你能自动写高并发程序吗？ 实际上，很多时候幻觉都发生在这里。
果朗并发真的比java高吗？高并发 java golang。
使用了两种语言，但没有开发相同的业务。 然而，在目前的业务下，GO性能已经得到了具体的测试，而不会太担心GO性能，据说即将到来的GO1、5将再次提高性能太多。 其实还是很喜欢GO语言，简单，实用，并且适合大规模并发。 围棋学习阈值低于java。 如果担心gc影响实时，也可以申请大量内存做自己的内存管理。golang百万并发。
也许JavaGC更好，去不够。
去并发比较好，Java达到同样效果，回调写死。
真的很想知道，只是考验自己。 一个自我设计的测试更有可能反映你想要的指标。
事实上，他们的差异应该足够小，不能被考虑。
golang百万级高并发实例：如何用go语言每分钟处理100万个请求
恶意软件我们经历了显著的增长，自从我一年前加入硅谷公司以来，一个主要的责任变成了设计架构和开发系统，以支持一个快速增长的信息安全公司和所有所需的设施，以支持数百万用户每天使用的产品。 我在反病毒和反恶意软件行业的不同公司工作了12年，所以我知道这些系统有多复杂，因为我们每天都处理大量的数据。
有趣的是，在过去的9年左右，我所参与的所有网络后端开发通常都是通过Ruby on Rails技术完成的。 别怪我。 我喜欢Ruby on Rails，我相信这是一个令人惊讶的环境。但过了一段时间，您将开始以红宝石般的方式思考和设计系统，如果您能够利用多线程、并行、快速执行和小内存开销，您将忘记软件体系结构应该是多么高效和简单。 多年来，我是一个c/c、Delphi和c#开发人员，我刚刚开始意识到使用正确的工具可以使复杂的事情变得更容易。
作为首席架构师，我不会非常关心互联网上的语言和框架战争。 我相信效率，生产力。 代码可维护性主要取决于如何简单地设计解决方案。 由于在我们的匿名遥测和分析系统中工作，我们的目标是能够处理来自百万级终端的大量POST请求。 Web处理服务可以接收JSON数据，其中包含需要写入AmazonS3的许多有效负载的集合。 接下来，地图接收系统可以操作数据。按照惯例，我们研究服务层次结构，涉及以下软件：golang高并发。
Sidekiq
延迟的工作
兔子MQ
等等。
构建两个不同的集群，一个提供web前端，另一个提供后端处理，这样我们可以横向扩展后端服务的数量。golang rpc高并发。
但是从一开始，我们的团队就知道我们应该使用Go，因为我们看到这可能会成为一个非常大的（大流量）系统。 我使用Go语言大约2年了，我们开发了几个系统，但很少实现这样的负载（负载量）。golang高并发底层原理。
我们开始创建从POST调用定义Web请求负载的结构，以及上传到S3budket的函数。
键入struct{golang 高并发服务器。
字符串`json：“版本”`
令牌字符串`json：“令牌”`golang在高并发的优势。
有效载荷[]有效载荷`json：“数据”，`类型为有效载荷结构{golang http 高并发。
//[编辑]Func(p*有效负载)上传到S3//[编辑]Func错误{
该方法确保没有名称冲突
如果我们在密钥名称中得到相同的时间戳golang高并发解决方案。
storage_path：=fmt。 Sprintf(“%v/%v”，p。，时间。 现在()。 Unix Nano（)）golang 高并发框架。
桶：=S3Bucketgolang socket 并发。
b：=新的(字节。 缓冲)
编码Err：=json。 新编码器(B)。 编码（有效载荷）golang实例。
如果编码Err！ =零{golang嵌入实例。
返回编码Err//我们发送到S3Bucket的任何东西都应该标记为“私有‘golang 并发。
瓦尔ACL=S3、 私人
变量内容类型=应用程序/八集流“”
返回桶。 输入阅读器(storage_path，b，int64(b。len()，内容类型，acl，s3、 选项{})本地Go例程方法。我们从一个非常本地化的POST处理实现开始，只是尝试将发送到简单Go例程的作业并行化：golang并发原理。
func(w http。r*http。request){
如果r。方法！ =贴“{golang 并发设计模式。
W。写标题(http。
将主体返回/读取到字符串中，用于json解码
变量内容=&{}golang并发编程。
呃：=约翰逊。 新解码器(IO。 极限阅读器(r。身体，最大长度))。 解码（&内容）
如果错误！ =零{golang 并发下载。
头()。 集合(“Content-Type”，“application/json；charset=UT F-8”)
W。写标题(http。
返回/执行每个有效载荷和队列项，单独张贴到S3
对于_，有效载荷：=范围内容。 有效载荷{
去有效载荷。 上传到S3()/<；-不要这么做。 写标题(http。 状态OK)对于中小型负载，这将对大多数人有效，但在大规模上，该方案很快将被证明不能很好地工作。 我们期望的请求数量，而不是我们刚刚开始计划的数量级，当我们将第一个版本部署到生产环境中时。 我们完全低估了流量。 以上方案很多地方都很差。 没有办法控制我们生产的GO例程的数量。 当我们每分钟收到100万个POST请求时，代码很快就崩溃了。 再试一次我们需要找到一种不同的方法。 正如我们从一开始就讨论过的，我们需要保持请求处理程序的生命周期短，并且保持后台生成的进程。 当然，在ruby on rails world中，这也是你必须做的，否则，无论你是使用美洲狮、UNI CORE还是乘客，你、UNI CORE还是乘客(我们不要谈论jruby)。 然后我们需要使用常见的处理方案来实现这一点，例如resque、sidekiq、SQS等。 这个列表将继续保留，因为有很多解决方案可以做到这一点。 在第二次迭代中，我们创建了一个缓冲区通道，可以对作业进行队列并将它们上传到S3、 因为我们可以控制队列中的最大项数，所以我们有很多内存来安排作业。 我们认为我们只需要缓冲频道中的工作。
var Que Chan Payload
函数init(){golang并发模型。
Que=make(chan Payload，MAX_QUE)func(w http。，r*http。请求){/通过每个有效载荷和队列项，单独张贴到S3
对于_，有效载荷：=范围内容。 有效负载{队列<；-有效负载。接下来，我们从队列中获取作业并处理它们。 我们使用类似于以下的代码：func(){for{选择{case作业：=<；-队列：<；-仍然不好}老实说，我不知道我们在想什么。 一定是一夜红牛。 这种方法没有带来太大的改进。 我们使用有缺陷的缓冲区队列并发，只是为了延迟问题。 我们的同步处理器只同时上传一个数据到S3，因为传入的请求远远大于单个核心处理器上传到S3的能力。 我们的缓冲通道很快达到它的极限，然后阻塞请求处理逻辑队列中更多项的能力。 我们刚刚避免了这个问题，开始了我们系统的倒计时。 当部署有缺陷的版本时，我们的延迟以每分钟不变的速度增长。 最好的解决方案我们讨论了在使用GO通道时如何使用公共模式创建二级通道系统，一种是排队作业，另一种是控制使用多少工人同时操作作业队列。 想法是，以恒定的速率并行上传到S3不会导致机器崩溃或导致连接错误到S3、 所以我们选择了创造一种工作/工人模式。对于那些熟悉Java、C++和其他语言的开发人员来说，我们可以将这种模式看作是使用通道以golang的方式实现工作线程池的一种替代。
var(golang 并发容器。
马克斯工人=操作系统。 Getenv(“MAX_工人”)
最大队列=操作系统。 Getenv(“MAX_QUE”)/Job表示要运行的作业
键入Jobstruct{golang 并发控制。
有效负载/缓冲通道，我们可以发送工作请求。golang分布式 并发。
瓦罗布·奎尔·陈·乔布
//工人代表执行工作的工人
类型工人结构{
工人PoolchanChanJob
工作频道陈乔布
退出陈伯芬新工人（工人池陈工）工人{。返回工人{
工人游泳池：工人游泳池，
工作频道：制作（陈乔布），
退出：make(Chanbool}/Start方法启动工人的运行循环，列出退出通道
万一我们得阻止它
功能(W工人)开始(){
去Func(){
将当前工人注册到工人队列中。
工人游泳池-W。工作频道
选择{
个案工作：=<；-w。工作频道：
我们收到了一份工作要求。
如果错误：=；错误！ =零{
日志。 错误f(“加载到S3：%s的错误”，错误。 错误（)）
我们收到了停止的信号
返回}()停止指示工人停止侦听工作请求。
功能(W工人)停止(){
去Func(){
w。quit-true}
我们已经修改了我们的Web请求处理程序，使用有效负载创建一个Job实例并将其发送到JobQue通道，以便于访问。
func(w http。r*http。request){
如果r。方法！ =贴“{
W。写标题(http。
将主体返回/读取到字符串中，用于json解码
变量内容=&{}
呃：=约翰逊。 新解码器(IO。 极限阅读器(r。身体，最大长度))。 解码（&内容）
如果错误！ =零{
头()。 集合(“Content-Type”，“application/json；charset=UT F-8”)
W。写标题(http。
返回/执行每个有效载荷和队列项，单独张贴到S3
对于_，有效载荷：=范围内容。 有效载荷{
让我们用有效载荷创建一个作业
工作：=作业{有效载荷：有效载荷}
把工作推到队列上。
工作队列-工作。 写标题(http。 状态OK)。当web服务器初始化后，我们创建Dispatcher，然后调用Run()函数创建工作人员池，开始监听job。 在工作队列中。
调度员：=(MaxWorker)
调度员。 快跑()
下面是Dispatcher实现代码：。键入Dispatcherstruct{
//在调度员注册的工人通道池
工人PoolchanChanJobfunc(最大工人int)*Dispatcher{
池：=制作（陈陈乔布，最大工人）
返回&Dispatcher{WorkerPool：pool}func(d*Dispatcher)运行(){
//开始工作的人数
对于I：=0；iD。max工人；i{
工人：=新工人（游泳池）
工人。 开始()去d。调度()func(d*Dispatcher)调度(){
选择{
个案工作：=-乔布队列：
//已收到工作请求
去Func（作业）{
//尝试获得可用的工人工作通道。
//这将阻塞直到工人空闲
工作频道：=-D。工人游泳池
//将工作调度到工人工作通道
工作频道-工作
}（工作）}。请注意，我们提供初始化并添加到池中的最大工作人员数。 由于这个项目我们利用了Amazon的DockerGo环境，我们经常遵循12因素方法在生成环境中配置系统，并且我们从环境变化中读取这些值。 这样，我们就可以控制工人的数量和作业队列的大小，这样我们就可以在不重新部署集群的情况下快速更改这些值。
var(
马克斯工人=操作系统。 格腾夫(“MAX_WORKERS“)
最大队列=操作系统。 格腾夫(“MAX_QUE”)直接结果
当我们部署时，我们立即看到延迟下降到一个小值，而处理请求的能力没有太大的提高。
在弹性负载均衡器完全启动后，我们看到应用程序每分钟提供100万个请求。 通常早上有几个小时的时间，流量峰值每分钟超过一百万次。
一旦我们部署了新代码，服务器数量就从100台急剧下降到20台左右。在合理配置集群和自动平衡配置以及弹性自动缩放设置为xEC2c4之后，我们可以将服务器数量减少到4个实例。 大型新实例，如果CPU在5分钟内达到90%的利用率。 在我的书中，简单总是获胜。 我们可以使用多队列、后台工作人员、复杂的部署来设计一个复杂的系统，但我们决定使用Go语言的自动缩放功能和开箱即用功能来简化并发。
我们只使用了4台机器，这不是新的。 也许他们不像我一样像MacBook，但他们每分钟处理100万个写到S3的请求。
有正确的工具来处理问题。 当您的Ruby on Rails系统需要更强大的Web处理程序时，请考虑Ruby生态系统之外的技术，也许可以获得更简单但更强大的替代方案。
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