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go语言可以做什么

1、服务器编程:以前你如果使用C或者C++做的那些事情,用Go来做很合适,例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

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2、分布式系统、数据库代理器、中间件:例如Etcd。

3、网络编程:这一块目前应用最广,包括Web应用、API应用、下载应用,而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。

4、开发云平台:目前国外很多云平台在采用Go开发,我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。

5、区块链:目前有一种说法,技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话,就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的,比如ehtereum是目前知名度最大的公链,再比如fabric是目前最知名的联盟链,两者都有go语言的版本,且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。

自1.0版发布以来,go语言引起了众多开发者的关注,并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员,其数量也在不断增加。

使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现,例如 Qt、Sqlite 等。

后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现,这个过程相对于其他语言要简单一些,这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。

为什么go语言适合开发网游服务器端

前段时间在golang-China读到这个贴:

个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发,写下这篇文章总结一下。

从网游的角度看:

要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候,才有可能完成。因此,多人同时在线十分有必要。

再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里,即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验,服务器端的处理也不能占用太多时间。所以,每次请求对应的CPU占用是比较小的。

网游的IO主要分两个方面,一个是网络IO,一个是磁盘IO。网络IO方面,可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO,这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似,每次请求的字节数很小,但由于多人同时在线,因此并发数相当高。另外,地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面,主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库,会有比较大的区别。以前的项目里,就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程,磁盘IO不再是瓶颈。总体来说,还是用内存做一级缓冲,避免大量小数据块读写的方案。

针对网游的这些特点,golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。

首先,go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少,实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像,遇到IO阻塞的时候,调度器就会自动切换到另一个goroutine执行,保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比,没有了python底层的GIL限制,就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数,可以控制go所启动的线程,每个线程执行一个goroutine,让CPU满负载运行。

同时,go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候,也会挂起当前操作channel的goroutine,是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的,又实现同步,用CSP模型的观点看,并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说,主流的编程语言之间,只要是图灵完备的,他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制,十分优雅地揭示了协程通信的本质,避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担,确是一大优势。进行网游开发的程序员,可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写,不需要额外考虑线程调度的问题,以及线程间数据依赖的问题。因为,线程间的channel通信,已经表达了线程间的数据依赖关系了,而go的调度器会给予妥善的处理。

另外,go语言提供的gc机制,以及对指针的保护式使用,可以大大减轻程序员的开发压力,提高开发效率。

展望未来,我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学,推动应用发生预期外行为时,尽早崩溃,再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制,需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环,导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间,及所能使用的最大内存空间,对于提升系统的鲁棒性,大有裨益。

如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker

部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因,Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核,并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁 GIL 的原因,多线程的 Python 程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程,对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存,而服务器有 32 个 CPU 核,那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go 的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如 C 和 Java,但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。


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