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我们可以看到 gorilla/websocket中的examples中有一个聊天室的demo。
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我们进入该项目可以看到里面有这样的一些内容
按照官方的运行方式来运行这个项目
在浏览器中打开8080端口,可以看到该项目可以被成功运行了。
就是这样一个简单的demo。
然后我们去看一下它的具体实现。
在这个项目中首先定义了一个hub的结构体:
这个结构体中,clients代表所有已经注册的用户,broadcast管道会存储客户端发送来的信息。 register是一个*Client类型的管道,用于存储新注册的用户,unregister管道反之。
我们打开main.go,main函数的源码为:
在这里首先会新开一个goroutine,去跑hub的run方法,run方法中一个死循环,不停地去轮询hub中的内容
如果取到了新用户,就加入到clients中,如果取到了信息,就循环所有的client,将信息写到client.send中。
我们看到在请求路径为根的时候,它会请求一个函数,而这个函数就是将home.html发送到客户端。
而在请求路径为“/ws”的时候,他会执行一个serveWS的函数。
每当一个新的用户进来之后,首先将连接升级为长连接,然后将当前的client写到register中,由hub.run函数去做处理。然后开启两个goroutine,一个去读client中发送来的数据,一个将数据写入到所有的client中,去发送给用户。
这就是整个聊天室的实现原理。
参考:
Goroutine并发调度模型深度解析手撸一个协程池
Golang 的 goroutine 是如何实现的?
Golang - 调度剖析【第二部分】
OS线程初始栈为2MB。Go语言中,每个goroutine采用动态扩容方式,初始2KB,按需增长,最大1G。此外GC会收缩栈空间。
BTW,增长扩容都是有代价的,需要copy数据到新的stack,所以初始2KB可能有些性能问题。
更多关于stack的内容,可以参见大佬的文章。 聊一聊goroutine stack
用户线程的调度以及生命周期管理都是用户层面,Go语言自己实现的,不借助OS系统调用,减少系统资源消耗。
Go语言采用两级线程模型,即用户线程与内核线程KSE(kernel scheduling entity)是M:N的。最终goroutine还是会交给OS线程执行,但是需要一个中介,提供上下文。这就是G-M-P模型
Go调度器有两个不同的运行队列:
go1.10\src\runtime\runtime2.go
Go调度器根据事件进行上下文切换。
调度的目的就是防止M堵塞,空闲,系统进程切换。
详见 Golang - 调度剖析【第二部分】
Linux可以通过epoll实现网络调用,统称网络轮询器N(Net Poller)。
文件IO操作
上面都是防止M堵塞,任务窃取是防止M空闲
每个M都有一个特殊的G,g0。用于执行调度,gc,栈管理等任务,所以g0的栈称为调度栈。g0的栈不会自动增长,不会被gc,来自os线程的栈。
go1.10\src\runtime\proc.go
G没办法自己运行,必须通过M运行
M通过通过调度,执行G
从M挂载P的runq中找到G,执行G
网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong;也有基于 zuul 的通用网关;还有就是 golang 的网关,比如 tyk。
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。
转自: troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理:go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务(代码)
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,因此可以直接作为 handler。
具体代码
director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以在这里完成。
director在这里具体做了:
modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息。
最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可。
参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy,只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可,具体实现见后面。
作为一个网关服务,在上面 2.3 的基础上,需要支持必要的负载均衡策略,比如:
随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单。
具体代码
使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置。
具体代码
轮询带权重,如果使用计数递减的方式,如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…,其中 a 后端会瞬间压力过大;参考 nginx 内部的加权轮询,或者应该称之为平滑加权轮询,思路是:
后端真实节点包含三个权重:
操作步骤:
具体代码
一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题;这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点。
实现:
具体代码
每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可。
然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略。
具体代码
作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来。
中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数;一种是链式调用。
具体代码