09 2021 档案
摘要：1.前言 虽然在 go 中，并发编程十分简单， 只需要使用 go func() 就能启动一个 goroutine 去做一些事情，但是正是由于这种简单我们要十分当心，不然很容易出现一些莫名其妙的 bug 或者是你的服务由于不知名的原因就重启了。 而最常见的bug是关于线程安全方面的问题，比如对同一个m
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摘要：1. 前言 GMP调度应该是被面试的时候问的频率最高的问题！ 我们知道，一切的软件都是跑在操作系统上，真正用来干活 (计算) 的是 CPU。早期的操作系统每个程序就是一个进程，知道一个程序运行完，才能进行下一个进程，就是 “单进程时代” 一切的程序只能串行发生。 1.1 Goroutine 调度器的
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摘要：1. 忽略某个字段 格式 // 使用json tag指定json序列化与反序列化时的行为 type Person struct { Name string `json:"name"` // 指定json序列化/反序列化时使用小写name Age int64 Weight float64 `json:
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摘要：1. 对创建的gorouting负责 1.1 不要创建一个你不知道何时退出的 goroutine 下面的代码有什么问题? 是不是在我们的程序种经常写类似的代码？ // Week03/blog/01/01.go package main import ( "log" "net/http" _ "net
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摘要：1. 限流对比 类型 实现 优点 缺点 单机限流 令牌桶 1. 稳定可靠，实现简单，性能高2. 支持突发流量应对 1. 流量不均匀会导致误限制2. 阈值设置较为困难，需要提前压测 漏桶 1. 稳定可靠，实现简单，性能高 1. 流量不均匀会导致误限制2. 阈值设置较为困难，需要提前压测3.不支持突发流
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摘要：1. 前言 无论是令牌桶, 漏桶 还是 自适应限流的方法，总的来说都是服务端的单机限流方式。虽然服务端限流虽然可以帮助我们抗住一定的压力，但是拒绝请求毕竟还是有成本的。如果我们的本来流量可以支撑 1w rps，加了限流可以支撑在 10w rps 的情况下仍然可以提供 1w rps 的有效请求，但是流
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摘要：1. 前言 令牌桶与 漏桶 两种算法最大的一个问题就是他们都属于需要提前设置阈值的算法，基于 QPS 进行限流的时候最麻烦的就是这个阈值应该怎么设定。一般来说我们可以通过压测来决定这个阈值。但是也会存在问题 如果每个系统上线前都要经过很严格的压测，那么成本相对来说会比较大 很多时候压测都会在测试环境
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摘要：1.序 除开前面章节讲到的令牌桶算法实现的网络限流外， 还有另外一种常见的限流算法， 漏桶算法 2. 漏桶算法 漏桶算法(Leaky Bucket) 是网络世界中 流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络
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摘要：1. 前言 在上一篇文章 Go微服务: 令牌桶 当中简单的介绍了令牌桶实现的原理，然后利用 /x/time/rate 这个库 10 行代码写了一个基于 ip 的 gin 限流中间件，那这个功能是怎么实现的呢？接下来我们就从源码层面来了解一下这个库的实现。这个实现很有意思，并没有真正的使用一个定时器不
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摘要：1. 令牌桶 1.1 原理 我们以 r/s 的速度向桶内放置令牌，桶的容量为 b , 如果桶满了令牌将会丢弃 当请求到达时，我们向桶内获取令牌，如果令牌足够，我们就通过转发请求 如果桶内的令牌数量不够，那么这个请求会被缓存等待令牌足够时转发，或者是被直接丢弃掉 由于桶的存在，所以令牌桶算法不仅可以限
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