golang使用Nsq

1. 介紹

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括神木網(wǎng)站建設(shè)、神木網(wǎng)站制作、神木網(wǎng)頁(yè)制作以及神木網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策劃等。多年來(lái)，我們專(zhuān)注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，神木網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到神木省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

最近在研究一些消息中間件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一個(gè)基于Go語(yǔ)言的分布式實(shí)時(shí)消息平臺(tái)，它基于MIT開(kāi)源協(xié)議發(fā)布，由bitly公司開(kāi)源出來(lái)的一款簡(jiǎn)單易用的消息中間件。

官方和第三方還為NSQ開(kāi)發(fā)了眾多客戶端功能庫(kù)，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客戶端go-nsq、Python客戶端pynsq、基于Node.js的JavaScript客戶端nsqjs、異步C客戶端libnsq、Java客戶端nsq-java以及基于各種語(yǔ)言的眾多第三方客戶端功能庫(kù)。

1.1 Features

1). Distributed

NSQ提供了分布式的，去中心化，且沒(méi)有單點(diǎn)故障的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，穩(wěn)定的消息傳輸發(fā)布保障，能夠具有高容錯(cuò)和HA（高可用）特性。

2). Scalable易于擴(kuò)展

NSQ支持水平擴(kuò)展，沒(méi)有中心化的brokers。內(nèi)置的發(fā)現(xiàn)服務(wù)簡(jiǎn)化了在集群中增加節(jié)點(diǎn)。同時(shí)支持pub-sub和load-balanced 的消息分發(fā)。

3). Ops Friendly

NSQ非常容易配置和部署，生來(lái)就綁定了一個(gè)管理界面。二進(jìn)制包沒(méi)有運(yùn)行時(shí)依賴。官方有Docker image。

4.Integrated高度集成

官方的 Go 和 Python庫(kù)都有提供。而且為大多數(shù)語(yǔ)言提供了庫(kù)。

1.2 組件

1.3 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

NSQ推薦通過(guò)他們相應(yīng)的nsqd實(shí)例使用協(xié)同定位發(fā)布者，這意味著即使面對(duì)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，消息也會(huì)被保存在本地，直到它們被一個(gè)消費(fèi)者讀取。更重要的是，發(fā)布者不必去發(fā)現(xiàn)其他的nsqd節(jié)點(diǎn)，他們總是可以向本地實(shí)例發(fā)布消息。

NSQ

首先，一個(gè)發(fā)布者向它的本地nsqd發(fā)送消息，要做到這點(diǎn)，首先要先打開(kāi)一個(gè)連接，然后發(fā)送一個(gè)包含topic和消息主體的發(fā)布命令，在這種情況下，我們將消息發(fā)布到事件topic上以分散到我們不同的worker中。

事件topic會(huì)復(fù)制這些消息并且在每一個(gè)連接topic的channel上進(jìn)行排隊(duì)，在我們的案例中，有三個(gè)channel，它們其中之一作為檔案channel。消費(fèi)者會(huì)獲取這些消息并且上傳到S3。

nsqd

每個(gè)channel的消息都會(huì)進(jìn)行排隊(duì)，直到一個(gè)worker把他們消費(fèi)，如果此隊(duì)列超出了內(nèi)存限制，消息將會(huì)被寫(xiě)入到磁盤(pán)中。Nsqd節(jié)點(diǎn)首先會(huì)向nsqlookup廣播他們的位置信息，一旦它們注冊(cè)成功，worker將會(huì)從nsqlookup服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上發(fā)現(xiàn)所有包含事件topic的nsqd節(jié)點(diǎn)。

nsqlookupd

2. Internals

2.1 消息傳遞擔(dān)保

1）客戶表示已經(jīng)準(zhǔn)備好接收消息

2）NSQ 發(fā)送一條消息，并暫時(shí)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地（在 re-queue 或 timeout）

3）客戶端回復(fù) FIN（結(jié)束）或 REQ（重新排隊(duì)）分別指示成功或失敗。如果客戶端沒(méi)有回復(fù), NSQ 會(huì)在設(shè)定的時(shí)間超時(shí)，自動(dòng)重新排隊(duì)消息

這確保了消息丟失唯一可能的情況是不正常結(jié)束 nsqd 進(jìn)程。在這種情況下，這是在內(nèi)存中的任何信息（或任何緩沖未刷新到磁盤(pán)）都將丟失。

如何防止消息丟失是最重要的，即使是這個(gè)意外情況可以得到緩解。一種解決方案是構(gòu)成冗余 nsqd對(duì)（在不同的主機(jī)上）接收消息的相同部分的副本。因?yàn)槟銓?shí)現(xiàn)的消費(fèi)者是冪等的，以兩倍時(shí)間處理這些消息不會(huì)對(duì)下游造成影響，并使得系統(tǒng)能夠承受任何單一節(jié)點(diǎn)故障而不會(huì)丟失信息。

2.2 簡(jiǎn)化配置和管理

單個(gè) nsqd 實(shí)例被設(shè)計(jì)成可以同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)流。流被稱(chēng)為“話題”和話題有 1 個(gè)或多個(gè)“通道”。每個(gè)通道都接收到一個(gè)話題中所有消息的拷貝。在實(shí)踐中，一個(gè)通道映射到下行服務(wù)消費(fèi)一個(gè)話題。

在更底的層面，每個(gè) nsqd 有一個(gè)與 nsqlookupd 的長(zhǎng)期 TCP 連接，定期推動(dòng)其狀態(tài)。這個(gè)數(shù)據(jù)被 nsqlookupd 用于給消費(fèi)者通知 nsqd 地址。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，一個(gè)暴露的 HTTP /lookup 接口用于輪詢。為話題引入一個(gè)新的消費(fèi)者，只需啟動(dòng)一個(gè)配置了 nsqlookup 實(shí)例地址的 NSQ 客戶端。無(wú)需為添加任何新的消費(fèi)者或生產(chǎn)者更改配置，大大降低了開(kāi)銷(xiāo)和復(fù)雜性。

2.3 消除單點(diǎn)故障

NSQ被設(shè)計(jì)以分布的方式被使用。nsqd 客戶端（通過(guò) TCP ）連接到指定話題的所有生產(chǎn)者實(shí)例。沒(méi)有中間人，沒(méi)有消息代理，也沒(méi)有單點(diǎn)故障。

這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)消除單鏈，聚合，反饋。相反，你的消費(fèi)者直接訪問(wèn)所有生產(chǎn)者。從技術(shù)上講，哪個(gè)客戶端連接到哪個(gè) NSQ 不重要，只要有足夠的消費(fèi)者連接到所有生產(chǎn)者，以滿足大量的消息，保證所有東西最終將被處理。對(duì)于 nsqlookupd，高可用性是通過(guò)運(yùn)行多個(gè)實(shí)例來(lái)實(shí)現(xiàn)。他們不直接相互通信和數(shù)據(jù)被認(rèn)為是最終一致。消費(fèi)者輪詢所有的配置的 nsqlookupd 實(shí)例和合并 response。失敗的，無(wú)法訪問(wèn)的，或以其他方式故障的節(jié)點(diǎn)不會(huì)讓系統(tǒng)陷于停頓。

2.4 效率

對(duì)于數(shù)據(jù)的協(xié)議，通過(guò)推送數(shù)據(jù)到客戶端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客戶端拉數(shù)據(jù)。這個(gè)概念，稱(chēng)之為 RDY 狀態(tài)，基本上是客戶端流量控制的一種形式。

efficiency

2.5 心跳和超時(shí)

組合應(yīng)用級(jí)別的心跳和 RDY 狀態(tài)，避免頭阻塞現(xiàn)象，也可能使心跳無(wú)用（即，如果消費(fèi)者是在后面的處理消息流的接收緩沖區(qū)中，操作系統(tǒng)將被填滿，堵心跳）為了保證進(jìn)度，所有的網(wǎng)絡(luò) IO 時(shí)間上限勢(shì)必與配置的心跳間隔相關(guān)聯(lián)。這意味著，你可以從字面上拔掉之間的網(wǎng)絡(luò)連接 nsqd 和消費(fèi)者，它會(huì)檢測(cè)并正確處理錯(cuò)誤。當(dāng)檢測(cè)到一個(gè)致命錯(cuò)誤，客戶端連接被強(qiáng)制關(guān)閉。在傳輸中的消息會(huì)超時(shí)而重新排隊(duì)等待傳遞到另一個(gè)消費(fèi)者。最后，錯(cuò)誤會(huì)被記錄并累計(jì)到各種內(nèi)部指標(biāo)。

2.6 分布式

因?yàn)镹SQ沒(méi)有在守護(hù)程序之間共享信息，所以它從一開(kāi)始就是為了分布式操作而生。個(gè)別的機(jī)器可以隨便宕機(jī)隨便啟動(dòng)而不會(huì)影響到系統(tǒng)的其余部分，消息發(fā)布者可以在本地發(fā)布，即使面對(duì)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)。

這種“分布式優(yōu)先”的設(shè)計(jì)理念意味著NSQ基本上可以永遠(yuǎn)不斷地?cái)U(kuò)展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享狀態(tài)就是保存在lookup節(jié)點(diǎn)上，甚至它們不需要全局視圖，配置某些nsqd注冊(cè)到某些lookup節(jié)點(diǎn)上這是很簡(jiǎn)單的配置，唯一關(guān)鍵的地方就是消費(fèi)者可以通過(guò)lookup節(jié)點(diǎn)獲取所有完整的節(jié)點(diǎn)集。清晰的故障事件——NSQ在組件內(nèi)建立了一套明確關(guān)于可能導(dǎo)致故障的的故障權(quán)衡機(jī)制，這對(duì)消息傳遞和恢復(fù)都有意義。雖然它們可能不像Kafka系統(tǒng)那樣提供嚴(yán)格的保證級(jí)別，但NSQ簡(jiǎn)單的操作使故障情況非常明顯。

2.7 no replication

不像其他的隊(duì)列組件，NSQ并沒(méi)有提供任何形式的復(fù)制和集群，也正是這點(diǎn)讓它能夠如此簡(jiǎn)單地運(yùn)行，但它確實(shí)對(duì)于一些高保證性高可靠性的消息發(fā)布沒(méi)有足夠的保證。我們可以通過(guò)降低文件同步的時(shí)間來(lái)部分避免，只需通過(guò)一個(gè)標(biāo)志配置，通過(guò)EBS支持我們的隊(duì)列。但是這樣仍然存在一個(gè)消息被發(fā)布后馬上死亡，丟失了有效的寫(xiě)入的情況。

2.8 沒(méi)有嚴(yán)格的順序

雖然Kafka由一個(gè)有序的日志構(gòu)成，但NSQ不是。消息可以在任何時(shí)間以任何順序進(jìn)入隊(duì)列。在我們使用的案例中，這通常沒(méi)有關(guān)系，因?yàn)樗械臄?shù)據(jù)都被加上了時(shí)間戳，但它并不適合需要嚴(yán)格順序的情況。

2.9 無(wú)數(shù)據(jù)重復(fù)刪除功能

NSQ對(duì)于超時(shí)系統(tǒng)，它使用了心跳檢測(cè)機(jī)制去測(cè)試消費(fèi)者是否存活還是死亡。很多原因會(huì)導(dǎo)致我們的consumer無(wú)法完成心跳檢測(cè)，所以在consumer中必須有一個(gè)單獨(dú)的步驟確保冪等性。

3. 實(shí)踐安裝過(guò)程

本文將nsq集群具體的安裝過(guò)程略去，大家可以自行參考官網(wǎng)，比較簡(jiǎn)單。這部分介紹下筆者實(shí)驗(yàn)的拓?fù)?，以及nsqadmin的相關(guān)信息。

3.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

topology

實(shí)驗(yàn)采用3臺(tái)NSQD服務(wù)，2臺(tái)LOOKUPD服務(wù)。

采用官方推薦的拓?fù)?，消息發(fā)布的服務(wù)和NSQD在一臺(tái)主機(jī)。一共5臺(tái)機(jī)器。

NSQ基本沒(méi)有配置文件，配置通過(guò)命令行指定參數(shù)。

主要命令如下:

LOOKUPD命令

NSQD命令

工具類(lèi)，消費(fèi)后存儲(chǔ)到本地文件。

發(fā)布一條消息

3.2 nsqadmin

對(duì)Streams的詳細(xì)信息進(jìn)行查看，包括NSQD節(jié)點(diǎn)，具體的channel，隊(duì)列中的消息數(shù)，連接數(shù)等信息。

nsqadmin

channel

列出所有的NSQD節(jié)點(diǎn):

nodes

消息的統(tǒng)計(jì):

msgs

lookup主機(jī)的列表:

hosts

4. 總結(jié)

NSQ基本核心就是簡(jiǎn)單性，是一個(gè)簡(jiǎn)單的隊(duì)列，這意味著它很容易進(jìn)行故障推理和很容易發(fā)現(xiàn)bug。消費(fèi)者可以自行處理故障事件而不會(huì)影響系統(tǒng)剩下的其余部分。

事實(shí)上，簡(jiǎn)單性是我們決定使用NSQ的首要因素，這方便與我們的許多其他軟件一起維護(hù)，通過(guò)引入隊(duì)列使我們得到了堪稱(chēng)完美的表現(xiàn)，通過(guò)隊(duì)列甚至讓我們?cè)黾恿藥讉€(gè)數(shù)量級(jí)的吞吐量。越來(lái)越多的consumer需要一套嚴(yán)格可靠性和順序性保障，這已經(jīng)超過(guò)了NSQ提供的簡(jiǎn)單功能。

結(jié)合我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)來(lái)看，對(duì)于我們所需要傳輸?shù)陌l(fā)票消息，相對(duì)比較敏感，無(wú)法容忍某個(gè)nsqd宕機(jī)，或者磁盤(pán)無(wú)法使用的情況，該節(jié)點(diǎn)堆積的消息無(wú)法找回。這是我們沒(méi)有選擇該消息中間件的主要原因。簡(jiǎn)單性和可靠性似乎并不能完全滿足。相比Kafka，ops肩負(fù)起更多負(fù)責(zé)的運(yùn)營(yíng)。另一方面，它擁有一個(gè)可復(fù)制的、有序的日志可以提供給我們更好的服務(wù)。但對(duì)于其他適合NSQ的consumer，它為我們服務(wù)的相當(dāng)好，我們期待著繼續(xù)鞏固它的堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

go語(yǔ)言能做什么？

很多朋友可能知道Go語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)在哪，卻不知道Go語(yǔ)言適合用于哪些地方。

1、 Go語(yǔ)言作為服務(wù)器編程語(yǔ)言，很適合處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機(jī)處理、文件系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)代理等；網(wǎng)絡(luò)編程方面。Go語(yǔ)言廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用、API應(yīng)用、下載應(yīng)用等；除此之外，Go語(yǔ)言還可用于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和云平臺(tái)領(lǐng)域，目前國(guó)外很多云平臺(tái)都是采用Go開(kāi)發(fā)。

2、 其實(shí)Go語(yǔ)言主要用作服務(wù)器端開(kāi)發(fā)。其定位是用來(lái)開(kāi)發(fā)"大型軟件"的，適合于很多程序員一起開(kāi)發(fā)大型軟件，并且開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，支持云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。Go語(yǔ)言能夠讓程序員快速開(kāi)發(fā)，并且在軟件不斷的增長(zhǎng)過(guò)程中，它能讓程序員更容易地進(jìn)行維護(hù)和修改。它融合了傳統(tǒng)編譯型語(yǔ)言的高效性和腳本語(yǔ)言的易用性和富于表達(dá)性。

3、 Go語(yǔ)言成功案例。Nsq：Nsq是由Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的高性能、高可用消息隊(duì)列系統(tǒng)，性能非常高，每天能處理數(shù)十億條的消息；

4、 Docker：基于lxc的一個(gè)虛擬打包工具，能夠?qū)崿F(xiàn)PAAS平臺(tái)的組建。

5、 Packer：用來(lái)生成不同平臺(tái)的鏡像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者

6、 Skynet：分布式調(diào)度框架。

7、 Doozer：分布式同步工具，類(lèi)似ZooKeeper。

8、 Heka：mazila開(kāi)源的日志處理系統(tǒng)。

9、 Cbfs：couchbase開(kāi)源的分布式文件系統(tǒng)。

10、 Tsuru：開(kāi)源的PAAS平臺(tái)，和SAE實(shí)現(xiàn)的功能一模一樣。

11、 Groupcache：memcahe作者寫(xiě)的用于Google下載系統(tǒng)的緩存系統(tǒng)。

12、 God：類(lèi)似redis的緩存系統(tǒng)，但是支持分布式和擴(kuò)展性。

13、 Gor：網(wǎng)絡(luò)流量抓包和重放工具。

以上的就是關(guān)于go語(yǔ)言能做什么的內(nèi)容介紹了。

go語(yǔ)言的webengine叫什么

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Go語(yǔ)言WEB框架(Gin)詳解

在 Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的 Web 框架中，有兩款著名 Web 框架分別是 Martini 和 Gin，兩款 Web 框架相比較的話，Gin 自己說(shuō)它比 Martini 要強(qiáng)很多。

Gin 是 Go語(yǔ)言寫(xiě)的一個(gè) web 框架，它具有運(yùn)行速度快，分組的路由器，良好的崩潰捕獲和錯(cuò)誤處理，非常好的支持中間件和 json?？傊?Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)領(lǐng)域是一款值得好好研究的 Web 框架，開(kāi)源網(wǎng)址：

首先下載安裝 gin 包：

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

一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

package main

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

func main() {

//Default返回一個(gè)默認(rèn)的路由引擎

r := gin.Default()

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

//輸出json結(jié)果給調(diào)用方

c.JSON(200, gin.H{

"message": "pong",

})

})

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

}

編譯運(yùn)行程序，打開(kāi)瀏覽器，訪問(wèn)頁(yè)面顯示：

{"message":"pong"}

gin 的功能不只是簡(jiǎn)單輸出 Json 數(shù)據(jù)。它是一個(gè)輕量級(jí)的 WEB 框架，支持 RestFull 風(fēng)格 API，支持 GET，POST，PUT，PATCH，DELETE，OPTIONS 等 http 方法，支持文件上傳，分組路由，Multipart/Urlencoded FORM，以及支持 JsonP，參數(shù)處理等等功能，這些都和 WEB 緊密相關(guān)，通過(guò)提供這些功能，使開(kāi)發(fā)人員更方便地處理 WEB 業(yè)務(wù)。

Gin 實(shí)際應(yīng)用

接下來(lái)使用 Gin 作為框架來(lái)搭建一個(gè)擁有靜態(tài)資源站點(diǎn)，動(dòng)態(tài) WEB 站點(diǎn)，以及 RESTFull API 接口站點(diǎn)（可專(zhuān)門(mén)作為手機(jī) APP 應(yīng)用提供服務(wù)使用）組成的，亦可根據(jù)情況分拆這套系統(tǒng)，每種功能獨(dú)立出來(lái)單獨(dú)提供服務(wù)。

下面按照一套系統(tǒng)但采用分站點(diǎn)來(lái)說(shuō)明，首先是整個(gè)系統(tǒng)的目錄結(jié)構(gòu)，website 目錄下面 static 是資源類(lèi)文件，為靜態(tài)資源站點(diǎn)專(zhuān)用；photo 目錄是 UGC 上傳圖片目錄，tpl 是動(dòng)態(tài)站點(diǎn)的模板。

當(dāng)然這個(gè)目錄結(jié)構(gòu)是一種約定，可以根據(jù)情況來(lái)修改。整個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)開(kāi)源，可以訪問(wèn)來(lái)詳細(xì)了解：具體每個(gè)站點(diǎn)的功能怎么實(shí)現(xiàn)呢？請(qǐng)看下面有關(guān)每個(gè)功能的講述：

靜態(tài)資源站點(diǎn)

一般網(wǎng)站開(kāi)發(fā)中，我們會(huì)考慮把 js，css，以及資源圖片放在一起，作為靜態(tài)站點(diǎn)部署在 CDN，提升響應(yīng)速度。采用 Gin 實(shí)現(xiàn)起來(lái)非常簡(jiǎn)單，當(dāng)然也可以使用 net/http 包輕松實(shí)現(xiàn)，但使用 Gin 會(huì)更方便。

不管怎么樣，使用 Go 開(kāi)發(fā)，我們可以不用花太多時(shí)間在 WEB 服務(wù)環(huán)境搭建上，程序啟動(dòng)就直接可以提供 WEB 服務(wù)了。

package main

import (

"net/http"

"github.com/gin-gonic/gin"

)

func main() {

router := gin.Default()

// 靜態(tài)資源加載，本例為css,js以及資源圖片

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")

}

首先需要是生成一個(gè) Engine，這是 gin 的核心，默認(rèn)帶有 Logger 和 Recovery 兩個(gè)中間件。

router := gin.Default()

StaticFile 是加載單個(gè)文件，而 StaticFS 是加載一個(gè)完整的目錄資源：

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

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

這些目錄下資源是可以隨時(shí)更新，而不用重新啟動(dòng)程序?，F(xiàn)在編譯運(yùn)行程序，靜態(tài)站點(diǎn)就可以正常訪問(wèn)了。

全鏈路壓測(cè)流量模型

現(xiàn)在全鏈路越來(lái)越火，各大廠商也紛紛推出了自己的全鏈路壓測(cè)測(cè)試方案。特別是針對(duì)全鏈路壓測(cè)流量模型，各家方案都有所不同。最近我看了一些這方面的資料，有一些感悟。分享給大家。

全鏈路壓測(cè)流量模型的梳理呢，這里就先不講了，各家公司自有司情在。因?yàn)橹饕侨溌穳簻y(cè)模型的實(shí)現(xiàn)，其實(shí)實(shí)現(xiàn)也對(duì)應(yīng)了流量模型的梳理結(jié)果。

業(yè)界常用的三種方一種：是基于業(yè)務(wù)模型的實(shí)現(xiàn)，一種是基于真實(shí)流量的錄制回放，最后一種是灰度分流。

這個(gè)是一種比較常用的方式。首先要對(duì)公司業(yè)務(wù)模型進(jìn)行梳理，也就是說(shuō)對(duì)公司的業(yè)務(wù)鏈路進(jìn)行梳理。這里的業(yè)務(wù)鏈路可能會(huì)比較復(fù)雜，不是像很多案例中到的了就非常流行暢的一條鏈路，中間很有可能會(huì)出現(xiàn)各種各樣的支路。如果圖圖形化展示的話，某一條鏈路應(yīng)該就是一個(gè)樹(shù)形結(jié)構(gòu)。樹(shù)形結(jié)構(gòu)的開(kāi)始是用戶的入口頁(yè)一般就是入口頁(yè)面的登陸，或者說(shuō)是首頁(yè)接口。樹(shù)形結(jié)構(gòu)的右側(cè)是用戶的出口，這里根據(jù)業(yè)務(wù)模型不同，用戶的出口會(huì)非常的多，所以大多數(shù)來(lái)時(shí)候來(lái)講，這就是一個(gè)分叉的樹(shù)形結(jié)構(gòu)。

要對(duì)這樣的流量模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。是比較困難的。首先要梳理出這樣的業(yè)務(wù)模型，就不太容易，再加上接口的相互調(diào)用啊，數(shù)據(jù)之間的相互依賴又可能是復(fù)雜程度增加一個(gè)量級(jí)。所以一般的實(shí)現(xiàn)方式就是做歸攏。將比較復(fù)雜的樹(shù)形結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單化，或者干脆將以個(gè)業(yè)務(wù)聯(lián)絡(luò)分解成n個(gè)列有鏈路。然后分別實(shí)現(xiàn)。最終將流量匯聚，就變成了整個(gè)業(yè)務(wù)鏈路的流量模型實(shí)現(xiàn)。

在業(yè)務(wù)模型實(shí)現(xiàn)這個(gè)方向，各家都有不同的實(shí)現(xiàn)方式啊，基本上就分為工具以及腳本實(shí)現(xiàn)。我自己不怎么用工具做過(guò)接口的性能測(cè)試，全都是使用java和groovy腳本去實(shí)現(xiàn)的。首先，我會(huì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于接口的業(yè)務(wù)測(cè)試框架，將每一個(gè)接口封裝成一個(gè)方法。接口的參數(shù)即是這個(gè)方法的參數(shù)。然后將每一個(gè)用戶封裝成一個(gè)對(duì)象。將用戶的各種信息變成這個(gè)對(duì)象的屬性。然后用戶在請(qǐng)求不同的接口的時(shí)候?qū)τ脩舻膶傩赃M(jìn)行賦值這樣就達(dá)到了一個(gè)參數(shù)傳遞的目的。然后通過(guò)調(diào)用不同的方法，我們就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同接口的請(qǐng)求。通過(guò)控制參數(shù)或者說(shuō)接口請(qǐng)求的頻率，我們就可以達(dá)到控制當(dāng)前用戶。在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈的走向。

基于流量錄制和回放，這個(gè)是最容易實(shí)現(xiàn)的方式。也是最容易貼近真實(shí)情況的方式。哦，我接觸到的主要有一個(gè)回放模型，就是用golang語(yǔ)言寫(xiě)的goreply。go語(yǔ)言的性能是非常好的，用于性能測(cè)試足夠滿足用戶的需求。大多數(shù)公司都會(huì)選擇在原生引擎的基礎(chǔ)上做一些封裝。然后對(duì)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行一些兼容，最主要的還是適配流量來(lái)源。通常流量的來(lái)源是通過(guò)日志文件來(lái)獲取的，但是我看行業(yè)內(nèi)也有通過(guò)一些固定的流量存儲(chǔ)分析引擎去完成。這里的技術(shù)我不是太熟，也就不多分享啦。

我覺(jué)得基于流量錄制回放這種模式有一個(gè)比較難以解決的問(wèn)題：流量的不可見(jiàn)性。一般來(lái)說(shuō)，錄制流量會(huì)非常大。介于幾十萬(wàn)上百萬(wàn)之間。這么規(guī)模大的流量，是很難對(duì)他進(jìn)行可視化的。常遇到的一個(gè)問(wèn)題，就是對(duì)于一些請(qǐng)求量非常小的接口。錄制的時(shí)候可能會(huì)錄丟。還有一種就是錄制流量的時(shí)間范圍不會(huì)太廣。那么錄制出來(lái)的流量文件只能反映錄制時(shí)的流量模型，并不能反映其他錄制時(shí)間段的流量模型。如果某個(gè)服務(wù)的流量是根據(jù)時(shí)間變化的。那么就需要對(duì)多個(gè)時(shí)間段都錄制流量，然后進(jìn)行合并。由于流量的不可見(jiàn)性，所以對(duì)流量的模型進(jìn)行分析，就會(huì)顯得比較麻煩。

這是我在某個(gè)會(huì)議上看到大佬分享的一個(gè)方案?；叶却蠹衣?tīng)的可能比較多的是灰度發(fā)布。就是將服務(wù)或者app更新范圍限制在某些一批人，或者說(shuō)某個(gè)地理范圍。這里講的灰度分流，其實(shí)核心上差不多，就是將線上的一部分流量轉(zhuǎn)到某些機(jī)器上。以實(shí)現(xiàn)對(duì)這些機(jī)器所在服務(wù)的一些壓測(cè)。這種方案?；诰€上流量完成，所以幾乎不需要測(cè)試。投入過(guò)多的資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)。這種方案有點(diǎn)兒基于業(yè)務(wù)模型和基于流量錄制取了一個(gè)中間態(tài)。既能保證流量的真實(shí)有效性。又可以避免開(kāi)發(fā)測(cè)試腳本帶來(lái)的負(fù)擔(dān)。

這種方式對(duì)于公司的架構(gòu)，主或者說(shuō)是分流的實(shí)現(xiàn)來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度是比較高的。因?yàn)樗玫娜际怯脩舻恼鎸?shí)數(shù)據(jù)，所以一旦出現(xiàn)問(wèn)題的話，這個(gè)問(wèn)題影響范圍不太可控，而且比較嚴(yán)重。對(duì)于接收灰度分流流量的機(jī)器來(lái)說(shuō)，壓測(cè)流量完全真實(shí)。但是他也無(wú)法避免基于流量錄制，回放同樣的問(wèn)題。就是流量的不可見(jiàn)性以及流量與時(shí)間可能存在于一個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系并不是線性的。甚至這一點(diǎn)流量的灰度分流還不如流量的錄制與回放。我想這也是。我身邊接觸到的公司，都沒(méi)有采用這種方案的原因吧。

當(dāng)前標(biāo)題：go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)流量檢測(cè)引擎 go語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)
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