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golang做后台开发有什么优势和劣势
golang在近些年被追捧，不管某华，某阿在很多服务器开发上都在使用。你不用怀疑golang的
优势：部署简单，良好的语言设计，并发性好，性能优良，开发简洁快，标准库强大，编译简单
缺点：还存在一些缺陷（例如垃圾回收），缺少安全检查，性能方面目前比不过java，第三方库不及java
但作为新兴语种，我们不用担心，背后有谷歌支持和java持平也就是时间上的问题。
而且前面还有某华，某阿顶着不怕。
golang 跨平台编译
只需要指定目标操作系统的平台和处理器架构即可：因为不支持CGOgolang运维平台，所以要禁用CGO
然后再执行go build命令golang运维平台，得到的就是能够在Linux平台运行的可执行文件golang运维平台了。
Mac 下编译 Linux 和 Windows 平台 64位 可执行程序：
Linux下编译 Mac 和 Windows 平台64位可执行程序：
Windows下编译Mac平台64位可执行程序：
整个过程看起来非常简单，运行起来也非常简单，调用make release命令，并给VERSION变量赋值不同的版本号即可：
命令会编译出不同平台可运行的压缩包：
Golang 真的好用吗？
好用，优点如下：
并发简单、效率高
函数可以返回多个参数
垃圾回收（相比c/c++。不过java、c#都有这个优势）
简单易上手，语言特性少（也算缺点）
配套工具完善（pprof太好用了）
简介
Go（又称Golang）是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。
罗伯特·格瑞史莫（Robert Griesemer），罗勃·派克（Rob Pike）及肯·汤普逊（Ken Thompson）于2007年9月开始设计Go，稍后Ian Lance Taylor、Russ Cox加入项目。Go是基于Inferno操作系统所开发的。Go于2009年11月正式宣布推出，成为开放源代码项目。
并在Linux及Mac OS X平台上进行了实现，后来追加了Windows系统下的实现。在2016年，Go被软件评价公司TIOBE 选为“TIOBE 2016 年最佳语言”。 目前，Go每半年发布一个二级版本（即从a.x升级到a.y）。
Golang项目部署3，容器部署
容器部署即使用 docker 化部署 golang 应用程序，这是在云服务时代最流行的部署方式，也是最推荐的部署方式。
跨平台交叉编译是 golang 的特点之一，可以非常方便地编译出我们需要的目标服务器平台的版本，而且是静态编译，非常容易地解决了运行依赖问题。
使用以下指令可以静态编译 Linux 平台 amd64 架构的可执行文件：
生成的 main 便是我们静态编译的，可部署于 Linux amd64 上的可执行文件。
我们需要将该可执行文件 main 编译生成 docker 镜像，以便于分发及部署。 Golang 的运行环境推荐使用 alpine 基础系统镜像，编译出的容器镜像约为 20MB 左右。
一个参考的 Dockerfile 文件如下：
其中，我们的基础镜像使用了 loads/alpine:3.8 ，中国国内的用户推荐使用该基础镜像，基础镜像的 Dockerfile 地址： https://github.com/johngcn/dockerfiles ，仓库地址： https://hub.docker.com/u/loads
随后使用 " docker build -t main . " 指令编译生成名为 main 的 docker 镜像。
需要注意的是，在某些项目的架构设计中， 静态文件 和 配置文件 可能不会随着镜像进行编译发布，而是分开进行管理和发布。
例如，使用 MVVM 模式的项目中(例如使用 vue 框架)，往往是前后端非常独立的，因此在镜像中往往并不会包含 public 目录。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的项目中，也往往并不需要 config 目录。
因此对于以上示例的 Dockerfile 的使用，仅作参考，根据实际情况请进行必要的调整。
使用以下指令可直接运行刚才编译成的镜像：
容器的分发可以使用 docker 官方的平台： https://hub.docker.com/ ，国内也可以考虑使用阿里云： https://www.aliyun.com/product/acr 。
在企业级生产环境中， docker 容器往往需要结合 kubernetes 或者 docker swarm 容器编排工具一起使用。
容器编排涉及到的内容比较多，感兴趣的同学可以参考以下资料：
golang使用Nsq
1. 介绍最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。
官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。
2). Scalable易于扩展
NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。
1.2 组件
1.3 拓扑结构
NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。
NSQ
首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。
事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。
nsqd
每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息传递担保
1）客户表示已经准备好接收消息
2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息
这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。
如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。
2.2 简化配置和管理
单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。
在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。
2.3 消除单点故障
NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。
这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。
2.4 效率
对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。
efficiency
2.5 心跳和超时
组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。
2.6 分布式
因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。
这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。
2.7 no replication
不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。
2.8 没有严格的顺序
虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。
2.9 无数据重复删除功能
NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。
3. 实践安装过程
本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。
3.1 拓扑结构
topology
实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。
采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。
NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具类，消费后存储到本地文件。
发布一条消息
3.2 nsqadmin
对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD节点:
nodes
消息的统计:
msgs
lookup主机的列表:
hosts
4. 总结
NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。
事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。
结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。 关于golang运维平台和golang运维平台实战的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 golang运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于golang运维平台实战、golang运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。