go语言实现分布式存储,golang分布式存储

「测试开发全栈化-Go」(1) Go语言基本了解

作为一个测试，作为一个测试开发， 全栈化+管理 是我们未来的发展方向。已经掌握了Java、Python、HTML的你，是不是也想了解下最近异常火爆的Go语言呢？来吧，让我们一起了解下。

Go 是一个开源的编程语言 ，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。

Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。这三个人都是计算机界的大神，有的参与了C语言的编写，有的还是数学大神，有的还获得了计算机最高荣誉-图灵奖。

接下来说说 Go语言的特色 :

简洁、快速、安全

并行、有趣、开源

内存管理、数组安全、编译迅速

Go语言的用途 :

Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。

对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。

Go语言的环境安装:

建议直接打开 官方地址因为墙的原因打不开

因为我用的是windows系统，这里主要讲下Windows系统上使用Go语言来编程。

Windows 下可以使用 .msi 后缀(在下载列表中可以找到该文件，如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安装包来安装。

默认情况下 .msi 文件会安装在 c:Go 目录下。你可以将 c:Gobin 目录添加到 Path 环境变量中。添加后你需要重启命令窗口才能生效。个人建议还是安装到 Program Files文件夹中。

使用什么开发工具来对Go语言进行编写:

个人建议用VS code, 也可以用Sublime Text来编辑。如果你之前看了我讲的HTML语言的学习，肯定已经下载了VS code. 那么这时你需要在VS code中下载Go语言的扩展插件。

这里有一个巨大的坑，就是在下载Go的插件和依赖包时，会提示一些包没有。主要是因为下载的依赖包部分被墙了，只能想别的办法去下载。

建议参考网页:

解决vscode中golang插件安装失败方法

在学习go的过程中，使用的是vscode，但是一直提示安装相关插件失败，然后上网查方法，基本上是叫你建立golang.org目录什么的，结果全是错的，而且都是抄袭，很烦。无意之中看到一位博主分享的方法，他也是饱受上述的垃圾博文困扰，然后找到了解决方法，这里向他致敬，秉着让更多人看到正确解决方法的心，我写下正确的解决方法，希望对你有所帮助，也可以点开原博主链接参考：

Go有一个全球模块代理，设置代理再去安装golang的插件，就可以安装成功了。步骤有，首先Windows用户打开Powershell，一个蓝色的界面，注意不是cmd！不知道的直接打开window下面的搜索，然后输入powershell，搜索出来就可以了。

$env:GO111MODULE=“on”

$env:GOPROXY=“”

go env -w GOPROXY=

go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com

然后我们打开VsCode界面，下面会提示安装插件，我们选择Install ALL，就会安装成功

当你在运行Go语言程序时，提示所有的插件包都已经安装成功了时，就可以正常使用了，要不然一堆报错会让你非常心烦。

好了，今天先到这里，晚安、下班~

求 分布式对象存储 原理 架构及Go语言实现 pdf

分布式存储架构由三个部分组成：客户端、元数据服务器和数据服务器。客户端负责发送读写请求，缓存文件元数据和文件数据。元数据服务器负责管理元数据和处理客户端的请求，是整个系统的核心组件。数据服务器负责存放文件数据，保证数据的可用性和完整性。该架构的好处是性能和容量能够同时拓展，系统规模具有很强的伸缩性。

对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。

之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快，不利于共享，文件存储读写慢，利于共享。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。

【Minio】基于AWS S3协议搭建个人云存储服务

在2007年，GlusterFS演变为大型分布式存储方案后，任何配备合适硬件的公司，单位都可以利用个做分布式的流媒体，数据分析。在2011年，Red Hat收购了GlusterFS.

Minio是GlusterFS创始人之一Anand Babu Periasamy发布新的开源项目。Minio兼容Amason的S3分布式对象存储项目，采用Golang实现，客户端支持Java,Python,Javacript, Golang语言。

Minio 提供对象存储服务，兼容了 AWS S3 存储协议，用于非结构化的数据存。非结构化对象，比如图像，音、视频，日志文件，备份镜像…等等管理不方便，不定长，大小变化大、类型多，云端的访问复杂，minio就是来解决这种场景的。非结构化的文件从数KB到5TB都能很好的支持。开源并且用 Go 语言开发，有web操作界面，我们可以用它来搭建兼容S3协议的存储云服务。

Minio可以做为云存储的解决方案用来保存海量的图片，视频，文档。由于采用Golang实现，服务端可以工作在Windows,Linux, OS X和FreeBSD上。配置简单，基本是复制可执行程序，单行命令可以运行起来。

官网：

那么，如何自己搭建一个私有的S3存储云服务呢？

官方的话是推荐用Docker来搞，我们先用普通的二进制文件来直接解决了！

######################################################################################

# mkdir /data/aws_s3

# wget  

# mv  minio /usr/local/bin/

#  chmod  755  /usr/local/bin/minio 

# minio server  /data/aws_s3

#############################################################

Created minio configuration file successfully at /root/.minio

Endpoint:    

AccessKey: U3XLU4IMXY3IDKHU268F 

SecretKey: /6NCL6HGacviaCgRqr2qLbVOjhkkJdRpV7wz0JJD 

Region:    us-east-1

SQS ARNs:  

Browser Access:

   

Command-line Access: 

################################################################

$ mc config host add myminio   U3XLU4IMXY3IDKHU268F /6NCL6HGacviaCgRqr2qLbVOjhkkJdRpV7wz0JJD

Object API (Amazon S3 compatible):

Go: 

Java: 

Python: 

JavaScript: 

Drive Capacity: 8.3 GiB Free, 9.1 GiB Total

##############################################################

我们就成功启动了minio的s3服务，默认端口9000，可以通过网页访问:

 

 

注意 ：第一次打开时候需要填写AccessKey和SecretKey才能进入，我们上面启动服务的时候，已经看到屏幕有输出:

AccessKey: U3XLU4IMXY3IDKHU268F 

SecretKey:6NCL6HGacviaCgRqr2qLbVOjhkkJdRpV7wz0JJD

把这两个Key填入，就能顺利进入，进入后展开页面如下:

这就是我们的S3云存储的管理页面了，看着是不是和七牛什么的提供云存储的产品页面挺像的，大家都是基于S3协议开发的！

上传个文件试试：

点击右下角的红色小加号按钮，弹出的菜单选择”create bucket”则会创建一个桶，输入名字”test”

点击刚才那个红色小加号按钮，这次选择”Upload file”上传文件，给这个桶上传了一个叫login.txt的文本文档

此时页面如下：

至此我们可以看到文件已经上传，要访问这个文件，可以点击文件右侧的三个点的按钮，选择分享就可以得到一个外链，在浏览器中访问这个外链就可以直接访问文件。

那么文件到底被存到哪里去了呢，我们启动命令中其实指定了工作路径/data/aws_s3/，所以到服务器这个目录下看看：

# ls /data/aws_s3/ 

test

# ls /data/aws_s3/test/

login.txt 

桶名称test是一个目录，其下就有上传的login.txt文件。

如果想指定ip和端口，可以这样写:

# minio server /data/aws_s3 --address=0.0.0.0:9000

如果想让服务在后台运行：

# nohup minio server /data/aws_s3   --address=0.0.0.0:443 

[1] 19882

// nohup: 忽略输入并把输出追加到启动命令的当前目录下的 "nohup.out"文件

minio可以用来搭建分布式存储系统 GlusterFS，这样就成了真正的云存储了，有时间再研究下把它从现在的单机测试，变成一朵存储云！

minio官网：

minio官方文档：

minio github主页：

Go语言的应用

Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

Go语言应用范围：

1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。

NET中有没有类似ZooKeeper这样的分布式服务框架

本文是JasonWilder对于常见的服务发现项目Zookeeper，Doozer，Etcd所写的一篇博客，其原文地址如下：Open-SourceServiceDiscovery。服务发现是大多数分布式系统以及面向服务架构（SOA）的一个核心组成部分。这个难题，简单来说，可以认为是：当一项服务存在于多个主机节点上时，client端如何决策获取相应正确的IP和port。在传统情况下，当出现服务存在于多个主机节点上时，都会使用静态配置的方法来实现服务信息的注册。但是当大型系统中，需要部署服务的时候，事情就显得复杂得多。在一个实时的系统中，由于自动或者人工的服务扩展，或者服务的新添加部署，还有主机的宕机或者被替换，服务的location信息可能会很频繁的变化。在这样的场景下，为了避免不必要的服务中断，动态的服务注册和发现就显得尤为重要。关于服务发现的话题，已经很多次被人所提及，而且也的确不断的在发展。现在，笔者介绍一下该领域内一些open-source或者被经常被世人广泛讨论的解决方案，尝试理解它们到底是如何工作的。特别的是，我们会较为专注于每一个解决方案的一致性算法，到底是强一致性，还是弱一致性；运行时依赖；client的集成选择；以后最后这些特性的折中情况。本文首先从几个强一致性的项目于开始，比如Zookeeper，Doozer，Etcd，这些项目主要用于服务间的协调，同时又可用于服务的注册。随后，本文将讨论一些在服务注册以及发现方面比较有意思的项目，比如：Airbnb的SmartStack，Netflix的Eureka，Bitly的NSQ，Serf，SpotifyandDNS，最后是SkyDNS。问题陈述在定位服务的时候，其实会有两个方面的问题：服务注册（ServiceRegistration）和服务发现（ServiceDiscovery）。服务注册——一个服务将其位置信息在中心注册节点注册的过程。该服务一般会将它的主机IP地址以及端口号进行注册，有时也会有服务访问的认证信息，使用协议，版本号，以及关于环境的一些细节信息。服务发现——client端的应用实例查询中心注册节点以获知服务位置的过程。每一个服务的服务注册以及服务发现，都需要考虑一些关于开发以及运营方面的问题：监控——当一个已注册完毕的服务失效的时候，如何处理。一些情况下，在一个设定的超时定时(timeout)后，该服务立即被一个其他的进程在中心注册节点处注销。这种情况下，服务通常需要执行一个心跳机制，来确保自身的存活状态；而客户端必然需要能够可靠处理失效的服务。负载均衡——如果多个相同地位的服务都注册完毕，如何在这些服务之间均衡所有client的请求负载？如果有一个master节点的话，是否可以正确处理client访问的服务的位置。集成方式——信息注册节点是否需要提供一些语言绑定的支持，比如说，只支持Java？集成的过程是否需要将注册过程以及发现过程的代码嵌入到你的应用程序中，或者使用一个类似于集成助手的进程？运行时依赖——是否需要JVM，ruby或者其他在你的环境中并不兼容的运行时？可用性考虑——如果系统失去一个节点的话，是否还能正常工作？系统是否可以实时更新或升级，而不造成任何系统的瘫痪？既然集群的信息注册节点是架构中的中心部分，那该模块是否会存在单点故障问题？强一致性的Registries首先介绍的三个服务注册系统都采用了强一致性协议，实际上为达到通用的效果，使用了一致性的数据存储。尽管我们把它们看作服务的注册系统，其实它们还可以用于协调服务来协助leader选举，以及在一个分布式clients的集合中做centralizedlocking。ZookeeperZookeeper是一个集中式的服务，该服务可以维护服务配置信息，命名空间，提供分布式的同步，以及提供组化服务。Zookeeper是由Java语言实现，实现了强一致性（CP），并且是使用Zab协议在ensemble集群之间协调服务信息的变化。Zookeeper在ensemble集群中运行3个，5个或者7个成员。众多client端为了可以访问ensemble，需要使用绑定特定的语言。这种访问形式被显性的嵌入到了client的应用实例以及服务中。服务注册的实现主要是通过命令空间（namespace）下的ephemeralnodes。ephemeralnodes只有在client建立连接后才存在。当client所在节点启动之后，该client端会使用一个后台进程获取client的位置信息，并完成自身的注册。如果该client失效或者失去连接的时候，该ephemeralnode就从树中消息。服务发现是通过列举以及查看具体服务的命名空间来完成的。Client端收到目前所有注册服务的信息，无论一个服务是否不可用或者系统新添加了一个同类的服务。Client端同时也需要自行处理所有的负载均衡工作，以及服务的失效工作。Zookeeper的API用起来可能并没有那么方便，因为语言的绑定之间可能会造成一些细小的差异。如果使用的是基于JVM的语言的话，CuratorServiceDiscoveryExtension可能会对你有帮助。由于Zookeeper是一个CP强一致性的系统，因此当网络分区（Partition）出故障的时候，你的部分系统可能将出出现不能注册的情况，也可能出现不能找到已存在的注册信息，即使它们可能在Partition出现期间仍然正常工作。特殊的是，在任何一个non-quorum端，任何读写都会返回一个错误信息。DoozerDoozer是一个一致的分布式数据存储系统，Go语言实现，通过Paxos算法来实现共识的强一致性系统。这个项目开展了数年之后，停滞了一段时间，而且现在也关闭了一些fork数，使得fork数降至160。.不幸的是，现在很难知道该项目的实际发展状态，以及它是否适合使用于生产环境。Doozer在集群中运行3，5或者7个节点。和Zookeeper类似，Client端为了访问集群，需要在自身的应用或者服务中使用特殊的语言绑定。Doozer的服务注册就没有Zookeeper这么直接，因为Doozer没有那些ephemeralnode的概念。一个服务可以在一条路径下注册自己，如果该服务不可用的话，它也不会自动地被移除。现有很多种方式来解决这样的问题。一个选择是给注册进程添加一个时间戳和心跳机制，随后在服务发现进程中处理那些超时的路径，也就是注册的服务信息，当然也可以通过另外一个清理进程来实现。服务发现和Zookeeper很类似，Doozer可以罗列出指定路径下的所有入口，随后可以等待该路径下的任意改动。如果你在注册期间使用一个时间戳和心跳，你就可以在服务发现期间忽略或者删除任何过期的入口，也就是服务信息。和Zookeeper一样，Doozer是一个CP强一致性系统，当发生网络分区故障时，会导致同样的后果。EtcdEtcd是一个高可用的K-V存储系统，主要应用于共享配置、服务发现等场景。Etcd可以说是被Zookeeper和Doozer催生而出。整个系统使用Go语言实现，使用Raft算法来实现选举一致，同时又具有一个基于HTTP+JSON的API。Etcd，和Doozer和Zookeeper相似，通常在集群中运行3，5或者7个节点。client端可以使用一种特定的语言进行绑定，同时也可以通过使用HTTP客户端自行实现一种。服务注册环节主要依赖于使用一个keyTTL来确保key的可用性，该keyTTL会和服务端的心跳捆绑在一起。如果一个服务在更新key的TTL时失败了，那么Etcd会对它进行超时处理。如果一个服务变为不可用状态，client会需要处理这样的连接失效，然后尝试另连接一个服务实例。服务发现环节设计到罗列在一个目录下的所有key值，随后等待在该目录上的所有变动信息。由于API接口是基于HTTP的，所以client应用会的Etcd集群保持一个long-polling的连接。由于Etcd使用Raft一致性协议，故它应该是一个强一致性系统。Raft需要一个leader被选举，然后所有的client请求会被该leader所处理。然而，Etcd似乎也支持从non-leaders中进行读取信息，使用的方式是在读情况下提高可用性的未公开的一致性参数。在网络分区故障期间，写操作还是会被leader处理，而且同样会出现失效的情况。