go语言求最大值 golang 数组最大值

Prometheus的四大指标类型

Prometheus有4大指标类型（Metrics Type）go语言求最大值，分别是Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）和Summary（摘要）。

这是在Prometheus客户端（目前主要有Go、Java、Python、Ruby等语言版本）中提供的4种核心指标类型go语言求最大值，但是Prometheus的服务端并不区分指标类型，而是简单地把这些指标统一视为无类型的时间序列。

注意go语言求最大值：

font color=red上面这句话应该这么理解，四个指标类型，实际上就是客户端采集数据的四个维度，采集这四个维度的指标数据，但是最终汇总到服务端那里，则是对这四个维度无感的，只是简单的作为时间序列存储起来。/font

 计数器表示一种单调递增的指标，除非发生重置的情况下下只增不减，其样本值应该是不断增大的。例如，可以使用Counter类型的指标来表示服务的请求数、已完成的任务数、错误发生的次数等。

 但是，计数器计算的总数对用户来说大多没有什么用，大家千万不要将计数器类型应用于样本数据非单调递增的指标上，比如当前运行的进程数量、当前登录的用户数量等应该使用仪表盘类型。

为了能够更直观地表示样本数据的变化情况，往往需要计算样本的增长速率，这时候通常使用PromQL的rate、topk、increase和irate等函数，如下所示：

如上所示，速率的输出rate（v range-vector）也应该用仪表盘来承接结果。

在上面的案例中，如果有一个标签是Device，那么在统计每台机器每秒接受的HTTP请求数时，可以用如下的例子进行操作。

补充

 这背后与rate()的实现方式有关，rate()在设计上假定对应的指标是一个计数器，也就是只有font color=redincr（增加）和reset（归零）/font两种行为。而执行了sum()或其go语言求最大值他聚合操作之后，得到的就不再是一个计数器了。举个例子，比如sum()的计算对象中有一个归零了，那整体的和会下降，而不是归零，这会影响rate()中判断reset（归零）的逻辑，从而导致错误的结果。

 increase（v range-vector）函数传递的参数是一个区间向量，increase函数获取区间向量中的第一个和最后一个样本并返回其增长量。下面的例子可以查询Counter类型指标的增长速率，可以获取http_requests_total在最近5分钟内的平均样本，其中300代表300秒。

 rate和increase函数计算的增长速率容易陷入font color=red长尾效应中/font。比如在 某一个由于访问量或者其他问题导致CPU占用100%的情况中，通过计算在时间窗口内的平均增长速率是无法反映出该问题的 。

 为什么监控和性能测试中，我们更关注p95/p99位？就是因为长尾效应。由于个别请求的响应时间需要1秒或者更久，font color=red传统的响应时间的平均值就体现不出响应时间中的尖刺了/font，去尖刺也是数据采集中一个很重要的工序，这就是所谓的长尾效应。p95/p99就是长尾效应的分割线，如表示99%的请求在XXX范围内，或者是1%的请求在XXX范围之外。99%是一个范围，意思是99%的请求在某一延迟内，剩下的1%就在延迟之外了。只是正推与逆推而已，是一种概念的两种不同描述。

 irate（v range-vector）是PromQL针对长尾效应专门提供的灵敏度更高的函数。irate同样用于计算区间向量的增长速率，但是其反映出的是瞬时增长速率。irate函数是通过区间向量中最后两个样本数据来计算区间向量的增长速率的。这种方式可以避免在时间窗口范围内的“长尾问题”，并且体现出更好的灵敏度。通过irate函数绘制的图标能够更好地反映样本数据的瞬时变化状态。irate的调用命令如下所示。

 irate函数相比于rate函数提供了更高的灵敏度，不过分析长期趋势时或者在告警规则中，irate的这种灵敏度反而容易造成干扰。因此，在长期趋势分析或者告警中更推荐使用rate函数。

 仪表盘类型代表一种font color=red样本数据可以任意变化的指标，即可增可减/font。它可以理解为状态的快照，Gauge通常用于表示温度或者内存使用率这种指标数据，也可以表示能随时增加或减少的“总数”，例如当前并发请求的数量node_memory_MemFree（主机当前空闲的内容大小）、node_memory_MemAvailable（可用内存大小）等。在使用Gauge时，用户往往希望使用它们font color=red求和、取平均值、最小值、最大值/font等。

 以Prometheus经典的Node Exporter的指标node_filesystem_size_bytes为例，它可以报告从node_filesystem_size_bytes采集来的文件系统大小，包含device、fstype和mountpoint等标签。如果想要对每一台机器上的总文件系统大小求和（sum），可以使用如下PromQL语句。

 without可以让sum指令根据相同的标签进行求和，但是忽略without涵盖的标签。如果在实际工作中需要忽略更多标签，可以根据实际情况在without里传递更多指标。

补充 ：

node_filesystem_size_bytes指标查询

device, fstype, mountpoint都是他的标签。

sum without(device, fstype, mountpoint)(node_filesystem_size_bytes)查询

 如果要根据Node Exporter的指标node_filesystem_size_bytes计算每台机器上最大的文件安装系统大小，只需要将上述案例中的sum函数改为max函数，如下所示。

 除了求和、求最大值等，利用Gauge的函数求最小值和平均值等原理是类似的。除了基本的操作外，Gauge经常结合PromQL的predict_linear和delta函数使用。

 predict_linear（v range-vector，t scalar）函数可以预测时间序列v在t秒后的值，就是使用线性回归的方式，预测样本数据的Gauge变化趋势。例如，基于2小时的样本数据，预测未来24小时内磁盘是否会满，如下所示：

PromQL还有一个内置函数delta()，它可以获取样本在一段时间内的变化情况，也通常作用于Gauge。例如，计算磁盘空间在2小时内的差异，如下所示。

Histogram是一个对数据分布情况的图形表示，由一系列高度不等的长条图（bar）或线段表示，用于展示单个测度得知的分布。

[图片上传失败...(image-3e55f2-1622153155462)]

上边界、样本值总和、样本总数

例子

这三个查询一起看

所有样本值的总和，命名为basename_sum。

prometheus_http_request_duration_seconds_sum{handler="/targets",instance="192.168.16.134:9090",job="prometheus"}0.405075955 表示12 次http请求的总响应时间是0.405075955

命名为basename_count，其值和basename_bucket{le="+Inf"}相同（所有）。

prometheus_http_request_duration_seconds_count{handler="/targets",instance="192.168.16.134:9090",job="prometheus"}12 表示总共发生了12次请求

 sum函数和count函数相除，可以得到一些平均值，比如Prometheus一天内的平均压缩时间，可由查询结果除以instance标签数量得到，如下所示。

 除了Prometheus内置的压缩时间，prometheus_local_storage_series_chunks_persisted表示Prometheus中每个时序需要存储的chunk数量，也可以用于计算待持久化的数据的分位数。

 Histogram可以用于观察样本数据的分布情况。Histogram的分位数计算需要通过histogram_quantile（φfloat，b instant-vector）函数进行计算，但是histogram_quantile计算所得并非精确值。其中，φ（0φ1）表示需要计算的分位数（这个值主要是通过prometheus_http_request_duration_seconds_bucket和prometheus_http_request_duration_seconds_sum两个指标得到的，是一个近似值）。

例子如下。

 与Histogram类型类似，摘要用于表示一段时间内的数据采样的结果（通常是请求持续时间或响应大小等），但它直接存储了分位数（通过客户端计算，然后展示出来），而非通过区间来计算（Histogram的分位数需要通过histogram_quantile（φfloat，b instant-vector）函数计算得到）。因此，对于分位数的计算，Summary在通过PromQL进行查询时有更好的性能表现，而Histogram则会消耗更多的资源。反之，对于客户端而言，Histogram消耗的资源更少。在选择这两种方式时，用户应该根据自己的实际场景选择。

Histogram是在服务端计算的，Summary是在客户端计算的。

 安装并启动Prometheus后，在访问 时可以看到Prometheus自带的一些Summary信息，这些信息和Histogram一样在注释中（#HELP和#TYPE）也会显示，如下所示。

 在上述例子中，可以看到基于Go语言编写的Prometheus的gc总次数是1907，耗时0.193642882s，其中中位数（quantile=0.5）计算的耗时为4.8366e-05s，代表1907次中50%的次数是小于4.8366e-05s的。

Summary类型的样本也会提供3种指标，假设指标名称为basename。

Summary和Histogram的异同

Summary的强大之处就是可以利用除法去计算时间的平均值。如果要从Histogram和Summary中计算最近5分钟内的平均请求持续时间http_request_duration_seconds，可以用如下表达式进行。

count本质上是一个计数器，sum通常情况下也会像计数器那样工作。但是font color=redSummary和Histogram可能观察到负值，比如温度（-20℃），这种情况下会导致观察的总量下降，无法再使用rate函数/font。

比如下面的例子就可以计算过去5分钟内每次响应中返回的平均字节数。

关于这个例子，我们需要注意几点。

·因为http_response_size_bytes_count和http_response_size_bytes_sum是计数器类型，所以必须在计算前先使用rate等函数。

·因为Prometheus的API会有很多handler，所以可以使用without过滤掉handler的返回值。

·PromQL要先执行rate()再执行sum()，不能先执行sum()再执行rate()。

·在统计学上，尤其是计算平均值时，要先进行sum等求和运算再做除法。对一个平均值再求平均是不正确的，如下所示。

count的例子

案例一：计算所有的实例CPU核心数。

count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{mode=

"system"}) )

案例二：计算单个实例192.168.1.1的CPU核心数。

count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{mode="system",

instance="192.168.1.1"})

Go语言中恰到好处的内存对齐

在开始之前go语言求最大值，希望你计算一下 Part1 共占用go语言求最大值的大小是多少呢？

输出结果go语言求最大值：

这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病

真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：

输出结果：

最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明go语言求最大值了先前的计算方式是错误的。为什么呢？

在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么

有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放

上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：

在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势

另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)

在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：

从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作

而假设做go语言求最大值了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法

在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：

另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑

输出结果：

在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数

在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的

接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果

在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则

根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐

Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx

通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？

是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况

在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)

输出结果：

通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小

接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？

符合规则 2，不需要额外对齐

Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd

通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：

仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？

通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界

那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮

如何用go语言每分钟处理100万个请求

在Malwarebytes 我们经历了显著的增长，自从我一年前加入了硅谷的公司，一个主要的职责成了设计架构和开发一些系统来支持一个快速增长的信息安全公司和所有需要的设施来支持一个每天百万用户使用的产品。我在反病毒和反恶意软件行业的不同公司工作了12年，从而我知道由于我们每天处理大量的数据，这些系统是多么复杂。

有趣的是，在过去的大约9年间，我参与的所有的web后端的开发通常是通过Ruby on Rails技术实现的。不要错怪我。我喜欢Ruby on Rails，并且我相信它是个令人惊讶的环境。但是一段时间后，你会开始以ruby的方式开始思考和设计系统，你会忘记，如果你可以利用多线程、并行、快速执行和小内存开销，软件架构本来应该是多么高效和简单。很多年期间，我是一个c/c++、Delphi和c#开发者，我刚开始意识到使用正确的工具可以把复杂的事情变得简单些。

作为首席架构师，我不会很关心在互联网上的语言和框架战争。我相信效率、生产力。代码可维护性主要依赖于你如何把解决方案设计得很简单。

问题

当工作在我们的匿名遥测和分析系统中，我们的目标是可以处理来自于百万级别的终端的大量的POST请求。web处理服务可以接收包含了很多payload的集合的JSON数据，这些数据需要写入Amazon S3中。接下来，map-reduce系统可以操作这些数据。

按照习惯，我们会调研服务层级架构，涉及的软件如下：

Sidekiq

Resque

DelayedJob

Elasticbeanstalk Worker Tier

RabbitMQ

and so on…

搭建了2个不同的集群，一个提供web前端，另外一个提供后端处理，这样我们可以横向扩展后端服务的数量。

但是，从刚开始，在 讨论阶段我们的团队就知道我们应该使用Go，因为我们看到这会潜在性地成为一个非常庞大（ large traffic）的系统。我已经使用了Go语言大约2年时间，我们开发了几个系统，但是很少会达到这样的负载（amount of load）。

我们开始创建一些结构，定义从POST调用得到的web请求负载，还有一个上传到S3 budket的函数。

type PayloadCollection struct {

WindowsVersion string `json:"version"`

Token string `json:"token"`

Payloads []Payload `json:"data"`

}

type Payload struct {

// [redacted]

}

func (p *Payload) UploadToS3() error {

// the storageFolder method ensures that there are no name collision in

// case we get same timestamp in the key name

storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())

bucket := S3Bucket

b := new(bytes.Buffer)

encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)

if encodeErr != nil {

return encodeErr

}

// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'

var acl = s3.Private

var contentType = "application/octet-stream"

return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})

}

本地Go routines方法

刚开始，我们采用了一个非常本地化的POST处理实现，仅仅尝试把发到简单go routine的job并行化：

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

对于中小负载，这会对大多数的人适用，但是大规模下，这个方案会很快被证明不是很好用。我们期望的请求数，不在我们刚开始计划的数量级，当我们把第一个版本部署到生产环境上。我们完全低估了流量。

上面的方案在很多地方很不好。没有办法控制我们产生的go routine的数量。由于我们收到了每分钟1百万的POST请求，这段代码很快就崩溃了。

再次尝试

我们需要找一个不同的方式。自开始我们就讨论过， 我们需要保持请求处理程序的生命周期很短，并且进程在后台产生。当然，这是你在Ruby on Rails的世界里必须要做的事情，否则你会阻塞在所有可用的工作 web处理器上，不管你是使用puma、unicore还是passenger（我们不要讨论JRuby这个话题）。然后我们需要利用常用的处理方案来做这些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。这个列表会继续保留，因为有很多的方案可以实现这些。

所以，第二次迭代，我们创建了一个缓冲channel，我们可以把job排队，然后把它们上传到S3。因为我们可以控制我们队列中的item最大值，我们有大量的内存来排列job，我们认为只要把job在channel里面缓冲就可以了。

var Queue chan Payload

func init() {

Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)

}

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

...

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

Queue - payload

}

...

}

接下来，我们再从队列中取job，然后处理它们。我们使用类似于下面的代码：

func StartProcessor() {

for {

select {

case job := -Queue:

job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD

}

}

}

说实话，我不知道我们在想什么。这肯定是一个满是Red-Bulls的夜晚。这个方法不会带来什么改善，我们用了一个 有缺陷的缓冲队列并发，仅仅是把问题推迟了。我们的同步处理器同时仅仅会上传一个数据到S3，因为来到的请求远远大于单核处理器上传到S3的能力，我们的带缓冲channel很快达到了它的极限，然后阻塞了请求处理逻辑的queue更多item的能力。

我们仅仅避免了问题，同时开始了我们的系统挂掉的倒计时。当部署了这个有缺陷的版本后，我们的延时保持在每分钟以常量增长。

最好的解决方案

我们讨论过在使用用Go channel时利用一种常用的模式，来创建一个二级channel系统，一个来queue job，另外一个来控制使用多少个worker来并发操作JobQueue。

想法是，以一个恒定速率并行上传到S3，既不会导致机器崩溃也不好产生S3的连接错误。这样我们选择了创建一个Job/Worker模式。对于那些熟悉Java、C#等语言的开发者，可以把这种模式想象成利用channel以golang的方式来实现了一个worker线程池，作为一种替代。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

// Job represents the job to be run

type Job struct {

Payload Payload

}

// A buffered channel that we can send work requests on.

var JobQueue chan Job

// Worker represents the worker that executes the job

type Worker struct {

WorkerPool chan chan Job

JobChannel chan Job

quit chan bool

}

func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {

return Worker{

WorkerPool: workerPool,

JobChannel: make(chan Job),

quit: make(chan bool)}

}

// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in

// case we need to stop it

func (w Worker) Start() {

go func() {

for {

// register the current worker into the worker queue.

w.WorkerPool - w.JobChannel

select {

case job := -w.JobChannel:

// we have received a work request.

if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {

log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())

}

case -w.quit:

// we have received a signal to stop

return

}

}

}()

}

// Stop signals the worker to stop listening for work requests.

func (w Worker) Stop() {

go func() {

w.quit - true

}()

}

我们已经修改了我们的web请求handler，用payload创建一个Job实例，然后发到JobQueue channel，以便于worker来获取。

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

// let's create a job with the payload

work := Job{Payload: payload}

// Push the work onto the queue.

JobQueue - work

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

在web server初始化时，我们创建一个Dispatcher，然后调用Run()函数创建一个worker池子，然后开始监听JobQueue中的job。

dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)

dispatcher.Run()

下面是dispatcher的实现代码：

type Dispatcher struct {

// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher

WorkerPool chan chan Job

}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {

pool := make(chan chan Job, maxWorkers)

return Dispatcher{WorkerPool: pool}

}

func (d *Dispatcher) Run() {

// starting n number of workers

for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {

worker := NewWorker(d.pool)

worker.Start()

}

go d.dispatch()

}

func (d *Dispatcher) dispatch() {

for {

select {

case job := -JobQueue:

// a job request has been received

go func(job Job) {

// try to obtain a worker job channel that is available.

// this will block until a worker is idle

jobChannel := -d.WorkerPool

// dispatch the job to the worker job channel

jobChannel - job

}(job)

}

}

}

注意到，我们提供了初始化并加入到池子的worker的最大数量。因为这个工程我们利用了Amazon Elasticbeanstalk带有的docker化的Go环境，所以我们常常会遵守12-factor方法论来配置我们的生成环境中的系统，我们从环境变了读取这些值。这种方式，我们控制worker的数量和JobQueue的大小，所以我们可以很快的改变这些值，而不需要重新部署集群。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

直接结果

我们部署了之后，立马看到了延时降到微乎其微的数值，并未我们处理请求的能力提升很大。

Elastic Load Balancers完全启动后，我们看到ElasticBeanstalk 应用服务于每分钟1百万请求。通常情况下在上午时间有几个小时，流量峰值超过每分钟一百万次。

我们一旦部署了新的代码，服务器的数量从100台大幅 下降到大约20台。

我们合理配置了我们的集群和自动均衡配置之后，我们可以把服务器的数量降至4x EC2 c4.Large实例，并且Elastic Auto-Scaling设置为如果CPU达到5分钟的90%利用率，我们就会产生新的实例。

总结

在我的书中，简单总是获胜。我们可以使用多队列、后台worker、复杂的部署设计一个复杂的系统，但是我们决定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go语言开箱即用的特性简化并发。

我们仅仅用了4台机器，这并不是什么新鲜事了。可能它们还不如我的MacBook能力强大，但是却处理了每分钟1百万的写入到S3的请求。

处理问题有正确的工具。当你的 Ruby on Rails 系统需要更强大的web handler时，可以考虑下ruby生态系统之外的技术，或许可以得到更简单但更强大的替代方案。

取最高值是哪个函数

linggo语言go语言求最大值的基本数学函数中取最大值/最小值go语言求最大值的函数go语言求最大值：

@SMAX(list) 一求数列listgo语言求最大值的最大值

@SMIN(list） 一求数列list的最小值

go语言：数组

数组是一个由 固定长度 的 特定类型元素 组成的序列，一个数组可以由零个或多个元素组成。 数组是值类型

数组的每个元素都可以通过索引下标来访问，索引下标的范围是从0开始到数组长度减1的位置，内置函数 len() 可以返回数组中元素的个数。

2.类型的打印，结果的第二种打印方式

3.对元素的修改或者赋值

4.判断数组是否相等：长度、类型

4.数组的地址：连续存储的空间

5.数组的赋值、地址、取值

6.数组的默认值

7.数组的初始化

8.数组的逆置

9.求数组的最大值、最小值、平均值

10.对数组字符串进行连接

11.冒泡排序法的实现

12.数组做函数的参数

13.二维数组：赋值和地址

14.二维数组：打印和输出

15. 指针数组，每一个元素都是地址

17.数组的内存分配

关于GO 语言的入门学习 求解答

已经有好多程序员都把Go语言描述为是一种所见即所得(WYSIWYG)的编程语言。这是说，代码要做的事和它在字面上表达的意思是完全一致的。 在这些新语言中，包含D，Go，Rust和Vala语言，Go曾一度出现在TIOBE的排行榜上面。与其他新语言相比，Go的魅力明显要大很多。Go的成熟特征会得到许多开发者的欣赏，而不仅仅是因为其夸大其词的曝光度。下面我们来一起探讨一下谷歌开发的Go语言以及谈谈Go为什么会吸引众多开发者： 快速简单的编译 Go编译速度很快，如此快速的编译使它很容易作为脚本语言使用。关于编译速度快主要有以下几个原因：首先，Go不使用头文件；其次如果一个模块是依赖A的，这反过来又取决于B，在A里面的需求改变只需重新编译原始模块和与A相依赖的地方；最后，对象模块里面包含了足够的依赖关系信息，所以编译器不需要重新创建文件。你只需要简单地编译主模块，项目中需要的其他部分就会自动编译，很酷，是不是？ 通过返回数值列表来处理错误信息 目前，在本地语言里面处理错误的方式主要有两种：直接返回代码或者抛异常。这两种都不是最理想的处理方式。其中返回代码是非常令人沮丧的，因为返回的错误代码经常与从函数中返回的数据相冲突。Go允许函数返回多个值来解决这个问题。这个从函数里面返回的值，可以用来检查定义的类型是否正确并且可以随时随地对函数的返回值进行检查。如果你对错误值不关心，你可以不必检查。在这两种情况下，常规的返回值都是可用的。 简化的成分（优先于继承） 通过使用接口，类型是有资格成为对象中一员的，就像Java指定行为一样。例如在标准库里面的IO包，定义一个Writer来指定一个方法，一个Writer函数，其中输入参数是字节数组并且返回整数类型值或者错误类型。任何类型实现一个带有相同签名的Writer方法是对IO的完全实现，Writer接口。这种是解耦代码而不是优雅。它还简化了模拟对象来进行单元测试。例如你想在数据库对象中测试一个方法，在标准语言中，你通常需要创建一个数据库对象，并且需要进行大量的初始化和协议来模拟对象。在Go里面，如果该方法需要实现一个接口，你可以创建任何对该接口有用的对象，所以，你创建了MockDatabase，这是很小的对象，只实现了几个需要运行和模拟的接口——没有构造函数，没有附件功能，只是一些方法。 简化的并发性 相对于其他语言，并发性在Go里面显得更加容易。把‘go’关键字放在任意函数前面然后那个函数就会在其go-routine自动运行（一个很轻的线程）。go-routines是通过通道进行交流并且基本上封锁了所有的队列消息。普通工具对相互排斥是有用，但是Go通过使用通道来踢掉并发性任务和坐标更加容易。 优秀的错误消息 所有与Go相似的语言，自身作出的诊断都是无法与Go相媲美的。例如，一个死锁程序，在Go运行时会通知你目前哪个线程导致了这种死锁。编译的错误信息是非常详细全面和有用的。 其他 这里还有许多其他吸引人的地方，下面就一概而过的介绍一下，比如高阶函数、垃圾回收、哈希映射和可扩展的数组内置语言（部分语言语法，而不是作为一个库）等等。 当然，Go并不是完美无瑕。在工具方面还有些不成熟的地方和用户社区较小等，但是随着谷歌语言的不断发展，肯定会有整治措施出来。尽管许多语言，尤其是D、Rust和Vala旨在简化C++并且对其进行简化，但它们给人的感觉仍是“C++看上去要更好”。

【Go语言的优势】

可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。

静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。

语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发，我曾经说过一句话，天生的基因和整容是有区别的，大家一样美丽，但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢？Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。

内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。

简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。

丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大，我最爱的也是这部分。

内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。

跨编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。

内嵌C支持，前面说了作者是C的作者，所以Go里面也可以直接包含c代码，利用现有的丰富的C库。

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