go语言是异步的吗,go 异步io

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Golang kafka简述和操作（sarama同步异步和消费组）

一、Kafka简述

1. 为什么需要用到消息队列

异步：对比以前的串行同步方式来说，可以在同一时间做更多的事情，提高效率；

解耦：在耦合太高的场景，多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候，会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂。

缓冲：当遇到突发大流量的时候，消息队列可以先把所有消息有序保存起来，避免直接作用于系统主体，系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息。

2.为什么选择kafka呢？

这没有绝对的好坏，看个人需求来选择，我这里就抄了一段他人总结的的优缺点，可见原文

kafka的优点：

1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息，在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群

kafka的缺点：

1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序5.监控不完善，需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据，并且不支持事务8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的，但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建，部署和维护一般都比mq高

3. Golang 操作kafka

3.1. kafka的环境

网上有很多搭建kafka环境教程，这里就不再搭建，就展示一下kafka的环境，在kubernetes上进行的搭建，有需要的私我，可以发yaml文件

3.2. 第三方库

github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组

3.3. 消费者

单个消费者

funcconsumer(){varwg sync.WaitGroup consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return} partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList { pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return} wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来，然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value)) }deferpc.AsyncClose() wg.Done() }(pc) } wg.Wait()}funcmain(){ consumer()}

消费组

funcconsumerCluster(){ groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig() config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Second config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{ glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){ errors := c.Errors() noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors: glog.Errorln(err)case-noti: } } }(c)formsg :=rangec.Messages() { fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value)) c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka，有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}

3.4. 生产者

同步生产者

packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){ config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1：这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中，默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{} msg.Topic =`test0`msg.Value = sarama.StringEncoder("Hello World!") client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{ fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close() pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{ fmt.Println("send message failed, ", err)return} fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}

异步生产者

funcasyncProducer(){ config := sarama.NewConfig() config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Second p, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写，不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){ errors := p.Errors() success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{ glog.Errorln(err) }case-success: } } }(p)for{ v :="async: "+ strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000)) fmt.Fprintln(os.Stdout, v) msg := sarama.ProducerMessage{ Topic: topics, Value: sarama.ByteEncoder(v), } p.Input() - msg time.Sleep(time.Second *1) }}funcmain(){goasyncProducer()select{ }}

3.5. 结果展示-

同步生产打印：

分区ID:0,offset:90

消费打印：

Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!

异步生产打印：

async:7272async:7616async:998

消费打印：

Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998

Golang入门到项目实战 | golang并发变成之通道channel

Go提供了一种称为通道的机制，用于在goroutine之间共享数据。当您作为goroutine执行并发活动时，需要在goroutine之间共享资源或数据，通道充当goroutine之间的管道（管道）并提供一种机制来保证同步交换。

根据数据交换的行为，有两种类型的通道：无缓冲通道和缓冲通道。无缓冲通道用于执行goroutine之间的同步通信，而缓冲通道用于执行异步通信。无缓冲通道保证在发送和接收发生的瞬间两个goroutine之间的交换。缓冲通道没有这样的保证。

通道由make函数创建，该函数指定chan关键字和通道的元素类型。

这是创建无缓冲和缓冲通道的代码块：

语法

使用内置函数make创建无缓冲和缓冲通道。make的第一个参数需要关键字chan，然后是通道允许交换的数据类型。

这是将值发送到通道的代码块需要使用-运算符：

语法

一个包含5个值的缓冲区的字符串类型的goroutine1通道。然后我们通过通道发送字符串“Australia”。

这是从通道接收值的代码块：

语法

- 运算符附加到通道变量（goroutine1）的左侧，以接收来自通道的值。

在无缓冲通道中，在接收到任何值之前没有能力保存它。在这种类型的通道中，发送和接收goroutine在任何发送或接收操作完成之前的同一时刻都准备就绪。如果两个goroutine没有在同一时刻准备好，则通道会让执行其各自发送或接收操作的goroutine首先等待。同步是通道上发送和接收之间交互的基础。没有另一个就不可能发生。

在缓冲通道中，有能力在接收到一个或多个值之前保存它们。在这种类型的通道中，不要强制goroutine在同一时刻准备好执行发送和接收。当发送和接收阻塞时也有不同的条件。只有当通道中没有要接收的值时，接收才会阻塞。仅当没有可用缓冲区来放置正在发送的值时，发送才会阻塞。

实例

运行结果

golang自动更新怎么实现

首先理解是错的，不管用户态的API(syscall)是否是同步还是异步，在kernel层面都是异步的。

其实实现原理很简单，就是利用C(嵌入汇编)语言可以直接修改寄存器(setcontext/setjmp/longjmp均是类似原理，修改程序指针eip实现跳转，栈指针实现上线文切换)来实现从func_a调进去，从func_b返回出来这种行为。对于golang来说，func_a/func_b属于不同的goroutine，从而就实现了goroutine的调度切换。

另外对于所有可能阻塞的syscall，golang对其进行了封装，底层实际是epoll方式做的，注册回调后切换到另一个runnable的goroutine。

go有没有开源的类似java的mina或者netty的socket框架

mina与netty都是Trustin Lee的作品，所以在很多方面都十分相似，他们线程模型也是基本一致，采用了Reactors in threads模型，即Main Reactor + Sub Reactors的模式。由main reactor处理连接相关的任务：accept、connect等，当连接处理完毕并建立