在分布式系统中，可重入锁（Reentrant Lock）是指一个线程或客户端在已经持有锁的情况下，仍然可以重新获取锁而不会发生死锁。换句话说，锁可以被当前持有者多次请求，每次请求都需要释放一次才能完全释放锁。这种锁对于防止死锁尤其重要，尤其是在递归调用或多次请求同一资源时。 Redis 本身没有内置的可重入锁机制，但是可以通过一些技巧实现。我们可以通过 SETNX（SET if Not Exists）命令结合一些额外的逻辑来模拟一个可重入锁。 可重入锁的设计思路 锁的持有者：每个客户端请求锁时，Redis 会设置一个唯一标识符（如客户端 ID 或 UUID），表示当前持有锁的客户端。如果同一个客户端再次请求该锁，就不会失败，而是增加锁的重入次数。 重入计数：通过在 Redis 中存储一个计数器，表示当前锁被持有的次数。如果客户端已经持有锁并且再次请求锁，它只需递增计数器；当锁的持有者释放锁时，减少计数器，直到计数器为 0 时才删除锁。 锁的过期时间：为了避免由于客户端故障导致锁不被释放，锁会有一个过期时间，防止死锁。客户端可以在持有锁期间更新过期时间。 实现步骤 获取锁： 如果锁不存.... redis实现可重入锁 redis
在分布式系统中，分布式锁 是一种非常常见的需求，它允许多个不同的进程或机器在分布式环境中协调对共享资源的访问。Redis 提供了一个非常方便和高效的方式来实现分布式锁，因为它是单线程的、原子性的，可以避免许多并发问题。 基于 Redis 实现分布式锁 我们可以利用 Redis 的 SETNX 命令来实现一个简单的分布式锁。SETNX 代表 "SET if Not eXists"，即只有当键不存在时，才会设置值。利用这一特性，我们可以确保只有一个客户端能够成功设置锁，而其他客户端则会失败。 分布式锁实现的基本原理 锁的设置：客户端通过 SETNX 命令向 Redis 请求加锁。如果锁已经存在，SETNX 会返回失败，表示无法获取锁；如果锁不存在，SETNX 会成功返回，并设置一个值，表示锁已经被当前客户端持有。 锁的释放：客户端完成任务后，应该释放锁。释放锁时，首先要确保锁的持有者是当前客户端，可以通过存储一个唯一标识符（如 UUID）来判断。 锁的过期时间：为了避免因某些异常导致锁永远不被释放，通常会设置锁的过期时间（TTL）。如果客户端没有在锁的有效期内释放锁，Redis 会自动删除.... 基于redis实现分布式锁 redis
在 Go 中，bytes.Buffer 是一个非常常用的对象，尤其在需要处理字符串拼接、数据流处理等场景时，bytes.Buffer 被广泛使用。bytes.Buffer 作为一个动态扩展的字节缓冲区，允许你在不频繁进行内存分配的情况下操作字节数据。 然而，频繁创建和销毁 bytes.Buffer 对象会导致大量的内存分配和垃圾回收，从而影响性能，尤其是在高并发的情况下。为了优化这种情况，可以使用 sync.Pool 来池化 bytes.Buffer 对象，避免重复分配和提高性能。 为什么使用 sync.Pool 池化 bytes.Buffer？ 减少内存分配：每次使用 bytes.Buffer 都会进行内存分配，尤其是在高并发的情况下，频繁的内存分配和回收可能会对性能产生影响。使用 sync.Pool 池化 bytes.Buffer 可以避免重复分配。 减少 GC 压力：由于 bytes.Buffer 经常会随着字符串拼接等操作进行扩容，如果每次都创建新的 bytes.Buffer，会导致垃圾回收压力增大。通过池化，可以减轻垃圾回收的负担。 提高性能：池化对象可以复用对象，避免不必要.... sync.Pool优化bytes.Buffer的使用 go
sync.Pool 是 Go 标准库中的一个并发安全的对象池（Object Pool），用于管理临时对象的复用。它的主要目的是减少内存分配和垃圾回收的开销，尤其是在需要频繁创建和销毁对象的场景中。 sync.Pool 的作用 对象复用：sync.Pool 可以缓存对象，减少频繁的内存分配和垃圾回收。 并发安全：它是并发安全的，可以在多个 Goroutine 中安全使用。 临时对象：通常用于存储生命周期较短的临时对象，这些对象可以被复用以避免重复分配。 主要方法 New：这是一个可选的函数，用于指定如何创建对象。你可以通过传递一个 New 函数来定制池中对象的创建方式。如果池中没有可用的对象时，New 函数会被调用。 Get：从池中获取一个对象。如果池中没有对象，Get 会调用 New 函数来创建一个对象。 Put：将对象放回池中，供将来的使用。 使用场景 缓解 GC 压力：sync.Pool 可用于存储临时对象，在高并发场景下频繁地创建和销毁对象会带来较大的 GC 压力。通过池化对象，可以减少 GC 的频率。 提高性能：通过复用对象，减少了内存分配和垃圾回收的负担，提高了程序的性能。 .... 初识sync.Pool go
在 Go 中实现基于 MySQL 的分布式读写锁，可以通过数据库来协调不同服务或节点对共享资源的访问。在这种模式下，数据库充当锁的存储和协调者，所有的操作通过对数据库表的读写操作来控制锁的获取与释放。 基本原理 写锁：当一个节点请求写锁时，它必须确保其他节点没有持有读锁或写锁。写锁是独占的。 读锁：当一个节点请求读锁时，它必须确保没有其他节点持有写锁。读锁可以被多个节点共享。 锁表：可以在 MySQL 中创建一个锁表，用于存储当前锁的状态。 锁表设计 假设我们创建一个名为 distributed_locks 的表，包含以下字段： lock_name：锁的名称，标识哪个资源被锁定。 lock_type：锁的类型，可以是 read 或 write。 lock_owner：持锁的节点标识，用于区分不同的请求者。 lock_time：锁的时间戳，用于判断锁是否超时。 CREATE TABLE distributed_locks ( lock_name VARCHAR(255) PRIMARY KEY, lock_type ENUM('read', 'write'), lock_owner VA.... golang 基于 mysql 实现分布式读写锁 mysql
在 Gin 中集成 HTTP 指标（如 http.Metric）的功能可以帮助我们监控 Web 应用的性能指标，例如请求的响应时间、状态码分布、请求次数等。通常，我们可以使用第三方监控工具或库，如 Prometheus，结合 Gin 来实现 HTTP 性能监控。 http.Metric 并不是 Go 标准库中的一个类型，而是一个常见的术语，用于表示 HTTP 请求的性能度量指标。通常情况下，我们会使用类似 Prometheus 这样的库来收集这些指标，并与 Gin 框架集成。 使用 Prometheus 集成 HTTP 指标 Prometheus 是一个开源的监控和报警系统，它能够很好地与 Gin 集成，用于收集和暴露 HTTP 请求的指标。下面是如何使用 Prometheus 和 Gin 集成来收集 HTTP 指标的一个简单示例： 1. 安装 Prometheus 客户端库 首先，你需要安装 Prometheus Go 客户端库，执行以下命令： go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus go get github.co.... gin 集成http.Metric gin
golang.org/x/sync/semaphore 是 Go 语言中一个用于实现信号量的工具包，它提供了一个高效的信号量实现，用于控制并发访问的数量。信号量通常用于限制资源的并发访问，避免系统过载或者达到资源上限。Go 官方的 golang.org/x/sync/semaphore 包为开发者提供了一个可靠的方式来实现信号量控制。 安装 要使用 golang.org/x/sync/semaphore，首先需要通过以下命令安装该包： go get golang.org/x/sync/semaphore 信号量（Semaphore）简介 信号量是一种控制资源访问的同步机制。它可以确保在同一时刻，最多只有指定数量的 Goroutine 能够访问共享资源。当信号量的计数器大于 0 时，Goroutine 可以获得信号量并访问资源。每当一个 Goroutine 完成资源操作时，它会释放信号量，允许其他 Goroutine 获取信号量。信号量通常用于限制并发的数量。 semaphore 包的主要功能 NewWeighted()：创建一个具有指定权重的信号量实例，允许你设置最多同时允许多少 G.... 认识semaphore go
errgroup 和 WaitGroup 都是 Go 语言中用于并发编程的工具，但它们的功能和使用场景有所不同。我们可以通过对比这两个工具的特点来理解它们各自的优缺点以及应用场景。 1. WaitGroup（等待组） sync.WaitGroup 是 Go 标准库中用于等待一组 Goroutine 执行完成的工具。它的核心功能是阻塞直到指定的所有 Goroutine 执行完毕。WaitGroup 不关心每个 Goroutine 执行的结果（即不关心错误），它仅仅是用来控制同步，确保所有 Goroutine 完成后再继续执行。 主要方法： Add(delta int)：增加或减少等待的 Goroutine 数量。 Done()：通知 WaitGroup 当前 Goroutine 已经完成。 Wait()：阻塞当前线程，直到所有 Goroutine 完成。 示例： package main import ( "fmt" "sync" ) func doTask(id int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() // 完成时通知 WaitGroup .... errgroup与waitgroup比较 go
在 Go 语言中，errgroup 是一个非常有用的包，用于在并发操作中集中处理错误。它属于 golang.org/x/sync/errgroup 包，专门设计用来协调多个 Goroutine，并处理可能发生的错误。 为什么使用 errgroup？ 当你在 Go 中启动多个 Goroutine 并希望等待它们全部完成时，通常你会使用 sync.WaitGroup 来做同步工作。然而，在多 Goroutine 运行的过程中，你也可能希望捕获其中一个或多个 Goroutine 中发生的错误。errgroup 的作用就是帮助你简化错误处理，它允许你在等待所有 Goroutine 完成时集中管理和返回错误。 主要功能： 启动多个 Goroutine，并等待它们执行完毕。 如果有任何一个 Goroutine 返回错误，errgroup 会立刻停止其他 Goroutine 的执行（可以选择是否停止）。 收集并返回第一个错误（如果有的话）。 关键方法： Go(func() error)：启动一个新的 Goroutine 并指定该 Goroutine 的错误返回值。 Wait()：等待所有 Gorou.... 认识errgroup go
“原语”（Primitive）在计算机科学中的意思是指最基本的操作或构建块，它们不能再被分解成更小的部分。在编程中，原语通常是最基础、最底层的操作，用来构建更复杂的程序和功能。 通俗解释： 想象你在做拼图，每个拼图块就是一个“原语”。这些拼图块无法再拆分成更小的部分，它们是构成大拼图的最基本单位。通过组合这些基本拼图块，你才能做出完整的拼图。 计算机中的“原语”： 在计算机编程中，原语通常指的是某种语言提供的最简单、最基础的操作。这些操作是程序运行的基本单元。比如： 数字加法：加法运算（如 1 + 2）是最基本的计算操作。 赋值操作：像 x = 5 就是一个原语，它把值 5 赋给变量 x。 比较操作：像 ==、> 等符号表示比较两个值。 这些操作在计算机内部通常是由硬件支持的，通常不会再分解成更小的部分，因此它们叫做“原语”。 编程语言中的原语： 编程语言的原语有时也包括一些数据结构或控制结构，这些都是基础操作，无法再拆分。例如： 数组和列表是很多编程语言提供的原始数据结构。 循环（如 for、while）和条件判断（如 if、switch）是程序中最基础的控制结构。 为什么重要.... 理解什么是"原语" 计算机
在 Go 语言中，常见的同步原语有以下几种： 1. sync.Mutex（互斥锁） Mutex 是最常用的同步原语之一，用于保证同一时间只有一个 Goroutine 能够访问某个共享资源。它有两个主要方法： Lock()：锁定互斥量，直到它被解锁。 Unlock()：解锁互斥量，允许其他 Goroutine 锁定它。 示例： package main import ( "fmt" "sync" ) var ( mutex sync.Mutex counter int ) func increment() { mutex.Lock() // 锁定互斥量 defer mutex.Unlock() // 确保解锁 counter++ } func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 1000; i++ { wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() increment() }() } wg.Wait() fmt.Println("Counter:", counter) } 2. sync.RWM.... go的同步原语 go
把 HTTPS 改成 HTTP 后，带宽减少了 70%，这个现象主要是由以下几个原因引起的： 1. HTTPS 增加的加密开销 加密与解密：HTTPS 是基于 TLS（传输层安全）协议的，它在通信过程中会对数据进行加密和解密。这意味着每一次请求和响应都需要进行额外的计算和内存消耗，用来加密发送的数据和解密接收到的数据。由于加密和解密操作消耗一定的计算资源，HTTPS 请求在传输数据时通常会比 HTTP 更加复杂。 TLS 握手：HTTPS 在每次建立连接时需要进行一次 TLS 握手，这个过程涉及到密钥交换、证书验证等操作，需要额外的数据交换和计算开销。尤其是对于非持久连接（每次请求建立新连接的情况），握手过程会增加额外的带宽消耗。 2. 数据包大小 HTTP 直接传输明文数据，没有加密和签名过程，因此数据本身相对较小。 HTTPS 会将数据加密，这意味着传输的每个数据包通常会比相同的 HTTP 数据包要大。加密的数据包通常包含了额外的元数据，例如填充数据、加密的头信息等，这些都导致了加密后数据包的大小增大，尤其是在高频繁的小数据包的请求中，这个开销会比较显著。 例如： HTTP 请求 .... 有更新！ 把 https 改成 http带宽减少了 70% http
在 Go 语言中，SingleFlight 是 golang.org/x/sync/singleflight 包中的一个工具，旨在避免对同一资源或任务发起重复的请求。它的主要作用是合并多个相同的并发请求，使得这些请求只会执行一次，并且共享相同的结果，从而减少系统的负载，避免重复的工作。 主要用途 SingleFlight 主要用于场景中，当多个 goroutine 发起对同一资源或任务的重复请求时，只会有一个请求被真正处理，其他请求会等待这个请求完成，并共享相同的结果。 典型应用场景 缓存穿透：当多个请求访问相同的缓存键，而该键的值未命中缓存时，多个并发请求会导致重复的计算或数据库查询。SingleFlight 可以通过合并这些请求，只执行一次查询，其他请求则等待并返回相同的结果。 网络请求合并：多个相同的网络请求可能会同时到达，可以合并这些请求，减少请求次数。 SingleFlight 的工作原理 SingleFlight 通过维护一个正在进行中的请求的集合来避免重复请求。 当多个请求到达时，SingleFlight 会把它们合并到一个请求上，只有一个请求会被真正执行。 其他请求会等.... 认识SingleFlight合并请求 go
在使用 gorm 进行数据库操作时，Find 和 Scan 都是用来查询数据的，但它们有一些重要的区别，特别是在查询的结果存储和数据类型匹配方面。 1. Find 方法 Find 是 gorm 中常用的查询方法，用于获取查询结果，并将结果映射到一个结构体或结构体切片中。Find 会根据模型的字段来映射查询结果，因此通常会返回完全匹配的字段。 示例： var users []User db.Find(&users) // 查询所有用户 在这个例子中，Find 会查询所有用户，并将查询结果存储到 users 切片中。User 结构体的字段会与数据库表的列进行映射。如果表中存在额外的字段或字段类型不匹配，gorm 会自动进行处理。 特点： Find 会自动将数据库中的列名与结构体字段名匹配，使用反射将数据库字段填充到结构体中。 如果结果列与结构体字段的类型不匹配，gorm 会进行类型转换。 如果查询结果不包含某些字段，它会使用结构体中默认的零值填充。 Find 主要用于查询数据并将结果映射到结构体中，通常不需要额外处理。 Find 适用场景： 当你已经有一个结构体，并且希望将查询结.... gorm Find()与Scan()的区别 gorm
pkg/errors 是 Go 语言中的一个第三方库，主要用于改进错误处理。它提供了对 Go 原生错误处理的一些增强，比如支持堆栈追踪、错误的上下文信息附加、错误的包裹等。通过 pkg/errors，你可以更加清晰地了解错误的来源以及错误链的详细信息。 这个库最著名的特性是通过 Wrap 和 WithStack 方法来为错误附加堆栈信息，帮助开发者调试和定位错误源。 1. 安装 pkg/errors 首先，确保你的 Go 环境已经配置好了，并且安装了 pkg/errors 库。你可以通过以下命令来安装： go get github.com/pkg/errors 2. 核心结构体：errorString pkg/errors 的核心是通过 error 接口来处理错误的，但它有几个增强的结构体，比如 stack 和 withMessage，这使得它在错误处理中提供了更强大的功能。 首先我们来看下 errors.go 文件中的一部分代码，看看库的核心结构。 package errors import ( "fmt" "runtime" "strings" ) // errorString .... 初识pkg/errors go
golang-set 是一个常用的 Go 语言实现的集合（Set）数据结构库。集合是一个包含多个唯一元素的无序容器。在 Go 中，标准库并没有提供集合类型，因此很多开源库实现了集合的功能，golang-set 就是其中之一。它为 Go 提供了一个简单的实现，使得可以使用集合的功能，比如去重、并集、交集、差集等。 golang-set 简介 golang-set 是一个线程安全的集合类型，基于 Go 语言的内建 map 实现。它提供了一个高效且易于使用的集合 API，支持常见的集合操作（如添加、删除、检查元素等）。 该库的 GitHub 仓库地址为：https://github.com/deckarep/golang-set 以下是源码的基本结构和一些关键功能的分析。 1. 主要结构体：Set type Set struct { m map[interface{}]struct{} } Set 结构体是 golang-set 的核心，包含一个字段 m，它是一个 map 类型，存储集合的元素。集合的元素被存储为 interface{} 类型，这样就可以存储任何类型的元素。而结构体的值是一.... 初识golang-set go
文件描述符表的限制 每个进程在 Linux 系统中都拥有一个文件描述符表，文件描述符（File Descriptor, FD）是进程与操作系统之间管理和访问文件、设备、套接字等 I/O 资源的一个抽象接口。由于操作系统资源有限，每个进程可同时打开的文件描述符数量是有限制的。这个限制是操作系统内核的一部分，并且会受到多个因素的影响。 1. 文件描述符的最大限制 在 Linux 系统中，每个进程可以打开的文件描述符的最大数量由内核设置。这个限制可以通过操作系统的配置进行查看和调整。文件描述符的最大值与系统的资源、内核的配置以及安全策略等因素密切相关。 1.1 默认的文件描述符限制 每个进程默认可以打开的文件描述符数量通常是有限制的。在大多数 Linux 系统中，这个默认限制通常为 1024。这意味着每个进程最多只能打开 1024 个文件、套接字、管道等文件描述符。 1.2 硬限制与软限制 Linux 提供了两个级别的文件描述符限制： 软限制（Soft Limit）：这是当前进程允许打开的文件描述符的数量。通常情况下，软限制可以被普通用户通过 ulimit 命令修改，但如果达到硬限制，则无法.... 修改文件描述符的最大限制 linux
进程的文件描述符表 在 Linux 系统中，文件描述符表是每个进程用于管理文件描述符（File Descriptors，简称 FD）的一种数据结构。每个进程都有一个独立的文件描述符表，用于记录该进程打开的文件或输入输出资源（如管道、套接字、设备等）以及与之相关的信息。通过文件描述符，进程可以执行各种 I/O 操作，如读取、写入文件，或通过套接字进行网络通信。 1. 文件描述符表的结构 文件描述符表是一个内存中的数据结构，其中每个条目（通常是一个结构体）表示一个打开的文件或 I/O 流。每个文件描述符都是文件描述符表中的一个索引，用于访问对应的文件或资源。 进程的文件描述符表：每个进程都有一个文件描述符表（File Descriptor Table），它包含指向内核中打开文件的指针。这些指针指向了内核内部的数据结构，如文件描述符结构体（struct file）和文件操作结构体（struct file_operations）。 文件描述符表中的条目：每个条目包括文件描述符指向的文件或资源的相关信息，如： 文件的位置（文件指针，记录文件的读写位置）。 文件状态（只读、只写、读写等）。 引用.... 进程的文件描述符表 linux
Linux 文件描述符 (File Descriptor) 在 Linux 操作系统中，文件描述符（File Descriptor，简称 FD）是一个非负整数，用于标识一个已经打开的文件或输入输出资源（如管道、套接字、终端等）。它是 Linux 系统中对文件操作的抽象表示。每当程序打开一个文件或创建一个流时，操作系统会分配一个文件描述符来管理这个文件或流。 1. 文件描述符的基本概念 每个进程在 Linux 系统中都有一个文件描述符表。文件描述符表保存了进程打开的文件与内核管理的文件对象之间的映射关系。 文件描述符的类型： 普通文件：磁盘文件。 设备文件：如 /dev/sda。 目录文件：如 /home/user。 套接字：网络通信的接口。 管道：进程间通信。 文件描述符与文件描述符表： 操作系统会为每个进程维护一个文件描述符表。文件描述符表用于管理进程打开的文件和 I/O 流。文件描述符就是这个表中的索引。 2. 标准文件描述符 在 Linux 中，每个进程默认会打开 3 个标准文件描述符： 标准输入（stdin）：文件描述符为 0，通常与键盘关联。 标准输出（stdout）：文件.... linux中的文件描述符 linux
在 Go 语言中，map 是一种内置的数据类型，用于存储键值对。Go 中的 map 类型是哈希表的实现，它可以让你通过键快速查找、插入、删除对应的值。下面是对 Go 语言 map 数据结构的源码和实现原理的深入解析。 1. Go map 源码结构 Go 语言的 map 内部实现的源码位于 Go 标准库的 runtime 包中，具体的 map 实现代码可以在 runtime/hashmap.go 文件中找到。Go 的 map 是一个非常复杂的内存管理结构，涉及了内存分配、哈希表的冲突解决、键值的存储方式等。 以下是 Go map 的一个简化版本的实现原理。 2. Go map 的数据结构 map 的底层数据结构是一个哈希表，包含以下几个关键组件： 桶（Bucket）：每个桶包含多个键值对，桶的数量和每个桶能存储的键值对数量是固定的。桶的数量会随 map 的大小自动扩展。 哈希函数：通过哈希函数，将键映射到哈希表中的某个桶。Go 使用了改进的哈希函数，以减少冲突的可能性。 扩容机制：当 map 的元素数目增加时，它会触发扩容（rehash），扩容时，Go 会重新计算每个键的哈希值并将它们放.... golang之map源码 go
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