原理 既然我们已经介绍了定时器的数据结构,接下来我们就可以开始分析它的常见操作以及工作原理了,在这一节中我们将介绍定时器的创建、触发、time.Sleep 与定时器的关系以及计时器 Ticker 的实现原理。 创建 time 包对外提供了两种创建定时器的方法,第一种方法就是 NewTimer 接口,这个接口会创建一个用于通知触发时间的 Channel、调用 startTimer 方法并返回一个创建指向 Timer 结构体的指针: func NewTimer(d Duration) *Timer { c := make(chan Time, 1) t := &Timer{ C: c, r: runtimeTimer{ when: when(d), f: sendTime, arg: c, }, } startTimer(&t.r) return t } 另一个用于创建 Timer 的方法 AfterFunc 其实也提供了非常相似的结构,与 NewTimer 方法不同的是该方法没有创建一个用于通知触发时间的 Channel,它只会在定时器到期时调用传入的方法: func AfterFunc(d Duration, f func()) *Timer { t := &Timer{ r: runtimeTimer{ when: when(d), f: goFunc, arg: f, }, } startTimer(&t.r) return t } startTimer 基本上就是创建定时器的入口了,所有定时器的创建和重启基本上都需要调用该函数: func startTimer(t *timer) { addtimer(t) } func addtimer(t *timer) { tb := t.assignBucket() tb.addtimerLocked(t) } 它会调用 addTimer 函数,这个函数总共做了两件事情,首先通过 assignBucket 方法为当前定时器选择一个 timersBucket 桶,我们会根据当前 Goroutine 所在处理器 P 的 id 选择一个合适的桶,随后调用 addTimerLocked 方法将当前定时器加入桶中: func (tb *timersBucket) addtimerLocked(t *timer) bool { t.i = len(tb.t) tb.t = append(tb.t, t) if !siftupTimer(tb.t, t.i) { return false } if t.i == 0 { if tb.sleeping && tb.sleepUntil > t.when { tb.sleeping = false notewakeup(&tb.waitnote) } if tb.rescheduling { tb.rescheduling = false goready(tb.gp, 0) } if !tb.created { tb.created = true go timerproc(tb) } } return true } addtimerLocked 会先将最新加入的定时器加到队列的末尾,随后调用 siftupTimer 将当前定时器与四叉树(或者四叉堆)中的父节点进行比较,保证父节点的到期时间一定大于子节点:  这个四叉树只能保证父节点的到期时间大于子节点,这对于我们来说其实也足够了,因为我们只关心即将被触发的计数器,如果当前定时器是第一个被加入四叉树的定时器,我们还会通过 go timerproc(tb) 启动一个 Goroutine 用于处理当前树中的定时器,这也是处理定时器的核心方法。 触发 定时器的触发都是由 timerproc 中的一个双层 for 循环控制的,外层的 for 循环主要负责对当前 Goroutine 进行控制,它不仅会负责锁的获取和释放,还会在合适的时机触发当前 Goroutine 的休眠: func timerproc(tb *timersBucket) { tb.gp = getg() for { tb.sleeping = false now := nanotime() delta := int64(-1) // inner loop if delta < 0 { tb.rescheduling = true goparkunlock(&tb.lock, waitReasonTimerGoroutineIdle, traceEvGoBlock, 1) continue } tb.sleeping = true tb.sleepUntil = now + delta noteclear(&tb.waitnote) notetsleepg(&tb.waitnote, delta) } } 如果距离下一个定时器被唤醒的时间小于 0,当前的 timerproc 就会将 rescheduling 标记设置成 true 并立刻陷入休眠,这其实也意味着当前 timerproc 中不包含任何待处理的定时器,当我们再向该 timerBucket 加入定时器时就会重新唤醒 timerproc Goroutine。 在其他情况下,也就是下一次计数器的响应时间是 now + delta 时,timerproc 中的外层循环会通过 notesleepg 将当前 Goroutine 陷入休眠。 func notetsleepg(n *note, ns int64) bool { gp := getg() if gp == gp.m.g0 { throw("notetsleepg on g0") } semacreate(gp.m) entersyscallblock() ok := notetsleep_internal(n, ns, nil, 0) exitsyscall() return ok } 该函数会先获取当前的 Goroutine 并在当前的『CPU 上』创建一个信号量,随后在 entersyscallblock 和 exitsyscall 之间执行系统调用让当前的 Goroutine 陷入休眠并在 ns 纳秒后返回。 内部循环的主要作用就是触发已经到期的定时器,在这个内部循环中,我们会按照以下的流程对当前桶中的定时器进行处理: 如果桶中不包含任何定时器就会直接返回并陷入休眠等待定时器加入当前桶; 如果四叉树最上面的定时器还没有到期会通过 notetsleepg 方法陷入休眠等待最近定时器的到期; 如果四叉树最上面的定时器已经到期; 当定时器的 period > 0 就会设置下一次会触发定时器的时间并将当前定时器向下移动到对应的位置; 当定时器的 period <= 0 就会将当前定时器从四叉树中移除; 在每次循环的最后都会从定时器中取出定时器中的函数、参数和序列号并调用函数触发该计数器; ```js for { if len(tb.t) == 0 { delta = -1 break } t := tb.t[0] delta = t.when - now if delta > 0 { break } ok := true if t.period > 0 { t.when += t.period * (1 + -delta/t.period) if !siftdownTimer(tb.t, 0) { ok = false } } else { last := len(tb.t) - 1 if last > 0 { tb.t[0] = tb.t[last] tb.t[0].i = 0 } tb.t[last] = nil tb.t = tb.t[:last] if last > 0 { if !siftdownTimer(tb.t, 0) { ok = false } } t.i = -1 // mark as removed } f := t.f arg := t.arg seq := t.seq f(arg, seq) } 使用 NewTimer 创建的定时器,传入的函数时 sendTime,它会将当前时间发送到定时器持有的 Channel 中,而使用 AfterFunc 创建的定时器,在内层循环中调用的函数就会是调用方传入的函数了。 **休眠** 如果你使用过一段时间的 Go 语言,你一定在项目中使用过 time 包中的 Sleep 方法让当前的 Goroutine 陷入休眠以等待某些条件的完成或者触发一些定时任务,time.Sleep 就是通过如下所示的 timeSleep 方法完成的: ```js func timeSleep(ns int64) { if ns <= 0 { return } gp := getg() t := gp.timer if t == nil { t = new(timer) gp.timer = t } *t = timer{} t.when = nanotime() + ns t.f = goroutineReady t.arg = gp tb := t.assignBucket() lock(&tb.lock) if !tb.addtimerLocked(t) { unlock(&tb.lock) badTimer() } goparkunlock(&tb.lock, waitReasonSleep, traceEvGoSleep, 2) } timeSleep 会创建一个新的 timer 结构体,在初始化的过程中我们会传入当前 Goroutine 应该被唤醒的时间以及唤醒时需要调用的函数 goroutineReady,随后会调用 goparkunlock 将当前 Goroutine 陷入休眠状态,当定时器到期时也会调用 goroutineReady 方法唤醒当前的 Goroutine: func goroutineReady(arg interface{}, seq uintptr) { goready(arg.(*g), 0) } time.Sleep 方法其实只是创建了一个会在到期时唤醒当前 Goroutine 的定时器并通过 goparkunlock 将当前的协程陷入休眠状态等待定时器触发的唤醒。 Ticker 除了只用于一次的定时器(Timer)之外,Go 语言的 time 包中还提供了用于多次通知的 Ticker 计时器,计时器中包含了一个用于接受通知的 Channel 和一个定时器,这两个字段共同组成了用于连续多次触发事件的计时器: type Ticker struct { C <-chan Time // The channel on which the ticks are delivered. r runtimeTimer } 想要在 Go 语言中创建一个计时器只有两种方法,一种是使用 NewTicker 方法显示地创建Ticker 计时器指针,另一种可以直接通过 Tick 方法获取一个会定期发送消息的 Channel: func NewTicker(d Duration) *Ticker { if d <= 0 { panic(errors.New("non-positive interval for NewTicker")) } c := make(chan Time, 1) t := &Ticker{ C: c, r: runtimeTimer{ when: when(d), period: int64(d), f: sendTime, arg: c, }, } startTimer(&t.r) return t } func Tick(d Duration) <-chan Time { if d <= 0 { return nil } return NewTicker(d).C } Tick 其实也只是对 NewTicker 的简单封装,从实现上我们就能看出来它其实就是调用了 NewTicker 获取了计时器并返回了计时器中 Channel,两个创建计时器的方法的实现都并不复杂而且费容易理解,所以在这里也就不详细展开介绍了。 需要注意的是每一个 NewTicker 方法开启的计时器都需要在不需要使用时调用 Stop 进行关闭,如果不显示调用 Stop 方法,创建的计时器就没有办法被垃圾回收,而通过 Tick 创建的计时器由于只对外提供了 Channel,所以是一定没有办法关闭的,我们一定要谨慎使用这一接口创建计时器。 性能分析 定时器在内部使用四叉树的方式进行实现和存储,当我们在生产环境中使用定时器进行毫秒级别的计时时,在高并发的场景下会有比较明显的性能问题,我们可以通过实验测试一下定时器在高并发时的性能,假设我们有以下的代码: func runTimers(count int) { durationCh := make(chan time.Duration, count) wg := sync.WaitGroup{} wg.Add(count) for i := 0; i < count; i++ { go func() { startedAt := time.Now() time.AfterFunc(10*time.Millisecond, func() { defer wg.Done() durationCh <- time.Since(startedAt) }) }() } wg.Wait() close(durationCh) durations := []time.Duration{} totalDuration := 0 * time.Millisecond for duration := range durationCh { durations = append(durations, duration) totalDuration += duration } averageDuration := totalDuration / time.Duration(count) sort.Slice(durations, func(i, j int) bool { return durations[i] < durations[j] }) fmt.Printf("run %v timers with average=%v, pct50=%v, pct99=%v\n", count, averageDuration, durations[count/2], durations[int(float64(count)*0.99)]) } 完整的性能测试代码可以在 benchmark_timers.go 中找到,需要注意的是:由于机器和性能的不同,多次运行测试可能会有不一样的结果。 这段代码开了 N 个 Goroutine 并在每一个 Goroutine 中运行一个定时器,我们会在定时器到期时将开始计时到定时器到期所用的时间加入 Channel 并用于之后的统计,在函数的最后我们会计算出 N 个 Goroutine 中定时器到期时间的平均数、50 分位数和 99 分位数: $ go test ./... -v === RUN TestTimers run 1000 timers with average=10.367111ms, pct50=10.234219ms, pct99=10.913219ms run 2000 timers with average=10.431598ms, pct50=10.37367ms, pct99=11.025823ms run 5000 timers with average=11.873773ms, pct50=11.986249ms, pct99=12.673725ms run 10000 timers with average=11.954716ms, pct50=12.313613ms, pct99=13.507858ms run 20000 timers with average=11.456237ms, pct50=10.625529ms, pct99=25.246254ms run 50000 timers with average=21.223818ms, pct50=14.792982ms, pct99=34.250143ms run 100000 timers with average=36.010924ms, pct50=31.794761ms, pct99=128.089527ms run 500000 timers with average=176.676498ms, pct50=138.238588ms, pct99=676.967558ms --- PASS: TestTimers (1.21s) 我们将上述代码输出的结果绘制成如下图所示的折线图,其中横轴是并行定时器的个数,纵轴表示定时器从开始到触发时间的差值,三个不同的线分别表示时间的平均值、50 分位数和 99 分位数:  虽然测试的数据可能有一些误差,但是从图中我们也能得出一些跟定时器性能和现象有关的结论: 定时器触发的时间一定会晚于创建时传入的时间,假设定时器需要等待 10ms 触发,那它触发的时间一定是晚于 10ms 的; 当并发的定时器数量达到 5000 时,定时器的平均误差达到了 ~18%,99 分位数上的误差达到了 ~26%; 并发定时器的数量超过 5000 之后,定时器的误差就变得非常明显,不能有效、准确地完成计时任务; 这其实也是因为定时器从开始到触发的时间间隔非常短,当我们将计时的时间改到 100ms 时就会发现性能问题有比较明显的改善:  哪怕并行运行了 10w 个定时器,99 分位数的误差也只有 ~12%,我们其实能够发现 Go 语言标准库中的定时器在计时时间较短并且并发较高时有着非常明显的问题,所以在一些性能非常敏感的基础服务中使用定时器一定要非常注意 —— 它可能达不到我们预期的效果。 不过哪怕我们不主动使用定时器,而是使用 context.WithDeadline 这种方法,由于它底层也会使用定时器实现,所以仍然会受到影响。 总结 Go 语言的定时器在并发编程起到了非常重要的作用,它能够为我们提供比较准确的相对时间,基于它的功能,标准库中还提供了计时器、休眠等接口能够帮助我们在 Go 语言程序中更好地处理过期和超时等问题。 标准库中的定时器在大多数情况下是能够正常工作并且高效完成任务的,但是在遇到极端情况或者性能敏感场景时,它可能没有办法胜任,而在 10ms 的这个粒度下,作者在社区中也没有找到能够使用的定时器实现,一些使用时间轮算法的开源库也不能很好地完成这个任务。
有只黑白猫 2020-01-10 10:01:15 0 浏览量 回答数 0

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Flutter开发框架总结 跨平台高性能的渲染引擎逐渐成为移动端、大前端领域的一个热点,作为其中的明星框架Flutter,经过近几年来的迅速发展,由极大的可能成为下一代跨终端解决方案。自从2017年5月,谷歌公司发布了alpha版本的Flutter;2018年底Flutter Live发布的1.0版本;2019年7月发布1.5版本,截至今日(2020年2月)已经发布了v1.14.6Beta版本。 Flutter背景 + 发展历程 首先在写Flutter之前我们要了解什么是原生开发什么是跨平台技术: 原生开发     是指在某一个平台所特有的应用,使用该平台所支持的开发工具和语言,并直接调用系统SDK,比如android上使用java 和ios上使用OC来开发, 这样做的好处 是可以使用平台上全部功能、速度快 性能好,用户体验好。 但是 缺点也很明显,开发不同平台需要维护的成本增加,动态化弱,更新时需要发布版本。 跨平台技术     针对原生开发所遇到的问题,人们已经研究出现有的跨平台技术方案:H5+原生、Js开发加原生渲染(例如React Native、weex等)、自绘UI加原生(QT fro mobile,Flutter) 发展历程     2011年谷歌推出一款可以在移动端,web,服务器等领域的语言—dart,其本质目的是为了取代现在的js的web。 1. 2014年谷歌在github开源了Sky 这便是Flutter的前身 2. 2015-10 Sky改名为Flutter 3. 2017-5 谷歌正式向外界公布Flutter 4. 2018-12 谷歌发布Flutter Live的1.0版本 5. 2019-2 Flutter1.2发布主要是增加对web的支持     Flutter提供了丰富的组件、接口,开发者可以很快地为 Flutter添加 native扩展。同时 Flutter还使用 Native引擎渲染视图,这无疑能为用户提供良好的体验 Flutter架构     Flutter既没有采用Webview也没有采用操作系统的原生控件,相反Flutter使用自己的高性能渲染引擎来绘制widget,这样不仅可以保证UI和原生的一致性,也可以降低维护成本。     Flutter使用Skia作为其2D渲染引擎,Skia是谷歌的一个2D图形处理函数库。     Flutter 采用Dart语言进性开发。Dart在即时编译模式下速度与JavaScript基本持平,但是Dart支持AOT(Ahead-Of-Time - 预先编译),如果以AOT模式运行时js便远追不上了。 为什么Flutter语言采用Dart而不是JavaScript,我们需要做一个对比 1. 开发效率 Dart运行时和编译器支持Flutter的两个关键特性的组合—“基于JIT的快速开发周期”、“基于AOT的发布包” 2. 高性能 Flutter为了实现流畅高保真的UI体验,需要能够在每个动画帧中运行大量的代码,这就需要一种既能提供高性能的语言,又不会出现丢帧,在这一点上Dart更好 3. 快速分配内存 Flutter框架使用函数式流,这使得它很依赖于底层的内存分配器。事实上Dart开发团队许多来自chrome,chrome V8的js引擎在内存分配上也做得非常好,而Dart也正好满足 4. 类型安全 Dart是类型安全语言,支持静态类型检测,js是弱类型语言,这是Dart的一个重要优势 言归正传,下图是Flutter官方提供的一个架构图 引擎刚刚已经介绍过了,我们现在来看看Flutter框架的结构:     由下到上     Foundation、Animation、Painting、Gestutes 这些在Google的一些视频中合称为Dart ui层,对应的是Flutter中的dart:ui包,他是底层ui库,提供动画、手势以及绘制能力。     Rendering层为一个抽象的布局层,它依赖于ui层,这类似于react中的虚拟dom树,该层可以说是Flutter框架最核心的部分,它除了确定每个元素的位置、大小还要进性坐标变换、绘制。     Widgets层是一套基础组件库,在基础组件之上还提供了Material和Cupertino两种视觉风格组件库,大多数我们只是使用这两层。 Flutter运行流程 渲染流程     当需要更新UI的时候,Framework通知Engine,Engine会等到下个Vsync信号到达的时候,会通知Framework,然后Framework会进行animations, build,layout,compositing,paint,最后生成layer提交给Engine。Engine会把layer进行组合,生成纹理,最后通过Open Gl接口提交数据给GPU, GPU经过处理后在显示器上面显示。 启动流程     此图为flutter在安卓下启动的流程,在安卓中默认启动的Activity是MainActivity,而MainActivity继承的是Flutter Activity。     FlutterActivity是继承Activity和实现了PluginRegistry。分析一下onCreate,onStop,onDestroy这些生命周期方法被FlutterActivity.eventDelegate代理了,这个时候我们明白了,FlutterActivity就是一个空壳,真正实现是代理类FlutterActivityDelegate。说白了就是创建一个FlutterView,并且把view显示到屏幕上。 Flutter生命周期     Flutter和安卓、ios应用一样拥有自己的生命周期,对比来看,安卓中是Activity,ios中是ViewController。Flutter中为Widget createState(): 当框架构建StatefulWidget时,会立即调用createState();initState(): 创建窗口小部件时,调用的第一个方法,子类化State可以重写initState,用来完成仅需要执行一次的工作。didChangeDependencies(): 在执行完initState之后调用此方法。build(): 在执行完didChangeDependencies() 之后立即调用,所有的GUI都会在这里渲染,并且每次渲染UI时都会调用它。didUpdateWidget(): 父级窗口小部件进行更改并需要重新绘制UI时,会调用此方法setState(): 此方法用于通知框架数据已更改。dispose(): 销毁方法,移除State对象时调用,应该在此方法中取消一些订阅、动画、流等。 Flutter生态圈及其常用框架 DIO Dio是flutter中文网开源的一个强大的Dart Http请求库,支持Restful Api、FormData、拦截器、请求取消、Cookie、文件上传下载、超时等。 Flukit flukit即Flutter UI Kit,一个常用的Widget库,包括下拉刷新、轮播图、快速滚动条、渐变进度条、城市选择器等. CookieJar 一个实现HTTP协议标准Cookie管理策略的Cookie管理器,他可以自动帮您自动管理http请求cookie,并支持本地持久化。 flutter-go 阿里巴巴开源的flutter 开发者帮助 APP,包含 flutter 常用 140+ 组件的demo 演示与中文文档 https://flutter-go.pub/website/ Best-Flutter-UI-Templates Github地址:https://github.com/mitesh77/Best-Flutter-UI-Templates ,有许多内置ui模板。 欢迎大家有问题随时和我分享哦~初次在开发者社区码字,若有不足之处,请指教,您的每一次留言都是我前进的动力。愿大家在疫情期间共同进步,共创美好的开发者社区。
kun坤 2020-03-02 17:00:55 0 浏览量 回答数 0

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函数计算目前原生支持的开发语言有 nodejs, python, java, php 和 c#, 在实现这些开发语言 runtime 的时候, 函数计算开发团队花了很大的精力去让各自语言的传统应用能够简单快速迁移到函数计算平台: nodejs 开发函数计算的正确姿势——移植 Express python , 支持 WSGI 协议的框架可以一键迁移到函数计算 部署基于 python wsgi web 框架的工程到函数计算 十分钟上线-在函数计算上部署基于django开发的个人博客系统 java Java Http 触发器极速迁移传统 Spring 应用 php 一元建站-基于函数计算 + wordpress 构建 serverless 网站 C# 十分钟上线-基于函数计算开发 Restful web api & asp.net core web app 如上述所列的各自语言的传统应用迁移到函数计算的迁移方案, 虽然已经足够简单, 但是还是需要去理解一下函数计算的接口以及各自语言在函数计算环境中运行起来的原理, 比如 python, 用户需要理解 WSGI 协议, 然后才编写一个符合要求的入口函数。 为了彻底解放生产力, Custom Runtime 应运而生, Custom Runitme 可以解决以下两个重要需求: 可以随心所欲持定制个性化语言执行环境(例如 golang、lua、ruby)以及各种语言的小版本(例如python3.7、Nodejs12)等,打造属于自己的自定义runtime 现有的 web 应用或基于传统开发 web 项目基本不用做任何改造,即可将项目一键迁移到函数计算平台 用户要实现一个最简单的 Custom runtime,只要符合以下两条: 创建一个http server,监听在固定端口(端口可以读取环境变量 FC_SERVER_PORT,默认为 9000) http server 需要在 15s 内完成启动 接下来, 我们梳理一下基于 Custom Runtime 一键迁移案例。 custom 实现注意细节: Custom Runtime 启动的服务一定监听 0.0.0.0:9000 或者 *:9000 端口,不用使用127.0.0.1:9000, 会导致请求超时。{“ErrorCode”:”FunctionNotStarted”,”ErrorMessage”:”The CA’s http server cannot be started:ContainerStartDuration:25000000000. Ping CA failed due to: dial tcp 21.0.5.7:9000: getsockopt: connection refused Logs : 2019-11-29T09:53:30.859837462Z Listening on port 9000\r\n”} Custom Runtime 的 bootstrap 一定需要添加 #!/bin/bash,不然会遇见如下错误{“ErrorCode”:”CAExited”,”ErrorMessage”:”The CA process either cannot be started or exited:ContainerStartDuration:25037266905. CA process cannot be started or exited already: rpc error: code = 106 desc = ContainerStartDuration:25000000000. Ping CA failed due to: dial tcp 21.0.7.2:9000: i/o timeout Logs : 2019-11-29T07:27:50.759658265Z panic: standard_init_linux.go:178: exec user process caused \”exec format error\” bootstrap 一定需要可执行权限 bootstrap 代码一定要执行到 http server 启动成功的逻辑, 不能被前面的逻辑阻塞, 比如启动server之前, 尝试连接一个不可达的数据库,造成启动时间 timeout http server 的实现 connection keep alive, request timeout 至少10分钟以上 案例 java Serverless 实战 —— 快速搭建 SpringBoot 应用 Serverless 实战 —— 移植 spring-petclinic 到函数计算 python import tornado.ioloop import tornado.web import os class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): rid = self.request.headers.get('x-fc-request-id',None) print("FC Invoke Start RequestId: " + str(rid)); # your logic self.write("GET: Hello world") print("FC Invoke End RequestId: " + str(rid)); def post(self): rid = self.request.headers.get('x-fc-request-id',None) print("FC Invoke Start RequestId: " + str(rid)); # your logic self.write("GET: Hello world") print("FC Invoke End RequestId: " + str(rid)); def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/.*", MainHandler), ]) if name == "main": app = make_app() port = os.environ.get("FC_SERVER_PORT", "9000") app.listen(int(port)) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 本地安装第三方包 tornado 然后编写一个具有可执行权限的名字为bootstrap (注:#!/bin/bash注释是必需的)文件启动上面代码的 http server: #!/bin/bash python server.py go 基于custom runtime 打造 golang runtime nodejs 'use strict'; var express = require('express'); var app = express(); var crypto = require('crypto'); app.post(/.*/, function (req, res) { var rid = req.headers["x-fc-request-id"]; console.log(FC Invoke Start RequestId: ${rid}); // your logic, for example, get hash var secret = 'abcdefg'; var hash = crypto.createHmac('sha256', secret) .update('I love cupcakes') .digest('hex'); // c0fa1bc00531bd78ef38c628449c5102aeabd49b5dc3a2a516ea6ea959d6658e console.log(hash); res.send(hash); console.log(FC Invoke End RequestId: ${rid}); }); var port = process.env.FC_SERVER_PORT || 9000 app.listen(port, function () { console.log("FunctionCompute custom-nodejs runtime inited."); }); app.timeout = 0; // never timeout app.keepAliveTimeout = 0; // keepalive, never timeout 本地安装第三方包 express 然后编写一个具有可执行权限的名字为bootstrap (注:#!/bin/bash注释是必需的)文件启动上面代码的 http server: #!/bin/bash node server.js php 基于custom runtime + nginx + php-fpm 运行 wordpress:customruntime-php .NETCORE CSharp .Net Core 2.1 MVC Web应用迁移到函数计算 custom runtime 教程同样适用于 .netcore 3.0
1934890530796658 2020-03-27 16:29:17 0 浏览量 回答数 0

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1.   【初级】下面属于关键字的是() A. func B. def C. struct D. class 参考答案:AC   2.   【初级】定义一个包内全局字符串变量,下面语法正确的是() A. var str string B. str := "" C. str = "" D. var str = "" 参考答案:AD   3.   【初级】通过指针变量 p 访问其成员变量 name,下面语法正确的是() A. p.name B. (*p).name C. (&p).name D. p->name 参考答案:AB   4.   【初级】关于接口和类的说法,下面说法正确的是() A. 一个类只需要实现了接口要求的所有函数,我们就说这个类实现了该接口 B. 实现类的时候,只需要关心自己应该提供哪些方法,不用再纠结接口需要拆得多细才合理 C. 类实现接口时,需要导入接口所在的包 D. 接口由使用方按自身需求来定义,使用方无需关心是否有其他模块定义过类似的接口 参考答案:ABD   5.   【初级】关于字符串连接,下面语法正确的是() A. str := ‘abc’ + ‘123’ B. str := "abc" + "123" C. str := '123' + "abc" D. fmt.Sprintf("abc%d", 123) 参考答案:BD   6.   【初级】关于协程,下面说法正确是() A. 协程和线程都可以实现程序的并发执行 B. 线程比协程更轻量级 C. 协程不存在死锁问题 D. 通过channel来进行协程间的通信 参考答案:AD   7.   【中级】关于init函数,下面说法正确的是() A. 一个包中,可以包含多个init函数 B. 程序编译时,先执行导入包的init函数,再执行本包内的init函数 C. main包中,不能有init函数 D. init函数可以被其他函数调用 参考答案:AB   8.   【初级】关于循环语句,下面说法正确的有() A. 循环语句既支持for关键字,也支持while和do-while B. 关键字for的基本使用方法与C/C++中没有任何差异 C. for循环支持continue和break来控制循环,但是它提供了一个更高级的break,可以选择中断哪一个循环 D. for循环不支持以逗号为间隔的多个赋值语句,必须使用平行赋值的方式来初始化多个变量  参考答案:CD   9.   【中级】对于函数定义: func add(args ...int) int {  sum :=0  for _,arg := range args {     sum += arg  }  returnsum } 下面对add函数调用正确的是() A. add(1, 2) B. add(1, 3, 7) C. add([]int{1, 2}) D. add([]int{1, 3, 7}...) 参考答案:ABD   【初级】关于类型转化,下面语法正确的是() A. type MyInt int var i int = 1 var jMyInt = i B. type MyIntint var i int= 1 var jMyInt = (MyInt)i C. type MyIntint var i int= 1 var jMyInt = MyInt(i) D. type MyIntint var i int= 1 var jMyInt = i.(MyInt) 参考答案:C   【初级】关于局部变量的初始化,下面正确的使用方式是() A. var i int = 10 B. var i = 10 C. i := 10 D. i = 10 参考答案:ABC   【初级】关于const常量定义,下面正确的使用方式是() A. const Pi float64 = 3.14159265358979323846 const zero= 0.0 B. const ( size int64= 1024 eof = -1 ) C. const ( ERR_ELEM_EXISTerror = errors.New("element already exists") ERR_ELEM_NT_EXISTerror = errors.New("element not exists") ) D. const u, vfloat32 = 0, 3 const a,b, c = 3, 4, "foo" 参考答案:ABD   【初级】关于布尔变量b的赋值,下面错误的用法是() A. b = true B. b = 1 C. b = bool(1) D. b = (1 == 2) 参考答案:BC   【中级】下面的程序的运行结果是() func main() {   if (true) {    defer fmt.Printf("1") } else {    defer fmt.Printf("2") } fmt.Printf("3") } A. 321 B. 32 C. 31 D. 13 参考答案:C   【初级】关于switch语句,下面说法正确的有() A. 条件表达式必须为常量或者整数 B. 单个case中,可以出现多个结果选项 C. 需要用break来明确退出一个case D. 只有在case中明确添加fallthrough关键字,才会继续执行紧跟的下一个case 参考答案:BD   【中级】 golang中没有隐藏的this指针,这句话的含义是() A. 方法施加的对象显式传递,没有被隐藏起来 B. golang沿袭了传统面向对象编程中的诸多概念,比如继承、虚函数和构造函数 C. golang的面向对象表达更直观,对于面向过程只是换了一种语法形式来表达 D. 方法施加的对象不需要非得是指针,也不用非得叫this 参考答案:ACD   【中级】 golang中的引用类型包括() A. 数组切片 B. map C. channel D. interface 参考答案:ABCD   【中级】 golang中的指针运算包括() A. 可以对指针进行自增或自减运算 B. 可以通过“&”取指针的地址 C. 可以通过“*”取指针指向的数据 D. 可以对指针进行下标运算 参考答案:BC   【初级】关于main函数(可执行程序的执行起点),下面说法正确的是() A. main函数不能带参数 B. main函数不能定义返回值 C. main函数所在的包必须为main包 D. main函数中可以使用flag包来获取和解析命令行参数 参考答案:ABCD   【中级】下面赋值正确的是() A. var x = nil B. var x interface{} = nil C. var x string = nil D. var x error = nil 参考答案:BD   【中级】关于整型切片的初始化,下面正确的是() A. s := make([]int) B. s := make([]int, 0) C. s := make([]int, 5, 10) D. s := []int{1, 2, 3, 4, 5} 参考答案:BCD   【中级】从切片中删除一个元素,下面的算法实现正确的是() A. func (s *Slice)Remove(value interface{})error { for i, v := range *s {    if isEqual(value, v) {        if i== len(*s) - 1 {            *s = (*s)[:i]        }else {            *s = append((*s)[:i],(*s)[i + 2:]...)        }        return nil    } } return ERR_ELEM_NT_EXIST } B. func (s*Slice)Remove(value interface{}) error { for i, v:= range *s {     if isEqual(value, v) {         *s =append((*s)[:i],(*s)[i + 1:])         return nil     } } returnERR_ELEM_NT_EXIST } C. func (s*Slice)Remove(value interface{}) error { for i, v:= range *s {     if isEqual(value, v) {         delete(*s, v)         return nil     } } returnERR_ELEM_NT_EXIST } D. func (s*Slice)Remove(value interface{}) error { for i, v:= range *s {     if isEqual(value, v) {         *s =append((*s)[:i],(*s)[i + 1:]...)         return nil     } } returnERR_ELEM_NT_EXIST } 参考答案:D   【初级】对于局部变量整型切片x的赋值,下面定义正确的是() A. x := []int{ 1, 2, 3, 4, 5, 6, } B. x :=[]int{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 } C. x :=[]int{ 1, 2, 3, 4, 5, 6} D. x :=[]int{1, 2, 3, 4, 5, 6,} 参考答案:ACD   【初级】关于变量的自增和自减操作,下面语句正确的是() A. i := 1 i++ B. i := 1 j = i++ C. i := 1 ++i D. i := 1 i-- 参考答案:AD   【中级】关于函数声明,下面语法错误的是() A. func f(a, b int) (value int, err error) B. func f(a int, b int) (value int, err error) C. func f(a, b int) (value int, error) D. func f(a int, b int) (int, int, error) 参考答案:C   【中级】如果Add函数的调用代码为: func main() { var a Integer = 1 var b Integer = 2 var i interface{} = &a sum := i.(*Integer).Add(b) fmt.Println(sum) } 则Add函数定义正确的是() A. typeInteger int func (aInteger) Add(b Integer) Integer {  return a + b } B. typeInteger int func (aInteger) Add(b *Integer) Integer {  return a + *b } C. typeInteger int func (a*Integer) Add(b Integer) Integer {  return *a + b } D. typeInteger int func (a*Integer) Add(b *Integer) Integer {  return *a + *b } 参考答案:AC   【中级】如果Add函数的调用代码为: func main() { var a Integer = 1 var b Integer = 2 var i interface{} = a sum := i.(Integer).Add(b) fmt.Println(sum) } 则Add函数定义正确的是() A. typeInteger int func (a Integer)Add(b Integer) Integer {  return a + b } B. typeInteger int func (aInteger) Add(b *Integer) Integer {  return a + *b } C. typeInteger int func (a*Integer) Add(b Integer) Integer {  return *a + b } D. typeInteger int func (a*Integer) Add(b *Integer) Integer {  return *a + *b } 参考答案:A   【中级】关于GetPodAction定义,下面赋值正确的是() type Fragment interface { Exec(transInfo *TransInfo) error } type GetPodAction struct { } func (g GetPodAction) Exec(transInfo*TransInfo) error { ... return nil } A. var fragment Fragment =new(GetPodAction) B. var fragment Fragment = GetPodAction C. var fragment Fragment = &GetPodAction{} D. var fragment Fragment = GetPodAction{} 参考答案:ACD   【中级】关于GoMock,下面说法正确的是() A. GoMock可以对interface打桩 B. GoMock可以对类的成员函数打桩 C. GoMock可以对函数打桩 D. GoMock打桩后的依赖注入可以通过GoStub完成 参考答案:AD   【中级】关于接口,下面说法正确的是() A. 只要两个接口拥有相同的方法列表(次序不同不要紧),那么它们就是等价的,可以相互赋值 B. 如果接口A的方法列表是接口B的方法列表的子集,那么接口B可以赋值给接口A C. 接口查询是否成功,要在运行期才能够确定 D. 接口赋值是否可行,要在运行期才能够确定 参考答案:ABC   【初级】关于channel,下面语法正确的是() A. var ch chan int B. ch := make(chan int) C. <- ch D. ch <- 参考答案:ABC   【初级】关于同步锁,下面说法正确的是() A. 当一个goroutine获得了Mutex后,其他goroutine就只能乖乖的等待,除非该goroutine释放这个Mutex B. RWMutex在读锁占用的情况下,会阻止写,但不阻止读 C. RWMutex在写锁占用情况下,会阻止任何其他goroutine(无论读和写)进来,整个锁相当于由该goroutine独占 D. Lock()操作需要保证有Unlock()或RUnlock()调用与之对应 参考答案:ABC   【中级】 golang中大多数数据类型都可以转化为有效的JSON文本,下面几种类型除外() A. 指针 B. channel C. complex D. 函数 参考答案:BCD   【中级】关于go vendor,下面说法正确的是() A. 基本思路是将引用的外部包的源代码放在当前工程的vendor目录下面 B. 编译go代码会优先从vendor目录先寻找依赖包 C. 可以指定引用某个特定版本的外部包 D. 有了vendor目录后,打包当前的工程代码到其他机器的$GOPATH/src下都可以通过编译 参考答案:ABD   【初级】 flag是bool型变量,下面if表达式符合编码规范的是() A. if flag == 1 B. if flag C. if flag == false D. if !flag 参考答案:BD   【初级】 value是整型变量,下面if表达式符合编码规范的是() A. if value == 0 B. if value C. if value != 0 D. if !value 参考答案:AC   【中级】关于函数返回值的错误设计,下面说法正确的是() A. 如果失败原因只有一个,则返回bool B. 如果失败原因超过一个,则返回error C. 如果没有失败原因,则不返回bool或error D. 如果重试几次可以避免失败,则不要立即返回bool或error 参考答案:ABCD   【中级】关于异常设计,下面说法正确的是() A. 在程序开发阶段,坚持速错,让程序异常崩溃 B. 在程序部署后,应恢复异常避免程序终止 C. 一切皆错误,不用进行异常设计 D. 对于不应该出现的分支,使用异常处理 参考答案:ABD   【中级】关于slice或map操作,下面正确的是() A. var s []int s =append(s,1) B. var mmap[string]int m["one"]= 1 C. var s[]int s =make([]int, 0) s =append(s,1) D. var mmap[string]int m =make(map[string]int) m["one"]= 1 参考答案:ACD   【中级】关于channel的特性,下面说法正确的是() A. 给一个 nil channel 发送数据,造成永远阻塞 B. 从一个 nil channel 接收数据,造成永远阻塞 C. 给一个已经关闭的 channel 发送数据,引起 panic D. 从一个已经关闭的 channel 接收数据,如果缓冲区中为空,则返回一个零值 参考答案:ABCD   【中级】关于无缓冲和有冲突的channel,下面说法正确的是() A. 无缓冲的channel是默认的缓冲为1的channel B. 无缓冲的channel和有缓冲的channel都是同步的 C. 无缓冲的channel和有缓冲的channel都是非同步的 D. 无缓冲的channel是同步的,而有缓冲的channel是非同步的 参考答案:D   【中级】关于异常的触发,下面说法正确的是() A. 空指针解析 B. 下标越界 C. 除数为0 D. 调用panic函数 参考答案:ABCD   【中级】关于cap函数的适用类型,下面说法正确的是() A. array B. slice C. map D. channel 参考答案:ABD   【中级】关于beego框架,下面说法正确的是() A. beego是一个golang实现的轻量级HTTP框架 B. beego可以通过注释路由、正则路由等多种方式完成url路由注入 C. 可以使用bee new工具生成空工程,然后使用bee run命令自动热编译 D. beego框架只提供了对url路由的处理,而对于MVC架构中的数据库部分未提供框架支持 参考答案:ABC   【中级】关于goconvey,下面说法正确的是() A. goconvey是一个支持golang的单元测试框架 B. goconvey能够自动监控文件修改并启动测试,并可以将测试结果实时输出到web界面 C. goconvey提供了丰富的断言简化测试用例的编写 D. goconvey无法与go test集成 参考答案:ABC   【中级】关于go vet,下面说法正确的是() A. go vet是golang自带工具go tool vet的封装 B. 当执行go vet database时,可以对database所在目录下的所有子文件夹进行递归检测 C. go vet可以使用绝对路径、相对路径或相对GOPATH的路径指定待检测的包 D. go vet可以检测出死代码 参考答案:ACD   100.             【中级】关于map,下面说法正确的是() A. map反序列化时json.unmarshal的入参必须为map的地址 B. 在函数调用中传递map,则子函数中对map元素的增加不会导致父函数中map的修改 C. 在函数调用中传递map,则子函数中对map元素的修改不会导致父函数中map的修改 D. 不能使用内置函数delete删除map的元素 参考答案:A 101.             【中级】关于GoStub,下面说法正确的是() A. GoStub可以对全局变量打桩 B. GoStub可以对函数打桩 C. GoStub可以对类的成员方法打桩 D. GoStub可以打动态桩,比如对一个函数打桩后,多次调用该函数会有不同的行为 参考答案:ABD   102.             【初级】关于select机制,下面说法正确的是() A. select机制用来处理异步IO问题 B. select机制最大的一条限制就是每个case语句里必须是一个IO操作 C. golang在语言级别支持select关键字 D. select关键字的用法与switch语句非常类似,后面要带判断条件 参考答案:ABC   103.             【初级】关于内存泄露,下面说法正确的是() A. golang有自动垃圾回收,不存在内存泄露 B. golang中检测内存泄露主要依靠的是pprof包 C. 内存泄露可以在编译阶段发现 D. 应定期使用浏览器来查看系统的实时内存信息,及时发现内存泄露问题 参考答案:BD   ———————————————— 原文链接:https://blog.csdn.net/itcastcpp/article/details/80462619 ————————————————
剑曼红尘 2020-03-09 10:46:25 0 浏览量 回答数 0

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为保证API的安全调用,在调用API时,阿里云ENS会对每个API请求通过签名(Signature)进行身份验证。无论您使用HTTP还是HTTPS协议提交请求,都需要在请求中包含签名信息。 说明 阿里云ENS提供了多种编程语言的SDK及第三方SDK,可以省略计算签名步骤,SDK下载请单击阿里云SDK中心。 RAM授权 为了确保您的账号安全,建议您使用子账号的身份凭证调用API。如果您使用RAM账号调用API,您需要为该RAM账号创建、附加相应的授权策略。ENS中可授权的资源和接口列表,请参见RAM资源授权,获取AccessKey请参见获取AccessKey。 API签名 ENS服务会对每个API请求进行身份验证,无论您使用HTTP还是HTTPS协议提交请求,都需要在请求中包含签名(Signature)信息。具体签名计算方法,请参见签名机制。 ENS通过使用AccessKey ID和AccessKey Secret进行对称加密的方法来验证请求的发送者身份。AccessKey是为阿里云账号和RAM用户发布的一种身份凭证(类似于用户的登录密码),其中AccessKey ID用于标识访问者的身份,AccessKey Secret是用于加密签名字符串和服务器端验证签名字符串的密钥,必须严格保密。 以StartInstanceAPI为例,假设使用的AccessKeyId为testid, AccessKeySecret为testsecret。 签名前的请求URL如下: https://ens.aliyuncs.com/?Action=StartInstance &InstanceId=testId &Format=xml &AccessKeyId=testid &SignatureMethod=HMAC-SHA1 &SignatureNonce=3ee8c1b8-83d3-44af-a94f-4e0ad82fd6cf &Version=2017-11-10 &SignatureVersion=1.0 使用testsecret&,计算得到的签名值是: Y8c1u47r2gHn6scXqz92wklKws1= 将签名作为Signature参数加入到URL请求中,最后得到的URL为: https://ens.aliyuncs.com/?Action=StartInstance &InstanceId=testId &Format=xml &AccessKeyId=testid &SignatureMethod=HMAC-SHA1 &SignatureNonce=3ee8c1b8-83d3-44af-a94f-4e0ad82fd6cf &Version=2017-11-10 &SignatureVersion=1.0&Signature=Y8c1u47r2gHn6scXqz92wklKws1= 阿里云为您提供了多种编程语言SDK签名示例代码。 PHP 签名示例 Python签名示例 .NET 签名示例 Go 签名示例 Node.js 签名示例 C/C++ 签名示例
保持可爱mmm 2020-03-29 16:29:06 0 浏览量 回答数 0

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为保证API的安全调用,在调用API时,阿里云RTC会对每个API请求通过签名(Signature)进行身份验证。无论您使用HTTP还是HTTPS协议提交请求,都需要在请求中包含签名信息。 说明 阿里云RTC提供了多种编程语言的SDK及第三方SDK,可以省略计算签名步骤,SDK下载请单击阿里云SDK中心。 RAM授权 为了确保您的账号安全,建议您使用子账号的身份凭证调用API。如果您使用RAM账号调用API,您需要为该RAM账号创建、附加相应的授权策略。RTC中可授权的资源和接口列表,请参见RAM资源授权,获取AccessKey请参见获取AccessKey。 API签名 RTC服务会对每个API请求进行身份验证,无论您使用HTTP还是HTTPS协议提交请求,都需要在请求中包含签名(Signature)信息。 RTC通过使用AccessKey ID和AccessKey Secret进行对称加密的方法来验证请求的发送者身份。AccessKey是为阿里云账号和RAM用户发布的一种身份凭证(类似于用户的登录密码),其中AccessKey ID用于标识访问者的身份,AccessKey Secret是用于加密签名字符串和服务器端验证签名字符串的密钥,必须严格保密。 以CreateChannelAPI为例,假设使用的AccessKeyId为testid, AccessKeySecret为testsecret。 签名前的请求URL如下: https://rtc.aliyuncs.com/?Action=CreateChannel &AppId=a2h1**** &ChannelId=juz**** &Format=XML &AccessKeyId=testid &SignatureMethod=HMAC-SHA1 &SignatureNonce=3ee8c1b8-83d3-44af-a94f-4e0ad82fd6cf &Version=2018-01-11 &SignatureVersion=1.0 使用testsecret&,计算得到的签名值是: Y8c1u47r2gHn6scXqz92wklKws1= 将签名作为Signature参数加入到URL请求中,最后得到的URL为: https://rtc.aliyuncs.com/?Action=CreateChannel &AppId=a2h1**** &ChannelId=juz**** &Format=XML &AccessKeyId=testid &SignatureMethod=HMAC-SHA1 &SignatureNonce=3ee8c1b8-83d3-44af-a94f-4e0ad82fd6cf &Version=2018-01-11 &SignatureVersion=1.0 &Signature=Y8c1u47r2gHn6scXqz92wklKws1= 阿里云为您提供了多种编程语言SDK签名示例代码。 PHP 签名示例 Python签名示例 .NET 签名示例 Go 签名示例 Node.js 签名示例 C/C++ 签名示例
保持可爱mmm 2020-03-29 17:11:10 0 浏览量 回答数 0

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顶不住压力就开两个tomcat ######回复 @爱coding : 可以啊,这没问题,对你来说比较经济的方案了,不过机器性能的一般的时候起两个意义不大。一般来说调调参数。看你的压力具体有多大了######两个tomcat,nginx做负载均衡?######2.如果用纯java或者netty写个http的server服务的话,数据库这块用jdbc写起来不太方便 访问数据库可以用 MyBatis,Hibernate,SpringJDBCTemplate 啊,为什么一定要用原生的 JDBC ######回复 @爱coding : 那要看你想怎么做了,app 使用 tcp socket 通讯还是 http,如果是普通的 tcp socket 那就不用,如果是 http 的话,不想自己实现 http 协议就要用一个 web server,例如 Tomcat,WebSphere,Weblogic 等,当然也可以用嵌入式的 http web server######en ,如果用这些的话,需要用tomcat?######什么项目,外包给我 ######关键不是我的项目啊,我也是给老板打工的######不知道tomcat顶不住压力是什么梗######回复 @爱coding : 大部分应用的性能瓶颈都不会在于语言的、容器的选择,所以不必纠结这个,你要考虑到仅是技术选型对于开发上的帮助######回复 @爱coding : 集群撒######就是大并发请求的话,tomcat性能比较差,怕app上线后,tomcat顶不住,导致app瘫痪了。###### 写个接口而已,为什么要用SSH? #JFinal#不好吗?#Resty#不好吗? ######哦,是个思路,但是都没有用过。######go######听着挺高大上啊,但是没了解过。######phalapi试试 觉得可维护性高 写着也简单######恩,好的,谢谢,抽时间我了解下,######写接口,webservice######恩,好的,多谢,是个思路,######hi,你方向搞错了,服务器,数据库,通信协议,选好,java,php写restful就行了。######很好,朋友,很贴边,我抓紧百度去了解下。######你们明显跑题了,我觉得php,快速快发,快速迭代######恩,不错。php优选,简单易用,方便。
kun坤 2020-06-09 11:55:10 0 浏览量 回答数 0

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1 写出下面代码输出内容。 package main import (    "fmt" ) funcmain() {     defer_call() } funcdefer_call() {     deferfunc() {fmt.Println("打印前")}()     deferfunc() {fmt.Println("打印中")}()     deferfunc() {fmt.Println("打印后")}()     panic("触发异常") } 考点:defer执行顺序 解答: defer 是后进先出。 panic 需要等defer 结束后才会向上传递。 出现panic恐慌时候,会先按照defer的后入先出的顺序执行,最后才会执行panic。 打印后 打印中 打印前 panic: 触发异常 2 以下代码有什么问题,说明原因。 type student struct {     Name string     Age  int } funcpase_student() {     m := make(map[string]*student)     stus := []student{         {Name: "zhou",Age: 24},         {Name: "li",Age: 23},         {Name: "wang",Age: 22},     }    for _,stu := range stus {         m[stu.Name] =&stu     } } 考点:foreach 解答: 这样的写法初学者经常会遇到的,很危险! 与Java的foreach一样,都是使用副本的方式。所以m[stu.Name]=&stu实际上一致指向同一个指针, 最终该指针的值为遍历的最后一个struct的值拷贝。 就像想修改切片元素的属性: for _, stu := rangestus {     stu.Age = stu.Age+10} 也是不可行的。 大家可以试试打印出来: func pase_student() {     m := make(map[string]*student)     stus := []student{         {Name: "zhou",Age: 24},         {Name: "li",Age: 23},         {Name: "wang",Age: 22},     }         // 错误写法     for _,stu := range stus {         m[stu.Name] =&stu     }          fork,v:=range m{               println(k,"=>",v.Name)     }           // 正确     for i:=0;i<len(stus);i++ {        m[stus[i].Name] = &stus[i]     }          fork,v:=range m{                println(k,"=>",v.Name)     } } 3 下面的代码会输出什么,并说明原因 func main() {     runtime.GOMAXPROCS(1)     wg := sync.WaitGroup{}     wg.Add(20)   for i := 0; i < 10; i++ {                  gofunc() {            fmt.Println("A: ", i)            wg.Done()         }()     }             for i:= 0; i < 10; i++ {                    gofunc(i int) {            fmt.Println("B: ", i)            wg.Done()         }(i)     }     wg.Wait() } 考点:go执行的随机性和闭包 解答: 谁也不知道执行后打印的顺序是什么样的,所以只能说是随机数字。 但是A:均为输出10,B:从0~9输出(顺序不定)。 第一个go func中i是外部for的一个变量,地址不变化。遍历完成后,最终i=10。 故go func执行时,i的值始终是10。 第二个go func中i是函数参数,与外部for中的i完全是两个变量。 尾部(i)将发生值拷贝,go func内部指向值拷贝地址。 4 下面代码会输出什么? type People struct{}func (p People)ShowA() {     fmt.Println("showA")     p.ShowB() } func(pPeople)ShowB() {     fmt.Println("showB") } typeTeacher struct {     People } func(t*Teacher)ShowB() {     fmt.Println("teachershowB") } funcmain() {     t := Teacher{}     t.ShowA() } 考点:go的组合继承 解答: 这是Golang的组合模式,可以实现OOP的继承。 被组合的类型People所包含的方法虽然升级成了外部类型Teacher这个组合类型的方法(一定要是匿名字段),但它们的方法(ShowA())调用时接受者并没有发生变化。 此时People类型并不知道自己会被什么类型组合,当然也就无法调用方法时去使用未知的组合者Teacher类型的功能。 showAshowB 5 下面代码会触发异常吗?请详细说明 func main() {     runtime.GOMAXPROCS(1)     int_chan := make(chanint, 1)     string_chan := make(chanstring, 1)     int_chan <- 1     string_chan <- "hello"     select {                case value := <-int_chan:        fmt.Println(value)           casevalue := <-string_chan:                   panic(value)     } } 考点:select随机性 解答: select会随机选择一个可用通用做收发操作。 所以代码是有肯触发异常,也有可能不会。 单个chan如果无缓冲时,将会阻塞。但结合 select可以在多个chan间等待执行。有三点原则: select 中只要有一个case能return,则立刻执行。 当如果同一时间有多个case均能return则伪随机方式抽取任意一个执行。 如果没有一个case能return则可以执行”default”块。 6 下面代码输出什么? funccalc(indexstring, a, bint) int {     ret := a+ b     fmt.Println(index,a, b, ret)     return ret } funcmain() {          a := 1     b := 2     defer calc("1", a,calc("10", a, b))    a = 0     defer calc("2", a,calc("20", a, b))    b = 1 } 考点:defer执行顺序 解答: 这道题类似第1题 需要注意到defer执行顺序和值传递 index:1肯定是最后执行的,但是index:1的第三个参数是一个函数,所以最先被调用 calc("10",1,2)==>10,1,2,3 执行index:2时,与之前一样,需要先调用calc("20",0,2)==>20,0,2,2 执行到b=1时候开始调用,index:2==>calc("2",0,2)==>2,0,2,2最后执行index:1==>calc("1",1,3)==>1,1,3,4 10 1 2 320 0 2 22 0 2 21 1 3 4 7 请写出以下输入内容 funcmain() {            s := make([]int,5)     s = append(s,1, 2, 3)     fmt.Println(s) } 考点:make默认值和append 解答: make初始化是由默认值的哦,此处默认值为0 [00000123] 大家试试改为: s := make([]int, 0) s = append(s, 1, 2, 3) fmt.Println(s)//[1 2 3] 8 下面的代码有什么问题? type UserAges struct {     ages map[string]int     sync.Mutex } func(uaUserAges)Add(name string, age int) {     ua.Lock()          deferua.Unlock()     ua.ages[name] = age } func(uaUserAges)Get(name string)int {           ifage, ok := ua.ages[name]; ok {                  return age     }         return-1 } 考点:map线程安全 解答: 可能会出现 fatal error: concurrent mapreadandmapwrite. 修改一下看看效果 func (ua *UserAges)Get(namestring)int {     ua.Lock()          deferua.Unlock()          ifage, ok := ua.ages[name]; ok {                   return age     }            return-1 } 9.   下面的迭代会有什么问题? func (set *threadSafeSet)Iter()<-chaninterface{} {     ch := make(chaninterface{})                  gofunc() {         set.RLock()                for elem := range set.s {            ch <- elem         }                   close(ch)         set.RUnlock()     }()      return ch } 考点:chan缓存池 解答: 看到这道题,我也在猜想出题者的意图在哪里。 chan?sync.RWMutex?go?chan缓存池?迭代? 所以只能再读一次题目,就从迭代入手看看。 既然是迭代就会要求set.s全部可以遍历一次。但是chan是为缓存的,那就代表这写入一次就会阻塞。 我们把代码恢复为可以运行的方式,看看效果 package main import (          "sync"     "fmt")//下面的迭代会有什么问题?type threadSafeSet struct {     sync.RWMutex     s []interface{} } func(set*threadSafeSet)Iter() <-chaninterface{} {     //ch := make(chan interface{}) // 解除注释看看!     ch := make(chaninterface{},len(set.s))    gofunc() {         set.RLock()        forelem,value := range set.s {            ch <- elem             println("Iter:",elem,value)         }       close(ch)         set.RUnlock()     }()     return ch } funcmain() {     th:=threadSafeSet{         s:[]interface{}{"1","2"},     }     v:=<-th.Iter()     fmt.Sprintf("%s%v","ch",v) } 10 以下代码能编译过去吗?为什么? package main import (   "fmt") typePeople interface {     Speak(string) string } typeStduent struct{} func(stu*Stduent)Speak(think string)(talk string) {     ifthink == "bitch" {         talk = "Youare a good boy"     } else {         talk = "hi"     }     return } funcmain() {     var peoPeople = Stduent{}     think := "bitch"    fmt.Println(peo.Speak(think)) } 考点:golang的方法集 解答: 编译不通过! 做错了!?说明你对golang的方法集还有一些疑问。 一句话:golang的方法集仅仅影响接口实现和方法表达式转化,与通过实例或者指针调用方法无关。 11 以下代码打印出来什么内容,说出为什么。 package main import (   "fmt") typePeople interface {     Show() } typeStudent struct{} func(stuStudent)Show() { } funclive()People {     var stuStudent     return stu } funcmain() {   if live() == nil {         fmt.Println("AAAAAAA")     } else {         fmt.Println("BBBBBBB")     } } 考点:interface内部结构 解答: 很经典的题! 这个考点是很多人忽略的interface内部结构。 go中的接口分为两种一种是空的接口类似这样: varininterface{} 另一种如题目: type People interface {     Show() } 他们的底层结构如下: type eface struct {      //空接口     _type _type        //类型信息     data  unsafe.Pointer //指向数据的指针(go语言中特殊的指针类型unsafe.Pointer类似于c语言中的void)} typeiface struct {      //带有方法的接口     tab  itab          //存储type信息还有结构实现方法的集合     data unsafe.Pointer  //指向数据的指针(go语言中特殊的指针类型unsafe.Pointer类似于c语言中的void)} type_type struct {     size       uintptr //类型大小     ptrdata    uintptr //前缀持有所有指针的内存大小     hash       uint32  //数据hash值     tflag     tflag     align      uint8   //对齐     fieldalign uint8   //嵌入结构体时的对齐     kind       uint8   //kind 有些枚举值kind等于0是无效的     alg       *typeAlg //函数指针数组,类型实现的所有方法     gcdata    *byte   str       nameOff     ptrToThis typeOff }type itab struct {     inter  *interfacetype //接口类型     _type  *_type         //结构类型     link   *itab     bad    int32     inhash int32     fun    [1]uintptr     //可变大小方法集合} 可以看出iface比eface 中间多了一层itab结构。 itab 存储_type信息和[]fun方法集,从上面的结构我们就可得出,因为data指向了nil 并不代表interface 是nil, 所以返回值并不为空,这里的fun(方法集)定义了接口的接收规则,在编译的过程中需要验证是否实现接口 结果: BBBBBBB 12.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? func main() {     i := GetValue() switch i.(type) {          caseint:                println("int")            casestring:                println("string")            caseinterface{}:                println("interface")            default:                 println("unknown")     } } funcGetValue()int {    return1 } 解析 考点:type 编译失败,因为type只能使用在interface 13.下面函数有什么问题? func funcMui(x,y int)(sum int,error){     returnx+y,nil } 解析 考点:函数返回值命名 在函数有多个返回值时,只要有一个返回值有指定命名,其他的也必须有命名。 如果返回值有有多个返回值必须加上括号; 如果只有一个返回值并且有命名也需要加上括号; 此处函数第一个返回值有sum名称,第二个未命名,所以错误。 14.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? package mainfunc main() {    println(DeferFunc1(1)) println(DeferFunc2(1)) println(DeferFunc3(1)) }func DeferFunc1(i int)(t int) {     t = i   deferfunc() {         t += 3     }() return t } funcDeferFunc2(i int)int {     t := i  deferfunc() {         t += 3     }() return t } funcDeferFunc3(i int)(t int) {   deferfunc() {         t += i     }() return2} 解析 考点:defer和函数返回值 需要明确一点是defer需要在函数结束前执行。 函数返回值名字会在函数起始处被初始化为对应类型的零值并且作用域为整个函数 DeferFunc1有函数返回值t作用域为整个函数,在return之前defer会被执行,所以t会被修改,返回4; DeferFunc2函数中t的作用域为函数,返回1;DeferFunc3返回3 15.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? funcmain() {    list := new([]int)     list = append(list,1)     fmt.Println(list) } 解析 考点:new list:=make([]int,0) 16.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? package mainimport "fmt"funcmain() {     s1 := []int{1, 2, 3}     s2 := []int{4, 5}     s1 = append(s1,s2)     fmt.Println(s1) } 解析 考点:append append切片时候别漏了'…' 17.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? func main() {     sn1 := struct {         age  int         name string     }{age: 11,name: "qq"}     sn2 := struct {         age  int         name string     }{age: 11,name: "qq"}  if sn1== sn2 {         fmt.Println("sn1== sn2")     }     sm1 := struct {         age int         m   map[string]string     }{age: 11, m:map[string]string{"a": "1"}}     sm2 := struct {         age int         m   map[string]string     }{age: 11, m:map[string]string{"a": "1"}}             if sm1 == sm2 {         fmt.Println("sm1== sm2")     } } 解析 考点:结构体比较 进行结构体比较时候,只有相同类型的结构体才可以比较,结构体是否相同不但与属性类型个数有关,还与属性顺序相关。 sn3:= struct {     name string     age  int } {age:11,name:"qq"} sn3与sn1就不是相同的结构体了,不能比较。 还有一点需要注意的是结构体是相同的,但是结构体属性中有不可以比较的类型,如map,slice。 如果该结构属性都是可以比较的,那么就可以使用“==”进行比较操作。 可以使用reflect.DeepEqual进行比较 if reflect.DeepEqual(sn1, sm) {     fmt.Println("sn1==sm") }else {     fmt.Println("sn1!=sm") } 所以编译不通过: invalid operation: sm1 == sm2 18.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? func Foo(x interface{}) {    if x== nil {         fmt.Println("emptyinterface")                 return     }     fmt.Println("non-emptyinterface") }        funcmain() {           var x *int = nil     Foo(x) } 解析 考点:interface内部结构 non-emptyinterface 19.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? func GetValue(m map[int]string, id int)(string, bool) {              if _,exist := m[id]; exist {                    return"存在数据", true     }            returnnil, false}funcmain() {     intmap:=map[int]string{    1:"a",        2:"bb",        3:"ccc",     }     v,err:=GetValue(intmap,3)     fmt.Println(v,err) } 解析 考点:函数返回值类型 nil 可以用作 interface、function、pointer、map、slice 和 channel 的“空值”。但是如果不特别指定的话,Go 语言不能识别类型,所以会报错。报:cannot use nil as type string in return argument. 20.是否可以编译通过?如果通过,输出什么? const (     x = iota     y     z = "zz"     k     p = iota) funcmain()  {     fmt.Println(x,y,z,k,p) } 解析 考点:iota 结果: 0 1 zz zz 4 21.编译执行下面代码会出现什么? package mainvar(     size :=1024     max_size = size*2) funcmain() {     println(size,max_size) } 解析 考点:变量简短模式 变量简短模式限制: 定义变量同时显式初始化 不能提供数据类型 只能在函数内部使用 结果: syntaxerror: unexpected := 22.下面函数有什么问题? package main const cl = 100 var bl   = 123 funcmain() {     println(&bl,bl)    println(&cl,cl) } 解析 考点:常量 常量不同于变量的在运行期分配内存,常量通常会被编译器在预处理阶段直接展开,作为指令数据使用, cannot take the address of cl 23.编译执行下面代码会出现什么? package main funcmain() {     for i:=0;i<10;i++  {     loop:        println(i)     }    gotoloop } 解析 考点:goto goto不能跳转到其他函数或者内层代码 goto loop jumps intoblock starting at 24.编译执行下面代码会出现什么? package main import"fmt" funcmain() {      typeMyInt1 int      typeMyInt2 = int     var i int =9     var i1MyInt1 = i     var i2MyInt2 = i     fmt.Println(i1,i2) } 解析 考点:**Go 1.9 新特性 Type Alias ** 基于一个类型创建一个新类型,称之为defintion;基于一个类型创建一个别名,称之为alias。 MyInt1为称之为defintion,虽然底层类型为int类型,但是不能直接赋值,需要强转; MyInt2称之为alias,可以直接赋值。 结果: cannot use i (typeint) astype MyInt1 in assignment 25.编译执行下面代码会出现什么? package main import"fmt" typeUser struct { } typeMyUser1 User typeMyUser2 = User func(iMyUser1)m1(){     fmt.Println("MyUser1.m1") } func(iUser)m2(){     fmt.Println("User.m2") } funcmain() {     var i1MyUser1     var i2MyUser2     i1.m1()     i2.m2() } 解析 考点:**Go 1.9 新特性 Type Alias ** 因为MyUser2完全等价于User,所以具有其所有的方法,并且其中一个新增了方法,另外一个也会有。 但是 i1.m2() 是不能执行的,因为MyUser1没有定义该方法。 结果: MyUser1.m1User.m2 26.编译执行下面代码会出现什么? package main import"fmt" type T1 struct { } func(tT1)m1(){     fmt.Println("T1.m1") } type T2= T1 typeMyStruct struct {     T1     T2 } funcmain() {     my:=MyStruct{}     my.m1() } 解析 考点:**Go 1.9 新特性 Type Alias ** 是不能正常编译的,异常: ambiguousselectormy.m1 结果不限于方法,字段也也一样;也不限于type alias,type defintion也是一样的,只要有重复的方法、字段,就会有这种提示,因为不知道该选择哪个。 改为: my.T1.m1() my.T2.m1() type alias的定义,本质上是一样的类型,只是起了一个别名,源类型怎么用,别名类型也怎么用,保留源类型的所有方法、字段等。 27.编译执行下面代码会出现什么? package main import (           "errors"     "fmt") varErrDidNotWork = errors.New("did not work") funcDoTheThing(reallyDoItbool)(errerror) {     ifreallyDoIt {         result, err:= tryTheThing()         if err!= nil || result != "it worked" {            err = ErrDidNotWork         }     }    return err } functryTheThing()(string,error) {     return"",ErrDidNotWork } funcmain() {     fmt.Println(DoTheThing(true))     fmt.Println(DoTheThing(false)) } 解析 考点:变量作用域 因为 if 语句块内的 err 变量会遮罩函数作用域内的 err 变量,结果: 改为: func DoTheThing(reallyDoIt bool)(errerror) {     varresult string     ifreallyDoIt {         result, err =tryTheThing()         if err!= nil || result != "it worked" {            err = ErrDidNotWork         }     }    return err } 28.编译执行下面代码会出现什么? package main functest() []func() {     varfuns []func()     fori:=0;i<2;i++  {         funs = append(funs,func() {                       println(&i,i)         })     }    returnfuns } funcmain(){     funs:=test()            for_,f:=range funs{         f()     } } 解析 考点:闭包延迟求值 for循环复用局部变量i,每一次放入匿名函数的应用都是想一个变量。 结果: 0xc042046000 2 0xc042046000 2 如果想不一样可以改为: func test() []func()  {     varfuns []func()     fori:=0;i<2;i++  {         x:=i         funs = append(funs,func() {            println(&x,x)         })     }    returnfuns } 29.编译执行下面代码会出现什么? package main functest(x int)(func(),func()) {     returnfunc() {        println(x)     x+=10     }, func() {              println(x)     } } funcmain() {     a,b:=test(100)     a()     b() } 解析 考点:闭包引用相同变量* 结果: 100 110 30. 编译执行下面代码会出现什么? package main im port (   "fmt"     "reflect") funcmain1() {     deferfunc() {      iferr:=recover();err!=nil{           fmt.Println(err)        }else {           fmt.Println("fatal")        }     }()     deferfunc() {        panic("deferpanic")     }()     panic("panic") } funcmain() {     deferfunc() {        iferr:=recover();err!=nil{            fmt.Println("++++")            f:=err.(func()string)             fmt.Println(err,f(),reflect.TypeOf(err).Kind().String())         }else {            fmt.Println("fatal")         }     }()     deferfunc() {        panic(func()string {            return "defer panic"         })     }()     panic("panic") } 解析 考点:panic仅有最后一个可以被revover捕获 触发panic("panic")后顺序执行defer,但是defer中还有一个panic,所以覆盖了之前的panic("panic") 原文链接:https://blog.csdn.net/itcastcpp/article/details/80462619
剑曼红尘 2020-03-09 10:46:30 0 浏览量 回答数 0

问题

厉华:写一个开源容器引擎会是什么样的体验? 热:报错

2013年,Docker.Inc 开源了一款应用容器引擎 Docker。开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到相同内核的任何 Linux 机器上部署运行。这种集装箱式的应用开发和部署方...
kun坤 2020-06-10 10:01:12 3 浏览量 回答数 1

回答

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> hot3.png Java语言特性系列 Java5的新特性 Java6的新特性 Java7的新特性 Java8的新特性 Java9的新特性 Java10的新特性 Java11的新特性 Java12的新特性 Java13的新特性 序 本文主要讲述一下Java12的新特性 版本号 java -version openjdk version "12" 2019-03-19 OpenJDK Runtime Environment (build 12+33) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 12+33, mixed mode) 从version信息可以看出是build 12+33 特性列表 189: Shenandoah: A Low-Pause-Time Garbage Collector (Experimental) Shenandoah GC是一个面向low-pause-time的垃圾收集器,它最初由Red Hat实现,支持aarch64及amd64 architecture;ZGC也是面向low-pause-time的垃圾收集器,不过ZGC是基于colored pointers来实现,而Shenandoah GC是基于brooks pointers来实现;如果要使用Shenandoah GC需要编译时--with-jvm-features选项带有shenandoahgc,然后启动时使用-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseShenandoahGC 230: Microbenchmark Suite 在jdk源码里头新增了一套基础的microbenchmarks suite 325: Switch Expressions (Preview) 对switch进行了增强,除了使用statement还可以使用expression,比如原来的写法如下: switch (day) { case MONDAY: case FRIDAY: case SUNDAY: System.out.println(6); break; case TUESDAY: System.out.println(7); break; case THURSDAY: case SATURDAY: System.out.println(8); break; case WEDNESDAY: System.out.println(9); break; } 现在可以改为如下写法: switch (day) { case MONDAY, FRIDAY, SUNDAY -> System.out.println(6); case TUESDAY -> System.out.println(7); case THURSDAY, SATURDAY -> System.out.println(8); case WEDNESDAY -> System.out.println(9); } 以及在表达式返回值 int numLetters = switch (day) { case MONDAY, FRIDAY, SUNDAY -> 6; case TUESDAY -> 7; case THURSDAY, SATURDAY -> 8; case WEDNESDAY -> 9; }; 对于需要返回值的switch expression要么正常返回值要么抛出异常,以下这两种写法都是错误的 int i = switch (day) { case MONDAY -> { System.out.println("Monday"); // ERROR! Block doesn't contain a break with value } default -> 1; }; i = switch (day) { case MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY: break 0; default: System.out.println("Second half of the week"); // ERROR! Group doesn't contain a break with value }; 334: JVM Constants API 新增了JVM Constants API,具体来说就是java.base模块新增了java.lang.constant包,引入了ConstantDesc接口(ClassDesc、MethodTypeDesc、MethodHandleDesc这几个接口直接继承了ConstantDesc接口)以及Constable接口;ConstantDesc接口定义了resolveConstantDesc方法,Constable接口定义了describeConstable方法;String、Integer、Long、Float、Double均实现了这两个接口,而EnumDesc实现了ConstantDesc接口 340: One AArch64 Port, Not Two 64-bit Arm platform (arm64),也可以称之为aarch64;之前JDK有两个关于aarch64的实现,分别是src/hotspot/cpu/arm以及open/src/hotspot/cpu/aarch64,它们的实现重复了,为了集中精力更好地实现aarch64,该特性在源码中删除了open/src/hotspot/cpu/arm中关于64-bit的实现,保留其中32-bit的实现,于是open/src/hotspot/cpu/aarch64部分就成了64-bit ARM architecture的默认实现 341: Default CDS Archives java10的新特性JEP 310: Application Class-Data Sharing扩展了JDK5引入的Class-Data Sharing,支持application的Class-Data Sharing;Class-Data Sharing可以用于多个JVM共享class,提升启动速度,最早只支持system classes及serial GC,JDK9对其进行扩展以支持application classes及其他GC算法,并在JDK10中开源出来(以前是commercial feature);JDK11将-Xshare:off改为默认-Xshare:auto,以更加方便使用CDS特性;JDK12的这个特性即在64-bit平台上编译jdk的时候就默认在${JAVA_HOME}/lib/server目录下生成一份名为classes.jsa的默认archive文件(大概有18M)方便大家使用 344: Abortable Mixed Collections for G1 G1在garbage collection的时候,一旦确定了collection set(CSet)开始垃圾收集这个过程是without stopping的,当collection set过大的时候,此时的STW时间会过长超出目标pause time,这种情况在mixed collections时候比较明显。这个特性启动了一个机制,当选择了一个比较大的collection set,允许将其分为mandatory及optional两部分(当完成mandatory的部分,如果还有剩余时间则会去处理optional部分)来将mixed collections从without stopping变为abortable,以更好满足指定pause time的目标 346: Promptly Return Unused Committed Memory from G1 G1目前只有在full GC或者concurrent cycle的时候才会归还内存,由于这两个场景都是G1极力避免的,因此在大多数场景下可能不会及时会还committed Java heap memory给操作系统。JDK12的这个特性新增了两个参数分别是G1PeriodicGCInterval及G1PeriodicGCSystemLoadThreshold,设置为0的话,表示禁用。当上一次garbage collection pause过去G1PeriodicGCInterval(milliseconds)时间之后,如果getloadavg()(one-minute)低于G1PeriodicGCSystemLoadThreshold指定的阈值,则触发full GC或者concurrent GC(如果开启G1PeriodicGCInvokesConcurrent),GC之后Java heap size会被重写调整,然后多余的内存将会归还给操作系统 细项解读 上面列出的是大方面的特性,除此之外还有一些api的更新及废弃,主要见JDK 12 Release Notes,这里举几个例子。 添加项 支持unicode 11 支持Compact Number Formatting 使用实例如下 @Test public void testCompactNumberFormat(){ var cnf = NumberFormat.getCompactNumberInstance(Locale.CHINA, NumberFormat.Style.SHORT); System.out.println(cnf.format(1_0000)); System.out.println(cnf.format(1_9200)); System.out.println(cnf.format(1_000_000)); System.out.println(cnf.format(1L << 30)); System.out.println(cnf.format(1L << 40)); System.out.println(cnf.format(1L << 50)); } 输出 1万 2万 100万 11亿 1兆 1126兆 String支持transform、indent操作 @Test public void testStringTransform(){ System.out.println("hello".transform(new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String s) { return s.hashCode(); } })); } @Test public void testStringIndent(){ System.out.println("hello".indent(3)); } Files新增mismatch方法 @Test public void testFilesMismatch() throws IOException { FileWriter fileWriter = new FileWriter("/tmp/a.txt"); fileWriter.write("a"); fileWriter.write("b"); fileWriter.write("c"); fileWriter.close(); FileWriter fileWriterB = new FileWriter("/tmp/b.txt"); fileWriterB.write("a"); fileWriterB.write("1"); fileWriterB.write("c"); fileWriterB.close(); System.out.println(Files.mismatch(Path.of("/tmp/a.txt"),Path.of("/tmp/b.txt"))); } Collectors新增teeing方法用于聚合两个downstream的结果 @Test public void testCollectorTeeing(){ var result = Stream.of("Devoxx","Voxxed Days","Code One","Basel One") .collect(Collectors.teeing(Collectors.filtering(n -> n.contains("xx"),Collectors.toList()), Collectors.filtering(n -> n.endsWith("One"),Collectors.toList()), (List list1, List list2) -> List.of(list1,list2) )); System.out.println(result.get(0)); System.out.println(result.get(1)); } CompletionStage新增exceptionallyAsync、exceptionallyCompose、exceptionallyComposeAsync方法 @Test public void testExceptionallyAsync() throws ExecutionException, InterruptedException { LOGGER.info("begin"); int result = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { LOGGER.info("calculate"); int i = 1/0; return 100; }).exceptionallyAsync((t) -> { LOGGER.info("error error:{}",t.getMessage()); return 0; }).get(); LOGGER.info("result:{}",result); } JDK12之前CompletionStage只有一个exceptionally,该方法体在主线程执行,JDK12新增了exceptionallyAsync、exceptionallyComposeAsync方法允许方法体在异步线程执行,同时新增了exceptionallyCompose方法支持在exceptionally的时候构建新的CompletionStage Allocation of Old Generation of Java Heap on Alternate Memory Devices G1及Parallel GC引入experimental特性,允许将old generation分配在诸如NV-DIMM memory的alternative memory device ZGC: Concurrent Class Unloading ZGC在JDK11的时候还不支持class unloading,JDK12对ZGC支持了Concurrent Class Unloading,默认是开启,使用-XX:-ClassUnloading可以禁用 新增-XX:+ExtensiveErrorReports -XX:+ExtensiveErrorReports可以用于在jvm crash的时候收集更多的报告信息到hs_err .log文件中,product builds中默认是关闭的,要开启的话,需要自己添加-XX:+ExtensiveErrorReports参数 新增安全相关的改进 支持java.security.manager系统属性,当设置为disallow的时候,则不使用SecurityManager以提升性能,如果此时调用System.setSecurityManager则会抛出UnsupportedOperationException keytool新增-groupname选项允许在生成key pair的时候指定一个named group 新增PKCS12 KeyStore配置属性用于自定义PKCS12 keystores的生成 Java Flight Recorder新增了security-related的event 支持ChaCha20 and Poly1305 TLS Cipher Suites jdeps Reports Transitive Dependences jdeps的--print-module-deps, --list-deps, 以及--list-reduce-deps选项得到增强,新增--no-recursive用于non-transitive的依赖分析,--ignore-missing-deps用于suppress missing dependence errors 移除项 移除com.sun.awt.SecurityWarnin 移除FileInputStream、FileOutputStream、Java.util.ZipFile/Inflator/Deflator的finalize方法 移除GTE CyberTrust Global Root 移除javac的-source, -target对6及1.6的支持,同时移除--release选项 废弃项 废弃的API列表见deprecated-list 废弃-XX:+/-MonitorInUseLists选项 废弃Default Keytool的-keyalg值 已知问题 Swing不支持GTK+ 3.20及以后的版本 在使用JVMCI Compiler(比如Graal)的时候,JVMTI的can_pop_frame及can_force_early_return的capabilities是被禁用的 其他事项 如果用户没有指定user.timezone且从操作系统获取的为空,那么user.timezone属性的初始值为空变为null java.net.URLPermission的行为发生轻微变化,以前它会忽略url中的query及fragment部分,这次改动新增query及fragment部分,即scheme : // authority [ / path ]变动为scheme : // authority [ / path ] [ ignored-query-or-fragment ] javax.net.ssl.SSLContext API及Java Security Standard Algorithm Names规范移除了必须实现TLSv1及TLSv1.1的规定 小结 java12不是LTS(Long-Term Support)版本(oracle版本才有LTS),oracle对该版本的support周期为6个月。这个版本主要有几个更新点,一个是语法层更新,一个是API层面的更新,另外主要是GC方面的更新。 语法层面引入了preview版本的Switch Expressions;API层面引入了JVM Constants API,引入CompactNumberFormat,让NumberFormat支持COMPACTSTYLE,对String、Files、Collectors、CompletionStage等新增方法;GC方面引入了experimental版本的Shenandoah GC,不过oracle build的openjdk没有enable Shenandoah GC support;另外主要对ZGC及G1 GC进行了改进 其中JDK12对ZGC支持了Concurrent Class Unloading,默认是开启,使用-XX:-ClassUnloading可以禁用;对于G1 GC则新增支持Abortable Mixed Collections以及Promptly Return Unused Committed Memory特性 doc openjdk 12 JDK 12 Release Notes Java 12 Released with Experimental Switch Expressions and Shenandoah GC Definitive Guide To Java 12 Definitive Guide To Switch Expressions In Java 12 JVM Class Data Sharing JEP 310: Application Class-Data Sharing Improve Launch Times On Java 10 With Application Class-Data Sharing Make -Xshare:auto the default for server VM Using application class-data sharing Java Performance Tuning News February 2018 JDK 12 Security Enhancements 转载于:https://my.oschina.net/go4it/blog/3025254
游客fog5k2xgyignm 2019-12-02 02:18:51 0 浏览量 回答数 0

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Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的,GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造,以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用,你是要建 N 个 project 去维护,还是说按照部门或者组来组织这些项目呢?在 B 站的话,我们之前因为是 Monorepo,现在是按照部门去组织管理代码,就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的,每一个 app 就表示一个独立的微服务,它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面,app 的目录里面是有好多个子目录的,比方说我们的评论服务,会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg,可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然,还有一种方式,你可以按照 GitLab 的 project 去组织,但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话,部门里面有很多 app,app 目录怎么去组织?我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称,可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的,我们基本上是三段式的命名,比如账号业务,它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后,在这个 app 目录里面,你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录,我可能就是 account 目录,然后 VIP,在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务,比方说可能有一些是做 job,做定时任务或者流式处理的一些任务,有可能是做对外暴露的 API 的一些服务,这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface(BFF)、service、job(补充:还有一个 task,偏向定时执行,job 偏向流式) 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务,因为我们最终是面向终端用户的 API,面向 app,面向 PC 场景的,我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关,我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关,这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码,当然也可能是 gRPC 的(参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享)。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务,它不直接对外。也就是说,业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service,它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC,在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后,service 它因为不直接对外,service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service,很多应用除了有面向用户的一些接口,实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求,通常数据权限更高,从安全设计角度需要代码物理层面隔离,避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久,我们的错误码定义到底是放在哪里?我们目前的做法是,一个应用里面,假设你有多种角色,它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来,在这一个应用里面是可以复用的。注意,它只在这一个应用里面复用,它不会去跨服跨目录应用,它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况,现在展开讲一下具体到一个 service 里面,它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录,目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码,包含基于 pb 定义(我们使用 PB 作为 DSL 描述 API) 生成的 swagger.json。 而 cmd,就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件,比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话,它里面有四个子目录,分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射,它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao,你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis,最终返回的就是这些 model(存储映射)。Service 组织起来比较简单,就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server,因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一,那我们处于过渡阶段,所以 server 里面会有两个小目录,一个是 HTTP 目录,暴露的是 HTTP 接口,还有一个是 gRPC 目录,我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面,两个不同的启动的 server,就是说一个服务和启动两个端口,然后去暴露不同的协议,HTTP 接 RPC,它实际上会先 call 到 service,service 再 call 到 dao,dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是,因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用,为什么?因为可能从数据库里面取的敏感字段,当我们实际要返回到 api 的时候,可能要隐藏掉一些字段,在 Java 里面,会抽象的一个叫 DTO 的对象,它只是用来传输用的,同理,在我们 Go 里面,实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体(基于 PB Message 生成代码后的 struct)。 Rob Pike 当时说过的一句话,a little copying is better than a little dependency,我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面,有 internal 目录,我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它,跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说,我们看到 service 有一个 model,那我的 job 代码,我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model,那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享?对于这个问题,其实我们当时内部也争论过很久。我们认为,每一个微服务应该只对自己的 model 负责,所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy,也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码,去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用,因为你一改全错,当然了,你如果是拷贝的话,就是每个地方都要去改,那我们觉得,依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件,就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名,demo.service.v1,这个包使用的是三段式命名,全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID?我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候,是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性,但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的,这也是 DNS 出来的一个意义,所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字,在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义,它有个 Service Demo 代码,其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称,我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法,表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节,我们看一下 SayHello 这个方法,实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件,你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议,又暴露出 HTTP 的一个接口,这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下,我们刚刚目录里面有个 api 目录,实际这里面就是放这一个 PB 文件,描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么?实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档,因为写文档和写服务的定义,它本质上是两个步骤,特别容易不一致,接口改了,文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件,它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的,model 是一个存储层的结构体的一一映射,dao 处理一些数据读写包,比方说数据库缓存,server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server,所以它整个依赖顺序如下:main 函数启动 server,server 会依赖 api 定义好的 PB 文件,定义好这些方法或者是服务名之后,实际上生成代码的时候,比方说 protocbuf 生成代码的时候,它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service,它实际上是弱依赖的 api,就是说我的 server 启动以后,要注册一个具体的业务代码的逻辑,映射方法,映射名字,实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码,你就可以很方便地启动你的 server,把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server,和方法进行一一绑定。最后,dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message,这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象,所以说你要去手动 copy 它,把它最终返回。但是为了快捷,你不可能每次手动去写这些代码,因为它要做 mapping,所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了,方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候,可以少写一些代码,减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下,大概分为几块,第一就是 app 是怎么组织的,app 里面有多种角色的服务是怎么组织的,第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的,最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图,这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的,它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心,它比较容易带来一些优秀的代码质量,良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务,你只有做大型测试,比方做接口测试,在 App 上验收功能的这种测试,你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试,可以理解为单元测试,因为它相对来说好写,针对方法级别。20% 是做一些中型测试,可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试,因为它是最终面向用户场景的,你要去使用我们的 App,或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试?在《Google 软件测试之道》这本书里面,它强调的是对于一个小型测试,一个单元测试,它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境,比如我们公司有测试环境,有持续集成环境,有功能测试环境,你不能依赖这些环境构建自己的单元测试,因为测试环境容易被破坏,它容易有数据的变更,数据容易不一致,你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一,快速,你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二,要环境一致,也就是说你跑测试前和跑测试后,它的环境是一致的。第三,你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行,不应该有先后的依赖,如果有依赖,也是在你测试的这个方法里面,自己去 setup 和 teardown,不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四,基于第三点,你可以做并行的单元测试,假设我写了一百个单元测试,一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间,我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案,以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先,你要跑单元测试,你不应该用 VPN 连到公司的环境,好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试,也可以跑成功。基于这一点,Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说,其他语言有一些 in-process 的 mock,是不是可以启动 MySQL 的 mock ,然后在 in-process 上跑?可以,但是有一个问题,你每一个语言都要写一个这样的 mock ,而且要写非常多种,因为我们中间件越来越多,MySQL,HBase,Kafka,什么都有,你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况,比方说,你可能 mock 了一个 MySQL,检测到 query 或者 insert ,没问题,但是你实际要跑一个 transaction,要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因,我们当时选择了 docker-compose,可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是,你本地需要装 Docker,我们开发人员大部分都是用 Mac,相对来说也比较简单,Windows 也能搞定,如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker,本质上的理解就是无侵入式的环境初始化,因为你在容器里面,你拉起一个 MySQL,你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后,它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题,因为它相当于被重置了,也可以很方便地快速重置环境,也可以随时随地运行,你不需要依赖任何外部服务,这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然,如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话,PB 的定义会生成一个 interface,你可以把那个 interface 代码给 mock 掉,所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说,你不依赖任何外部环境,你也能够快速完成。 另外,docker-compose 是声明式的 API,你可以声明你要用 MySQL,Redis,这个其实就是一个配置文件,非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下,service 目录里面多了一个 test 目录,我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源,你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的,你是写 dao 层的单元测试的话,可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化,如果你是做 service 的单元测试的话,实际你可以把整个 dao 给 mock 掉,我觉得反而还相对简单,所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的,利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起,容器的销毁,这些工作到底谁来做?是开发同学自己去拉起和销毁,还是说你能够把它做成一个 Library,让我们的同学写单元测试的时候比较方便?我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候,你可以很方便地 setup 一个依赖文件,去 setup 你的容器的一些信息,或者把它销毁掉。所以说,你把环境准备好以后,最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函,就是 binary 的一些工具,它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器,然后再去执行代码,所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了,就是我们对于 service 也好,API 也好,因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service,你都很方便 mock 掉,这个写单元测试相对简单,这个我不展开讲,你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试,那对于我刚刚提到的项目的一些规范,单元测试的一些模板,甚至是我写了一些 dao 的一些占位符,或者写了一些 service 代码的一些占位符,你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循?所以我这里要强调一点,工具一定要大于约束和文档,你写了约束,写了文档,那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架,叫 Kratos Tool,把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集,我们大概会分为几块。第一块就是 API 的,就是你写一个 PB 文件,你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC,HTTP 的框架代码,你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了,我们还会生成一些 API,用于 debug 的 client 方便去调试,因为我们知道,gRPC 调试起来相对麻烦一些,你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的,一键生成整个应用的 layout,非常方便。我们还提了 model,就是方便 model 和 DTO,DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy,这个也是一个工具。 对于 cache 的话,我们操作 memcache,操作 Redis 经常会要做什么逻辑?假如我们有一个 cache aside 场景,你读了一个 cache,cache miss 要回原 DB,你要把这个缓存回塞回去,甚至你可能这个回塞缓存想异步化,甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源(singleflight),我们把这些东西做成一些工具,让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单,就是把这些场景描述出来,然后你通过工具可以一键生成这些代码,所以也是会比较方便。 我们再看最后一个,就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面,比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码,我直接在里面填,只要填代码逻辑就行了,所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo,基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程,-d YourPath 把它导到某一个路径去,--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了,所以非常简单,一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道,一个微服务的框架实际非常重,有很多初始化的方式等等,非常麻烦。所以说,你通过脚手架的方式就会非常方便,工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后,最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件?实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块,第一,应用程序,第二,配置文件,第三,数据集。配置文件最容易导致线上出 bug,因为你改一行配置,整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程?需要 commit 代码,需要 review,需要单元测试,需要 CD,需要交付到线上,需要灰度,它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面,你的 bug 需要前置解决,越前置解决,成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline,所以 bug 最终流到线上的概率很低,但是配置文件没有经过这么复杂的流程,可能大家发现线上有个问题,决定要改个线上配置,就去配置中心或者配置文件改,然后 push 上线,接着就问题了,这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说,导致线上故障的主因就是来自配置变更,所以 SRE 很大的工作是控制变更管理,如果能把变更管理做好,实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要,那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面,我们应该对配置文件做一些什么事情? 我觉得是几个。第一,我们的目标是什么?配置文件不应该太复杂,我见过很多框架,或者是业务的一些框架,它实际功能非常强大,但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯,只要有一个同事写错了这个配置,当我新起一个项目的时候,一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候,我们一般都会内部说一下,你看看其他同事有没有也配错的,实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多,复杂性越高,它越容易出错。所以第一个要素就是说,尽量避免复杂的配置文件。配得越多,越容易出错。 第二,实际我们的配置方式也非常多,有些用 JSON,有些用 YAML,有些用 Properties,有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢?无论它是用 Python 的脚本也好,或者是用 JSON 也好,你只要有一种唯一的约定,不需要太多样的配置方式,对我们的运维,对我们的 SRE 同时来说,他跨项目的变更成本会变低。 第三,一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先,我们很多配置它到底是必须的还是可选的,如果是可选,配置文件是不是就可以把它踢掉,甚至不要出现?我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零,内部重试是 80 次,直接把 Redis cluster 打故障了,为什么?其实这种事故很低级,所以简单化努力的另外一层含义是指,我们在框架层面,尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程,让这种错配漏配也处于一个可控的范围,比方重试 80 次,你觉得哪个 SDK 会这么做?所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是,我们对于业务开发的同事,我们的配置应该足够的简单,这个简单还包含,如果你的日志基本上都是写在这个目录,你就不要提供这个配置给他,反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure,它可能需要非常复杂的配置来优化,根据我的场景去做优化,所以它是两种场景,一种是业务场景,足够简单,一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化,需要很复杂的配置,所以它是两种场景,所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪,因为我们知道上线出问题的时候,我们的第一想法不是查 bug,是先止损,止损先找最近有没有变更。如果发现有变更,一般是先回滚,回滚的时候,我们通常只回滚了应用程序,而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心,或者是配置场景,或者跟我们的二进制的交付上线都不一样,那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本,或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射,比方说你的应用程序 1.0,你的配置文件 2.0,它们之间存在一个强绑定关系,我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更,二进制程序上线,但配置文件忘记回滚,出现过事故,所以这个是要强调的。 另外,配置的变更也要经过 review,如果没问题,应该也是按照 App 发布一样,先灰度,再放量,再全量等等类似的一种方式去推,演进式的这种发布,我们也叫滚动发布,我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接
有只黑白猫 2020-01-09 17:29:54 0 浏览量 回答数 0

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概述 对于每一次 HTTP 或者 HTTPS 协议请求,我们会根据访问中的签名信息验证访问请求者身份。具体由使用 AccessKeyID 和 AccessKeySecret 对称加密验证实现。 AccessKeyID 和 AccessKeySecret 可在控制台 AccessKey 管理 页面获得。其中 AccessKeyID 是访问者身份,AccessKeySecret 是加密签名字符串和服务器端验证签名字符串的密钥,必须严格保密谨防泄露。 说明:我们提供了多种编程语言的 SDK 及第三方 SDK,可以免去您签名的烦恼。更多详情,请下载 SDK。 步骤 1. 构造规范化请求字符串 排序参数。排序规则以首字母顺序排序,排序参数包括 公共请求参数 和接口自定义参数,不包括公共请求参数中的 Signature 参数。 说明:当使用 GET 方法提交请求时,这些参数就是请求 URL 中的参数部分。即 URL 中 ? 之后由 & 连接的部分。 编码参数。使用 UTF-8 字符集按照 RFC3986 规则编码请求参数和参数取值,编码规则如下: 字符 A~Z、a~z、0~9 以及字符 -、_、.、~ 不编码。 其它字符编码成 %XY 的格式,其中 XY 是字符对应 ASCII 码的 16 进制。示例:半角双引号(")对应 %22。 扩展的 UTF-8 字符,编码成 %XY%ZA… 的格式。 空格( )编码成 %20,而不是加号(+)。 该编码方式与 application/x-www-form-urlencoded MIME 格式编码算法相似,但又有所不同。 如果您使用的是 Java 标准库中的 java.net.URLEncoder,可以先用标准库中 percentEncode 编码,随后将编码后的字符中加号(+)替换为 %20、星号(*)替换为 %2A、%7E 替换为波浪号(~),即可得到上述规则描述的编码字符串。 使用等号(=)连接编码后的请求参数和参数取值。 使用与号(&)连接编码后的请求参数,注意参数排序与 步骤 1 一致。 步骤 2. 构造签名字符串 构造待签名字符串 StringToSign。 您可以同样使用 percentEncode 处理上一步构造的规范化请求字符串,规则如下: StringToSign= HTTPMethod + "&" + //HTTPMethod:发送请求的 HTTP 方法,例如 GET。 percentEncode("/") + "&" + //percentEncode("/"):字符(/)UTF-8 编码得到的值,即 %2F。 percentEncode(CanonicalizedQueryString) //您的规范化请求字符串。 计算 HMAC 值。 按照 RFC2104 的定义,使用上述步骤得到的字符串计算签名 HMAC 值。 注意:计算签名时使用的 Key 就是您持有的 AccessKeySecret 并加上一个 & 字符(ASCII:38),使用的哈希算法是 SHA1。 计算签名值。 按照 Base64 编码规则 把上一步骤中的 HMAC 值编码成字符串,即得到签名值(Signature)。 添加签名。 将得到的签名值作为 Signature 参数添加到请求参数中,即完成请求签名过程。 注意:得到的签名值在作为最后的请求参数值提交给服务器时,也要按照 RFC3986 规则进行 URL 编码。 请求示例 以 GetVideoPlayAuth 为例,假设使用的 AccessKeyId 为 testAccessKeyId, AccessKeySecret 为 testAccessKeySecret。 那么签名前的请求 URL 为: http://vod.cn-shanghai.aliyuncs.com/?TimeStamp=2017-10-10T12:02:54Z&Format=JSON&AccessKeyId=testAccessKeyId&Action=GetVideoPlayAuth&SignatureMethod=HMAC-SHA1&SignatureNonce=8f8a035d-6496-4268-afd4-67c22837e38d&Version=2017-03-21&SignatureVersion=1.0&VideoId=5aed81b74ba84920be578cdfe004af4b 计算得到的待签名字符串 StringToSign 为: GET&%2F&AccessKeyId%3DtestAccessKeyId&Action%3DGetVideoPlayAuth&Format%3DJSON&SignatureMethod%3DHMAC-SHA1&SignatureNonce%3D8f8a035d-6496-4268-afd4-67c22837e38d&SignatureVersion%3D1.0&Timestamp%3D2017-10-10T12%253A02%253A54Z&Version%3D2017-03-21&VideoId%3D5aed81b74ba84920be578cdfe004af4b 因为 AccessKeySecret 为 testAccessKeySecret,所以用于计算 HMAC 的 Key 为 testAccessKeySecret&,计算得到的签名值为: Ibgh7y8Vp47LBuAsf5Xhi1SvDss%3D 将签名作为 Signature 参数加入到 URL 请求中,最后得到的 URL 为: http://vod.cn-shanghai.aliyuncs.com?AccessKeyId=testAccessKeyId&Action=GetVideoPlayAuth&Format=JSON&SignatureMethod=HMAC-SHA1&SignatureNonce=8f8a035d-6496-4268-afd4-67c22837e38d&SignatureVersion=1.0&Timestamp=2017-10-10T12%3A02%3A54Z&Version=2017-03-21&VideoId=5aed81b74ba84920be578cdfe004af4b&Signature=Ibgh7y8Vp47LBuAsf5Xhi1SvDss%3D Java 示例代码 以下将为您介绍OpenAPI公共参数中需要您通过代码生成的参数,其他参数请根据文档填写具体值(本示例不需要依赖第三方的库包,可以直接使用)。 1. 生成签名串Signature 构造签名字符串分为以下几个步骤进行: 1.1. 构造规范化的请求字符串 参数排序及URL编码。其中,参数排序是指将参数名称以字母序升序排列。 /*对所有参数名称和参数值做URL编码*/ public static List<String> getAllParams(Map<String, String> publicParams, Map<String, String> privateParams) { List<String> encodeParams = new ArrayList<String>(); if (publicParams != null) { for (String key : publicParams.keySet()) { String value = publicParams.get(key); //将参数和值都urlEncode一下。 String encodeKey = percentEncode(key); String encodeVal = percentEncode(value); encodeParams.add(encodeKey + "=" + encodeVal); } } if (privateParams != null) { for (String key : privateParams.keySet()) { String value = privateParams.get(key); //将参数和值都urlEncode一下。 String encodeKey = percentEncode(key); String encodeVal = percentEncode(value); encodeParams.add(encodeKey + "=" + encodeVal); } } return encodeParams; } /*获取 CanonicalizedQueryString*/ public static String getCQS(List<String> allParams) { ParamsComparator paramsComparator = new ParamsComparator(); Collections.sort(allParams, paramsComparator); String cqString = ""; for (int i = 0; i < allParams.size(); i++) { cqString += allParams.get(i); if (i != allParams.size() - 1) { cqString += "&"; } } return cqString; } /*字符串参数比较器,按字母序升序*/ public static class ParamsComparator implements Comparator<String> { @Override public int compare(String lhs, String rhs) { return lhs.compareTo(rhs); } } 1.2. 构造待签名的字符串 /*构造待签名的字符串*/ String StringToSign = httpMethod + "&" + percentEncode("/") + "&" + percentEncode(CanonicalizedQueryString); /*特殊字符替换为转义字符*/ public static String percentEncode(String value) { try { String urlEncodeOrignStr = URLEncoder.encode(value, "UTF-8"); String plusReplaced = urlEncodeOrignStr.replace("+", "%20"); String starReplaced = plusReplaced.replace("*", "%2A"); String waveReplaced = starReplaced.replace("%7E", "~"); return waveReplaced; } catch (UnsupportedEncodingException e) { e.printStackTrace(); } return value; } 1.3. 计算待签名字符串的HMAC值 public static byte[] hmacSHA1Signature(String accessKeySecret, String stringToSign) { try { String key = accessKeySecret + "&"; try { SecretKeySpec signKey = new SecretKeySpec(key.getBytes(), "HmacSHA1"); Mac mac = Mac.getInstance("HmacSHA1"); mac.init(signKey); return mac.doFinal(stringToSign.getBytes()); } catch (Exception e) { throw new SignatureException("Failed to generate HMAC : " + e.getMessage()); } } catch (SignatureException e) { e.printStackTrace(); } return null; } 1.4. 编码得到最终签名值 按照 Base64 编码规则将1.3中计算得到的HMAC值编码成字符串,得到最终签名值(Signature)。 public static String newStringByBase64(byte[] bytes) throws UnsupportedEncodingException { if (bytes == null || bytes.length == 0) { return null; } return new String(new BASE64Encoder().encode(bytes)); } 生成时间戳TimeStamp 生成TimeStamp,为UTC时间戳,如:2017-10-10T12:02:54Z /*生成当前UTC时间戳Time*/ public static String generateTimestamp() { Date date = new Date(System.currentTimeMillis()); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'"); df.setTimeZone(new SimpleTimeZone(0, "GMT")); return df.format(date); } 生成随机数SignatureNonce public static String generateRandom() { String signatureNonce = UUID.randomUUID().toString(); return signatureNonce; } 至此,已经为您重点介绍了如何生成OpenAPI核心参数的代码示例,为了方便您快速使用签名机制,您可以在 OpenAPI调用示例 下载完整的OpenAPI调用示例Java代码。 更多参考 服务端SDK 可以直接使用服务端接口SDK,来避免自行实现签名机制,SDK支持以下语言版本: Java SDK Python SDK PHP SDK .NET SDK Node.js SDK Go SDK C/C++ SDK 服务端接口SDK封装了 点播服务API 的使用,也提供了各接口的代码示例。 其它签名示例 如确实想自行计算签名,可参考阿里云SDK的签名实现代码: PHP 签名示例 Python签名示例 .NET 签名示例 Go 签名示例 Node.js 签名示例 C/C++ 签名示例
保持可爱mmm 2020-03-30 12:07:33 0 浏览量 回答数 0

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1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。 二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。 三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。 2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。 六 .DBA  1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。再按照我之前说的,做好数据备份。如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。。。。如果不出问题就可以回家睡觉了。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。 七. 运维  1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。B。日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。C。数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。D。运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。E。Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,vpn,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA  1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。完全是在浪费时间。通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。 2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师  1 工作内容:算法工程师的工作内容,大部分时间都是在调优。就是调各种参数和语料,寻找特征,验证结果,排除噪音。也会和Hadoop神马的打一些交道,mahout神马的,我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了。有的时候还要自己去标注语料---当然大部分人都不爱做这个事儿,会找漂亮的小编辑去做。2 需要技能:基础【机器学习,数据挖掘】工具【Mahout,JavaML等其他的算法工具集】 十. 搜索工程师  1 工作内容: 所以搜索现在其实分成两种。一种是传统的搜索。包括:A。抓取 B。解析C。去重D。处理E。索引F。查询另一种是做为架构的搜索。并不包括之前的抓取解析去重,只有索引和查询。A。索引B。查询 2 需要技能:环境【Linux】框架【Luence,Slor,ElasticSearch,Cassandra,MongoDB】算法【倒排索引,权重计算公式,去重算法,Facet搜索的原理,高亮算法,实时索引】 十一. 大数据工程师  1 工作内容:工作内容在前期会比较多一些,基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢,大概是两种,一种是向大数据部门提交任务,跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块,像我之前说的增加个分类啦,实体识别神马的。好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了,我是没有见到过的。架构稳定了之后,大数据部门的工作并不太多,常常会和算法工程师混到一起来。其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了。再去解决一些Bug什么的。2 需要技能:环境【Linux】框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper 】算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】。 十二. Android工程师  1 工作内容:Android工程师的日常就是听产品经理讲需求,跟后端定接口,听QA反馈哪款机器不兼容,闹着申请各种测试机,以及悲催的用Android做IOS的控件。 2 需要技能:环境【Android Studio,Maven,Gradle】基础【数据结构,Java,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】 十三. IOS工程师  1 工作内容:IOS工程师的工作内容真的挺简单的,听需求,定接口。做个适配,抛弃一下iphone4。还有啥。。马丹,以我为数不多的IOS知识来讲,真的不知道还有啥了。我知道的比较复杂的系统也是各种背景高斯模糊,各种渐变,各种图片滤镜处理,其他并没有什么。支付,地图,统计这些东西。 嗯。2 需要技能:环境【Xcode】基础【数据结构,Object,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】
行者武松 2019-12-02 01:21:45 0 浏览量 回答数 0

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