我们在mian函数中，首先初始化配置文件，然后新建http连接。
成都网站建设、成都网站制作的关注点不是能为您做些什么网站，而是怎么做网站，有没有做好网站，给成都创新互联一个展示的机会来证明自己，这并不会花费您太多时间，或许会给您带来新的灵感和惊喜。面向用户友好，注重用户体验，一切以用户为中心。
这个连接创建之后，监听服务器的9999端口。如果url的路径后缀为 "/ws",就转发到ws/ws.go中的IndexHandler方法中。
这个方法中首先我们创建一个websocket的Upgrader实例，然后我们使用Upgrader的upgrade方法来升级一下我们的连接为长连接。
升级完成之后会返回一个*websocket.Conn的连接，我们之后所有的关于连接的操作，都是基于该conn的。
在该连接完成之后，我们将连接存放到一个名为Client的map中，以便之后管理更为方便。
之后，我们启动一个goroutine来读取连接中发送的信息内容，再根据内容进行相应的操作。
一、关于连接池
一个数据库服务器只拥有有限的资源，并且如果你没有充分使用这些资源，你可以通过使用更多的连接来提高吞吐量。一旦所有的资源都在使用，那么你就不 能通过增加更多的连接来提高吞吐量。事实上，吞吐量在连接负载较大时就开始下降了。通常可以通过限制与可用的资源相匹配的数据库连接的数量来提高延迟和吞 吐量。
如何在Go语言中使用Redis连接池
如果不使用连接池，那么，每次传输数据，我们都需要进行创建连接，收发数据，关闭连接。在并发量不高的场景，基本上不会有什么问题，一旦并发量上去了，那么，一般就会遇到下面几个常见问题：
性能普遍上不去
CPU 大量资源被系统消耗
网络一旦抖动，会有大量 TIME_WAIT 产生，不得不定期重启服务或定期重启机器
服务器工作不稳定，QPS 忽高忽低
要想解决这些问题，我们就要用到连接池了。连接池的思路很简单，在初始化时，创建一定数量的连接，先把所有长连接存起来，然后，谁需要使用，从这里取走，干完活立马放回来。 如果请求数超出连接池容量，那么就排队等待、退化成短连接或者直接丢弃掉。
二、使用连接池遇到的坑
最近在一个项目中，需要实现一个简单的 Web Server 提供 Redis 的 HTTP interface，提供 JSON 形式的返回结果。考虑用 Go 来实现。
首先，去看一下 Redis 官方推荐的 Go Redis driver。官方 Star 的项目有两个：Radix.v2 和 Redigo。经过简单的比较后，选择了更加轻量级和实现更加优雅的 Radix.v2。
Radix.v2 包是根据功能划分成一个个的 sub package，每一个 sub package 在一个独立的子目录中，结构非常清晰。我的项目中会用到的 sub package 有 redis 和 pool。
由于我想让这种被 fork 的进程最好简单点，做的事情单一一些，所以，在没有深入去看 Radix.v2 的 pool 的实现之前，我选择了自己实现一个 Redis pool。(这里，就不贴代码了。后来发现自己实现的 Redis pool 与 Radix.v2 实现的 Redis pool 的原理是一样的，都是基于 channel 实现的, 遇到的问题也是一样的。)
不过在测试过程中，发现了一个诡异的问题。在请求过程中经常会报 EOF 错误。而且是概率性出现，一会有问题，一会又好了。通过反复的测试，发现 bug 是有规律的，当程序空闲一会后，再进行连续请求，会发生3次失败，然后之后的请求都能成功，而我的连接池大小设置的是3。再进一步分析，程序空闲300秒 后，再请求就会失败，发现我的 Redis server 配置了 timeout 300，至此，问题就清楚了。是连接超时 Redis server 主动断开了连接。客户端这边从一个超时的连接请求就会得到 EOF 错误。
然后我看了一下 Radix.v2 的 pool 包的源码，发现这个库本身并没有检测坏的连接，并替换为新server{location/pool{content_by_lua_block{localredis=require"resty.redis"localred=redis:new()localok,err=red:connect("127.0.0.1",6379)ifnotokthenngx.say("failedtoconnect:",err)returnendok,err=red:set("hello","world")ifnotokthenreturnendred:set_keepalive(10000,100)}}}
发现有个 set_keepalive 的方法，查了一下官方文档，方法的原型是 syntax: ok, err = red:set_keepalive(max_idle_timeout, pool_size) 貌似 max_idle_timeout 这个参数，就是我们所缺少的东西，然后进一步跟踪源码，看看里面是怎么保证连接有效的。
function_M.set_keepalive(self,...)localsock=self.sockifnotsockthenreturnnil,"notinitialized"endifself.subscribedthenreturnnil,"subscribedstate"endreturnsock:setkeepalive(...)end
至此，已经清楚了，使用了 tcp 的 keepalive 心跳机制。
于是，通过与 Radix.v2 的作者一些讨论，选择自己在 redis 这层使用心跳机制，来解决这个问题。
四、最后的解决方案
在创建连接池之后，起一个 goroutine，每隔一段 idleTime 发送一个 PING 到 Redis server。其中，idleTime 略小于 Redis server 的 timeout 配置。连接池初始化部分代码如下：
p,err:=pool.New("tcp",u.Host,concurrency)errHndlr(err)gofunc(){for{p.Cmd("PING")time.Sleep(idelTime*time.Second)}}()
使用 redis 传输数据部分代码如下：
funcredisDo(p*pool.Pool,cmdstring,args...interface{})(reply*redis.Resp,errerror){reply=p.Cmd(cmd,args...)iferr=reply.Err;err!=nil{iferr!=io.EOF{Fatal.Println("redis",cmd,args,"erris",err)}}return}
其中，Radix.v2 连接池内部进行了连接池内连接的获取和放回，代码如下：
//Cmdautomaticallygetsoneclientfromthepool,executesthegivencommand//(returningitsresult),andputstheclientbackinthepoolfunc(p*Pool)Cmd(cmdstring,args...interface{})*redis.Resp{c,err:=p.Get()iferr!=nil{returnredis.NewResp(err)}deferp.Put(c)returnc.Cmd(cmd,args...)}
这样，我们就有了 keepalive 的机制，不会出现 timeout 的连接了，从 redis 连接池里面取出的连接都是可用的连接了。看似简单的代码，却完美的解决了连接池里面超时连接的问题。同时，就算 Redis server 重启等情况，也能保证连接自动重连。
我们可以看到 gorilla/websocket中的examples中有一个聊天室的demo。
我们进入该项目可以看到里面有这样的一些内容
按照官方的运行方式来运行这个项目
在浏览器中打开8080端口，可以看到该项目可以被成功运行了。
就是这样一个简单的demo。
然后我们去看一下它的具体实现。
在这个项目中首先定义了一个hub的结构体：
这个结构体中，clients代表所有已经注册的用户，broadcast管道会存储客户端发送来的信息。 register是一个*Client类型的管道，用于存储新注册的用户，unregister管道反之。
我们打开main.go，main函数的源码为：
在这里首先会新开一个goroutine，去跑hub的run方法，run方法中一个死循环，不停地去轮询hub中的内容
如果取到了新用户，就加入到clients中，如果取到了信息，就循环所有的client,将信息写到client.send中。
我们看到在请求路径为根的时候，它会请求一个函数，而这个函数就是将home.html发送到客户端。
而在请求路径为“/ws”的时候，他会执行一个serveWS的函数。
每当一个新的用户进来之后，首先将连接升级为长连接，然后将当前的client写到register中，由hub.run函数去做处理。然后开启两个goroutine,一个去读client中发送来的数据，一个将数据写入到所有的client中，去发送给用户。
这就是整个聊天室的实现原理。
我想的事为每个client fd开两个goroutine，一个recv，一个send。同时还有加2个channel，一个用于recv routine向逻辑主线程传送收到的数据，一个用于逻辑主线程向send goroutine传送待发送的数据，是这样的么？
实际上需要 3 个 goroutine，一个 read，一个 send，还有一个 handle。
read goroutine 读，然后写入 recevice chan。
write goroutine 把 send chan 的东西写。
handle goroutine 是 conn 的主要处理逻辑，负责把 recevice chan 的东西读出来 call 业务逻辑。
业务逻辑中要写数据就直接写入 send chan。
这样就可以保证，业务逻辑的读写都是在 handle goroutine 上处理，而避免 race 产生。
如果需要定时任务（比如心跳），就在 handle goroutine 上加上一个 timer.C；
如果需要 goroutine 下发任务，在 handle goroutine 增加一个 task chan，hanlde 收到 task 后处理业务；
如果需要输出结果，那就增加 result chan，业务逻辑把数据输出即可。
----------------------------
还有，如果我开2个goroutine的话，client断开连接了，假设recv goroutine先发生err并且close(fd)，那在send goroutine中该如何处理呢？有可能不应该这样处理，那应该怎么处理呢？
如果 net.Conn Close() 了，不论 Read() 阻塞还是 Write() 阻塞都会立即收到 err 返回。
一般来说，Write() 是不可能主动知道连接断开的，除非是 SetDeadline() 猜测对方断掉了，指定时间内没有写成功就认为是断开。Read() 是可以主动收到对方发来的断开（TCP FIN），但也没办法知道异常的断开（当然也可以设置超时）。
无论是谁，是确实收到 FIN 还是 Deadline 猜测断开，只要 Close() 大家就知道连接断开了。
handle goroutine 还有一个用处就是：你的程序主动结束的时候，能正确的 close conn，让对方知道你是真的断开了，而不用去猜。
