Go HTTP Redirect的知识点总结

HTTP 规范中定义了返回码为 3xx 代表客户端需要做一些额外的工作来完成请求,大部分3xx用来做转发(redirect)。

状态码的详细说明可以参照规范或者 wikipedia维基百科, 以下是代码的简短介绍。

  • 300 Multiple Choices: 返回多个可供选择的资源
  • 301 Moved Permanently: 请求的资源已永久移动到新位置,并且将来任何对此资源的引用都应该使用本响应返回的若干个URI之一
  • 302 Found: 请求的资源现在临时从不同的URI响应请求。由于这样的重定向是临时的,客户端应当继续向原有地址发送以后的请求,HTTP 1.0中的意义是Moved Temporarily,但是很多浏览器的实现是按照303的处实现的,所以HTTP 1.1中增加了 303和307的状态码来区分不同的行为
  • 303 See Other (since HTTP/1.1): 对应当前请求的响应可以在另一个URI上被找到,而且客户端应当采用GET的方式访问那个资源
  • 304 Not Modified (RFC 7232): 请求的资源没有改变
  • 305 Use Proxy (since HTTP/1.1): 被请求的资源必须通过指定的代理才能被访问
  • 306 Switch Proxy: 在最新版的规范中,306状态码已经不再被使用
  • 307 Temporary Redirect (since HTTP/1.1): 请求的资源现在临时从不同的URI响应请求,和303不同,它还是使用原先的Method
  • 308 Permanent Redirect (RFC 7538): 请求的资源已永久移动到新位置,并且新请求的Method不能改变

Go 的 http 库在实现的过程中也在不断的完成和修改其中的Bug,在 1.8版本中解决了前面版本中实现的问题 (你可以在 Go issues中搜索 redirect 来查看相关的issue)。 本文梳理了 Go 中 Redirect 的相关知识,以便你在遇到转发的问题时心中有数。

阅读全文

gRPC的那些事 - interceptor

gRPC-Go 增加了拦截器(interceptor)的功能, 就像Java Servlet中的 filter一样,可以对RPC的请求和响应进行拦截处理,而且既可以在客户端进行拦截,也可以对服务器端进行拦截。

利用拦截器,可以对gRPC进行扩展,利用社区的力量将gRPC发展壮大,也可以让开发者更灵活地处理gRPC流程中的业务逻辑。下面列出了利用拦截器实现的一些功能框架:

阅读全文

Go Web 框架性能比拼 2017 春季版

谁是最快的Go Web框架?, 这是我去年发布的Go web 框架的评测。现在一年过去了,有些框架因为缺乏维护而被放弃了,又有新的轮子被创造出来,既有的轮子也在不停的演化升级,来去之间,Go的版本也已经升级的1.8了。 青年节前, kirillDanshin提了一个issue,希望能更新最新的测试结果,现在这篇文章就记录了最新的测试结果。

阅读全文

gRPC的那些事 - streaming

gRPC是一个高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言。 gRPC提供了一种简单的方法来精确地定义服务和为iOS、Android和后台支持服务自动生成可靠性很强的客户端功能库。 客户端充分利用高级流和链接功能,从而有助于节省带宽、降低的TCP链接次数、节省CPU使用、和电池寿命。

gRPC具有以下重要特征:
强大的IDL特性 RPC使用ProtoBuf来定义服务,ProtoBuf是由Google开发的一种数据序列化协议,性能出众,得到了广泛的应用。
支持多种语言 支持C++、Java、Go、Python、Ruby、C#、Node.js、Android Java、Objective-C、PHP等编程语言。 3.基于HTTP/2标准设计

gRPC已经应用在Google的云服务和对外提供的API中。

gRPC开发起来非常的简单,你可以阅读 一个 helloworld 的例子来了解它的基本开发流程 (本系列文章以Go语言的开发为例)。

最基本的开发步骤是定义 proto 文件, 定义请求 Request 和 响应 Response 的格式,然后定义一个服务 Service, Service可以包含多个方法。

基本的gRPC开发很多文章都介绍过了,官方也有相关的文档,这个系列的文章也就不介绍这些基础的开发,而是想通过代码演示gRPC更深入的开发。 作为这个系列的第一篇文章,想和大家分享一下gRPC流式开发的知识。

gRPC的流可以分为三类, 客户端流式发送、服务器流式返回以及客户端/服务器同时流式处理, 也就是单向流和双向流。 下面针对这三种情况分别通过例子介绍。

阅读全文

为 Go Mutex 实现 TryLock 方法

Go标准库的sync/MutexRWMutex实现了sync/Locker接口, 提供了Lock()UnLock()方法,可以获取锁和释放锁,我们可以方便的使用它来控制我们对共享资源的并发控制上。

但是标准库中的Mutex.Lock的锁被获取后,如果在未释放之前再调用Lock则会被阻塞住,这种设计在有些情况下可能不能满足我的需求。有时候我们想尝试获取锁,如果获取到了,没问题继续执行,如果获取不到,我们不想阻塞住,而是去调用其它的逻辑,这个时候我们就想要TryLock方法了。

虽然很早(13年)就有人给Go开发组提需求了,但是这个请求并没有纳入官方库中,最终在官方库的清理中被关闭了,也就是官方库目前不会添加这个方法。

阅读全文

谁吃了我的Linux内存?

图片来自 [linuxatemyram](http://www.linuxatemyram.com)

一个经常被问的Linux问题:为啥我的Linux系统没运行多少程序,显示的可用内存这么少?其实Linux与Win的内存管理不同,会尽量缓存内存以提高读写性能,通常叫做Cache Memory。

比较老的文件都会介绍Linux的cache占用很多没关系,因为Linux尽可能利用内存进行缓存,但是缓存的回收也是需要资源的,比较好的一篇文章是Poor Zorro写的Linux内存中的Cache真的能被回收么?

阅读全文

[译] Go 可视化性能分析工具

原文: A Short Survey of PProf Visualization Tools by Jordan Crabtree

调试CPU相关的问题经常会涉及关于趋势的微妙问题。堆使用的峰值是否逐渐的增长? routine在什么地方被调用,调用的频度如何?

一图胜千言。
一张图片就可以提供很多有用的上下文信息,否则如果用语言解释起来累的半死。将pprof可视化显示可以将有用的CPU统计数据与整个时间的上下文关联起来。

阅读全文