符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设
本套餐主要针对企业品牌型网站、中高端设计、前端互动体验...
商城网站建设因基本功能的需求不同费用上面也有很大的差别...
手机微信网站开发、微信官网、微信商城网站...
package p2p
平舆网站建设公司创新互联公司,平舆网站设计制作,有大型网站制作公司丰富经验。已为平舆上千余家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\外贸网站制作要多少钱,请找那个售后服务好的平舆做网站的公司定做!
import (
"context"
"errors"
"time"
net "gx/ipfs/QmPjvxTpVH8qJyQDnxnsxF9kv9jezKD1kozz1hs3fCGsNh/go-libp2p-net"
manet "gx/ipfs/QmV6FjemM1K8oXjrvuq3wuVWWoU2TLDPmNnKrxHzY3v6Ai/go-multiaddr-net"
ma "gx/ipfs/QmYmsdtJ3HsodkePE3eU3TsCaP2YvPZJ4LoXnNkDE5Tpt7/go-multiaddr"
pro "gx/ipfs/QmZNkThpqfVXs9GNbexPrfBbXSLNYeKrE7jwFM2oqHbyqN/go-libp2p-protocol"
pstore "gx/ipfs/QmZR2XWVVBCtbgBWnQhWk2xcQfaR3W8faQPriAiaaj7rsr/go-libp2p-peerstore"
p2phost "gx/ipfs/Qmb8T6YBBsjYsVGfrihQLfCJveczZnneSBqBKkYEBWDjge/go-libp2p-host"
peer "gx/ipfs/QmdVrMn1LhB4ybb8hMVaMLXnA8XRSewMnK6YqXKXoTcRvN/go-libp2p-peer"
)
//P2P结构保存当前正在运行的流/监听器的信息
// P2P structure holds information on currently running streams/listeners
type P2P struct {
//监听器
Listeners ListenerRegistry
//数据流
Streams StreamRegistry
//节点ID
identity peer.ID
//节点地址
peerHost p2phost.Host
//一个线程安全的对等节点存储
peerstore pstore.Peerstore
}
//创建一个新的p2p结构
// NewP2P creates new P2P struct
//这个新的p2p结构不包含p2p结构中的监听器和数据流
func NewP2P(identity peer.ID, peerHost p2phost.Host, peerstore pstore.Peerstore) *P2P {
return P2P{
identity: identity,
peerHost: peerHost,
peerstore: peerstore,
}
}
//新建一个数据流 工具方法 构建一个有节点id,内容和协议的流
func (p2p P2P) newStreamTo(ctx2 context.Context, p peer.ID, protocol string) (net.Stream, error) {
//30s 后会自动timeout
ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx2, time.Second 30) //TODO: configurable?
defer cancel()
err := p2p.peerHost.Connect(ctx, pstore.PeerInfo{ID: p})
if err != nil {
return nil, err
}
return p2p.peerHost.NewStream(ctx2, p, pro.ID(protocol))
}
//对话为远程监听器创建新的P2P流
//创建一个新的p2p流实现对对话的监听
// Dial creates new P2P stream to a remote listener
//Multiaddr是一种跨协议、跨平台的表示格式的互联网地址。它强调明确性和自我描述。
//对内接收
func (p2p P2P) Dial(ctx context.Context, addr ma.Multiaddr, peer peer.ID, proto string, bindAddr ma.Multiaddr) ( ListenerInfo, error) {
//获取一些节点信息 network, host, nil
lnet, _, err := manet.DialArgs(bindAddr)
if err != nil {
return nil, err
}
//监听信息
listenerInfo := ListenerInfo{
//节点身份
Identity: p2p.identity,
////应用程序协议标识符。
Protocol: proto,
}
//调用newStreamTo 通过ctx(内容) peer(节点id) proto(协议标识符) 参数获取一个新的数据流
remote, err := p2p.newStreamTo(ctx, peer, proto)
if err != nil {
return nil, err
}
//network协议标识
switch lnet {
//network为"tcp", "tcp4", "tcp6"
case "tcp", "tcp4", "tcp6":
//从监听器获取新的信息 nla.Listener, nil
listener, err := manet.Listen(bindAddr)
if err != nil {
if err2 := remote.Reset(); err2 != nil {
return nil, err2
}
return nil, err
}
//将获取的新信息保存到listenerInfo
listenerInfo.Address = listener.Multiaddr()
listenerInfo.Closer = listener
listenerInfo.Running = true
//开启接受
go p2p.doAccept(listenerInfo, remote, listener)
default:
return nil, errors.New("unsupported protocol: " + lnet)
}
return listenerInfo, nil
}
//
func (p2p *P2P) doAccept(listenerInfo *ListenerInfo, remote net.Stream, listener manet.Listener) {
//关闭侦听器并删除流处理程序
defer listener.Close()
//Returns a Multiaddr friendly Conn
//一个有好的 Multiaddr 连接
local, err := listener.Accept()
if err != nil {
return
}
stream := StreamInfo{
//连接协议
Protocol: listenerInfo.Protocol,
//定位节点
LocalPeer: listenerInfo.Identity,
//定位节点地址
LocalAddr: listenerInfo.Address,
//远程节点
RemotePeer: remote.Conn().RemotePeer(),
//远程节点地址
RemoteAddr: remote.Conn().RemoteMultiaddr(),
//定位
Local: local,
//远程
Remote: remote,
//注册码
Registry: p2p.Streams,
}
//注册连接信息
p2p.Streams.Register(stream)
//开启节点广播
stream.startStreaming()
}
//侦听器将流处理程序包装到侦听器中
// Listener wraps stream handler into a listener
type Listener interface {
Accept() (net.Stream, error)
Close() error
}
//P2PListener保存关于侦听器的信息
// P2PListener holds information on a listener
type P2PListener struct {
peerHost p2phost.Host
conCh chan net.Stream
proto pro.ID
ctx context.Context
cancel func()
}
//等待侦听器的连接
// Accept waits for a connection from the listener
func (il *P2PListener) Accept() (net.Stream, error) {
select {
case c := -il.conCh:
return c, nil
case -il.ctx.Done():
return nil, il.ctx.Err()
}
}
//关闭侦听器并删除流处理程序
// Close closes the listener and removes stream handler
func (il *P2PListener) Close() error {
il.cancel()
il.peerHost.RemoveStreamHandler(il.proto)
return nil
}
// Listen创建新的P2PListener
// Listen creates new P2PListener
func (p2p P2P) registerStreamHandler(ctx2 context.Context, protocol string) ( P2PListener, error) {
ctx, cancel := context.WithCancel(ctx2)
list := P2PListener{
peerHost: p2p.peerHost,
proto: pro.ID(protocol),
conCh: make(chan net.Stream),
ctx: ctx,
cancel: cancel,
}
p2p.peerHost.SetStreamHandler(list.proto, func(s net.Stream) {
select {
case list.conCh - s:
case -ctx.Done():
s.Reset()
}
})
return list, nil
}
// NewListener创建新的p2p侦听器
// NewListener creates new p2p listener
//对外广播
func (p2p P2P) NewListener(ctx context.Context, proto string, addr ma.Multiaddr) ( ListenerInfo, error) {
//调用registerStreamHandler 构造一个新的listener
listener, err := p2p.registerStreamHandler(ctx, proto)
if err != nil {
return nil, err
}
//构造新的listenerInfo
listenerInfo := ListenerInfo{
Identity: p2p.identity,
Protocol: proto,
Address: addr,
Closer: listener,
Running: true,
Registry: p2p.Listeners,
}
go p2p.acceptStreams(listenerInfo, listener)
//注册连接信息
p2p.Listeners.Register(listenerInfo)
return listenerInfo, nil
}
//接受流
func (p2p *P2P) acceptStreams(listenerInfo *ListenerInfo, listener Listener) {
for listenerInfo.Running {
//一个有好的 远程 连接
remote, err := listener.Accept()
if err != nil {
listener.Close()
break
}
}
//取消注册表中的p2p侦听器
p2p.Listeners.Deregister(listenerInfo.Protocol)
}
// CheckProtoExists检查是否注册了协议处理程序
// mux处理程序
// CheckProtoExists checks whether a protocol handler is registered to
// mux handler
func (p2p *P2P) CheckProtoExists(proto string) bool {
protos := p2p.peerHost.Mux().Protocols()
for _, p := range protos {
if p != proto {
continue
}
return true
}
return false
}
继续进入下一个初始化
n.netService, err = nebnet.NewNebService(n)
if err != nil {
logging.CLog().WithFields(logrus.Fields{
"err": err,
}).Fatal("Failed to setup net service.")
}
netservice有两个成员
type NebServicestruct {
node *Node
dispatcher *Dispatcher
}
跳出stup()函数
先进入start()函数看一看
if err := n.netService.Start(); err != nil {
logging.CLog().WithFields(logrus.Fields{
"err": err,
}).Fatal("Failed to start net service.")
}
进入netservice.start()
func (ns *NebService) Start() error {
logging.CLog().Info("Starting NebService...")
// start dispatcher.
ns.dispatcher.Start()
// start node.
if err := ns.node.Start(); err != nil {
ns.dispatcher.Stop()
logging.CLog().WithFields(logrus.Fields{
"err": err,
}).Error("Failed to start NebService.")
return err
}
logging.CLog().Info("Started NebService.")
return nil
}
可以看到第一个start()的函数是dispatcher.start()
进入dispatch.start()
func (dp *Dispatcher) Start() {
logging.CLog().Info("Starting NebService Dispatcher...")
go dp.loop()
}
然后就出现一个新的线程、goruntime
go dp.loop()
进入该线程,看它干了些什么
timerChan := time.NewTicker(time.Second).C
for {
select {
case -timerChan:
metricsDispatcherCached.Update(int64(len(dp.receivedMessageCh)))
case -dp.quitCh:
logging.CLog().Info("Stoped NebService Dispatcher.")
return
case msg := -dp.receivedMessageCh:
msgType := msg.MessageType()
v, _ := dp.subscribersMap.Load(msgType)
if v == nil {
continue
}
m, _ := v.(*sync.Map)
m.Range(func(key, valueinterface{}) bool {
select {
case key.(*Subscriber).msgChan - msg:
default:
logging.VLog().WithFields(logrus.Fields{
"msgType": msgType,
}).Warn("timeout to dispatch message.")
}
return true
})
}
}
一个有点长的循环
metricsDispatcherCached.Update(int64(len(dp.receivedMessageCh)))一秒钟刷新一次缓冲区
case msg := -dp.receivedMessageCh:
msgType := msg.MessageType()如果能取出dp.receivedMessageCh
msgType := msg.MessageType()首先判断取出的信息类型
v, _ := dp.subscribersMap.Load(msgType)
if v == nil {
continue
}
根据类型取出相应的map
如果取不出,那么使用continue结束这个case
m, _ := v.(*sync.Map)
断言
m.Range(func(key, valueinterface{}) bool {
select {
case key.(*Subscriber).msgChan - msg:
default:
logging.VLog().WithFields(logrus.Fields{
"msgType": msgType,
}).Warn("timeout to dispa+tch message.")
}
return true
})
将msg推入其他管道里面去。其他goruntime会循环等待该
切换到新语言始终是一大步,尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在,Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例,Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说,编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而,Stream 是一个API 提供商,为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来,我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等,但最终,您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言,但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例,它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题,Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据,而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。(这是一个很棒的教程,也是学习 Go 的一个很好的起点。)
如果您是 Go 新手,那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时,我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如,您可以:
这些功能玩起来很有趣,但是,正如大多数程序员会同意的那样,在阅读别人的作品时,它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意:当然,它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API,我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言,Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。(100% 正确CSP的概念始于 1977 年,所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。)Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法,通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜,并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量,所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比,在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”:
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比,这是一种有趣的方法,开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比,Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼,但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先,让我们从显而易见的开始:与 C++ 和 Java 等旧语言相比,Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据, 38% 的开发人员知道 Java, 19.3% 的人知道 C++,只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势:Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛,但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是,Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能,仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。(对于纯粹主义者来说:Go 并不是第一种实现这些概念的语言,只是第一种使它们流行起来的语言。)任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用,因为它的简单性。与许多其他语言相比,我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员,这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队(约 20 人)来说,生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能,您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比,Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好,但它很可靠,而且对于许多基本需求,你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序,内置在 Go 编译器中,用于格式化代码。就功能而言,它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要,但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单,在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中,您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码,例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此,内部流量不再有模棱两可的 REST 端点,您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题,因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是,如果有人想构建一个简单的 CRUD API,他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例,我们更喜欢不使用框架。然而,对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说,缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误(或将其返回到调用堆栈)来处理错误。虽然这种方法有效,但很容易失去问题的范围,以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好,但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下,它无法指定特定版本的依赖项,也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是,使用正确的工具,Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项,以允许指定和固定版本。除此之外,我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo,它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子:
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法:
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来,我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑,可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下,开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此,虽然 Python 的最初开发速度更快,但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是,Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在,这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比,我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势,我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是,我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言,我们之所以考虑它,是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例,我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是,如果您查看单个请求的性能,Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件,Go 有更成熟的库,而在许多情况下,Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒,绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言,对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比,使用 Go 构建东西确实需要更多时间,但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队,为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ,使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见,但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。