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。

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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。

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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。

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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?

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[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。

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编写地道的Go代码

在阅读本文之前,我先推荐你阅读官方的 Effective Go文档,或者是中文翻译版: 高效Go编程,它提供了很多编写标准而高效的Go代码指导,本文不会再重复介绍这些内容。

最地道的Go代码就是Go的标准库的代码,你有空的时候可以多看看Google的工程师是如何实现的。

本文仅作为一个参考,如果你有好的建议和意见,欢迎添加评论。

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