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只会golang,只会心疼giegie

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Golang 新手该怎么提升能力

新手入门技巧:

1.升级你的角色等级

Pokemon GO 游戏如果你的目标不是只有 “收集所有神奇宝贝" 的话,而是想用心玩这款游戏,那角色等级绝对是最重要的一环,甚至比抓到稀有神奇宝贝还重要。

等级高,你才能解锁与获得更多道具,如:更强的宝贝球、让你更好抓神奇宝贝的 Razz Berry、经验值两倍的 Lucky Egg、吸引野生神奇宝贝的 Incense 等等。

等级高,你才能抓到 CP (战斗力)更强的神奇宝贝。

等级越高,你才能提升更多神奇宝贝的能力(CP 与 HP)。

升级到 5 级才能进到 GYM 里跟其他玩家战斗。

2.不要担心宝贝球不够

宝贝球是一个非常容易取得的道具,几乎每一个 PokeStop 都能获得两个以上,等你玩久之后一定会嫌宝贝球数量太多(背包预设只能装 350 个道具),把它丢掉会变成非常平常的事,所以抓神奇宝贝时不用害怕丢歪失手,尽情的试手感与角度吧!不过还是要注意次数,小心神奇宝贝会烙跑走。

3.抓光每一个你所看到的神奇宝贝

跟一开始一样,如果你的目标不是只有 “收集所有神奇宝贝",那只要是地图中出现的神奇宝贝,就全部都抓光吧!每抓一只都能获得经验值、STARDUST 与 CANDY,而这些都是游戏中非常重要的元素。

4.先不要提升与进化你的神奇宝贝

刚开始玩时角色等级还太低,因此抓的神奇宝贝 CP 战斗力都会很低,几乎只有 100 以下,所以千万不要急著提升或进化神奇宝贝,把 STARDUST 与 CANDY 保留下来,等到等级变高开始抓到 CP 200、甚至是 300 以上再决定也不迟,而且你还有机会抓到已经进化过的神奇宝贝。

5.只保留 CP 高与能力强的神奇宝贝(仅限初期)

CP 值(战斗力)越高,基本上也代表神奇宝贝越强,因此当你抓到相同的神奇宝贝时,如果 CP 值差 30 以上,就不要犹豫把它 TRANSFER 换成 CANDY 吧!这样也不占空间。而等到后期开始专心养育神奇宝贝时,可以参考这篇文章,把素质最好的神奇宝贝找出来。

资讯页面下方可看到它的攻击能力,每一位神奇宝贝都有两种,上面是普通攻击、下面为绝招,目前还没有数据表示哪种能力比较强,就笔者经验来说,数字越高也代表攻击力越强,因此如果是 CP 很接近的神奇宝贝,就从这边比较,保留攻击力强的那只就对了!

6.慎选使用 Incense 与 Lucky Egg 的时机

当等级升到 5 级以及 7 级时,你会各获得一个 Incense 道具(30 分钟内吸引更多的野生神奇宝贝),笔者会建议先使用一个就好,另一个等到 9 级获得 Lucky Egg(30 分钟内可两倍经验值) 时再用,效果会更好。

Lucky Egg 与 Incense 同时使用的效果非常不错,30 分钟内你一定会抓到非常多神奇宝贝,而每抓一个可获得 100XP,经验值两倍之后变 200XP,如果是新的神奇宝贝再加 500XP,两倍之后变 1000XP,30 分钟过后你的经验值绝对是用暴增,连升两级都有可能,所以说不要急的把 Lucky Egg 或 Incense 用掉,等到两个都拥有时再用效果是最大的!

7.Pokestops 的更新速度很快

Pokestops 是用来提供玩家道具的物件,因此更新速度非常快,当你翻转过一次变成紫色后,只要等个 1~2 分钟 5 分钟就会再变回蓝色,因此如果你缺道具又懒得一直走的话,就找一个翻得到 2~3 Pokestops 的位置待著,不到一小时你绝对能获得非常多道具。(经实测确定是 5 分钟,之前笔者边写文章边测才会感觉更新超快的错觉)

如果你住的地方就能翻到 Pokestops,那真的非常幸运,不仅有无限道具可以取得,待在家也能赚 XP 经验值,不用走来走去。(每翻一次可获得 50XP)。

8.捕捉 Pokemon 神奇宝贝时需不需要停下来?

这点笔者相信很多玩家都很好奇,答案是:不用!

只要是进入抓 Pokemon 神奇宝贝的画面后,即便你离碰到的位置超过 1 公里(夸饰法),都能正常捕捉,唯一要注意是如果你有开启 AR,那就手机画面就必须保持碰到神奇宝贝的方向才能看到它,没开启 AR 的玩家则怎麼移动都没关系。

不过安全第一,笔者还是建议抓神奇宝贝时停下来,才不会发生任何意外,除非你目前正在搭车。

9.不用太担心 Pokemon GO 是不是很耗网路流量

继 T-Moblie 之后,香港 CSL Mobile 也表示会推出 Pokemon GO 无限网路流量服务,因此很多玩家都误认为 Pokemon GO 非常耗网路流量,事实上你不用太担心!

根据笔者玩两周的经验,角色等级已升级到 14,收集上百只神奇宝贝,平时在外也正常使用 F

怎么学习golang

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。

彻底理解Golang Map

本文目录如下,阅读本文后,将一网打尽下面Golang Map相关面试题

Go中的map是一个指针,占用8个字节,指向hmap结构体; 源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构

每个map的底层结构是hmap,hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组。每个bucket底层都采用链表结构。接下来,我们来详细看下map的结构

bmap 就是我们常说的“桶”,一个桶里面会最多装 8 个 key,这些 key 之所以会落入同一个桶,是因为它们经过哈希计算后,哈希结果是“一类”的,关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明。在桶内,又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置(一个桶内最多有8个位置)。

bucket内存数据结构可视化如下:

注意到 key 和 value 是各自放在一起的,并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段,节省内存空间。

当 map 的 key 和 value 都不是指针,并且 size 都小于 128 字节的情况下,会把 bmap 标记为不含指针,这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是,我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段,是指针类型的,破坏了 bmap 不含指针的设想,这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。

map是个指针,底层指向hmap,所以是个引用类型

golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel, 它们都是 引用类型 ,当引用类型作为函数参数时,可能会修改原内容数据。

golang 中没有引用传递,只有值和指针传递。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递,只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间,在被调函数中修改 map,对调用者同样可见,所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果。

因此,传递 map 时,如果想修改map的内容而不是map本身,函数形参无需使用指针

map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素 存储空间 ,这种情况下,对其中一个map的更改,会影响到其他map

map 在没有被修改的情况下,使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同。这是 Go 语言的设计者们有意为之,在每次 range 时的顺序被随机化,旨在提示开发者们,Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定,请大家不要依赖 range 遍历结果顺序。

map 本身是无序的,且遍历时顺序还会被随机化,如果想顺序遍历 map,需要对 map key 先排序,再按照 key 的顺序遍历 map。

map默认是并发不安全的,原因如下:

Go 官方在经过了长时间的讨论后,认为 Go map 更应适配典型使用场景(不需要从多个 goroutine 中进行安全访问),而不是为了小部分情况(并发访问),导致大部分程序付出加锁代价(性能),决定了不支持。

场景: 2个协程同时读和写,以下程序会出现致命错误:fatal error: concurrent map writes

如果想实现map线程安全,有两种方式:

方式一:使用读写锁 map + sync.RWMutex

方式二:使用golang提供的 sync.Map

sync.map是用读写分离实现的,其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比,它做了一些优化:可以无锁访问read map,而且会优先操作read map,倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历),那就不用去操作write map(它的读写都要加锁),所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。

golang中map是一个kv对集合。底层使用hash table,用链表来解决冲突 ,出现冲突时,不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来,而是以bmap为最小粒度挂载,一个bmap可以放8个kv。在哈希函数的选择上,会在程序启动时,检测 cpu 是否支持 aes,如果支持,则使用 aes hash,否则使用 memhash。

map有3钟初始化方式,一般通过make方式创建

map的创建通过生成汇编码可以知道,make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶,一个桶的容量就可以满足

makemap函数会通过 fastrand 创建一个随机的哈希种子,然后根据传入的 hint 计算出需要的最小需要的桶的数量,最后再使用 makeBucketArray 创建用于保存桶的数组,这个方法其实就是根据传入的 B 计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据,在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶,数量是 2^(B-4) 个。初始化完成返回hmap指针。

找到一个 B,使得 map 的装载因子在正常范围内

Go 语言中读取 map 有两种语法:带 comma 和 不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里,带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中;而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0,如果 value 是 string 类型,就会返回空字符串。

map的查找通过生成汇编码可以知道,根据 key 的不同类型,编译器会将查找函数用更具体的函数替换,以优化效率:

函数首先会检查 map 的标志位 flags。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了,说明有其他协程在执行“写”操作,进而导致程序 panic。这也说明了 map 对协程是不安全的。

key经过哈希函数计算后,得到的哈希值如下(主流64位机下共 64 个 bit 位):

m: 桶的个数

从buckets 通过 hash m 得到对应的bucket,如果bucket正在扩容,并且没有扩容完成,则从oldbuckets得到对应的bucket

计算hash所在桶编号:

用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位,也就是 01010 ,值为 10,也就是 10 号桶(范围是0~31号桶)

计算hash所在的槽位:

用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位,也就是 10010111 ,转化为十进制,也就是151,在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值(HOB hash)为 151* 的 槽位**,即为key所在位置,找到了 2 号槽位,这样整个查找过程就结束了。

如果在 bucket 中没找到,并且 overflow 不为空,还要继续去 overflow bucket 中寻找,直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了,包括所有的 overflow bucket。

通过上面找到了对应的槽位,这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的:

bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小;而我们又知道,value 的地址是在所有 key 之后,因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。

通过汇编语言可以看到,向 map 中插入或者修改 key,最终调用的是 mapassign 函数。

实际上插入或修改 key 的语法是一样的,只不过前者操作的 key 在 map 中不存在,而后者操作的 key 存在 map 中。

mapassign 有一个系列的函数,根据 key 类型的不同,编译器会将其优化为相应的“快速函数”。

我们只用研究最一般的赋值函数 mapassign 。

map的赋值会附带着map的扩容和迁移,map的扩容只是将底层数组扩大了一倍,并没有进行数据的转移,数据的转移是在扩容后逐步进行的,在迁移的过程中每进行一次赋值(access或者delete)会至少做一次迁移工作。

1.判断map是否为nil

每一次进行赋值/删除操作时,只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容,会做一次迁移工作,下面会详细说下迁移过程

根据上面查找过程,查找key所在位置,如果找到则更新,没找到则找空位插入即可

经过前面迭代寻找动作,若没有找到可插入的位置,意味着需要扩容进行插入,下面会详细说下扩容过程

通过汇编语言可以看到,向 map 中删除 key,最终调用的是 mapdelete 函数

删除的逻辑相对比较简单,大多函数在赋值操作中已经用到过,核心还是找到 key 的具体位置。寻找过程都是类似的,在 bucket 中挨个 cell 寻找。找到对应位置后,对 key 或者 value 进行“清零”操作,将 count 值减 1,将对应位置的 tophash 值置成 Empty

再来说触发 map 扩容的时机:在向 map 插入新 key 的时候,会进行条件检测,符合下面这 2 个条件,就会触发扩容:

1、装载因子超过阈值

源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen),是经过测试后取出的一个比较合理的因子

我们知道,每个 bucket 有 8 个空位,在没有溢出,且所有的桶都装满了的情况下,装载因子算出来的结果是 8。因此当装载因子超过 6.5 时,表明很多 bucket 都快要装满了,查找效率和插入效率都变低了。在这个时候进行扩容是有必要的。

对于条件 1,元素太多,而 bucket 数量太少,很简单:将 B 加 1,bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。于是,就有新老 bucket 了。注意,这时候元素都在老 bucket 里,还没迁移到新的 bucket 来。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。

2、overflow 的 bucket 数量过多

在装载因子比较小的情况下,这时候 map 的查找和插入效率也很低,而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是计算装载因子的分子比较小,即 map 里元素总数少,但是 bucket 数量多(真实分配的 bucket 数量多,包括大量的 overflow bucket)

不难想像造成这种情况的原因:不停地插入、删除元素。先插入很多元素,导致创建了很多 bucket,但是装载因子达不到第 1 点的临界值,未触发扩容来缓解这种情况。之后,删除元素降低元素总数量,再插入很多元素,导致创建很多的 overflow bucket,但就是不会触发第 1 点的规定,你能拿我怎么办?overflow bucket 数量太多,导致 key 会很分散,查找插入效率低得吓人,因此出台第 2 点规定。这就像是一座空城,房子很多,但是住户很少,都分散了,找起人来很困难

对于条件 2,其实元素没那么多,但是 overflow bucket 数特别多,说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间,将老 bucket 中的元素移动到新 bucket,使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样,原来,在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间,提高 bucket 利用率,map 的查找和插入效率自然就会提升。

由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址,如果有大量的 key/value 需要搬迁,会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式,原有的 key 并不会一次性搬迁完毕,每次最多只会搬迁 2 个 bucket。

上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”,它只是分配好了新的 buckets,并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中,而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候,都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕,具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。

如果未迁移完毕,赋值/删除的时候,扩容完毕后(预分配内存),不会马上就进行迁移。而是采取 增量扩容 的方式,当有访问到具体 bukcet 时,才会逐渐的进行迁移(将 oldbucket 迁移到 bucket)

nevacuate 标识的是当前的进度,如果都搬迁完,应该和2^B的长度是一样的

在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket,以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上。

转移的判断直接通过tophash 就可以,判断tophash中第一个hash值即可

遍历的过程,就是按顺序遍历 bucket,同时按顺序遍历 bucket 中的 key。

map遍历是无序的,如果想实现有序遍历,可以先对key进行排序

为什么遍历 map 是无序的?

如果发生过迁移,key 的位置发生了重大的变化,有些 key 飞上高枝,有些 key 则原地不动。这样,遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。

如果就一个写死的 map,不会向 map 进行插入删除的操作,按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜绝了这种做法,因为这样会给新手程序员带来误解,以为这是一定会发生的事情,在某些情况下,可能会酿成大错。

Go 做得更绝,当我们在遍历 map 时,并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历,每次都是从一个**随机值序号的 bucket 开始遍历,并且是从这个 bucket 的一个 随机序号的 cell **开始遍历。这样,即使你是一个写死的 map,仅仅只是遍历它,也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。

用golang会不会被制裁

用golang不会被制裁。

每一个程序开发软件都有自己的可取之处,只是错误的多少罢了。

golang没什么致命的缺陷,但由于Golang崇尚不搞复杂的东西,概念和规则越少越好,有时就会因此遇到不少麻烦。

go语言实现一个简单的简单网关

网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong;也有基于 zuul 的通用网关;还有就是 golang 的网关,比如 tyk。

这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。

转自: troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/

整理:go语言钟文文档:

启动两个后端 web 服务(代码)

这里使用命令行工具进行测试

具体代码

直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,因此可以直接作为 handler。

具体代码

director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以在这里完成。

director在这里具体做了:

modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息。

最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可。

参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy,只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可,具体实现见后面。

作为一个网关服务,在上面 2.3 的基础上,需要支持必要的负载均衡策略,比如:

随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单。

具体代码

使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置。

具体代码

轮询带权重,如果使用计数递减的方式,如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…,其中 a 后端会瞬间压力过大;参考 nginx 内部的加权轮询,或者应该称之为平滑加权轮询,思路是:

后端真实节点包含三个权重:

操作步骤:

具体代码

一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题;这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点。

实现:

具体代码

每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可。

然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略。

具体代码

作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来。

中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数;一种是链式调用。

具体代码

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