go语言实现缓存,go语言 速度

go语言能做什么？

很多朋友可能知道Go语言的优势在哪，却不知道Go语言适合用于哪些地方。

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1、 Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面。Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。

2、 其实Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发"大型软件"的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。

3、 Go语言成功案例。Nsq：Nsq是由Go语言开发的高性能、高可用消息队列系统，性能非常高，每天能处理数十亿条的消息；

4、 Docker：基于lxc的一个虚拟打包工具，能够实现PAAS平台的组建。

5、 Packer：用来生成不同平台的镜像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者

6、 Skynet：分布式调度框架。

7、 Doozer：分布式同步工具，类似ZooKeeper。

8、 Heka：mazila开源的日志处理系统。

9、 Cbfs：couchbase开源的分布式文件系统。

10、 Tsuru：开源的PAAS平台，和SAE实现的功能一模一样。

11、 Groupcache：memcahe作者写的用于Google下载系统的缓存系统。

12、 God：类似redis的缓存系统，但是支持分布式和扩展性。

13、 Gor：网络流量抓包和重放工具。

以上的就是关于go语言能做什么的内容介绍了。

golang中bufio包

一、介绍go标准库中的bufio

最近用golang写了一个处理文件的脚本，由于其中涉及到了文件读写，开始使用golang中的 io 包，后来发现golang 中提供了一个bufio的包，使用这个包可以大幅提高文件读写的效率，于是在网上搜索同样的文件读写为什么bufio 要比io 的读写更快速呢？根据网上的资料和阅读源码，以下来详细解释下bufio的高效如何实现的。

bufio 包介绍

bufio包实现了有缓冲的I/O。它包装一个io.Reader或io.Writer接口对象，创建另一个也实现了该接口，且同时还提供了缓冲和一些文本I/O的帮助函数的对象。

以上为官方包的介绍，在其中我们能了解到的信息如下：

bufio 是通过缓冲来提高效率

简单的说就是，把文件读取进缓冲（内存）之后再读取的时候就可以避免文件系统的io 从而提高速度。同理，在进行写操作时，先把文件写入缓冲（内存），然后由缓冲写入文件系统。看完以上解释有人可能会表示困惑了，直接把 内容-文件 和 内容-缓冲-文件相比， 缓冲区好像没有起到作用嘛。其实缓冲区的设计是为了存储多次的写入，最后一口气把缓冲区内容写入文件。下面会详细解释

bufio 封装了io.Reader或io.Writer接口对象，并创建另一个也实现了该接口的对象

io.Reader或io.Writer 接口实现read() 和 write() 方法，对于实现这个接口的对象都是可以使用这两个方法的

注明：介绍内容来自博主 LiangWenT

，原文链接： ，在查找资料时，发现这篇博客的内容很好理解

bufio包实现了缓存IO。它包装了io.Reader和io.Write对象，创建了另外的Reader和Writer对象，它们也实现了io.Reader和io.Write接口，具有缓存。注意：缓存是放在主存中，既然是保存在主存里，断电会丢失数据，那么要及时保存数据。

二、常用内容

1、Reader类型

NewReaderSize

作用：NewReaderSize将rd封装成一个带缓存的bufio.Reader对象。缓存大小由size指定（如果小于16则会被设为16）。如果rd的基类型就是有足够缓存的bufio.Reader类型，则直接将rd转换为基类型返回。

NewReader

funcReader相当于NewReaderSize(rd, 4096)

Peek

Peek返回缓存的一个切片，该切片引用缓存中前n个字节的数据，该操作不会将数据读出，只是引用，引用的数据在下一次读取操作之前有效的。如果切片长度小于n，则返回一个错误信息说明原因。如果n大于缓存的总大小，则返回ErrBufferFull。

Read

Read从b中数据到p中，返回读出的字节数和遇到的错误。如果缓存不为空，则只能读出缓冲中的数据，不会从底层io.Reader中提取数据，如果缓存为空，则：

1、len(p) = 缓存大小，则跳过缓存，直接从底层io.Reader中读出到p中

2、len(p) 缓存大小，则先将数据从底层io.Reader中读取到缓存中，再从缓存读取到p中。

Buffered

Buffered返回缓存中未读取的数据的长度。

Discard

Discard跳过后续的n个字节的数据，返回跳过的字节数。

Writer类型和方法

write结构

NewWriteSize

NewWriterSize将wr封装成一个带缓存的bufio.Writer对象，缓存大小由size指定（如果小于4096则会被设置未4096）。

NewWrite

NewWriter相等于NewWriterSize(wr, 4096)

WriteString

WriteString功能同Write，只不过写入的是字符串

WriteRune

WriteRune向b写入r的UTF-8编码，返回r的编码长度。

Flush

Available

Available 返回缓存中未使用的空间的长度

Buffered

Buffered返回缓存中未提交的数据长度

Reset

Reset将b的底层Write重新指定为w，同时丢弃缓存中的所有数据，复位所有标记和错误信息。相当于创建了一个新的bufio.Writer。

GO中还提供了Scanner类型，处理一些比较简单的场景。如处理按行读取输入序列或空格分隔的词等。

内容来自：

参考链接：

1）

2）

golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池

在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力。解决办法之一就是使用对象复用技术。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度。

先上一个测试：

结论是这样的：

貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降。在看过pool原理之后，结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果。

sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池 。数据结构如下：

local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争，提高了并发能力。

不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称。其API：

如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象。Get()到的对象是随机的。

原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池。

pool创建时不能指定大小，没有数量限制。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象。

为使多协程使用同一个POOL。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的。而进一步改进，类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解。

注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池。每个子池又分为私有池和共享列表。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域，而不是各个P共享的一块内存。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁，拿共享列表中的就需要加锁了。

Get对象过程：

Put过程：

如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢：

方法1止前sync.pool并没有这样的设置。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控，无法确保其平衡。

由于不可控的GC导致生命周期过短，且池大小不可控，因而不适合作连接池。仅适用于增加对象重用机率，减少GC负担。2

执行结果:

单线程情况下，遍历其它无元素的P，长时间加锁性能低下。启用协程改善。

结果：

测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下，与非池化性能差异巨大。

测试结果

可以看到同样使用*sync.pool，较大池大小的命中率较高，性能远高于空池。

结论：pool在一定的使用条件下提高并发性能，条件1是协程数远大于GOMAXPROCS，条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布。

池pool和缓存cache的区别。池的意思是，池内对象是可以互换的，不关心具体值，甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的。缓存指的是KV映射，缓存里的值互不相同，清除机制更为复杂。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法。

池空间回收的几种方式。一些是GC前回收，一些是基于时钟或弱引用回收。最终确定在GC时回收Pool内对象，即不回避GC。用java的GC解释弱引用。GC的四种引用：强引用、弱引用、软引用、虚引用。虚引用即没有引用，弱引用GC但有空间则保留，软引用GC即清除。ThreadLocal的值为弱引用的例子。

regexp 包为了保证并发时使用同一个正则，而维护了一组状态机。

fmt包做字串拼接，从sync.pool拿[]byte对象。避免频繁构建再GC效率高很多。

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