智能合约调用是实现一个 DApp 的关键，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。
成都创新互联是一家网站设计公司，集创意、互联网应用、软件技术为一体的创意网站建设服务商，主营产品：自适应网站建设、品牌网站建设、成都营销网站建设。我们专注企业品牌在网站中的整体树立，网络互动的体验，以及在手机等移动端的优质呈现。网站设计、成都网站制作、移动互联产品、网络运营、VI设计、云产品.运维为核心业务。为用户提供一站式解决方案，我们深知市场的竞争激烈，认真对待每位客户，为客户提供赏析悦目的作品，网站的价值服务。
我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。
以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机，此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信。
提到 RPC， 读者应该对 Geth 启动参数有点印象，Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545。。
接着，我们来了解一下智能合约运行的过程。
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认，至此交易才算完成。
就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了，剩下的问题就是流程和 API 的事情了。
总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。
由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机，所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了。
接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的，我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例。
步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface，应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息，将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi)。
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下，输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:
步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。
在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮。
部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。
步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码，命令如下:
其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件，读者可以打开该文件欣赏一下，注意不要修改它。
步骤 04:创建 main.go，填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得。
步骤 04:设置 go mod，以便工程自动识别。
前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约，需要下载 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:
该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错。不过，Go 语言自 1.11 版本后，增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:
在项目工程内，执行初始化，calldemo 可以自定义名称。
步骤 05:运行代码。执行代码，将看到下面的效果，以及最终输出的 2020。
上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020，相信读者也知道运行结果是正确的了。
此文是根据周洋在【高可用架构群】中的分享内容整理而成，转发请注明出处。 周洋，360手机助手技术经理及架构师，负责360长连接消息系统，360手机助手架构的开发与维护。 不知道咱们群名什么时候改为“Python高可用架构群”了，所以不得不说，很荣幸能在接下来的一个小时里在Python群里讨论golang....360消息系统介绍 360消息系统更确切的说是长连接push系统，目前服务于360内部多个产品，开发平台数千款app，也支持部分聊天业务场景，单通道多app复用，支持上行数据，提供接入方不同粒度的上行数据和用户状态回调服务。 目前整个系统按不同业务分成9个功能完整的集群，部署在多个idc上（每个集群覆盖不同的idc），实时在线数亿量级。通常情况下，pc，手机，甚至是智能硬件上的360产品的push消息，基本上是从我们系统发出的。 关于push系统对比与性能指标的讨论 很多同行比较关心go语言在实现push系统上的性能问题，单机性能究竟如何，能否和其他语言实现的类似系统做对比么？甚至问如果是创业,第三方云推送平台，推荐哪个? 其实各大厂都有类似的push系统，市场上也有类似功能的云服务。包括我们公司早期也有erlang，nodejs实现的类似系统，也一度被公司要求做类似的对比测试。我感觉在讨论对比数据的时候，很难保证大家环境和需求的统一，我只能说下我这里的体会，数据是有的，但这个数据前面估计会有很多定语~ 第一个重要指标：单机的连接数指标 做过长连接的同行，应该有体会，如果在稳定连接情况下，连接数这个指标，在没有网络吞吐情况下对比，其实意义往往不大，维持连接消耗cpu资源很小，每条连接tcp协议栈会占约4k的内存开销，系统参数调整后，我们单机测试数据，最高也是可以达到单实例300w长连接。但做更高的测试，我个人感觉意义不大。 因为实际网络环境下，单实例300w长连接，从理论上算压力就很大：实际弱网络环境下，移动客户端的断线率很高，假设每秒有1000分之一的用户断线重连。300w长连接，每秒新建连接达到3w，这同时连入的3w用户，要进行注册，加载离线存储等对内rpc调用，另外300w长连接的用户心跳需要维持,假设心跳300s一次，心跳包每秒需要1w tps。单播和多播数据的转发，广播数据的转发，本身也要响应内部的rpc调用，300w长连接情况下，gc带来的压力，内部接口的响应延迟能否稳定保障。这些集中在一个实例中，可用性是一个挑战。所以线上单实例不会hold很高的长连接,实际情况也要根据接入客户端网络状况来决定。 第二个重要指标:消息系统的内存使用量指标 这一点上，使用go语言情况下，由于协程的原因，会有一部分额外开销。但是要做两个推送系统的对比，也有些需要确定问题。比如系统从设计上是否需要全双工（即读写是否需要同时进行）如果半双工，理论上对一个用户的连接只需要使用一个协程即可（这种情况下，对用户的断线检测可能会有延时），如果是全双工，那读/写各一个协程。两种场景内存开销是有区别的。 另外测试数据的大小往往决定我们对连接上设置的读写buffer是多大，是全局复用的，还是每个连接上独享的，还是动态申请的。另外是否全双工也决定buffer怎么开。不同的策略，可能在不同情况的测试中表现不一样。 第三个重要指标：每秒消息下发量 这一点上，也要看我们对消息到达的QoS级别(回复ack策略区别），另外看架构策略，每种策略有其更适用的场景，是纯粹推？还是推拉结合？甚至是否开启了消息日志？日志库的实现机制、以及缓冲开多大？flush策略……这些都影响整个系统的吞吐量。 另外为了HA，增加了内部通信成本，为了避免一些小概率事件，提供闪断补偿策略，这些都要考虑进去。如果所有的都去掉，那就是比较基础库的性能了。 所以我只能给出大概数据，24核，64G的服务器上，在QoS为message at least，纯粹推，消息体256B~1kB情况下，单个实例100w实际用户（200w+）协程，峰值可以达到2~5w的QPS...内存可以稳定在25G左右，gc时间在200~800ms左右（还有优化空间）。 我们正常线上单实例用户控制在80w以内，单机最多两个实例。事实上，整个系统在推送的需求上，对高峰的输出不是提速，往往是进行限速，以防push系统瞬时的高吞吐量，转化成对接入方业务服务器的ddos攻击所以对于性能上，我感觉大家可以放心使用，至少在我们这个量级上，经受过考验，go1.5到来后，确实有之前投资又增值了的感觉。 消息系统架构介绍 下面是对消息系统的大概介绍，之前一些同学可能在gopher china上可以看到分享，这里简单讲解下架构和各个组件功能，额外补充一些当时遗漏的信息： 架构图如下，所有的service都 written by golang.几个大概重要组件介绍如下： dispatcher service根据客户端请求信息，将应网络和区域的长连接服务器的，一组IP传送给客户端。客户端根据返回的IP，建立长连接，连接Room service. room Service，长连接网关，hold用户连接，并将用户注册进register service，本身也做一些接入安全策略、白名单、IP限制等。 register service是我们全局session存储组件，存储和索引用户的相关信息，以供获取和查询。 coordinator service用来转发用户的上行数据，包括接入方订阅的用户状态信息的回调，另外做需要协调各个组件的异步操作，比如kick用户操作,需要从register拿出其他用户做异步操作. saver service是存储访问层，承担了对redis和mysql的操作，另外也提供部分业务逻辑相关的内存缓存，比如广播信息的加载可以在saver中进行缓存。另外一些策略，比如客户端sdk由于被恶意或者意外修改，每次加载了消息，不回复ack，那服务端就不会删除消息，消息就会被反复加载，形成死循环，可以通过在saver中做策略和判断。（客户端总是不可信的）。 center service提供给接入方的内部api服务器，比如单播或者广播接口，状态查询接口等一系列api,包括运维和管理的api。 举两个常见例子，了解工作机制：比如发一条单播给一个用户，center先请求Register获取这个用户之前注册的连接通道标识、room实例地址，通过room service下发给长连接 Center Service比较重的工作如全网广播，需要把所有的任务分解成一系列的子任务，分发给所有center，然后在所有的子任务里，分别获取在线和离线的所有用户，再批量推到Room Service。通常整个集群在那一瞬间压力很大。 deployd/agent service用于部署管理各个进程，收集各组件的状态和信息,zookeeper和keeper用于整个系统的配置文件管理和简单调度 关于推送的服务端架构 常见的推送模型有长轮训拉取，服务端直接推送（360消息系统目前主要是这种），推拉结合（推送只发通知，推送后根据通知去拉取消息）. 拉取的方式不说了，现在并不常用了，早期很多是nginx+lua+redis，长轮训，主要问题是开销比较大，时效性也不好，能做的优化策略不多。 直接推送的系统，目前就是360消息系统这种，消息类型是消耗型的，并且对于同一个用户并不允许重复消耗,如果需要多终端重复消耗，需要抽象成不同用户。 推的好处是实时性好，开销小，直接将消息下发给客户端，不需要客户端走从接入层到存储层主动拉取. 但纯推送模型，有个很大问题，由于系统是异步的，他的时序性无法精确保证。这对于push需求来说是够用的，但如果复用推送系统做im类型通信，可能并不合适。 对于严格要求时序性，消息可以重复消耗的系统，目前也都是走推拉结合的模型，就是只使用我们的推送系统发通知，并附带id等给客户端做拉取的判断策略，客户端根据推送的key，主动从业务服务器拉取消息。并且当主从同步延迟的时候，跟进推送的key做延迟拉取策略。同时也可以通过消息本身的QoS，做纯粹的推送策略，比如一些“正在打字的”低优先级消息，不需要主动拉取了，通过推送直接消耗掉。 哪些因素决定推送系统的效果？ 首先是sdk的完善程度，sdk策略和细节完善度，往往决定了弱网络环境下最终推送质量. SDK选路策略,最基本的一些策略如下：有些开源服务可能会针对用户hash一个该接入区域的固定ip，实际上在国内环境下不可行，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一组，而且端口也要参开，必要时候，客户端告知是retry多组都连不上，返回不同idc的服务器。因为我们会经常检测到一些case，同一地区的不同用户，可能对同一idc内的不同ip连通性都不一样，也出现过同一ip不同端口连通性不同，所以用户的选路策略一定要灵活，策略要足够完善.另外在选路过程中，客户端要对不同网络情况下的长连接ip做缓存，当网络环境切换时候（wifi、2G、3G)，重新请求分配器，缓存不同网络环境的长连接ip。 客户端对于数据心跳和读写超时设置,完善断线检测重连机制 针对不同网络环境，或者客户端本身消息的活跃程度，心跳要自适应的进行调整并与服务端协商，来保证链路的连通性。并且在弱网络环境下，除了网络切换（wifi切3G）或者读写出错情况，什么时候重新建立链路也是一个问题。客户端发出的ping包，不同网络下，多久没有得到响应，认为网络出现问题，重新建立链路需要有个权衡。另外对于不同网络环境下，读取不同的消息长度，也要有不同的容忍时间，不能一刀切。好的心跳和读写超时设置，可以让客户端最快的检测到网络问题，重新建立链路，同时在网络抖动情况下也能完成大数据传输。 结合服务端做策略 另外系统可能结合服务端做一些特殊的策略，比如我们在选路时候，我们会将同一个用户尽量映射到同一个room service实例上。断线时，客户端尽量对上次连接成功的地址进行重试。主要是方便服务端做闪断情况下策略，会暂存用户闪断时实例上的信息，重新连入的 时候，做单实例内的迁移，减少延时与加载开销. 客户端保活策略 很多创业公司愿意重新搭建一套push系统，确实不难实现，其实在协议完备情况下（最简单就是客户端不回ack不清数据），服务端会保证消息是不丢的。但问题是为什么在消息有效期内,到达率上不去？往往因为自己app的push service存活能力不高。选用云平台或者大厂的，往往sdk会做一些保活策略，比如和其他app共生，互相唤醒，这也是云平台的push service更有保障原因。我相信很多云平台旗下的sdk，多个使用同样sdk的app，为了实现服务存活，是可以互相唤醒和保证活跃的。另外现在push sdk本身是单连接，多app复用的，这为sdk实现，增加了新的挑战。 综上，对我来说，选择推送平台，优先会考虑客户端sdk的完善程度。对于服务端，选择条件稍微简单，要求部署接入点（IDC）越要多，配合精细的选路策略，效果越有保证，至于想知道哪些云服务有多少点，这个群里来自各地的小伙伴们，可以合伙测测。 go语言开发问题与解决方案 下面讲下，go开发过程中遇到挑战和优化策略，给大家看下当年的一张图，在第一版优化方案上线前一天截图~可以看到，内存最高占用69G，GC时间单实例最高时候高达3~6s.这种情况下，试想一次悲剧的请求，经过了几个正在执行gc的组件，后果必然是超时... gc照成的接入方重试，又加重了系统的负担。遇到这种情况当时整个系统最差情况每隔2，3天就需要重启一次~ 当时出现问题，现在总结起来，大概以下几点 1.散落在协程里的I/O，Buffer和对象不复用。 当时（12年）由于对go的gc效率理解有限，比较奔放，程序里大量short live的协程，对内通信的很多io操作，由于不想阻塞主循环逻辑或者需要及时响应的逻辑，通过单独go协程来实现异步。这回会gc带来很多负担。 针对这个问题，应尽量控制协程创建，对于长连接这种应用，本身已经有几百万并发协程情况下，很多情况没必要在各个并发协程内部做异步io，因为程序的并行度是有限，理论上做协程内做阻塞操作是没问题。 如果有些需要异步执行，比如如果不异步执行，影响对用户心跳或者等待response无法响应，最好通过一个任务池，和一组常驻协程，来消耗，处理结果，通过channel再传回调用方。使用任务池还有额外的好处，可以对请求进行打包处理，提高吞吐量，并且可以加入控量策略. 2.网络环境不好引起激增 go协程相比较以往高并发程序，如果做不好流控，会引起协程数量激增。早期的时候也会发现，时不时有部分主机内存会远远大于其他服务器，但发现时候，所有主要profiling参数都正常了。 后来发现，通信较多系统中，网络抖动阻塞是不可免的(即使是内网)，对外不停accept接受新请求，但执行过程中，由于对内通信阻塞，大量协程被 创建，业务协程等待通信结果没有释放，往往瞬时会迎来协程暴涨。但这些内存在系统稳定后，virt和res都并没能彻底释放，下降后，维持高位。 处理这种情况，需要增加一些流控策略，流控策略可以选择在rpc库来做，或者上面说的任务池来做，其实我感觉放在任务池里做更合理些，毕竟rpc通信库可以做读写数据的限流，但它并不清楚具体的限流策略，到底是重试还是日志还是缓存到指定队列。任务池本身就是业务逻辑相关的，它清楚针对不同的接口需要的流控限制策略。 3.低效和开销大的rpc框架 早期rpc通信框架比较简单，对内通信时候使用的也是短连接。这本来短连接开销和性能瓶颈超出我们预期，短连接io效率是低一些，但端口资源够，本身吞吐可以满足需要，用是没问题的，很多分层的系统，也有http短连接对内进行请求的 但早期go版本，这样写程序，在一定量级情况，是支撑不住的。短连接大量临时对象和临时buffer创建，在本已经百万协程的程序中，是无法承受的。所以后续我们对我们的rpc框架作了两次调整。 第二版的rpc框架，使用了连接池，通过长连接对内进行通信（复用的资源包括client和server的：编解码Buffer、Request/response），大大改善了性能。 但这种在一次request和response还是占用连接的，如果网络状况ok情况下，这不是问题，足够满足需要了，但试想一个room实例要与后面的数百个的register，coordinator，saver，center，keeper实例进行通信，需要建立大量的常驻连接，每个目标机几十个连接，也有数千个连接被占用。 非持续抖动时候（持续逗开多少无解），或者有延迟较高的请求时候，如果针对目标ip连接开少了，会有瞬时大量请求阻塞，连接无法得到充分利用。第三版增加了Pipeline操作，Pipeline会带来一些额外的开销，利用tcp的全双特性，以尽量少的连接完成对各个服务集群的rpc调用。 4.Gc时间过长 Go的Gc仍旧在持续改善中，大量对象和buffer创建，仍旧会给gc带来很大负担，尤其一个占用了25G左右的程序。之前go team的大咖邮件也告知我们，未来会让使用协程的成本更低，理论上不需要在应用层做更多的策略来缓解gc. 改善方式，一种是多实例的拆分，如果公司没有端口限制，可以很快部署大量实例，减少gc时长，最直接方法。不过对于360来说，外网通常只能使用80和433。因此常规上只能开启两个实例。当然很多人给我建议能否使用SO_REUSEPORT，不过我们内核版本确实比较低，并没有实践过。 另外能否模仿nginx，fork多个进程监控同样端口，至少我们目前没有这样做，主要对于我们目前进程管理上，还是独立的运行的，对外监听不同端口程序，还有配套的内部通信和管理端口，实例管理和升级上要做调整。 解决gc的另两个手段，是内存池和对象池,不过最好做仔细评估和测试，内存池、对象池使用，也需要对于代码可读性与整体效率进行权衡。 这种程序一定情况下会降低并行度，因为用池内资源一定要加互斥锁或者原子操作做CAS，通常原子操作实测要更快一些。CAS可以理解为可操作的更细行为粒度的锁（可以做更多CAS策略，放弃运行，防止忙等）。这种方式带来的问题是，程序的可读性会越来越像C语言，每次要malloc，各地方用完后要free，对于对象池free之前要reset，我曾经在应用层尝试做了一个分层次结构的“无锁队列”上图左边的数组实际上是一个列表，这个列表按大小将内存分块，然后使用atomic操作进行CAS。但实际要看测试数据了，池技术可以明显减少临时对象和内存的申请和释放，gc时间会减少，但加锁带来的并行度的降低，是否能给一段时间内的整体吞吐量带来提升，要做测试和权衡… 在我们消息系统，实际上后续去除了部分这种黑科技，试想在百万个协程里面做自旋操作申请复用的buffer和对象，开销会很大，尤其在协程对线程多对多模型情况下，更依赖于golang本身调度策略，除非我对池增加更多的策略处理，减少忙等，感觉是在把runtime做的事情，在应用层非常不优雅的实现。普遍使用开销理论就大于收益。 但对于rpc库或者codec库，任务池内部，这些开定量协程，集中处理数据的区域，可以尝试改造~ 对于有些固定对象复用，比如固定的心跳包什么的，可以考虑使用全局一些对象，进行复用，针对应用层数据，具体设计对象池，在部分环节去复用，可能比这种无差别的设计一个通用池更能进行效果评估. 消息系统的运维及测试 下面介绍消息系统的架构迭代和一些迭代经验，由于之前在其他地方有过分享，后面的会给出相关链接，下面实际做个简单介绍，感兴趣可以去链接里面看 架构迭代~根据业务和集群的拆分，能解决部分灰度部署上线测试，减少点对点通信和广播通信不同产品的相互影响，针对特定的功能做独立的优化. 消息系统架构和集群拆分，最基本的是拆分多实例，其次是按照业务类型对资源占用情况分类，按用户接入网络和对idc布点要求分类（目前没有条件，所有的产品都部署到全部idc）系统的测试go语言在并发测试上有独特优势。对于压力测试，目前主要针对指定的服务器，选定线上空闲的服务器做长连接压测。然后结合可视化，分析压测过程中的系统状态。但压测早期用的比较多，但实现的统计报表功能和我理想有一定差距。我觉得最近出的golang开源产品都符合这种场景，go写网络并发程序给大家带来的便利，让大家把以往为了降低复杂度，拆解或者分层协作的组件，又组合在了一起。 QA Q1:协议栈大小，超时时间定制原则？ 移动网络下超时时间按产品需求通常2g，3G情况下是5分钟，wifi情况下5~8分钟。但对于个别场景，要求响应非常迅速的场景，如果连接idle超过1分钟，都会有ping，pong，来校验是否断线检测，尽快做到重新连接。 Q2:消息是否持久化？ 消息持久化，通常是先存后发，存储用的redis，但落地用的mysql。mysql只做故障恢复使用。 Q3:消息风暴怎么解决的？ 如果是发送情况下，普通产品是不需要限速的，对于较大产品是有发送队列做控速度，按人数，按秒进行控速度发放，发送成功再发送下一条。 Q4:golang的工具链支持怎么样？我自己写过一些小程序千把行之内，确实很不错，但不知道代码量上去之后，配套的debug工具和profiling工具如何，我看上边有分享说golang自带的profiling工具还不错，那debug呢怎么样呢，官方一直没有出debug工具，gdb支持也不完善，不知你们用的什么？ 是这样的，我们正常就是println，我感觉基本上可以定位我所有问题，但也不排除由于并行性通过println无法复现的问题，目前来看只能靠经验了。只要常见并发尝试，经过分析是可以找到的。go很快会推出调试工具的~ Q5:协议栈是基于tcp吗？ 是否有协议拓展功能？协议栈是tcp，整个系统tcp长连接，没有考虑扩展其功能~如果有好的经验，可以分享~ Q6:问个问题，这个系统是接收上行数据的吧，系统接收上行数据后是转发给相应系统做处理么，是怎么转发呢，如果需要给客户端返回调用结果又是怎么处理呢？ 系统上行数据是根据协议头进行转发，协议头里面标记了产品和转发类型，在coordinator里面跟进产品和转发类型，回调用户，如果用户需要阻塞等待回复才能后续操作，那通过再发送消息，路由回用户。因为整个系统是全异步的。 Q7:问个pushsdk的问题。pushsdk的单连接，多app复用方式，这样的情况下以下几个问题是如何解决的：1）系统流量统计会把所有流量都算到启动连接的应用吧？而启动应用的连接是不固定的吧？2）同一个pushsdk在不同的应用中的版本号可能不一样，这样暴露出来的接口可能有版本问题，如果用单连接模式怎么解决？ 流量只能算在启动的app上了，但一般这种安装率很高的app承担可能性大，常用app本身被检测和杀死可能性较少，另外消息下发量是有严格控制 的。整体上用户还是省电和省流量的。我们pushsdk尽量向上兼容，出于这个目的，push sdk本身做的工作非常有限，抽象出来一些常见的功能，纯推的系统，客户端策略目前做的很少，也有这个原因。 Q8:生产系统的profiling是一直打开的么？ 不是一直打开，每个集群都有采样，但需要开启哪个可以后台控制。这个profling是通过接口调用。 Q9:面前系统中的消息消费者可不可以分组？类似于Kafka。 客户端可以订阅不同产品的消息，接受不同的分组。接入的时候进行bind或者unbind操作 Q10:为什么放弃erlang,而选择go，有什么特别原因吗？我们现在用的erlang？ erlang没有问题，原因是我们上线后，其他团队才做出来，经过qa一个部门对比测试，在没有显著性能提升下，选择继续使用go版本的push，作为公司基础服务。 Q11:流控问题有排查过网卡配置导致的idle问题吗？ 流控是业务级别的流控，我们上线前对于内网的极限通信量做了测试，后续将请求在rpc库内，控制在小于内部通信开销的上限以下.在到达上限前作流控。 Q12:服务的协调调度为什么选择zk有考虑过raft实现吗？golang的raft实现很多啊，比如Consul和ectd之类的。 3年前，还没有后两者或者后两者没听过应该。zk当时公司内部成熟方案，不过目前来看，我们不准备用zk作结合系统的定制开发，准备用自己写的keeper代替zk，完成配置文件自动转数据结构，数据结构自动同步指定进程，同时里面可以完成很多自定义的发现和控制策略，客户端包含keeper的sdk就可以实现以上的所有监控数据，profling数据收集，配置文件更新，启动关闭等回调。完全抽象成语keeper通信sdk，keeper之间考虑用raft。 Q13:负载策略是否同时在服务侧与CLIENT侧同时做的 (DISPATCHER 会返回一组IP)？另外，ROOM SERVER/REGISTER SERVER连接状态的一致性可用性如何保证? 服务侧保活有无特别关注的地方? 安全性方面是基于TLS再加上应用层加密? 会在server端做，比如重启操作前，会下发指令类型消息，让客户端进行主动行为。部分消息使用了加密策略，自定义的rsa+des，另外满足我们安全公司的需要，也定制开发很多安全加密策略。一致性是通过冷备解决的，早期考虑双写，但实时状态双写同步代价太高而且容易有脏数据，比如register挂了，调用所有room，通过重新刷入指定register来解决。 Q14:这个keeper有开源打算吗？ 还在写，如果没耦合我们系统太多功能，一定会开源的，主要这意味着，我们所有的bind在sdk的库也需要开源~ Q15:比较好奇lisence是哪个如果开源？
网关=反向代理+负载均衡+各种策略，技术实现也有多种多样，有基于 nginx 使用 lua 的实现，比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关，比如 tyk。
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。
转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理：go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务（代码）
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler。
具体代码
director中定义回调函数，入参为*http.Request，决定如何构造向后端的请求，比如 host 是否向后传递，是否进行 url 重写，对于 header 的处理，后端 target 的选择等，都可以在这里完成。
director在这里具体做了：
modifyResponse中定义回调函数，入参为*http.Response，用于修改响应的信息，比如响应的 Body，响应的 Header 等信息。
最终依旧是返回一个ReverseProxy，然后将这个对象作为 handler 传入即可。
参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy，只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可，具体实现见后面。
作为一个网关服务，在上面 2.3 的基础上，需要支持必要的负载均衡策略，比如：
随便 random 一个整数作为索引，然后取对应的地址即可，实现比较简单。
具体代码
使用curIndex进行累加计数，一旦超过 rss 数组的长度，则重置。
具体代码
轮询带权重，如果使用计数递减的方式，如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…，其中 a 后端会瞬间压力过大；参考 nginx 内部的加权轮询，或者应该称之为平滑加权轮询，思路是：
后端真实节点包含三个权重：
操作步骤：
具体代码
一致性 hash 算法，主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值，路由到固定后端，但是只能是基本满足流量绑定，一旦后端目标节点故障，会自动平移到环上最近的那么个节点。
实现：
具体代码
每一种不同的负载均衡算法，只需要实现添加以及获取的接口即可。
然后使用工厂方法，根据传入的参数，决定使用哪种负载均衡策略。
具体代码
作为网关，中间件必不可少，这类包括请求响应的模式，一般称作洋葱模式，每一层都是中间件，一层层进去，然后一层层出来。
中间件的实现一般有两种，一种是使用数组，然后配合 index 计数；一种是链式调用。
具体代码
通过beego快速创建一个Restful风格API项目及API文档自动化:
Go 语言构建 RESTful Web 服务:
Golang中使用 JWT认证来 保障Restful JSON API的安全（英文）:
polaris: 一个用go实现的支持restful的web框架:
关于RESTFUL API 安全认证方式的一些总结:
有没有人用golang实现过restful框架的实例:
Micro 一个用Go语言实现的微服务框架:
基于微服务库的可插拔RPC go-micro:
golang适合做web开发吗？:
a-survey-of-5-go-web-frameworks:
Ozzo Framework:
avelino/awesome-go:
Beego Framework:
golang其实不适合做web开发:
Go语言现有Web开发框架:
使用Golang快速构建WEB应用:
Martini 极好的 Go WEB 框架:
golang 有哪些比较稳定的 web 开发框架？:
近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。
Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。
1、GoKit框架
这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。
基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成：
传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。
接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务
服务成：具体的业务逻辑实现
2、GoMicro框架
这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。
GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。
