Docker的使用&制作Golang微服务镜像并运行
一、Docker简述注：Docker的安装1.什么是Docker笼统一点理解的话，你可以把它看成一个轻量级的VMware虚拟机，2.优点启动速度快占用资源少部署方便隔离性好易于管理可持久化3.怎么使用Docker参考Docker命令大全二、使用Docker制作Golang微服务镜像并运行1.准备文件practice.go和Dockerfile文件放同一目录，并进入目录下packagemainimport("github.com/gin-gonic/gin")funcmain(){//创建一个默认的路由引擎r:=gin.Default()//GET：请求方式；/hello：请求的路径//当客户端以GET方法请求/hello路径时，会执行后面的匿名函数r.GET("/hello",func(c*gin.Context){//c.JSON：返回JSON格式的数据c.JSON(200,gin.H{"message":"Helloworld
浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程，以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先，我们关注数据的生产部分。在部署Kafka集群时，我们将选择Kraft而非Zookeeper，通过docker-compose实现。集群中，理解LISTENERS的含义至关重要，主要有几个类型：Sarama在每个topic和partition下，会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法，接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。在newBrokerProducer中，run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接，通过channel在不同线程间传递信息，体现了goroutine使用的精髓。真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中，这是数据在三层协程中传输的环节，虽然深度适中，但需要仔细理解
使用新版Golang1.18多段构建制作docker镜像的踩坑经历
使用多段构建制作docker镜像时，我原先的dockerfile如下： 结果构建时报错了，报错如下，看信息是拉取源码中的第三方依赖包glog报错： go: go.mod file not found in current directory or any parent directory. 'go get' is no longer supported outside a module. To build and install a command, use 'go install' with a version, like 'go install example.com/cmd@latest ' For more information, see https://golang.org/doc/go-get-install-deprecation or run
golangdial
如何部署DockerRegistry服务本节中，将创建一个Container来运行Docker的官方Registry镜像。你将推送（Push）一个镜像到这个Registry服务器，然后再从该Registry中拉取（Pull）同一个镜像。这是个很好的练习，有助于理解客户端与本地Registry的基本交互。1、安装Docker。2、从Docker公共Registry中运行hello-world镜像。$dockerrunhello-worldrun命令自动从Docker的官方镜像库中将hello-world镜像pull下来。3、在localhost上启动Registry服务。$dockerrun-p5000:5000registry:2.0这将在DOCKER_HOST上启动一个Registry服务，并在5000端口监听。4、列出镜像。$dockerimagesREPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDVIRTUALSIZEregistry2
Golang微服务框架Kratos实现分布式计划任务队列Asynq
任务队列（Task Queue）是一种在跨线程或跨计算机环境中分配任务的机制，其核心是生产者-消费者模型，其中生产者将任务发送至队列，而消费者负责处理这些任务。任务队列的输入是任务（Task），即工作单元，由专门的工作进程持续监视队列以查找新任务。在Golang语言中，有如Asynq和Machinery等类似于Celery的分布式任务队列。然而，尽管Celery是一个知名的Python分布式任务队列，其他语言环境中的任务队列，如Asynq，也遵循类似的原理和架构。Asynq是一个使用Go语言实现的分布式任务队列和异步处理库，其设计用于与Redis集成，提供轻量级、易于使用的API，并支持高扩展性和自定义性。此库由Ken Hibino开发，目前在Google工作。Asynq由几个关键组件构成，通过使用Asynq，开发人员可以轻松实现异步任务处理，并获得高效率、高可扩展性和高自定义性的解决方案