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go語言select的作用
Go里面提供了一個關(guān)鍵字select，通過select可以監(jiān)聽channel上的數(shù)據(jù)流動。
創(chuàng)新互聯(lián)公司始終堅持【策劃先行，效果至上】的經(jīng)營理念，通過多達(dá)十余年累計超上千家客戶的網(wǎng)站建設(shè)總結(jié)了一套系統(tǒng)有效的全網(wǎng)整合營銷推廣解決方案，現(xiàn)已廣泛運用于各行各業(yè)的客戶，其中包括：成都石雕等企業(yè)，備受客戶贊譽。
select的用法與switch語言非常類似，由select開始一個新的選擇塊，每個選擇條件由case語句來描述。
與switch語句相比， select有比較多的限制，其中最大的一條限制就是每個case語句里必須是一個IO操作，大致的結(jié)構(gòu)如下：
在一個select語句中，Go語言會按順序從頭至尾評估每一個發(fā)送和接收的語句。
如果其中的任意一語句可以繼續(xù)執(zhí)行(即沒有被阻塞)，那么就從那些可以執(zhí)行的語句中任意選擇一條來使用。
如果沒有任意一條語句可以執(zhí)行(即所有的通道都被阻塞)，那么有兩種可能的情況：
如果給出了default語句，那么就會執(zhí)行default語句，同時程序的執(zhí)行會從select語句后的語句中恢復(fù)。
如果沒有default語句，那么select語句將被阻塞，直到至少有一個通信可以進行下去
有時候會出現(xiàn)goroutine阻塞的情況，那么我們?nèi)绾伪苊庹麄€程序進入阻塞的情況呢？我們可以利用select來設(shè)置超時，通過如下的方式實現(xiàn)：
select總結(jié)：
作用： 用來監(jiān)聽 channel 上的數(shù)據(jù)流動方向。 讀？寫？
select實現(xiàn)fibonacci數(shù)列：
golang實現(xiàn)本地延遲隊列
有個服務(wù)會大量使用延遲消息，進行事件處理。隨著業(yè)務(wù)量不斷上漲。在晚間、節(jié)假日等流量高峰期消息延遲消息隊列限流會導(dǎo)致事件丟失，影響業(yè)務(wù)。與下游溝通后給上調(diào)到了最大限流值，問題依然存在，于是決定自己搞一套降級方案。
下游服務(wù)觸發(fā)限流時，能降級部分流量到本地延遲隊列，把業(yè)務(wù)損失降到最低。
本地延遲隊列承接部分mq流量
流程如下：
1. 使用zset 存儲延遲消息，其中：score為執(zhí)行時間，value為消息體
2. 啟動協(xié)程輪詢zset，獲取score最小的10條數(shù)據(jù)，協(xié)程執(zhí)行間隔時間xs
如果最小分值小于等于當(dāng)前時間戳，則發(fā)送消息
若最小分值大于當(dāng)前時間戳，sleep等待執(zhí)行
需要對key進行hash，打散到多個分片中，避免大key和熱key問題，官方大key定義
因此，需保證每個key中value數(shù)量n5000，單個value大小不超過 10240/n kb
假設(shè)承接10w qps，如何處理？
10w qps延遲120s時，最開始消息隊列會積累100000*120=12000000條消息
假如每條消息大小500b，需占用存儲6000000kb = 6000Mb = 6GB
為避免大key問題，每個zset存放4000個元素，需要哈希到3000（3000是key的數(shù)量，可配置）個zset中。
整個集群假設(shè)500臺實例，每個處理qps平均在200左右。
單實例消費能力計算：
遍歷每個zset，針對每個zset起goroutine處理，此示例中需要 起3000個
但是每秒能處理成功的只有200個，其他都在空跑
綜上：
將redis key分片數(shù)n和每次處理的消息數(shù)m進行動態(tài)配置，便于調(diào)整
當(dāng)流量上漲時，調(diào)大分片數(shù)n和單實例單分片并發(fā)數(shù)m即可，假如消費間隔200ms，集群處理能力為n*m*5 qps
n = (qps * 120) / 4000
若qps=q，則計算公式如下
zadd = q
zRange = 500 * 5 * n / 500
zRemove = q
setNx = 500 * 5 * n
若10w qps，則
讀qps = 15000 + 500*3000*5 =7515000，寫 20w
pros
redis 讀寫性能好，可支持較大并發(fā)量，zrange可直接取出到達(dá)執(zhí)行時間的消息
cons
redis 大key問題導(dǎo)致對數(shù)據(jù)量有一定的限制
分片數(shù)量擴縮容會漏消費，會導(dǎo)致事件丟失，業(yè)務(wù)有損
key分片數(shù)量過多時，redis讀寫壓力較大
機器資源浪費，3000個協(xié)程，單實例同一秒只有200個針對處理，其他都在空跑
流程如下：
使用帶緩沖的channel來實現(xiàn)延遲隊列，channel中存放的數(shù)據(jù)為消息體（包括執(zhí)行時間），channel能保證先進先出
從channel中取出數(shù)據(jù)后，判斷是否到達(dá)執(zhí)行時間
到達(dá)，同步發(fā)送mq
未到達(dá)，sleep 剩余執(zhí)行時間，然后再次執(zhí)行
從channel讀出的數(shù)據(jù)如果未到達(dá)執(zhí)行時間，無法再次放入channel中，需要協(xié)程sleep（執(zhí)行時間-當(dāng)前時間）
10w qps延遲120s時，最開始消息隊列會積累100000*120=12000000條消息，假設(shè)每條消息大小500b，需要6G存儲空間
channel 大小 = （qps*120）/ c , c=集群實例數(shù)，c=500 = channel大小為24000，占用12M內(nèi)存
要處理10w qps，分?jǐn)偟矫總€機器的處理速度為 100000/500 = 200，假設(shè)單協(xié)程處理10qps，開20個即可。
pros：
本地存儲，相比redis，讀寫速度更快；協(xié)程數(shù)量少，開銷低；資源利用率較方案一高
cons：
穩(wěn)定性不如redis，實例故障可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失；worker池和channel擴縮容依賴服務(wù)重啟，成本高速度慢
綜上，我們以10w qps為例，對比兩種方案在以下指標(biāo)差異，選擇方案二。
附上demo
Go時區(qū)設(shè)置
全球以英國倫敦格林威治作為零度經(jīng)線的起點，每隔15經(jīng)度為一個時區(qū)，15度經(jīng)線為該時區(qū)的中央經(jīng)線，共分為24個時區(qū)。由西向東每隔15經(jīng)度增加一個時區(qū)，相反的，每向西15經(jīng)度減少一個時區(qū)。中國所在時區(qū)為東8區(qū)。
當(dāng)前時間 time.Now() 返回的是當(dāng)?shù)貢r區(qū)的時間：
CST可以代表如下四個不同的時區(qū)：
time.Now() 返回的 +0800 CST 表示的就是中國標(biāo)準(zhǔn)時間，與UTC時間有如下的轉(zhuǎn)化：
Wall Clocks表示掛鐘時間，存儲的是自1970 年 1 月 1 日 0 時 0 分 0 秒以來的時間戳，當(dāng)系統(tǒng)和授時服務(wù)器進行校準(zhǔn)時間時間操作時，有可能造成這一秒是2018-1-1 00:00:00，而下一秒變成了2017-12-31 23:59:59的情況。
Monotonic Clocks，意思是單調(diào)時間的，所謂單調(diào)，就是只會不停的往前增長，不受校時操作的影響，這個時間是自進程啟動以來的秒數(shù)。
time.Now() 返回的 m=+0.004002201 就是表示Monotonic Clocks
go語言中如果不設(shè)置指定的時區(qū)，通過 time.Now() 獲取到的就是本地時區(qū)
設(shè)置時區(qū)有兩種方式：
固定時區(qū)到東八區(qū)。但這種不是對程序的全局設(shè)置，每次獲取時都需要固定時區(qū)
加載指定時區(qū)。但如果沒有g(shù)o環(huán)境使用這種方式就會加載失敗，因為時區(qū)信息是放在go的安裝包中的。
如果你用第二種方式加載時區(qū)，在打docker鏡像時就需要進行時區(qū)相關(guān)的配置，配置文件如下：
參考文章：
golang 讀取服務(wù)器時間 延遲問題怎么解決
簡單減少slave同步延案架構(gòu)做優(yōu)化盡量讓主庫DDL快速執(zhí)行主庫寫數(shù)據(jù)安全性較高比sync_binlog=1innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 類設(shè)置slave則需要高數(shù)據(jù)安全完全講sync_binlog設(shè)置0或者關(guān)閉binloginnodb_flushlog設(shè)置0提高sql執(zhí)行效率另外使用比主庫更硬件設(shè)備作slave
mysql-5.6.3已經(jīng)支持線程主復(fù)制原理丁奇類似丁奇表做線程Oracle使用數(shù)據(jù)庫(schema)單位做線程同庫使用同復(fù)制線程
sync_binlog=1
This makes MySQL synchronize the binary log’s contents to disk each time it commits a transaction
默認(rèn)情況并每寫入都binlog與硬盤同步操作系統(tǒng)或機器(僅僅MySQL服務(wù)器)崩潰能binlog語句丟 失要想防止種情況使用sync_binlog全局變量(1安全值慢)使binlog每Nbinlog寫入與硬盤 同步即使sync_binlog設(shè)置1,現(xiàn)崩潰能表內(nèi)容binlog內(nèi)容間存致性使用InnoDB表MySQL服務(wù)器 處理COMMIT語句整事務(wù)寫入binlog并事務(wù)提交InnoDB兩操作間現(xiàn)崩潰重啟事務(wù)InnoDB滾仍 存binlog用--innodb-safe-binlog選項增加InnoDB表內(nèi)容binlog間致性(注釋：MySQL 5.1需要--innodb-safe-binlog；由于引入XA事務(wù)支持該選項作廢）該選項提供更程度安全使每事務(wù) binlog(sync_binlog =1)(默認(rèn)情況真)InnoDB志與硬盤同步該選項效崩潰重啟滾事務(wù)MySQL服務(wù)器binlog剪切滾 InnoDB事務(wù)確保binlog反饋InnoDB表確切數(shù)據(jù)等并使服務(wù)器保持與主服務(wù)器保持同步(接收 滾語句)
innodb_flush_log_at_trx_commit （管用）
抱怨Innodb比MyISAM慢 100倍概忘調(diào)整值默認(rèn)值1意思每事務(wù)提交或事務(wù)外指令都需要志寫入（flush）硬盤費特別使用電 池供電緩存（Battery backed up cache）設(shè)2于運用特別MyISAM表轉(zhuǎn)意思寫入硬盤寫入系統(tǒng)緩存志仍每秒flush硬 盤所般丟失超1-2秒更新設(shè)0更快點安全面比較差即使MySQL掛能丟失事務(wù)數(shù)據(jù)值2整操作系統(tǒng) 掛才能丟數(shù)據(jù)
網(wǎng)站標(biāo)題：go語言設(shè)置延時 go語言 效率
文章網(wǎng)址：http://fisionsoft.com.cn/article/docgggp.html
