go语言发送数据 go语言并发

go语言的channel特性

1、给一个nil channel发送数据，造成永远阻塞

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2、从一个nil channel接收数据，造成永远阻塞

3、给一个已经关闭的channel发送数据，引起panic

4、从一个已经关闭的channel接收数据，如果缓冲区中为空，则返回一个零值

5、无缓冲的channel是同步的，而有缓冲的channel是非同步的

golang需要service接口吗

是的，Go语言需要使用service接口来实现服务器端的功能，例如处理HTTP请求、接收和发送数据等等。是的，Go语言需要使用service接口来实现服务器端的功能，例如处理HTTP请求、接收和发送数据等等。

go语言怎样把json格式的数据发给前端jquery处理

这个东西跟语言没关系，你要搞清楚http的流程，在你这种情况下，go语言写的程序是作为http server，jquery作为浏览器中运行的脚本，你可以使用jquery向服务器发送ajax请求，服务器返回json数据就可以了， http.Handle("/json", fooHandler)

http.HandleFunc("/test", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

fmt.Fprintf(w, "这里写上你的json数据就行了")

})

log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))

对于jquery就

$.get("/test/json",function(m){alert(m);});

就可以了

go语言无缓冲的channel

无缓冲的通道（unbuffered channel）是指在接收前没有能力保存任何值的通道。

这种类型的通道要求发送goroutine和接收goroutine同时准备好，才能完成发送和接收操作。否则，通道会导致先执行发送或接收操作的 goroutine 阻塞等待。

这种对通道进行发送和接收的交互行为本身就是同步的。其中任意一个操作都无法离开另一个操作单独存在。

阻塞：由于某种原因数据没有到达，当前协程（线程）持续处于等待状态，直到条件满足，才接触阻塞。

同步：在两个或多个协程（线程）间，保持数据内容一致性的机制。

下图展示两个 goroutine 如何利用无缓冲的通道来共享一个值：

在第 1 步，两个 goroutine 都到达通道，但哪个都没有开始执行发送或者接收。

在第 2 步，左侧的 goroutine 将它的手伸进了通道，这模拟了向通道发送数据的行为。这时，这个 goroutine 会在通道中被锁住，直到交换完成。

在第 3 步，右侧的 goroutine 将它的手放入通道，这模拟了从通道里接收数据。这个 goroutine 一样也会在通道中被锁住，直到交换完成。

在第 4 步和第 5 步，进行交换，并最终，在第 6 步，两个 goroutine 都将它们的手从通道里拿出来，这模拟了被锁住的 goroutine 得到释放。两个 goroutine 现在都可以去做别的事情了。

如果没有指定缓冲区容量，那么该通道就是同步的，因此会阻塞到发送者准备好发送和接收者准备好接收。

无缓冲channel： —— 同步通信

golang使用Nsq

1. 介绍

最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。

官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。

1.1 Features

1). Distributed

NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。

2). Scalable易于扩展

NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。

3). Ops Friendly

NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。

4.Integrated高度集成

官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。

1.2 组件

1.3 拓扑结构

NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。

NSQ

首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。

事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。

nsqd

每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。

nsqlookupd

2. Internals

2.1 消息传递担保

1）客户表示已经准备好接收消息

2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）

3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息

这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。

如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。

2.2 简化配置和管理

单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。

在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。

2.3 消除单点故障

NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。

这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。

2.4 效率

对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。

efficiency

2.5 心跳和超时

组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。

2.6 分布式

因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。

这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。

2.7 no replication

不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。

2.8 没有严格的顺序

虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。

2.9 无数据重复删除功能

NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。

3. 实践安装过程

本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。

3.1 拓扑结构

topology

实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。

采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。

NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。

主要命令如下:

LOOKUPD命令

NSQD命令

工具类，消费后存储到本地文件。

发布一条消息

3.2 nsqadmin

对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。

nsqadmin

channel

列出所有的NSQD节点:

nodes

消息的统计:

msgs

lookup主机的列表:

hosts

4. 总结

NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。

事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。

结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。

channel使用

【译文】 原文地址

channel是Go语言的一个标志性特性，为go协程之间的数据交互提供一种非常强大的方式，而不需要使用锁机制。

本文将讨论channel的两个重要属性，一个是控制协程间数据发送和接收，以及对channel本身控制。

首先讨论下关闭的channel特性。一旦channel被关闭之后，就不能再继续发送数据给该channel，但是还是可以继续接收channel中的数据。如下所示：

output:

上述例子显示即使ch在for循环之前已经关闭，但还是可以正常的读取缓存中的true值，读完之后ok就会被赋值为false表示channel已经关闭，而且value值为对应channel类型bool的默认零值false。只要不停地从关闭的channel接收，就会无限的返回默认值和false。可以将for循环次数改大点试试即可验证。

通过以上例子可以发现，关闭的channel可以继续接收读取操作，这种特征是有用的。在使用range读取带缓存的channel时就会用到，一旦channel关闭，读取完缓存中数据就会停止接收数据退出。

将前面的例子改为如下：

output:

上面的例子就没有false打出来了。正好是写入channel里面的两个值。

channel与select结合更能发挥出其作用，让我们看一个例子：

上面的例子，因为finish在主协程中发送之后，马上就会在select中接收，并执行done.Done()。主协程wait马上会退出整个程序就结束。但是这里面存在一个问题，如果在select中没有添加finish case的话，主协程就永远发送不了数据到finish这个channel，因为其不带缓存。这里就可以通过将finish改成带缓存的channel，或者可以让select中的finish不会阻塞。

但是出现多个协程都在接收finish通道中的数据的话，就需要发送对应协程数量的值到channel中才能解决上面的问题。但是具体有多少个协程这往往是不好确定的，因为有些协程可能是程序其他部分创建的。一个比较好的选择就是通过使用关闭通道的方法来实现各协程能正常接收并结束。

如下所示：

output：

上面的例子就是使用了关闭的channel可以无限地接收到反馈数据。这样每个协程都能从finish通道中读到关闭信息并执行done.Done()使得主协程wait能退出。并且不需要关注多少个协程数，就能正确的让所有协程读到finish通道信息。

channel的这个特性，可以让程序员无需关注后台具体执行协程个数，确保每个协程都能接收到通道关闭信息，而无需担心死锁问题。

通过上面的例子我们也发现每个协程并不需要从通道中读取对应类型的数据，只需让接收操作能执行就行，让select不被阻塞。所以可以使用空结构体类型，我们可以改成如下：

这里我们只关注通道是否关闭这个信号，而不需要关注通道里面的数据，所以可使用空结构体类型通道。

第二个要讨论的是nil通道：如果定义了一个channel变量没有被初始化，或者被赋值为nil，那么该chennel总是处于阻塞状态。如下所示：

执行结果为：

因为channel为nil无法发送数据，当然也不能接收数据：

这个似乎看起来不是很重要，但是如果你想使用关闭channel来等待多个channel关闭的话，这个特性就有用处了。先看下面的例子：

WaitMany()函数看起来好像是一个等待通道a和b关闭的好方法，但是存在一个问题。假设a通道先关闭，case -a就会变成非阻塞。因为bclosed还是false，程序就会进入到一个死循环当中，导致b通道永远无法确认关闭。

一个安全的方法就是使用nil通道总是阻塞的特点，如下所示：

上面的例子我们在WaitMany函数当中，当a或者b关闭时，case可执行了将对应的通道赋值为nil，让其阻塞这样就可以等待另一个通道关闭。当nil通道是select语句的一部分时，它会被有效地忽略，因此nil通道a会从select中删除它，只留下b，直到它被关闭，退出循环。

总之，closed和nil通道的简单属性对写出优质的go程序是很有用的，可以用来创建高并发程序。

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