go语言回调 go语言返回json给前端

Go之回调函数

高阶函数:

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  根据go语言的数据类型的特点,可以将一个函数作为另一个函数的参数

  fun1(),fun2()

    将fun1函数作为fun2这个函数的参数。

  fun2函数:高阶函数

    接受了一个函数作为参数的函数,高阶函数

  fun1函数:回调函数

    作为另一个函数的参数的函数,叫做回调函数

Golang 游戏leaf系列(六) Go模块

在 Golang 游戏leaf系列(一) 概述与示例 (下文简称系列一)中,提到过Go模块用于创建能够被 Leaf 管理的 goroutine。Go模块是对golang中go提供一些额外功能。Go提供回调功能,LinearContext提供顺序调用功能。善用 goroutine 能够充分利用多核资源,Leaf 提供的 Go 机制解决了原生 goroutine 存在的一些问题:

我们来看一个例子(可以在 LeafServer 的模块的 OnInit 方法中测试):

这里的 Go 方法接收 2 个函数作为参数,第一个函数会被放置在一个新创建的 goroutine 中执行,在其执行完成之后,第二个函数会在当前 goroutine 中被执行。由此,我们可以看到变量 res 同一时刻总是只被一个 goroutine 访问,这就避免了同步机制的使用。Go 的设计使得 CPU 得到充分利用,避免操作阻塞当前 goroutine,同时又无需为共享资源同步而忧心。

这里主动调用了 d.Cb(-d.ChanCb) ,把这个回调取出来了。实际上,在skeleton.Run里会自己取这个通道

看一下源码:

New方法,会生成指定缓冲长度的ChanCb。然后调用Go方法就是先执行第一个func,然后把第二个放到Cb里。现在手动造一个例子:

这里解释一下,d.Go根据源码来看,实际也是调用了一个协程。然后上面两次d.Go并不能保证先后顺序。目前的输出结果是1+2那个先执行了,把3写入d.ChanCb,然后把3读出来,继续读时,d.ChanCb里没有东西,阻塞了。然后1+1那个协程启动了,最后又读到了2。

现在把time.Sleep(time.Second)的注释解开,会是啥结果呢

这里执行到time.Sleep睡着了,上面两个d.Go仍然是不确定顺序的,但是会各自的function先执行掉,然后陆续把cb写入d.ChanCb。看这次输出,1+2先写进去的。所以最后执行d.Cb时,就把3先读出来了。然后d.ChanCb的长度为1,说明还有一个,就是输出2了。

另外,就是close时会判断g.pendingGo

这个例子的意思很明显,NewLinearContext这种方式,即使先调用的慢了半秒,它还是会先执行完。

这里先是用了一个list,加入的时候用mutexLinearGo锁了,都加到最后。然后新开协程去处理,读的时候从最前面开始读,也要用mutexLinearGo锁。执行的时候,也要上锁mutexExecution,确保f()执行完并且写入g.ChanCb回调,这个mutexExecution锁才会解除。现在可以改造一个带回调的例子:

结果说明,确实是2先被写入了d.ChanCb。

go语言实现一个简单的简单网关

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


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