集群 L4LB BFE平台架构 负载均衡器 vs 名字服务 基于负载均衡器 基于名字服务 方案对比 方案 对流量的控制力 资源消耗 对客户端的要求 适用场景 基于负载均 衡器 强。可以达到单个连 接 / 请求的粒度。 高。负载均衡器引 入了额外的资源消 耗。 低。客户端基本不 需要实现策略。 总体流量规模不大 （从负载均衡器资 源消耗的角度）； 应用场景对流量控 制要求高。 基于名字服 务 + 客户 端策略 弱。客户端直接访问 服务，没有可靠的卡 控点，无法实现精细 的流量控制测量。 低。不需要额外的 资源投入。 高。客户端需要支 持比较复杂的策略， 且涉及升级的问题。 总体流量规模较大； 应用场景对流量控 制要求低；无法使 用负载均衡器的场 景。 负载均衡器 • 负载均衡的趋势 • 硬件 => 软件 • 四层和七层负载均衡器分离 基于Go语言的生 态积累 • 更好的稳定性和安 全性 • 易于开发扩展功能 • 代表：BFE， Traefik API网关 七层负载均衡 BFE主要设计思想 • 转发模型优化 • 支持多租户 • 引入条件表达式，减少正则表达式使用 • 降低动态配置加载的难度 • 区分“常规配置”和“动态配置” • 增强服务状态监控能力 • 向外展现大量内部的执行状态 • 将大存储功能转移到外部

愿景：让开发一切尽在掌握 - 分布式追踪 - 日志 - 服务监控 - 火焰图 - 存储监控 - SDK监控 - CI/CD监控 - 发布变更 - 告警历史 - 服务拓扑图 正交，模块化 相关性 多租户 天机阁2.0 架构 13 天机阁2.0 实践 14 分布式追踪 天机阁2.0 实践 15 分布式追踪 Log详情 点击Log详情中traceID字段的按 钮拉起Trace详情。

问题&目标 Ø 问题 Ø 没有异地容灾 Ø 跨区域上报数据，会产生大量专线流量 Ø 隔离性不好 Ø 目标 Ø 异地容灾、高可用 Ø 节省专线带宽 Ø 支持三级网络架构 Ø 支持按照租户进行隔离 Ø 运维入口统一 argus的架构 可用区 云管区（主备） 公共服务区 云管区（深圳、上海、廊坊） agent gateway proxy transfer meta updater 策略 策略 配置数据模型 租户 租户 主机 主机 主机组 主机组 模板 模板 父模板 父模板 联系人 联系人 策略 策略 策略 策略 策略 策略 租户隔离 解读argus的架构 Ø 异地容灾，高可用 Ø 所有模块可横向扩展 Ø 性能数据分三地存储，节省大量专线带宽 Ø 运维入口唯一，用户友好 Ø 兼顾了通用、个性化的监控需求 Ø 做到租户隔离 目录 Ø 团队介绍

• 丰富的附加功能：事务、Lua 脚本、键过期机制、键淘汰机制、多种持久化⽅方式（AOF、RDB、 RDB+AOF 混合） • 强⼤大的多机功能⽀支持：主从复制（单主多从）、Sentinel（⾼高可⽤用）、集群（基于 Raft 算法，多 主多从，内建⾼高可⽤用） 特点 • 具有多种不不同的数据结构可⽤用，其中包括：字符串串、散列列、列列表、集合、有序集合、位图 (bitmap）、 • 丰富的附加功能：事务、Lua 脚本、键过期机制、键淘汰机制、多种持久化⽅方式（AOF、RDB、 RDB+AOF 混合） • 强⼤大的多机功能⽀支持：主从复制（单主多从）、Sentinel（⾼高可⽤用）、集群（基于 Raft 算法，多 主多从，内建⾼高可⽤用） • 拥有⽆无限可能性的扩展模块系统：神经⽹网络、全⽂文搜索、JSON 数据结构等等。 数据结构 data structures 锁 锁是⼀一种同步机制， 它可以保证⼀一项资源在任何时候只能被⼀一个进程使⽤用， 如果有其他进程想要 使⽤用相同的资源， 那么它们就必须等待， 直到正在使⽤用资源的进程放弃使⽤用权为⽌止。 锁 锁是⼀一种同步机制， 它可以保证⼀一项资源在任何时候只能被⼀一个进程使⽤用， 如果有其他进程想要 使⽤用相同的资源， 那么它们就必须等待， 直到正在使⽤用资源的进程放弃使⽤用权为⽌止。 ⼀一个锁实

预防CSRF攻击 9.2 确保输入过滤 9.3 避免XSS攻击 9.4 避免SQL注入 9.5 存储密码 9.6 加密和解密数据 9.7 小结 10.国际化和本地化 10.1 设置默认地区 10.2 本地化资源 10.3 国际化站点 4 10.4 小结 11.错误处理，调试和测试 11.1 错误处理 11.2 使用GDB调试 11.3 Go怎么写测试用例 11.4 小结 12.部署与维护 12 如果出现Go的Usage信息，那么说明Go已经安装成功了；如果出现该命令不存在，那么可以检查一下自己的PATH环境 变中是否包含了Go的安装目录。 第三方工具安装 第三方工具安装 GVM GVM gvm是第三方开发的Go多版本管理工具，类似ruby里面的rvm工具。使用起来相当的方便，安装gvm使用如下命令： bash < <(curl -s https://raw.github.com/moovweb/gvm/m IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA 熟悉Java的读者应该对于idea不陌生，idea是通过一个插件来支持go语言的高亮语法,代码提示和重构实现。 1. 先下载idea，idea支持多平台：win,mac,linux，如果有钱就买个正式版，如果不行就使用社区免费版，对于 只是开发Go语言来说免费版足够用了 33 2. 安装Go插件，点击菜单File中的Setting，找到Plugins

strings 和 strconv 包 4.8 时间和日期 4.9 指针 - 2 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 第5章：控制结构 5.1 if-else 结构 5.2 测试多返回值函数的错误 5.3 switch 结构 5.4 for 结构 5.5 Break 与 continue 5.6 标签与 goto 第6章：函数（function） 6.1 介绍 6 如果你喜欢本书 《Go入门指南》，你可以参与到本书的翻译或纠正工作中来，具体请联系【无闻 E-mail： u#gogs.io】，一同完善本书并帮助壮大 Go 语言在国内的学习群体，给大家提供更好的学习资源。 参见 Go 语言学习资料与社区索引。 2012 年 3 月 28 日以前的博文中的内容基本过时，不要再看 符合等式 百度+思考+失败+翻墙+谷歌+尝试=解决 的问题最好不要发问 本书原作者：Ivo 适用人群 内容介绍 - 10 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 前言 对于学习 Go 编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习资源。本书 通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自身在软件工程、编程语 言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类来进行讲解。

靳宇栋（Krahets） Release 1.0.0b4 2023‑07‑26 序 两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多朋友的喜爱与支持。在此期间，我回答了众 多读者的评论问题，其中最常见的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐也对这个问题产生了浓厚的兴 趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体 系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 着我们需要在各种 机器上进行测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，输入数据量较小时， 算法 A 的运行时间可能短于算法 B；而输入数据量较大时，测试结果可能相反。因此，为了得到有说服力的 结论，我们需要测试各种规模的输入数据，这样需要占用大量的计算资源。 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率。这种估算方法被称为

轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧

轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体 系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 图 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 更少；而输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析体现算法运行所需的时间（空间）资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大小 的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧

com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN 用更少的代码，更短的编译时间，创建运行更快的程序，享受更多 的乐趣 对于学习 Go 编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习 资源。本书通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自 身在软件工程、编程语言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类 来进行讲解。 章）。在本书的最后一章（第 21 章），我们会讨论一些在全世界范围内已经将 Go 语言投入实际开发 的公司和组织。本书将会在最后给出一些对 Go 语言爱好者的引用，Go 相关包和工具的参考，以及章节 练习的答案和所有参考资源和文献的清单。 Go 语言有一个被称之为 “没有废物” 的宗旨，就是将一切没有必要的东西都去掉，不能去掉的就无底线 地简化，同时追求最大程度的自动化。他完美地诠释了敏捷编程的 KISS 秘诀：短小精悍！ - 2 - 本文档使用 看云 构建 下载这些代码到你的电脑上运行，从而加深对概念的理解。 本书会尽可能地将前后章节的内容联系起来，当然这也同时要求你通过学习不同的知识来对一个问题提出 尽可能多的解决方案。记住，学习一门新语言的最佳方式就是实践，运行它的代码，修改并尝试更多的方 案。因此，你绝对不可以忽略书中的 130 个代码练习，这将对你学习好 Go 语言有很大的帮助。比如，我 们就为斐波那契算法提供了