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Go语言WEB框架(Gin)详解

在 Go语言开发go语言引擎的 Web 框架中go语言引擎，有两款著名 Web 框架分别是 Martini 和 Gingo语言引擎，两款 Web 框架相比较的话，Gin 自己说它比 Martini 要强很多。

Gin 是 Go语言写的一个 web 框架，它具有运行速度快，分组的路由器，良好的崩溃捕获和错误处理，非常好的支持中间件和 json。总之在 Go语言开发领域是一款值得好好研究的 Web 框架，开源网址go语言引擎：

首先下载安装 gin 包：

go get -u github.com/gin-gonic/gin

一个简单的例子：

package main

import "github.com/gin-gonic/gin"

func main() {

//Default返回一个默认的路由引擎

r := gin.Default()

r.GET("/ping", func(c *gin.Context) {

//输出json结果给调用方

c.JSON(200, gin.H{

"message": "pong",

})

r.Run() // listen and serve on 0.0.0.0:8080

}

编译运行程序，打开浏览器，访问页面显示：

{"message":"pong"}

gin 的功能不只是简单输出 Json 数据。它是一个轻量级的 WEB 框架，支持 RestFull 风格 API，支持 GET，POST，PUT，PATCH，DELETE，OPTIONS 等 http 方法，支持文件上传，分组路由，Multipart/Urlencoded FORM，以及支持 JsonP，参数处理等等功能，这些都和 WEB 紧密相关，通过提供这些功能，使开发人员更方便地处理 WEB 业务。

Gin 实际应用

接下来使用 Gin 作为框架来搭建一个拥有静态资源站点，动态 WEB 站点，以及 RESTFull API 接口站点（可专门作为手机 APP 应用提供服务使用）组成的，亦可根据情况分拆这套系统，每种功能独立出来单独提供服务。

下面按照一套系统但采用分站点来说明，首先是整个系统的目录结构，website 目录下面 static 是资源类文件，为静态资源站点专用go语言引擎；photo 目录是 UGC 上传图片目录，tpl 是动态站点的模板。

当然这个目录结构是一种约定，可以根据情况来修改。整个项目已经开源，可以访问来详细了解：具体每个站点的功能怎么实现呢？请看下面有关每个功能的讲述：

静态资源站点

一般网站开发中，我们会考虑把 js，css，以及资源图片放在一起，作为静态站点部署在 CDN，提升响应速度。采用 Gin 实现起来非常简单，当然也可以使用 net/http 包轻松实现，但使用 Gin 会更方便。

不管怎么样，使用 Go 开发，我们可以不用花太多时间在 WEB 服务环境搭建上，程序启动就直接可以提供 WEB 服务了。

package main

import (

"net/http"

"github.com/gin-gonic/gin"

)

func main() {

router := gin.Default()

// 静态资源加载，本例为css,js以及资源图片

router.StaticFS("/public", http.Dir("D:/goproject/src/github.com/ffhelicopter/tmm/website/static"))

router.StaticFile("/favicon.ico", "./resources/favicon.ico")

// Listen and serve on 0.0.0.0:80

router.Run(":80")

}

首先需要是生成一个 Engine，这是 gin 的核心，默认带有 Logger 和 Recovery 两个中间件。

router := gin.Default()

StaticFile 是加载单个文件，而 StaticFS 是加载一个完整的目录资源：

func (group *RouterGroup) StaticFile(relativePath, filepath string) IRoutes

func (group *RouterGroup) StaticFS(relativePath string, fs http.FileSystem) IRoutes

这些目录下资源是可以随时更新，而不用重新启动程序。现在编译运行程序，静态站点就可以正常访问了。

为什么要使用 Go 语言？Go 语言的优势在哪里

1、学习曲线

它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要，因为Go语言容易学习，所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快，这也是为什么国内Go流行的原因之一。

2、效率

Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。

3、出身名门、血统纯正

之所以说Go语言出身名门，是因为我们知道Go语言出自Google公司，这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人，在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言，自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看，Google对它这个新的宠儿还是很看重的，Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者，血统纯正这点就可见端倪了。

4、组合的思想、无侵入式的接口

Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。

5、强大的标准库

这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。

6、部署方便

我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。

7、简单的并发

它包含降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。

8、稳定性

Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具，如go

tool、gofmt、go test。

origin游戏引擎go语言怎么样

origin游戏引擎go语言好。根据查询相关信息显示go语言引擎：origin是由Go语言编写的分布式开源游戏服务器引擎go语言引擎，适用于各类游戏服务器的开发go语言引擎，包括H5游戏服务器。

国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。

截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网，游戏等领域，涉及交易、数据中台、历史库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。

3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：

1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。

2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。

3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。

众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性。

1. OLTP

3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下：

1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。

2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性。

3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30%。

4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。

6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。

TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：

1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。

2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。

3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。

4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制）是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。

IP 白名单功能（企业版特性）：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。

Audit log 功能（企业版特性）：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况。

加密存储（企业版特性）：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。

完善权限语句的权限检查，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。

1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。

2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性。

3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。

4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。

6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。

7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。

8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点，解决行列混合存储以及资源隔离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。

TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。

未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验。

稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。

性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等。

弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。

我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。

TiDB 3.0 GA Release Notes：