2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 1/36 基于 mesos 的容器调度框架 Gopher 杭州 meetup 5 August 2017 黄励博(huangnauh) 又拍云 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 2/36 What's Upone 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 3/36 Mesos 介绍 credit: mesos.apache.org (http://mesos.apache.org/) 官方称之为分布式系统内核, 它把数据中心的 CPU、内存、磁盘等抽象成一个资源池 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 4/36 Mesos 调度

使用gRPC go实现 基于Topic的高效消息订阅发布模型 姓名 张凯 中国电子云 目 录 gRPC go 介绍 01 gRPC四种通信模式及落地场景 02 根据proto生成go桩代码 03 订阅者动态注册 04 发布者消息推送 05 现场案例演示 06 gRPC go介绍 gRPC是什么？ 01. 副标题 开篇思考几个问题 01. 副标题 gRPC介绍 gRPC四种通信模式 01. 副标题 gRPC的落地场景 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 Web开发 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 流式传输 基于通信模式如何落地？ 01. 副标题 以及，本次分享的 “ ” 基于Topic消息发布订阅 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 基于Topic的消息发布模型简介 01. 副标题 BRIAN

7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 1/22 基于amqp实现的golang消息队列 MaxQ 2017-07-01 张培培 饿了么－基础框架组 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 3/22 1. 队列 跟消息队列相比，有哪些共性？ 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq 存储方式 堆积能力 消息可靠性 生产消费关系 Pull/Push 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 5/22 2. IPC消息队列 跟消息队列相比，有哪些共性？ 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq

基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus的未来 Ø 打磨用户体验 Ø 基于海量数据实现智能运维 Ø 自助配置-->智能溯源->自动处理

基于Go的⼤大数据平台 七⽜牛云—党合萱 什什么是Pandora 简单 · 可信赖 Pandora架构图 Export Service API / Portal / 消息 消息 计算 计算 消息 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 计算 消息 对象存储服务 HTTP MongoDB 时序数据库 ⽇日志检索服务 XSpark Report Studio 简单 · 可信赖 内容提要 • 系统设计分析与架构 • 多种上下游适配 • ⾼高吞吐/低延迟问题探究 • ⾼高可⽤用与⽔水平扩展 • ⾃自动化运维 • Go的应⽤用 简单 · 可信赖 系统设计分析与架构 构建系统的挑战 export service系统全貌 据收集、推 送⼯工具，⽀支持多种数据源，⾼高效易易⽤用 • 时序数据库（TSDB）：兼容influxdb，适配grafana 简单 · 可信赖 系统热点⾃自动感知与调整 • ⼀一⽅方⾯面依靠⽇日志对服务做审计、趋势预测，宏观上预知 热点所在 • 另⼀一⽅方⾯面依靠服务⾃自身的状态反馈实时微调，修正宏观 预测结果 简单 · 可信赖 线上系统现状 • 每⽇日处理理超过千亿数据点 • 每⽇日处理理百TB级别的数据量量

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 10 ⼀站式 PaaS 平台 Erda Build any application, Deploy anywhere, Monitor anything Erda 架构的思考 第三部分 基于微服务的 PaaS 架构 定义 DevOps 的开放接⼝ 我们认为 CI/CD 核⼼的两个功能是 workflow 和 workload 的管理 Workflow 管理 - Create - ⽀持运⾏时插件，允许⽤户以 服务的⽅式拦截系统接⼝ - ⽀持UI的运⾏时扩展 开源新时代的挑战 第五部分 打造围绕开源的开发流程 - GitFlow or Github Flow - 基于 pr 的持续集成 - 打破需求、开发和测试的边界 简化平台的上⼿难度 - 解耦对中间件的强依赖 - 平台应⽤可独⽴安装和部署 - 像搭积⽊⼀样拼装系统 云端和本地⼀致的开发体验 - 本地⽆需启动完整的环境

Erda 基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析

LOGO p2p缓存系统 基于Golang的Aop设计模式 龚浩华 QQ 29185807 月牙寂 背景 v Web缓存（类似CDN技术） § 网页、图片 § 普通下载 § 普通视频 v P2P缓存 § 下载（bt等） § 视频（qvod、百度影音等） 背景 v P2P缓存好处 § 一次获取，多次利用 § 减少局域网出网流量 减少局域网出网流量 § 提升用户体验 背景 v P2P缓存服务器（基于c++开发） § 代码量大 § 协议数量多 § 耦合性高 § 潜在bug多 重构 or 重新推倒？ 背景 现实世界是怎么样的 分布式、并发 职能化、松散化 自组织、智能化 程序框架是否也可以这样？ OOP v C++对象代码运行 分布式系统中的节点无法做到时间的完 全一致性，会导致一些行为的顺序不确定 3、非确定 普通程序输入则得到固定的输出。分布 式系统则存在很多差异。 golang 基于golang的分布式程序（单进程） 1、针对 缺乏全局状态知识 全局状态是可以获取到的 2、针对 缺乏全局时间 全局时间是一致的 3、非确定 仍然存在不确定性

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 12.1 应用日志 12.2 网站错误处理 12.3 应用部署 12.4 备份和恢复 12.5 小结 13.如何设计一个Web框架 13.1 项目规划 13.2 自定义路由器设计 13.3 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 支持主流操作系统 Windows Linux MacOS X Go编译环境管理和切换 管理和切换多个Go编译环境 支持Go语言交叉编译 与Go标准一致的项目管理方式 基于GOPATH的包浏览器 基于GOPATH的编译系统 基于GOPATH的Api文档检索 Go语言的编辑支持 类浏览器和大纲显示 Gocode(代码自动完成工具)的完美支持 Go语言文档查看和Api快速检索 代码表达式信息显示F1 代码表达式信息显示F1 源代码定义跳转支持F2 Gdb断点和调试支持 gofmt自动格式化支持 其他特征 支持多国语言界面显示 完全插件体系结构 支持编辑器配色方案 基于Kate的语法显示支持 基于全文的单词自动完成 支持键盘快捷键绑定方案 Markdown文档编辑支持 实时预览和同步显示 自定义CSS显示 可导出HTML和PDF文档 批量转换/合并为HTML/PDF文档 LiteIDE安装配置 LiteIDE安装配置

TarsGo微服务高效开发 最佳实践 利开园 腾讯高级工程师 2021-08-21 关于我 Docker TarsGo Tars+K8S DevOps 2015至今 腾讯 目录 1. RPC 2. 日志 3. 监控 4. 调用链 5. 网关 6. 错误码 7. 配置 8. 云原生 9. 标准化 背景 • Tars是腾讯开源的微服务解决方案 • 高性能的RPC框架 • 丰富的服务治理能力 • 支 熔断与恢复 • 轮询/一致性Hash • 错误码管理 日志：排查问题的利器 • 格式化 =〉 JSON • 单机withFields • 基于context • 跨服务withFields • 基于透传元数据 • 按大小/时间滚动 • 远程日志 vs 本地日志 的取舍 监控：主动发现问题 • RPC接口默认监控 • 自定义业务监控 • 基于Prometheus Tracing：在复杂系统中定位问题 Tracing：在复杂系统中定位问题 • 依赖框架Context透传 • 基于OpenTracing+Jaeger • 第三库不支持如何解决？ 错误码：给主调方更好的提示 • 错误码区分内部错误与请求 • 接口返回error实例 网关: 将问题在团队内部闭环 • 无业务逻辑 • 可观测 • 错误码 • 超时控制 • 增加RPC接口不用发布的解决方案 # curl -d '{"msg":"abc"}' 172.25