2.5 Go在猎豹移动的应用

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• 来源: github.com/gopherchina

摘要

文档介绍了猎豹移动在业务系统中使用Go语言的应用与实践，包括业务系统的开发、平台建设、协议优化、系统架构设计、配置管理、缓存策略等方面。GO语言因其性能好、静态类型约束、网络模型、并发同步模型等优势被选用，广泛应用于游戏开放平台、支付体系、推送平台等业务。文档还详细描述了协议压缩、TCP优化、API加速等性能优化方案，以及服务发现、负载均衡、分布式ID生成、内存管理、缓存机制等技术实现。

AI总结

《2.5 Go在猎豹移动的应用》

一、选择Go的原因
1. 优雅简洁，少即是多；
2. 性能好，系统级语言；
3. 静态语言，强类型约束；
4. 支持交叉编译和部署；
5. 网络模型与并发同步模型完善；
6. 标准库和内置工具强大；
7. 开源且社区活跃。

二、猎豹移动的应用实践
1. 业务应用：
- 全球Passport体系
- 游戏开放平台
- 游戏支付体系
2. 平台建设：
- 基于gopush的推送平台和goim
- 基于Redis Sentinel的Smart Client
- RPC框架
- Gosnowflake发号器集群
- Goconf统一配置管理

三、关键优化与解决方案
1. 协议优化：
- 使用pb+gzip压缩，节约流量；
- 合并请求，减少协议开销。
2. 网络优化：
- 保持长连接，减少TCP Handshake影响；
- 采用Proxy模式和动态CDN加速API。

四、SOA架构设计
1. 国内架构：DNS->VIP->LVS->Tengine->Go
2. 海外架构：DNS->ELB DNS->ELB->Go
3. 服务间通信：Thrift或net/rpc
4. 数据存取：Redis SDK和直连MySQL
5. 链路追踪：基于Google Dapper论文，通过依赖context对象实现
6. 服务发现与负载均衡：依赖ZK
7. 弹性调度：支持降级处理和动态扩容

五、RPC选型对比
1. 性能对比：
- Thrift：30秒处理111324次，吞吐量为3710次/秒；
- gRPC：30秒处理159999次，吞吐量为5333次/秒。
2. 选择gRPC的原因：支持HTTP2，便于移动端使用。

六、雪花ID算法实现
1. 支持数据中心ID和工人ID（最多32个工人）
2. 同一毫秒内支持4096次序号滚动
3. 实现了net/rpc级别的容错机制

七、开发经验与建议
1. 常见问题：defer内存占用、数据库连接池管理、变量作用域、内存分配等
2. 解决方案：合理管理数据库连接、优化内存使用、注意变量生命周期等

八、GoConf配置管理
1. 配置阶段演变：
- 阶段1：逐IDC、逐机器修改
- 阶段2：统一提交配置
- 阶段3：统一配置管理（Agent模型）
2. 功能特点：统一管理、节点状态查看、配置回滚、数据安全保障

九、Cache设计与优化
1. 多级缓存：L1 Cache（Go Map缓存，COW保证无锁更新）和Redis作为核心存储
2. 扩展方式：Hash Mod Region

十、接入层优化
1. 避免DNS劫持和失效
2. 协议压缩与合并请求
3. 长连接优化，减少RTT影响