2024-08-11

Go 语言(又称 Golang)和 Java 是两种非常流行的编程语言。以下是它们各自的一些优点和劣端:

Go 语言的优点:

  • 简洁的语法
  • 高效的编译器
  • 原生支持并发编程(goroutines 和 channels)
  • 轻松的内存管理
  • 编译成单一的可执行文件,易于部署
  • 标准库丰富,学习曲线较低

Go 语言的劣端:

  • 没有自动垃圾回收,内存管理更为复杂
  • 错误处理不够强制化,可能需要程序员手动处理
  • 标准库相对较小,社区支持不如 Java
  • 学习曲线较陡峭,对开发者要求较高

Java 语言的优点:

  • 广泛的社区支持和庞大的生态系统
  • 内存管理自动化,减少内存泄漏的风险
  • 强类型机制,在编译时发现错误,减少运行时错误
  • 面向对象的编程支持,易于模块化和代码复用
  • 跨平台编译,一次编写,到处运行

Java 语言的劣端:

  • 运行速度和编译成本不如 Go
  • 长期运行可能导致垃圾回收(GC)引起的暂停
  • 复杂的异常处理,对开发者要求较高
  • 代码编译后为字节码,运行时需要虚拟机解释执行,效率不如 Go 直接编译成机器码

综上所述,Go 和 Java 各有所长,取决于具体的应用场景和需求来选择最合适的编程语言。对于需要高并发和性能的项目,Go 可能是更好的选择;而对于需要稳定性和长期支持的企业级应用,Java 可能是更安全的选择。

2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/petergtz/pato/retry"
    "time"
)
 
func main() {
    // 定义重试策略
    retryPolicy := retry.NewPolicy().
        WithMaxRetries(3).
        WithBackoff(retry.BackoffLinear, time.Second, time.Second, 2*time.Second)
 
    // 使用retry.DoWithRetry函数执行带有重试逻辑的任务
    err := retry.DoWithRetry(retryPolicy, func() error {
        fmt.Println("正在尝试执行任务...")
        // 这里可以放置需要重试的代码
        return fmt.Errorf("模拟失败") // 返回错误以触发重试
    })
 
    if err != nil {
        fmt.Printf("任务执行失败: %v\n", err)
    } else {
        fmt.Println("任务执行成功")
    }
}

这段代码使用了retry-go库来执行一个可能失败的任务,并且在任务失败后会按照指定的策略进行重试。通过定义重试策略,我们可以控制最大重试次数和重试间的延迟增加。代码中使用了线性的延迟策略,即每次重试的延迟都会增加指定的固定时间。如果任务在指定的次数内成功完成,则打印成功信息;如果任务仍然失败,则打印失败信息。这个例子展示了如何使用retry-go库来增强你的Go程序的容错性和重试逻辑。

2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "sync"
    "sync/atomic"
    "time"
 
    "github.com/panjjo/ants/v1"
)
 
var sum int32
 
func myFunc(i interface{}) {
    n := i.(int32)
    atomic.AddInt32(&sum, n)
    time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
 
func demoPool() {
    // 创建一个具有指定大小的协程池
    p, _ := ants.NewPool(10)
 
    // 初始化一个等待组,用于等待所有协程任务完成
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        // 将任务提交给协程池执行
        _ = p.Submit(func() {
            myFunc(int32(10))
            wg.Done()
        })
    }
    // 等待所有任务完成
    wg.Wait()
    fmt.Printf("running goroutines: %d\n", p.Running())
    fmt.Printf("ants pool size: %d\n", cap(p.FreePool()))
    fmt.Printf("sum: %d\n", sum)
 
    // 清理资源
    p.Release()
}
 
func main() {
    demoPool()
}

这段代码演示了如何使用ants库创建一个具有特定大小的协程池,并向其提交任务。任务函数myFunc执行一个简单的计算,并在一个原子操作中增加全局变量sum的值。使用sync.WaitGroup等待所有任务完成,并在最后释放池资源。这是一个典型的使用ants协程池的场景。

2024-08-11

要使用go tool pprof进行性能分析,你需要先在你的Go程序中启用pprof。以下是一个简单的例子,展示如何在程序中启用pprof:




package main
 
import (
    "net/http"
    "os"
    "runtime/pprof"
)
 
func main() {
    // 启动HTTP服务器以便pprof可以从中获取profile信息
    go func() {
        http.ListenAndServe(":8080", nil)
    }()
 
    // 创建cpu profile文件
    f, err := os.Create("cpu.prof")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    pprof.StartCPUProfile(f)
    defer pprof.StopCPUProfile()
 
    // 你的程序逻辑
    for i := 0; i < 10; i++ {
        doWork()
    }
}
 
func doWork() {
    // 这里是你的函数,它会被pprof分析
}

在上面的代码中,我们启动了一个HTTP服务器,pprof会通过这个服务器收集性能数据。pprof.StartCPUProfilepprof.StopCPUProfile用于开始和停止CPU性能分析。你可以通过运行以下命令来查看分析报告:




go tool pprof http://localhost:8080/debug/pprof/profile

这将启动pprof交互式界面,你可以使用各种命令来查看性能分析数据,例如:




(pprof) top
(pprof) list doWork

记得在实际的生产环境中,你可能需要根据实际情况来调整pprof的启动方式,例如通过命令行参数或者环境变量来控制分析的开始和结束。

2024-08-11

在不改变原有功能的基础上,重构一个网站并记录部署步骤是一个合理的需求。以下是一个简要的解决方案和示例代码:




# 克隆旧的前端代码仓库
git clone https://github.com/your-old-frontend-repo.git
 
# 进入前端代码目录
cd your-old-frontend-repo
 
# 安装依赖
npm install
 
# 构建前端代码
npm run build
 
# 克隆旧的后端代码仓库
git clone https://github.com/your-old-backend-repo.git
 
# 进入后端代码目录
cd your-old-backend-repo
 
# 设置Go环境(如果需要)
export GO111MODULE=on
export GOPROXY=https://goproxy.io,direct
 
# 构建后端代码
go build
 
# 部署前端资源
cp -r your-old-frontend-repo/build/* /path/to/your/server/public/
 
# 部署后端二进制文件
cp your-old-backend-repo/myapp /path/to/your/server/bin/
 
# 在服务器上配置systemd服务
echo '[Unit]
Description=My Go Web App
 
[Service]
ExecStart=/path/to/your/server/bin/myapp
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target' > /etc/systemd/system/myapp.service
 
# 重新加载systemd配置并启动服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable myapp.service
systemctl start myapp.service

以上步骤假设你已经有了旧的前端和后端代码仓库,并且新的后端是用Go语言编写的。在实际部署时,你需要根据你的服务器配置和环境来调整文件路径和服务配置。

2024-08-11

SFTP.go 是一个用 Go 语言编写的轻量级、可插拔的 SFTP 服务器端程序。以下是使用 SFTP.go 搭建 SFTP 服务的基本步骤和示例代码:

  1. 安装 Go 语言环境和 Git。
  2. 使用 Git 克隆 SFTP.go 的仓库:

    
    
    
    git clone https://github.com/libfuse/sftpgo-v2.git
  3. 进入克隆的 sftpgo-v2 目录,并构建 SFTP.go:

    
    
    
    cd sftpgo-v2
    go build -o sftpgo
  4. 创建一个配置文件 sftpgo.json,并配置所需的参数,例如用户和权限。

一个简单的 sftpgo.json 配置文件示例:




{
  "Version": "2.0",
  "Users": [
    {
      "Username": "user",
      "Password": "pass",
      "HomeDir": "/home/user",
      "Permissions": {
        "FileMode": "0755",
        "DirMode": "0755"
      }
    }
  ]
}
  1. 运行 SFTP.go,指定配置文件和监听的地址和端口:

    
    
    
    ./sftpgo -config sftpgo.json -listen_addr 0.0.0.0:2022

以上步骤和示例代码为搭建 SFTP 服务的基本步骤。具体的配置和参数可能根据实际需求进行调整。

2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
    "github.com/willf/bitset"
)
 
// 定义布隆过滤器结构体
type BloomFilter struct {
    redisClient *redis.Client // Redis客户端
    keyPrefix   string        // Redis键的前缀
    bitSets     []*bitset.BitSet
    bitSetCount int // 位集数量
    hashCount   int // 哈希函数数量
}
 
// 初始化布隆过滤器
func NewBloomFilter(redisClient *redis.Client, keyPrefix string, size, hashCount int) *BloomFilter {
    return &BloomFilter{
        redisClient: redisClient,
        keyPrefix:   keyPrefix,
        bitSetCount: size,
        hashCount:   hashCount,
    }
}
 
// 添加元素到布隆过滤器
func (bf *BloomFilter) Add(key string) error {
    for i := 0; i < bf.bitSetCount; i++ {
        bitSetKey := fmt.Sprintf("%s:%d", bf.keyPrefix, i)
        for _, hash := range bf.hashes(key) {
            if err := bf.redisClient.SetBit(bf.ctx(), bitSetKey, hash, 1).Err(); err != nil {
                return err
            }
        }
    }
    return nil
}
 
// 检查元素是否可能存在于布隆过滤器
func (bf *BloomFilter) Exists(key string) (bool, error) {
    for i := 0; i < bf.bitSetCount; i++ {
        bitSetKey := fmt.Sprintf("%s:%d", bf.keyPrefix, i)
        var allBitsSet bool
        for _, hash := range bf.hashes(key) {
            bit, err := bf.redisClient.GetBit(bf.ctx(), bitSetKey, hash).Result()
            if err != nil || bit == 0 {
                allBitsSet = false
                break
            }
            allBitsSet = true
        }
        if !allBitsSet {
            return false, nil
        }
    }
    return true, nil
}
 
// 哈希函数集合
func (bf *BloomFilter) hashes(key string) []uint64 {
    var hashes []uint64
    for i := 0; i < bf.hashCount; i++ {
        hash := fnv64(key)
        hashes = append(hashes, hash)
    }
    return hashes
}
 
// FNV-1a哈希函数
func fnv64(key string) uint64 {
    hash := uint64(14695981039346656037)
    for i := 0; i < len(key); i++ {
        hash ^= uint64(key[i])
        hash *= uint64(1099511628211)
    }
    return hash
}
 
func (bf *BloomFilter) ctx() *redis.Context {
    return bf.redisClient.Context()
}
 
func main() {
    // 假设已经设置了Redis客户端和其他参数
    redisClient := redis.NewClient(&redis.Options{})
    keyPrefix := "myBloomFilter"
    size := 10
    hashCount := 10
 
    bf := NewBloomFilter(redisClient, keyPrefix, size, hashCount)
    // 添加元素
    bf.Add("someKey")
    // 检查元素是否存在
    exists, err := bf.Exists("someKey")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Printf
2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/micro/go-micro/v2"
    "github.com/micro/go-micro/v2/registry"
    "github.com/micro/go-micro/v2/registry/consul"
)
 
func main() {
    // 初始化consul注册中心
    consulReg := consul.NewRegistry(
        registry.Addrs("localhost:8500"),
    )
 
    // 使用consul注册中心初始化go-micro服务
    service := micro.NewService(
        micro.Name("my.micro.service"),
        micro.Registry(consulReg),
    )
 
    // 初始化一个服务并运行
    service.Init()
 
    // 注册处理函数
    // 例如:
    // myService.Handle(new(proto.MyService))
    // 或者使用go-micro的命名解决方案
    // micro.NameNamespace("com.example.service", "foo.bar")
 
    // 运行服务
    if err := service.Run(); err != nil {
        fmt.Println(err)
    }
}

这段代码展示了如何在Go语言中使用go-micro框架和consul注册中心来创建和运行一个微服务。首先,我们初始化了consul注册中心,然后使用这个注册中心初始化了go-micro服务。最后,我们初始化服务、注册处理函数并启动服务。这个过程是微服务开发的基础,并且展示了如何将go-micro和consul结合在一起使用。

2024-08-11

以下是一个基于go-zero框架创建服务的简单示例:




package main
 
import (
    "github.com/tal-tech/go-zero/rest"
    "github.com/tal-tech/go-zero/core/conf"
    "net/http"
)
 
type Config struct {
    rest.RestConf
}
 
func main() {
    var cfg Config
    conf.MustLoad("config.yaml", &cfg)
 
    server := rest.MustNewServer(cfg.RestConf)
    defer server.Stop()
 
    // 注册路由
    server.AddRoute(http.MethodGet, "/hello", hello)
    server.Start()
}
 
// 处理 /hello 路由的请求
func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Write([]byte("Hello, World!"))
}

在这个例子中,我们定义了一个简单的REST服务,它监听配置文件中定义的端口,并响应对/hello路径的GET请求。这个例子展示了如何使用go-zero框架快速创建一个生产级别的服务。

2024-08-11



# GolangCI-Lint配置文件示例
linters:
  enable:
    - deadcode         # 检测未使用的代码
    - govet            # 使用go vet进行静态代码分析
    - ineffassign      # 检测无效的赋值
    - structcheck      # 检测未使用的结构体字段
    - varcheck         # 检测未使用的变量
    - errcheck         # 检测未检查的错误值
    - goimports        # 检测并格式化import列表
    - unused           # 检测未使用的函数、变量、类型、字段和导入包
  disable:
    - golint           # 暂不使用golint,可以在需要时启用
    - typecheck        # 暂不检查类型,可以在需要时启用
  # 你可以在此处添加更多的linters,或者通过文档进一步了解它们的作用

这个配置文件定义了一系列Go语言的静态代码分析工具,它们会检查代码中潜在的问题,如未使用的变量、潜在的错误处理、不规范的import语句等。通过配置文件,我们可以开启或禁用特定的linter,以适应项目的需求。