go语言架构师 go架构师课程

极客时间的GO语言进阶训练营怎么样？

极客时间的GO语言进阶训练营是很不错，知识内容涉及比较全面，从编程语言到中间件、系统设计再到架构都安排了相关课程，老师们在课程中不讲语法和用法，重点传递设计原理和最佳实践，讲课的过程中贴合工作场景，分享真实的干货案例，启发学员的思维让其自主进行学习，还帮学员建立系统大局观，有助于学员深层次的提升。

Golang 比较适合什么领域

为什么要学习GO语言,GO的优势是什么？

1、 Go有什么优势

Go的优势

1：性能

2：语言性能很重要

3：开发者效率不要过于创新

4：并发性通道

5：快速的编译时间

6：打造团队的能力

7：强大的生态系统

8：GOFMT，强制代码格式

9：gRPC 和 Protocol Buffers

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。

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。想学习这门编程语言，首先要找到一份不错的教程，兄弟连go语言+区块链培训最近新出了一套go语言的教程，老师讲的非常不错！

伴随着“区块链”概念在全球范围内的热议，金融、物流、征信、制造、零售等日常生活场景中也悄然加入了相关区块链技术应用。有专家表明，未来区块链将与人们的生活息息相关，区块链技术与大众日常生活融合是大势所趋。

区块链市场的火热引发了大量以区块链技术型人员为基础的人才性需求，区块链人才受热捧程度呈光速上升。据拉勾网发布的“2018年区块链高薪清单”显示，腾讯、小米、苏宁、京东等国内企业巨头发布了众多高薪区块链岗需求，力图探索区块链相关技术与应用。清单中同时指出，高薪岗位以区块链相关技术型岗位需求为主，其中苏宁和科达月薪最高已给到100k。

极大的技术型人才市场需求，必然会带动整个区块链培训市场的爆发式涌现与增长。培训模式大都可分为线上培训、传统IT机构培训及主打高端形式的线下短期训练营等几种形式，但市场火爆演进过程中也充斥着种种区块链培训乱象：讲师资质注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公开，课程大纲不透明、授课质量缩水化，课时安排不合理及培训收费标准参差不齐等等。

在整个区块链培训市场规模化发展之下，兄弟连教育携手资深区块链专家尹成及其清华水木未名团队成立区块链学院，利用其专业强大的技术讲师团队、细致全面的课程体系及海量真实性企业区块链项目实战，旨在深耕区块链教培领域，并为企业为社会培养更多专业型技术人才。

尹成 资深区块链技术专家 兄弟连区块链学院院长毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全球最具价值专家，微软Tech.Ed 大会金牌讲师。精通C/C++、Python、Go语言、Sicikit-Learn与TensorFlow。拥有15年编程经验与5年的教学经验，资深软件架构师，Intel软件技术专家，著名技术专家，具备多年的世界顶尖IT公司微软谷歌的工作经验。具备多年的软件编程经验与讲师授课经历， 并在人机交互、教育、信息安全、广告、区块链系统开发诸多产品。具备深厚的项目管理经验以及研发经验， 拥有两项人工智能发明专利，与开发电子货币部署到微软Windows Azure的实战经验。教学讲解深入浅出，使学员能够做到学以致用。

如何用go语言每分钟处理100万个请求

在Malwarebytes 我们经历go语言架构师了显著go语言架构师的增长go语言架构师，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go语言架构师：

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。

关于go语言架构师和go架构师课程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。