controller设计 13.4 日志和配置设计 13.5 实现博客的增删改 13.6 小结 14.扩展Web框架 14.1 静态文件支持 14.2 Session支持 14.3 表单支持 14.4 用户认证 14.5 多语言支持 14.6 pprof支持 14.7 小结 附录A 参考资料 5 1 GO环境配置 1 GO环境配置 欢迎来到Go的世界，让我们开始探索吧！ Go是一种新的语言 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

开他⼈人个⼈人信息。该法⾃自2021年年11⽉月1⽇日起施⾏行行。 趣链科技版权所有©2016 – 2021 6 隐私计算历史 1982年年姚期智提 出 百 万 富 翁 问 题 ， 安 全 多 ⽅方 计 算概念被提出 1986年年姚期智提出 基于混淆电路路的通 ⽤用解决⽅方案 2016年年⾕谷歌提出联 邦学习，解决安卓 ⼿手机终端⽤用户的联 合模型训练 2009年年Gentry⾸首 算研究范畴及发展趋势》 ⾸首次提出了了隐私计算概念 2021年年国内正式提 出了了隐私计算+区 块链，并达成业内 共识 趣链科技版权所有©2016 – 2021 7 隐私计算技术分类 • 安全多⽅方计算 纯密码学技术实现数据的可 ⽤用不不可⻅见 • 可信执⾏行行环境 基于TEE硬件保障计算环境安全 可信，提供计算模型及数据双维 度安全 • 联邦学习 结合机器器学习和密码学算 多节点通过p2p组⽹网，并基于安 全多⽅方计算、联邦学习、可信执 ⾏行行环境按照数据隐私密级进⾏行行价 值共享 • 业务应⽤用层 基于SDK接⼊入上层业务系统 趣链科技版权所有©2016 – 2021 10 隐私计算流程 • 通过区块链进⾏行行数据使⽤用权限 的控制以及隐私计算任务的协 作 • 链下节点间基于隐私计算算 法，使⽤用多⽅方数据进⾏行行密态计 算，利利⽤用密码学算法达到“明

©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 数据状态发生变化的 一次操作请求，如一 笔转账交易 将一段时间内发生的 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连，组成一种块链式数 据结构，即“区块链” 一词的由来 多参与方各自部署，互 联互通，每个区块链节 点均会保存相同的链式 数据，通过冗余存储的 方式使数据难以被篡改 区块链技术定义 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 趣链科技 版权所有 公路、越野等具体场景 公有链基础架构⾃下⽽上分为六层：数据层、⽹络层、共识层、激励层、合约层与应⽤层。如果将区块链⽐作⼀ 辆汽车，那么各层分别对应汽车的各个组成部分（下图所⽰），各层之间协同合作，形成多中⼼化可信系统 12 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 12 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 12 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 12 �盟�（�可�架构） 基 础

400台物理机，9个独⽴立集群，国内外近10个IDC 运维管理的go语⾔言编写的常驻service服务实例接近3000个。 业务场景多样： ⽀支持聊天场景业务，稳定⽀支持多款聊天业务app 单通道多app复⽤用 上⾏行通道，回调⽀支持 对智能硬件产品，提供定制化消息推送与转发服务 性能满⾜足需要： 线上单机最⾼高160w⻓长连接 （24核 E5-2630 @ 2.30GHz 64G内存 接入客户端 Android IOS Linux Web Windows Flash Iframe for ever 消息系统简要架构 单实例，单端⼝口，多协议复⽤用 全双⼯工，单客户端，多app复⽤用服务单通道 适⽤用于复杂环境下的⺴⽹网络的接⼊入策略 协议完备、简单、数据安全、可扩展、省流量 接⼊入层 ���� DES+RSA/ ECC+AES/ Android IOS Linux Web Windows Flash Iframe for ever 写 ������/ � �� �������� ������� 长连接客户端 认证或注册的io调 用 加载离线消息 ����� 客户端关注的 阻塞io逻辑，放 心阻塞执行不 用担心阻塞线 程，调度器会 帮忙调度其他 可执行协程 ������� ��� 读 ���� ��

- Erda 第⼆部分 端点 PaaS 发展历程 有状态服务 Job / JobFlow 批计算 流计算 ⽆状态服务 DaemonSet Workloads 多集群调度 混合云调度 跨云迁移 多环境调度 业务数据统⼀调度 集群核⼼服务 Helm 镜像服务 Add-on filebeat / telegraf 监控 ⽇志 HPA Operator 注册中⼼ 模块化开发框架 第四部分 什么是 Erda Infra 开发框架 Erda Infra 是⼀套轻量级 Go 微服务框架，包含⼤量现成的模块和⼯具，能够快速构 建起以模块化驱动的应⽤程序。 • 以模块化设计⽅式来驱动应⽤系统实现，⽀持模块可插拔 • 统⼀配置读取，⽀持默认值、⽀持从⽂件、环境变量、命令⾏参数读取 • 统⼀模块的初始化、启动、关闭 • 统⼀管理模块间的依赖关系 • ⽀持模块间的依赖注⼊

Go Modules管理方式 • 开发工具链 • 设计模式：MVC、三层架构、工具集 • 应用接口：HTTP/TCP/UDP/RPC Server、终端应用、源码接口 • 数据库类型：通过标准库驱动接口支持多种数据库类型 • 跨平台性：基于Golang开发语言强大跨平台特性 框架介绍-项目初心 工程化建设 统一框架 核心组件 项目架构 设计模式 开发规范 开发文档 开发工具 …… 模块化设计 方案沉淀 统一框架 基于统一的开发框架，更容易形成技术沉淀，企业与社区形成良性循环。 统一框架设计-避免资源浪费 当每个团队都在试图自己创造轮子时，不仅 无法形成统一的开发规范，而且会出现非常 多的资源浪费。 让项目组把精力更多的投入到业务中，相信 这是大多数技术公司的共识。使用统一的开 发架构，可以把共性的技术问题提炼出来， 并形成通用的解决方案。避免每个项目都独 自去解决遇到的各种各样的技术难题，有效 未来发展规划 2021 2022 2023 • 组建社区团队，实现基本的社区驱动 • 发布一个微服务开发框架 • 发布英文版本文档，国际化 • 主库贡献者达到100人以上 • 社区驱动模式成型 • 组件文档基本完善（中英文） • 组件单测覆盖率完善 • 主库贡献者达到200人以上 • 社区驱动模式成熟，依靠社区良性驱动发展 • 至少存在2名长期的maintainer Question

设施不完善，维护成本⾼（⾃建—>云原⽣） 02 困境 MVC架构 微服务架构的困境与突破 ➢ 构建合理的业务模型（Monolith or Microservice） 1. 建模⽅法不只有领取驱动设计-DDD，还有⽤例驱动 设计-UDD等； 2. 并不是开始进⾏微服务拆分的时候才⽤到对应的建 模⽅法，在设计单体架构下同样也需要； ➢ 合适的时机选择合适的架构，⼤多数情况下单体先⾏， 尤其是对于创业公司或者⼤公司内部的创业项⽬ 相关建模理论 领域驱动设计（DDD） ⽤例驱动设计（UDD） UML ➢ 常⻅的问题 1. 晦涩难懂的概念，有时为了说明⼀些概念引⼊⼀些新的概念（领域服务/领域对象/领域 模型/值对象/聚合根/实体/⽤例等）； 2. ⽅法这么多，到底谁更值得信赖；

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 自定义包中的错误处理和 panicking 13.5 一种用闭包处理错误的模式 13.6 启动外部命令和程序 13.7 Go 中的单元测试和基准测试 13.8 测试的具体例子 13.9 用（测试数据）表驱动测试 13.10 性能调试：分析并优化 Go 程序 第 14 章 协程（goroutine）与通道（channel） 14.1 什么是协程 14.2 协程间的信道 14.3 协程的同步：关闭通道-测试阻塞的通道 涉及到的概念和技巧进行彻底的讲解，你可以下载这些 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

内部生态 业务发展 开发成本 运营成本 Golang CSP并发 多核友好 自动GC 语法简洁 开源库多 CGO集 成 快速交付 内核稳定 生态趋势 数据中间件——指标服务 Golang 高性能 高可用 扩展性 安全性 可运营性 业务发展驱动技术演进 服务网关 过载保护 流控降级 SET部署 立体监控 敏捷集成 微服务探索 跨部门 异构系统 自动Mock、分支覆盖 自动测试 • 流程固化，沉淀运营模型 模型沉淀 基准数据 基准数据 总结及展望 总结及展望 服务网关 快速集成 服务编排 流程沉淀 执行单元 并发并行 技术驱动 业务优化 微服务 敏捷迭代

将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 行人识别 worker Sedna Lib Object Detection Sedna Lib ① 部署在不同边缘节点的多个摄像头，可以 提供不同视角、不同时间、不同光照的多 维度信息，以提升整体识别准确度。 ② 运行在不同边缘节点的AI算法可以灵活资源 卸载，包括卸载到其他边缘或云端，以提升 整体推理效率。 多边协同推理： 联合多边缘信息提升精度，卸载任务到多边缘提升资源利用率