go语言异步 go语言异步任务

go有没有开源的类似java的mina或者netty的socket框架

go语言应该没有,java netty这种高性能异步IO模型的框架,建议你还是用java语言开发吧

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golang底层用什么语言实现的

Go runtime的调度器：

在了解Go的运行时的scheduler之前，需要先了解为什么需要它，因为我们可能会想，OS内核不是已经有一个线程scheduler了嘛？

熟悉POSIX API的人都知道，POSIX的方案在很大程度上是对Unix process进场模型的一个逻辑描述和扩展，两者有很多相似的地方。 Thread有自己的信号掩码，CPU affinity等。但是很多特征对于Go程序来说都是累赘。尤其是context上下文切换的耗时。另一个原因是Go的垃圾回

workerman用什么语言实现的

Workerman是一款纯PHP开发的开源高性能的PHP socket 服务器框架。被广泛的用于手机app、移动通讯，微信小程序，手游服务端、网络游戏、PHP聊天室、硬件通讯、智能家居、车联网、物联网等领域的开发。支持TCP长连接，支持Websocket、HTTP等协议，支持自定义协议。拥有异步Mysql、异步Redis、异步Http、异步消息队列等众多高性能组件

cassandra用什么语言实现的

Cassandra 的名称来源于希腊神话，是特洛伊的一位悲剧性的女先知的名字，因此项目的Logo是一只放光的眼睛。

这个项目由就职于Facebook的Avinash Lakshman（也是Amazon Dynamo的作者之一）和Prashant Malik在为Facebook的Inbox编写。2008年，Facebook将项目开源，Cassandra在2009年成为了Apache软件基金会的Incubator项目，并在2010年2月走出孵化器，成为正式的基金会项目。目前这个项目主要由专门进行Cassandra商业化运作的DataStax公司来开发，也有一些来自其他公司或独立的开发者

zookepeer是用什么语言实现的

本文是Jason Wilder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-Source Service Discovery 。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。

ovation是用什么语言实现的

随你高兴,和语言没有关系.就像你说的这句话可以用中文说,一样可以用随便什么语言表达同样的意思.

SmoothDraw 3是用什么语言实现的

objectMainextendsApp{

varreverse_pairs = 0逆序数

defmsort[T](cmp:(T, T) = Boolean)(l:List[T]):List[T] = {

defmerge(l1:List[T], l2:List[T]):List[T]=(l1, l2)match{

case(Nil, _) = l2

case(_, Nil) = l1

case(x::left1, y::left2) =

if(cmp(x, y))

x::merge(left1, l2)

else{

reverse_pairs += l1.length

y::merge(l1, left2)

}

valn = l.length / 2

if(n == 0)

return l

else{

val(l1, l2) = l.splitAt(n)

merge(msort(cmp)(l1), msort(cmp)(l2))

}

println(msort((x:Int, y:Int) = xy)(List(5, 4, 3, 2, 7,6 )))

println(reverse_pairs)

}

百度用什么编程语言实现的?

应该是Java的技术(jsp/servlet)或PHP，平台应该是Linux/Unix.这个我是从百度的招聘页面上的招聘信息，猜想的。

而且Java的面大

Struts1的底层用什么实现的？

struts原理其实就是一个Servlet，只不过有一个中央处理器在配置文件里面，

客户端的请求先通过web.xml配置文件里面找到ActionServlet来处理，ActionServlet会根据你的请求来分配具体的Action来处理你，处理完了以后，然后转发页面，显示数据，就这一系列操作。

用verilog语言实现的nand flash

这种题目太可笑了

用verilog实现其行为并给出逻辑门搭建的阵列是很简单

但是在不涉及任何工艺的情况下， K9 Flash（本身指的是利用浮栅晶体管雪崩效应写入隧传效应成批擦出的一种工艺）没有任何意义

何况对于存储器这种阵列逻辑没有用verilog 来半定制设计的道理

从来都是针对foundry工艺库给定的宏进行配置来直接生成可用的各种模型

行为模型的话只要你清楚nand flash的工作原理就行了很容易

python解释器是用什么语言实现的

用的是python解释器。首先win+R 运行cmd，如果 python --version不报错，则表明环境正确 python file.name运行即可

golang语言：for循环里面包含一个函数体的执行循序

go func是golang的协程，就像多线程，异步执行，所以，代码段1执行完3遍后，可能3次协成刚执行完。在代码段1中如果sleep一下应该就能给协程时间执行了。

Go微服务--常见的微服务框架

近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。

Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。

1、GoKit框架

这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。

基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成：

传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。

接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务

服务成：具体的业务逻辑实现

2、GoMicro框架

这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。

GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。

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

弱弱的问下golang跟erlang区别大吗

1. 对锁的态度不同;

2. 对异步IO的态度不同;

3. 消息机制不同;

4. Erlang对锁非常反感，认为变量不可变可以很大程度避免锁;而Golang的观点是锁确实有很大的负担，但锁基本上是无法避免的，一旦有人共享状态并且互相抢占去改变他，这时候锁是必须存在的。

Erlang服务器是单进程的，是逻辑上没有并发的东西，一个Process就是一个执行体，所以Erlang的服务器和Golang的服务器是不一样的，Golang的服务器是多进程的一起构成的一个服务器，每个请求建立一个独立的进程。

而Erlang不同，一个服务器就是一个单进程的，所以并发的请求都进入到了进程的邮箱，然后这个服务器从进程邮箱里取邮件处理，Erlang的服务器并没有并发的请求，所以不需要锁。

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