go语言网络连通性,go语言的协程

go语言TCP连接池rocket049/connpool使用

安装：

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go get -v -u github.com/rocket049/connpool

go get -v -u gitee.com/rocket049/connpool

rocket049/connpool 包是本人用go语言开发的，提供一个通用的TCP连接池，初始化参数包括最高连接数、超时秒数、连接函数，放回连接池的连接被重新取出时，如果已经超时，将会自动重新连接；如果没有超时，连接将被复用。

可调用的函数：

调用示例：

为什么要使用 Go 语言？Go 语言的优势在哪里

1、学习曲线

它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要，因为Go语言容易学习，所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快，这也是为什么国内Go流行的原因之一。

2、效率

Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。

3、出身名门、血统纯正

之所以说Go语言出身名门，是因为我们知道Go语言出自Google公司，这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人，在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言，自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看，Google对它这个新的宠儿还是很看重的，Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者，血统纯正这点就可见端倪了。

4、组合的思想、无侵入式的接口

Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。

5、强大的标准库

这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。

6、部署方便

我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。

7、简单的并发

它包含降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。

8、稳定性

Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具，如go

tool、gofmt、go test。

如何实现支持数亿用户的长连消息系统

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。

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。

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？

FreeBSD

Go 语言自我提升 (三次握手 - 四次挥手 - TCP状态图 - udp - 网络文件传输)

三次握手：

1. 主动发起连接请求端（客户端），发送 SYN 标志位，携带数据包、包号

2. 被动接收连接请求端（服务器），接收 SYN，回复 ACK，携带应答序列号。同时，发送SYN标志位，携带数据包、包号

3. 主动发起连接请求端（客户端），接收SYN 标志位，回复 ACK。

被动端（服务器）接收 ACK —— 标志着三次握手建立完成（ Accept()/Dial() 返回）

四次挥手：

1. 主动请求断开连接端（客户端），发送 FIN标志，携带数据包

2. 被动接受断开连接端（服务器），发送 ACK标志，携带应答序列号。 —— 半关闭完成。

3. 被动接受断开连接端（服务器），发送 FIN标志，携带数据包

4. 主动请求断开连接端（客户端），发送最后一个 ACK标志，携带应答序列号。—— 发送完成，客户端不会直接退出，等 2MSL时长。

等 2MSL待目的：确保服务器收到最后一个ACK

滑动窗口：

通知对端本地存储数据的缓冲区容量。—— write 函数在对端缓冲区满时，有可能阻塞。

TCP状态转换：

1. 主动发起连接请求端：

CLOSED —— 发送SYN —— SYN_SENT(了解) —— 接收ACK、SYN，回发 ACK —— ESTABLISHED (数据通信)

2. 主动关闭连接请求端：

ESTABLISHED —— 发送FIN —— FIN_WAIT_1 —— 接收ACK —— FIN_WAIT_2 (半关闭、主动端)

—— 接收FIN、回复ACK —— TIME_WAIT (主动端) —— 等 2MSL 时长 —— CLOSED

3. 被动建立连接请求端：

CLOSED —— LISTEN —— 接收SYN、发送ACK、SYN —— SYN_RCVD —— 接收 ACK —— ESTABLISHED (数据通信)

4. 被动断开连接请求端：

ESTABLISHED —— 接收 FIN、发送 ACK —— CLOSE_WAIT —— 发送 FIN —— LAST_ACK —— 接收ACK —— CLOSED

windows下查看TCP状态转换：

netstat -an | findstr 端口号

Linux下查看TCP状态转换：

netstat -an | grep 端口号

TCP和UDP对比:

TCP: 面向连接的可靠的数据包传递。针对不稳定的网络层，完全弥补。ACK

UDP：无连接不可靠的报文传输。针对不稳定的网络层，完全不弥补。还原网络真实状态。

优点缺点

TCP：可靠、顺序、稳定系统资源消耗大，程序实现繁复、速度慢

UDP：系统资源消耗小，程序实现简单、速度快不可靠、无序、不稳定

使用场景：

TCP：大文件、可靠数据传输。对数据的稳定性、准确性、一致性要求较高的场合。

UDP：应用于对数据时效性要求较高的场合。网络直播、电话会议、视频直播、网络游戏。

UDP-CS-Server实现流程：

1. 创建 udp地址结构 ResolveUDPAddr(“协议”， “IP：port”) —— udpAddr 本质 struct{IP、port}

2. 创建用于数据通信的 socket ListenUDP(“协议”, udpAddr ) —— udpConn (socket)

3. 从客户端读取数据，获取对端的地址 udpConn.ReadFromUDP() —— 返回：n，clientAddr， err

4. 发送数据包给客户端 udpConn.WriteToUDP("数据"， clientAddr)

UDP-CS-Client实现流程：

1. 创建用于通信的 socket。 net.Dial("udp", "服务器IP：port") —— udpConn (socket)

2. 以后流程参见 TCP客户端实现源码。

UDPserver默认就支持并发！

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命令行参数：在main函数启动时，向整个程序传参。【重点】

语法： go run xxx.go argv1 argv2 argv3 argv4 。。。

xxx.exe: 第 0 个参数。

argv1 ：第 1 个参数。

argv2 ：第 2 个参数。

argv3 ：第 3 个参数。

argv4 ：第 4 个参数。

使用： list := os.Args 提取所有命令行参数。

获取文件属性函数：

os.stat(文件访问绝对路径) —— fileInfo 接口

fileInfo 包含两个接口。

Name() 获取文件名。不带访问路径

Size() 获取文件大小。

网络文件传输 —— 发送端（客户端）

1. 获取命令行参数，得到文件名（带路径）filePath list := os.Args

2. 使用 os.stat() 获取文件名（不带路径）fileName

3. 创建用于数据传输的 socket net.Dial("tcp"， “服务器IP+port”) —— conn

4. 发送文件名(不带路径) 给接收端， conn.write()

5. 读取接收端回发“ok”，判断无误。封装函数 sendFile(filePath, conn) 发送文件内容

6. 实现 sendFile(filePath, conn)

1) 只读打开文件 os.Open(filePath)

for {

2) 从文件中读数据 f.Read(buf)

3) 将读到的数据写到socket中 conn.write(buf[:n])

4）判断读取文件的结尾。 io.EOF. 跳出循环

}

网络文件传输 —— 接收端（服务器）

1. 创建用于监听的 socket net.Listen() —— listener

2. 借助listener 创建用于通信的 socket listener.Accpet() —— conn

3. 读取 conn.read() 发送端的文件名，保存至本地。

4. 回发 “ok”应答发送端。

5. 封装函数，接收文件内容 recvFile(文件路径)

1) f = os.Create(带有路径的文件名)

for {

2）从 socket中读取发送端发送的文件内容。 conn.read(buf)

3) 将读到的数据保存至本地文件 f.Write(buf[:n])

4) 判断读取conn 结束，代表文件传输完成。 n == 0 break

}

为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?

1、简单易学。

Go语言的作者本身就很懂C语言，所以同样Go语言也会有C语言的基因，所以对于程序员来说，Go语言天生就会让人很熟悉，容易上手。

2、并发性好。

Go语言天生支持并发，可以充分利用多核，轻松地使用并发。这是Go语言最大的特点。

描述

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。

在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。

与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。

go语言聊天室实现（六）创建HTTP连接，并升级为长连接

我们在mian函数中，首先初始化配置文件，然后新建http连接。

这个连接创建之后，监听服务器的9999端口。如果url的路径后缀为 "/ws",就转发到ws/ws.go中的IndexHandler方法中。

这个方法中首先我们创建一个websocket的Upgrader实例，然后我们使用Upgrader的upgrade方法来升级一下我们的连接为长连接。

升级完成之后会返回一个*websocket.Conn的连接，我们之后所有的关于连接的操作，都是基于该conn的。

在该连接完成之后，我们将连接存放到一个名为Client的map中，以便之后管理更为方便。

之后，我们启动一个goroutine来读取连接中发送的信息内容，再根据内容进行相应的操作。

文章名称：go语言网络连通性,go语言的协程
文章源于：http://myzitong.com/article/hohpgc.html