// Bridge link multiply channels into one channel. // Play: https://go.dev/play/p/qmWSy1NVF-Y func (c *Channel[T]) Bridge(ctx context.Context, chanStream <-chan <-chan T) <-chan T { valStream := make(chan T) go func() { defer close(valStream) for { var stream <-chan T select { case maybeStream, ok := <-chanStream: if !ok { return } stream = maybeStream case <-ctx.Done(): return } for val := range c.OrDone(ctx, stream) { select { case valStream <- val: case <-ctx.Done(): }.... lancet concurrency Bridge lancet
// FanIn merge multiple channels into one channel. // Play: https://go.dev/play/p/2VYFMexEvTm func (c *Channel[T]) FanIn(ctx context.Context, channels ...<-chan T) <-chan T { out := make(chan T) go func() { var wg sync.WaitGroup wg.Add(len(channels)) for _, c := range channels { go func(c <-chan T) { defer wg.Done() for v := range c { select { case <-ctx.Done(): return case out <- v: } } }(c) } wg.Wait() close(out) }() return out } 你提供的 FanIn 函数用于将多个输入通道（channels）合并成一个输出通道（out）。这.... 有更新！ lancet concurrency FanIn lancet
// Tee split one chanel into two channels, until cancel the context. // Play: https://go.dev/play/p/3TQPKnCirrP func (c *Channel[T]) Tee(ctx context.Context, in <-chan T) (<-chan T, <-chan T) { out1 := make(chan T) out2 := make(chan T) go func() { defer close(out1) defer close(out2) for val := range c.OrDone(ctx, in) { var out1, out2 = out1, out2 for i := 0; i < 2; i++ { select { case <-ctx.Done(): case out1 <- val: out1 = nil case out2 <- val: out2 = nil } } } }() return ou.... lancet concurrency Tee lancet
Go Channel 介绍 在 Go 语言中，Channel 是一种内置的数据结构，用于在多个 goroutine 之间进行通信。它是 Go 语言并发模型的核心之一，与 goroutine 配合使用，可以实现安全、有效的并发编程。 Channel 可以被看作是 goroutine 之间的管道，它提供了一种类型安全的通信方式，允许一个 goroutine 发送数据，另一个 goroutine 接收数据。Go 语言通过这种机制简化了并发编程的复杂性，避免了传统多线程编程中常见的锁（mutex）和共享变量的复杂性。 Channel 的基本特性 类型安全： 每个 Channel 都有一个指定的数据类型，只有相同类型的数据才能被传输。 同步机制： Channel 实现了同步机制，当一个 goroutine 向 Channel 发送数据时，发送操作会阻塞，直到有另一个 goroutine 从 Channel 中接收数据；反之亦然。也就是说，Channel 默认是同步的。 无锁通信： Go 的 Channel 提供了无锁的通信方式，避免了显式使用锁（如 mutex）来保证数据安全。 可以缓冲（.... 有更新！ 认识协程间通讯的神器channel chan
import ( "context" "fmt" "github.com/duke-git/lancet/v2/concurrency" ) func main() { ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background()) defer cancel() c := concurrency.NewChannel[int]() genVals := func() <-chan <-chan int { out := make(chan (<-chan int)) go func() { defer close(out) for i := 1; i <= 5; i++ { stream := make(chan int, 1) stream <- i close(stream) out <- stream } }() return out } for v := range c.Bridge(ctx, genVals()) { fmt.Println(v) } // Output: // 1 // 2 .... lacet concurrency Bridge示例 lancet
带缓冲的通道相较于直接传递切片，在某些情况下可以更高效，主要体现在以下几个方面： 1. 避免内存拷贝 在 Go 中，切片是引用类型，传递切片本身只是传递一个指向底层数组的指针。如果切片的大小很大，或者是多个 goroutine 同时处理不同部分的数据，传递切片可能会导致额外的内存开销。例如，多个 goroutine 如果对同一个切片进行操作，可能会产生竞态条件或者需要同步，额外的内存拷贝和同步开销可能导致性能下降。 带缓冲通道的优势： 带缓冲的通道通过本身的缓冲区（一个固定大小的内存区域）存储数据，避免了在多个 goroutine 之间传递大量切片时需要复制数据的问题。数据只会在需要时被传递，这样可以降低内存开销。 2. 减少内存分配和垃圾回收负担 当使用切片时，如果每次都创建新的切片或者修改切片内容，会增加内存分配和垃圾回收的负担，尤其是在传递大型切片或者切片内容非常频繁的情况下。 带缓冲通道的优势： 带缓冲的通道通常会在创建时就分配一定的内存空间，通道的数据存储在这个缓冲区中，因此在数据传递时不会频繁分配内存。通道的缓冲区会自动管理内存的使用，减少了手动分配和回收内存的次数。 由于.... 相较于直接传递切片，带缓冲的通道在什么情况可以更高效 chan
在 Go 中，使用带缓冲的通道（buffered channel）代替切片传参是一种常见的优化策略，尤其是在并发编程中，可以避免直接传递切片可能带来的性能问题或内存使用问题。带缓冲的通道能够在不阻塞发送方的情况下存储一定数量的数据，使得多个协程可以并发地进行数据传输。 使用带缓冲的通道代替切片传参 1. 为什么使用带缓冲的通道代替切片传参？ 并发性：使用带缓冲的通道可以提高并发性，尤其是在并发任务较多时，能够避免频繁的内存拷贝，且通道能够控制数据的传输。 内存效率：切片传递通常会涉及内存的拷贝或者引用传递，如果数据量较大，使用切片传参可能会增加内存使用。而使用带缓冲的通道，数据可以被按需传输，避免不必要的内存拷贝。 灵活性和同步：带缓冲的通道可以作为一个同步机制，提供更细粒度的控制，而不仅仅是一个数据传递工具。 2. 带缓冲的通道的工作原理 带缓冲的通道与普通通道的不同之处在于，带缓冲的通道允许在没有接收方的情况下先存储一定量的数据。发送数据不会立即阻塞，直到缓冲区已满。接收方则需要从通道中取出数据。 make(chan T, n) 创建一个缓冲区大小为 n 的通道。 发送数据到通道时.... 使用带缓冲的通道（buffered channel）代替切片传参 chan
// Or read one or more channels into one channel, will close when any readin channel is closed. // Play: https://go.dev/play/p/Wqz9rwioPww func (c *Channel[T]) Or(channels ...<-chan T) <-chan T { switch len(channels) { case 0: return nil case 1: return channels[0] } orDone := make(chan T) go func() { defer close(orDone) switch len(channels) { case 2: select { case <-channels[0]: case <-channels[1]: } default: select { case <-channels[0]: case <-channels[1]: case <-channels[2.... lancet concurrency Or(channels ...<-chan T) <-chan T lancet
在 Go 语言中，使用 range 遍历通道（channel）是一种常见的方式，用于接收通道中的数据。range 会自动处理通道的接收操作，直到通道关闭并且所有数据都被接收完为止。 range 遍历通道的基本用法 当你使用 range 遍历一个通道时，Go 会从通道中不断接收数据，直到通道关闭并且数据接收完毕。重要的一点是，只有在通道关闭后，range 才会停止接收数据。 示例 1：基本的通道遍历 下面的示例展示了如何使用 range 遍历一个通道，接收数据直到通道关闭： package main import "fmt" func main() { // 创建一个带缓冲区的通道 ch := make(chan int, 3) // 向通道发送数据 ch <- 1 ch <- 2 ch <- 3 // 关闭通道 close(ch) // 使用 range 遍历通道 for v := range ch { fmt.Println("接收到的值:", v) } } 输出： 接收到的值: 1 接收到的值: 2 接收到的值: 3 解释： 我们首先创建一个带缓冲区的通道 c.... 用range遍历channel chan
**DDoS（Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务攻击）**是一种常见的网络攻击方式，其目的是通过大量的请求或数据流量，使目标系统（如网站、服务器、网络等）资源耗尽，无法正常响应合法用户的请求，从而导致服务中断、系统崩溃或者严重的延迟。 DDoS 攻击的工作原理 DDoS 攻击与传统的 DoS（Denial of Service）攻击的主要区别在于，DoS 攻击是由单一攻击源发起，而 DDoS 攻击则是通过多个分布式的计算机（称为“僵尸网络”或“botnet”）同时发起攻击，向目标系统发送大量的请求或数据流量，造成极大的压力。 攻击者控制大量计算机：攻击者通过恶意软件感染大量计算机，使它们成为“僵尸”或“机器人”（bot），这些被控制的计算机被称为“botnet”。 向目标发送大量请求：攻击者指挥这些受感染的计算机向目标系统发送大量的无用请求或数据流量。这些请求通常会消耗目标系统的带宽、计算能力、存储资源或其他关键资源。 资源耗尽：当攻击的流量或请求量超过目标系统的处理能力时，系统的资源（如CPU、内存、带宽等）会被耗尽，导致系统无法正常处理合法用.... DDoS 攻击 DDos
在 Go 语言中，gin.Context 和 context.Context 是两个不同的类型，它们分别属于不同的包（gin 和 context）。gin.Context 是 Gin 框架中的上下文类型，它包含了许多与 HTTP 请求相关的功能，如请求参数、请求头、请求方法、响应写入等。而 context.Context 是标准库中的上下文类型，用于跨 API 边界传递上下文信息，特别是用于处理超时、取消信号和传递请求范围内的值。 有时候，你可能需要将 gin.Context 中的一些键值对拷贝到 context.Context 中，尤其是在将 gin.Context 中的信息传递到其他层（如数据库、缓存操作或 goroutine 中）时，context.Context 提供的值传递能力很有用。 方法：从 gin.Context 拷贝键值对到 context.Context 在 gin.Context 中存储的键值对可以通过 gin.Context 的 Get 方法获取，而在 context.Context 中，你可以使用 context.WithValue 函数将键值对存储到新的上下.... 从gin.Context拷贝键值对到context.Context gin
在 Go 语言中，var _ time.Time 这样的写法其实并不常见，它的作用和含义需要从 Go 语言的类型系统和变量声明的角度来理解。 解释 var _ time.Time 这行代码声明了一个名为 _ 的变量，并且这个变量的类型是 time.Time。但是，_ 并不是一个有效的变量名，而是一个 空标识符（Blank Identifier）。 空标识符 _ 的作用 Go 中的 _ 被称为空标识符（Blank Identifier），它用于忽略某些值。任何赋值给 _ 的值都会被丢弃，不会赋给一个实际的变量。所以，_ 的作用就是告诉编译器或其他开发者：“我知道这里有个值，但我并不关心它。” 在你的代码中，var _ time.Time 声明了一个类型为 time.Time 的空标识符 _，但是这个变量不会被实际使用或存储。可以说，_ 在这里仅仅是一个类型声明的占位符。 使用场景 这种写法通常在以下几种情况中使用： 测试类型实现接口： 在 Go 中，你可以使用类型实现接口。为了测试某个类型是否实现了某个接口，你可以使用 _ 来尝试赋值，如果类型实现了接口，编译器不会报错；如果没有实现接.... var _ time.Time go
dromara/carbon 是一个用于 Go 语言的日期和时间处理库，类似于 github.com/golang-module/carbon，它提供了比 Go 标准库 time 更加丰富的功能和更简便的 API。这个库能够帮助开发者更轻松地处理日期和时间的格式化、解析、计算、比较、时区转换等任务。 dromara/carbon 的设计理念是让日期和时间的处理更加简洁和灵活，并提供了许多实用的函数来减少开发时对时间的复杂操作。 安装 你可以使用以下命令来安装 dromara/carbon： go get github.com/dromara/carbon dromara/carbon 的主要功能和特点 时间创建与格式化 提供了简单的 API 来获取当前时间、格式化时间、进行时间转换等。 时间计算 提供了如 AddDays(), SubDays() 等方法来方便地进行日期加减。 时区支持 支持时区转换，能够轻松地进行时区的切换和转换。 时间差 支持以人类可读的方式输出时间差，比如 "2 hours ago"。 日期解析 支持从字符串解析时间，且可以自动识别多种格式。 链式调用 通过链式.... golang每日一库之dromara/carbon go
在计算机编程中，同步、异步、阻塞、非阻塞 是描述 I/O 操作行为的术语，尤其在多任务、并发编程和 I/O 操作中，它们定义了任务执行和任务间交互的方式。这些概念有时会让人困惑，但理解它们有助于优化程序的性能和响应能力。 让我们依次解释这四个概念。 1. 同步（Synchronous）与异步（Asynchronous） 这两个术语描述了操作完成的时机及其执行流程。 同步（Synchronous）：指操作必须按顺序执行。发起一个任务的代码会等待该任务完成后才能继续执行下一个任务。即，当前任务需要等到结果返回，才能继续执行下一个任务。 举个例子：在同步模型下，如果你在函数中调用 A() 和 B()，那么程序会等待 A() 完成后才会继续执行 B()。 // 同步 resultA := A() // 执行 A，等待它完成 resultB := B() // 然后执行 B 异步（Asynchronous）：指操作的执行不需要等待结果，操作会在后台进行，主程序可以继续执行其他任务。只有当操作完成时，程序才会收到通知，通常是通过回调函数、事件或状态检查等机制。 举个例子：在异步模型下，A() 和.... 概念：同步、异步、阻塞、非阻塞 计算机
Go（Golang）的网络模型非常适合高并发的网络应用，尤其在构建网络服务器和处理并发任务时表现出色。Go 语言的网络模型以其轻量级线程（Goroutines）和高效的调度器为核心，能够简化网络编程并提高性能。Go 的网络编程通常依赖于其内建的 net 包来进行网络 I/O 操作，同时 Go 的并发模型使得网络请求的处理变得更加简洁和高效。 以下是 Go 网络模型的关键特点： 1. Goroutine 和 Channel — Go 的并发模型 Go 使用 goroutine 和 channel 来处理并发任务。Go 的并发编程模型非常适合用来处理大量的网络连接和 I/O 操作。 Goroutine 是 Go 的轻量级线程，内存开销小，每个 Goroutine 只需要几 KB 的栈空间，因此可以轻松启动数万个 Goroutine。Go 的调度器会将这些 Goroutines 映射到操作系统线程上执行。这个模型使得 Go 在处理并发任务时非常高效，尤其适合处理大量的网络请求。 Channel 是 Goroutines 之间通信的管道，能够在线程间传递数据，保证数据安全。在网络编程中，Cha.... Go的网络模型 go
异步 I/O（Asynchronous I/O，简称 AIO） 是一种输入/输出（I/O）操作模型，在这种模型中，应用程序发起 I/O 请求后，无需等待操作完成，而是继续执行其他任务。当 I/O 操作完成时，操作系统会通过某种机制（如回调、信号、事件等）通知应用程序，告知其 I/O 操作已经完成。 与同步 I/O 模型（例如阻塞 I/O）相比，异步 I/O 允许应用程序在等待 I/O 操作完成时并行执行其他任务，避免了因 I/O 阻塞而造成的性能瓶颈。 异步 I/O 的特点 非阻塞：发起 I/O 操作后，应用程序不会被阻塞。它可以继续执行其他任务，直到 I/O 操作完成时才会被通知。 效率高：异步 I/O 能够避免因等待 I/O 操作完成而浪费 CPU 资源，从而提升并发性能。 编程复杂：由于 I/O 操作和通知机制通常是异步的，开发者需要处理回调函数、事件驱动或信号等机制，这使得编程复杂度增加。 低延迟：异步 I/O 有助于减少应用程序等待时间，降低延迟，特别适合需要低延迟响应的应用场景。 异步 I/O 的工作原理 发起请求：应用程序发起 I/O 操作（例如读取文件或网络数据），操作.... 有更新！ 异步 I/O io
网络 I/O 模型是计算机操作系统和网络应用程序在执行网络操作时使用的一系列设计模式和技术，用于管理和处理输入/输出（I/O）操作的方式。网络 I/O 模型的核心目标是高效地处理网络请求，尤其是在并发连接多的场景下，避免浪费系统资源并提高系统性能。 不同的 I/O 模型对性能、系统资源的利用以及应用的复杂度有不同的影响，主要取决于操作系统如何处理 I/O 请求和网络通信。下面是常见的网络 I/O 模型介绍。 1. 阻塞 I/O（Blocking I/O） 概念： 在 阻塞 I/O 模型中，当应用程序进行网络操作（例如读取数据）时，它会等待操作完成才能继续执行。此时，程序的执行会被阻塞，直到 I/O 操作（如读、写）返回结果。 特点： 简单：编程模型比较简单，直观。 性能差：如果有大量并发连接，性能较差，因为每个连接都需要一个线程或进程去处理，导致大量的上下文切换和资源浪费。 示例： // Go的阻塞 I/O 示例 conn, err := listener.Accept() // 阻塞直到接受连接 defer conn.Close() data, err := conn.Read(bu.... 网络IO模型 io
在 MySQL 中，锁是为了在并发访问时确保数据的一致性和完整性。MySQL 提供了多种不同类型的锁，主要可以分为以下几类： 1. 表级锁（Table-level Locks） 表级锁是最基本的锁类型，它锁定整个表。在 MySQL 中，表级锁通常是由 MyISAM 存储引擎使用的，但其他存储引擎也有不同的表级锁机制。 写锁（Exclusive Lock）：一个线程对表加写锁后，其他线程不能对该表加任何锁（包括读锁和写锁）。写锁会阻塞所有的读操作和写操作。 读锁（Shared Lock）：一个线程对表加读锁后，其他线程仍然可以对该表加读锁，但不能加写锁。读锁会阻塞所有的写操作，但允许其他线程也对表加读锁。 MyISAM存储引擎的锁是表级的，每次对表的操作（插入、更新、删除等）都会锁住整个表。 2. 行级锁（Row-level Locks） 行级锁是一种精细化的锁，锁定的是表中的某一行数据。它通常由 InnoDB 存储引擎提供，支持高并发的读写操作。行级锁的粒度更小，因此能够提高数据库的并发性能，但其管理和开销也相对较高。 共享锁（S Lock，读锁）：一个事务对一行加共享锁时，其他事务可.... mysql中的锁有哪些 mysql
在 MySQL 中，使用 IN 子句时，是否使用索引取决于多个因素，如查询的类型、列的数据类型、索引的存在与使用情况等。以下是详细的分析： 1. IN 子句的基本用法 IN 子句通常用于查询是否匹配一个集合中的多个值。例如： SELECT * FROM users WHERE id IN (1, 2, 3, 4); 此查询会查找 users 表中 id 为 1、2、3 或 4 的记录。MySQL 会尝试优化这个查询，决定是否使用索引。 2. 索引使用情况 2.1 列上有索引时 普通索引（普通的单列索引）：如果查询的列上有索引，MySQL 通常会使用该索引来加速 IN 查询的执行。IN 子句会将值集合视为多个独立的等值条件，并且可以通过索引来快速查找匹配的值。 例子： CREATE INDEX idx_id ON users(id); SELECT * FROM users WHERE id IN (1, 2, 3, 4); 如果 id 列有索引，MySQL 会使用该索引查找 1, 2, 3, 4 的匹配行，而不是全表扫描。 2.2 复合索引（多列索引） 如果你有一个复合索引（多个列.... mysql in用不用索引 mysql
在 MySQL 中，数据库的 事务隔离级别 用来控制不同事务之间如何互相影响。隔离级别的设置决定了事务间的可见性、并发性和一致性。MySQL 提供了四种标准的事务隔离级别，它们控制了事务并发操作时的行为和数据的可见性。隔离级别主要解决两个问题：脏读、不可重复读 和 幻读。 1. 事务隔离级别 MySQL 支持四种事务隔离级别，从最低到最高分别是： 1.1 READ UNCOMMITTED（读未提交） 定义：事务可以读取其他事务尚未提交的数据（即 脏读）。 特性： 脏读：一个事务可以读取到另一个事务未提交的修改，这样会导致读取的数据可能是无效的或者错误的。 不可重复读：一个事务可以读取到另一个事务已经提交并且修改的数据，从而导致同一查询的两次结果不同。 幻读：一个事务可以读取到另一事务插入的新数据，这种情况会导致查询结果出现变化。 应用场景：通常不推荐使用，因为它会带来很大的数据不一致性问题。 1.2 READ COMMITTED（读已提交） 定义：事务只能读取其他事务已提交的数据。 特性： 脏读：避免了脏读，因为一个事务只能读取其他事务已提交的数据。 不可重复读：可能会出现不可重复.... MySQL事务不同隔离级别 mysql
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