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一学就会，手把手教你用Go语言调用智能合约

智能合约调用是实现一个 DApp 的关键，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。

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我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。

以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机，此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信。

提到 RPC， 读者应该对 Geth 启动参数有点印象，Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545。。

接着，我们来了解一下智能合约运行的过程。

智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认，至此交易才算完成。

就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了，剩下的问题就是流程和 API 的事情了。

总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。

由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机，所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了。

接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的，我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例。

步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface，应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息，将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi)。

最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下，输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:

步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。

在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮。

部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。

步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码，命令如下:

其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件，读者可以打开该文件欣赏一下，注意不要修改它。

步骤 04:创建 main.go，填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得。

步骤 04:设置 go mod，以便工程自动识别。

前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约，需要下载 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:

该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错。不过，Go 语言自 1.11 版本后，增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了。

接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:

在项目工程内，执行初始化，calldemo 可以自定义名称。

步骤 05:运行代码。执行代码，将看到下面的效果，以及最终输出的 2020。

上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020，相信读者也知道运行结果是正确的了。

普罗米修斯监控主机数量不超过

Cacti(英文含义为仙人掌〉是一套基于 PHP、MySQL、SNMP和 RRDtool开发的网络流量监测图形分析工具。

它通过snmpget来获取数据，使用RRDTool绘图，但使用者无须了解RRDTool复杂的参数。它提供了非常强大的数据和用户管理功能，可以指定每一个用户能查看树状结构、主机设备以及任何一张图，还可以与LDAP 结合进行用户认证，同时也能自定义模板，在历史数据的展示监控方面，其功能相当不错。

Cacti通过添加模板，使不同设备的监控添加具有可复用性，并且具备可自定义绘图的功能，具有强大的运算能力（数据的叠加功能)

1.2Nagios

Nagios是一款开源的免费网络监视工具，能有效监控windows、Linux和Unix的主机状态，交换机、打印机、路由器等网络设备。在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警第一时间通知网站运维人员，在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。

nagios主要的特征是监控告警，最强大的就是告警功能，可支持多种告警方式，但缺点是没有强大的数据收集机制，并且数据出图也很简陋，当监控的主机越来越多时，添加主机也非常麻烦，配置文件都是基于文本配置的，不支持web方式管理和配置，这样很容易出错，不宜维护。

1.3Zabbix

zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营;并提供强大的通知机制以让系统运维人员快速定位/解决存在的各种问题。

zabbix由2部分构成，zabbix server与可选组件zabbix agent。zabbix server可以通过SNMP，zabbix,agent，ping，端口监视等方法提供对远程服务器/网络状态的监视，数据收集等功能，它可以运行在Linux，Solaris，HP-UX，AIX,Free BSD,Open BSD,os x等平台上。

zabbix解决了cacti没有告警的不足，也解决了nagios不能通过web配置的缺点，同时还支持分布式部署，这使得它迅速流行起来，zabbix也成为目前中小企业监控最流行的运维监控平台。当然，zabbix也有不足之处，它消耗的资源比较多，如果监控的主机非常多时（服务器数量超过500台)，可能会出现监控超时、告警超时、告警系统单点故障等现象，不过也有很多解决办法，比如提高硬件性能、改变zabbix监控模式等。

① agent代理：专门的代理服务方式进行监控，专属的协议，装有zabbix-agent的主机就可以被zabbix-server监控，主

动或被动的方式，把数据给到server进行处理。

② ssh/telent：linux主机支持ssh/telent协议

③ snmp：网络设备路由器、交换机不能安装第三方程序（agent），使用简单网络协议。大多数的路由器设备支持SNMP协议

④ ipmi：通过ipmi接口进行监控，我们可以通过标准的ipmi硬件接口，监控被监控对象的物理特征，比如电压，温度，

风扇状态电源情况，被广泛使用服务监控中，包括采集cpu温度，风扇转速，主板温度，及远程开关机等等，而且ipmi独立于硬件和操作系统，无论是cpu，bios还是os出现故障，都不会影响ipmi的工作，因为ipmi的硬件设备BMC（bashboard management controller）是独立的板卡，独立供电

⑤ zabbix核心组件介绍

Zabbix Server:

Zabbix软件实现监控的核心程序，主要功能是与Zabbixproxies和Agents进行交互、触发器计算、发送告警通知;并将数据集中保存。与prometheus的类似可以保存收集到的数据，但是prometheus告警需要使用altermanager组件

Database storage:

存储配置信息以及收集到的数据

web Interface:

Zabbix的GUI接口，通常与server运行在同一台机器上

Proxy:

可选组件，常用于分布式监控环境中，一个帮助zabbix Server收集数据，分担zabbix Server的负载的程序

Agent:

部署在被监控主机上，负责收集数据发送给server

1.5Prometheus

borg.kubernetes

borgmon(监控系统) 对应克隆的版本：prometheus(go语言)

所以prometheus 特别适合K8S 的架构上

而作为一个数据监控解决方案，它由一个大型社区支持，有来自700多家公司的6300个贡献者，13500个代码提交和7200个拉取请求

Prometheus具有以下特性:

① 多维的数据模型(基于时间序列的Key、value键值对)

② 灵活的查询和聚合语言PromQL（难）

③ 提供本地存储和分布式存储

④ 通过基于HTTP和HTTPS的Pull模型采集时间序列数据（pull数据的拉取，时间序列：每段

时间点的数据值指标，持续性的产生。横轴标识时间，纵轴为数据值，一段时间内数值的动态变化，所有的点连线形成大盘式的折线图）

⑤ 可利用Pushgateway (Prometheus的可选中间件）实现Push模式

⑥ 可通过动态服务发现或静态配置发现目标机器（通过consul自动发现和收缩）

⑦ 支持多种图表和数据大盘

open-Falcaon是小米开源的企业级监控工具，用GO语言开发，包括小米、滴滴、美团等在内的互联网公司都在使用它，是一款灵活、可拓展并且高性能的监控方案。

如何使用Go语言实现远程执行命令

一般命令

所谓一般命令，就是在一定时间内会执行完的命令。比如 grep, cat 等等。 执行命令的步骤是：连接，执行，获取结果

连接

连接包含了认证，可以使用 password 或者 sshkey 2种方式来认证。下面的示例为了简单，使用了密码认证的方式来完成连接。

import (

"fmt"

"time"

"golang.org/x/crypto/ssh"

)

func connect(user, password, host string, port int) (*ssh.Session, error) {

var (

auth []ssh.AuthMethod

addr string

clientConfig *ssh.ClientConfig

client *ssh.Client

session *ssh.Session

err error

)

// get auth method

auth = make([]ssh.AuthMethod, 0)

auth = append(auth, ssh.Password(password))

clientConfig = ssh.ClientConfig{

User: user,

Auth: auth,

Timeout: 30 * time.Second,

}

// connet to ssh

addr = fmt.Sprintf("%s:%d", host, port)

if client, err = ssh.Dial("tcp", addr, clientConfig); err != nil {

return nil, err

}

// create session

if session, err = client.NewSession(); err != nil {

return nil, err

}

return session, nil

}

连接的方法很简单，只要提供登录主机的 用户*， *密码*， *主机名或者IP*， *SSH端口

执行，命令获取结果

连接成功后，执行命令很简单

import (

"fmt"

"log"

"os"

"time"

"golang.org/x/crypto/ssh"

)

func main() {

session, err := connect("root", "xxxxx", "127.0.0.1", 22)

if err != nil {

log.Fatal(err)

}

defer session.Close()

session.Run("ls /; ls /abc")

}

上面代码运行之后，虽然命令正常执行了，但是没有正常输出的结果，也没有异常输出的结果。 要想显示结果，需要将 session 的 Stdout 和 Stderr 重定向 修改 func main 为如下：

func main() {

session, err := connect("root", "xxxxx", "127.0.0.1", 22)

if err != nil {

log.Fatal(err)

}

defer session.Close()

session.Stdout = os.Stdout

session.Stderr = os.Stderr

session.Run("ls /; ls /abc")

}

这样就能在屏幕上显示正常，异常的信息了。

交互式命令

上面的方式无法远程执行交互式命令，比如 top ， 远程编辑一个文件，比如 vi /etc/nginx/nginx.conf 如果要支持交互式的命令，需要当前的terminal来接管远程的 PTY。

func main() {

session, err := connect("root", "olordjesus", "dockers.iotalabs.io", 2210)

if err != nil {

log.Fatal(err)

}

defer session.Close()

fd := int(os.Stdin.Fd())

oldState, err := terminal.MakeRaw(fd)

if err != nil {

panic(err)

}

defer terminal.Restore(fd, oldState)

// excute command

session.Stdout = os.Stdout

session.Stderr = os.Stderr

session.Stdin = os.Stdin

termWidth, termHeight, err := terminal.GetSize(fd)

if err != nil {

panic(err)

}

// Set up terminal modes

modes := ssh.TerminalModes{

ssh.ECHO: 1, // enable echoing

ssh.TTY_OP_ISPEED: 14400, // input speed = 14.4kbaud

ssh.TTY_OP_OSPEED: 14400, // output speed = 14.4kbaud

}

// Request pseudo terminal

if err := session.RequestPty("xterm-256color", termHeight, termWidth, modes); err != nil {

log.Fatal(err)

}

session.Run("top")

}

golang的线程模型——GMP模型

内核线程（Kernel-Level Thread ，KLT）

轻量级进程（Light Weight Process,LWP）：轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程，由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持，因此只有先支持内核线程，才能有轻量级进程

用户线程与系统线程一一对应，用户线程执行如lo操作的系统调用时，来回切换操作开销相对比较大

多个用户线程对应一个内核线程，当内核线程对应的一个用户线程被阻塞挂起时候，其他用户线程也阻塞不能执行了。

多对多模型是可以充分利用多核CPU提升运行效能的

go线程模型包含三个概念：内核线程(M)，goroutine(G),G的上下文环境（P）；

GMP模型是goalng特有的。

P与M一般是一一对应的。P（上下文）管理着一组G（goroutine）挂载在M（内核线程）上运行，图中左边蓝色为正在执行状态的goroutine，右边为待执行状态的goroutiine队列。P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。

当一个os线程在执行M1一个G1发生阻塞时，调度器让M1抛弃P，等待G1返回，然后另起一个M2接收P来执行剩下的goroutine队列（G2、G3...），这是golang调度器厉害的地方，可以保证有足够的线程来运行剩下所有的goroutine。

当G1结束后，M1会重新拿回P来完成，如果拿不到就丢到全局runqueue中，然后自己放到线程池或转入休眠状态。空闲的上下文P会周期性的检查全局runqueue上的goroutine，并且执行它。

另一种情况就是当有些P1太闲而其他P2很忙碌的时候，会从其他上下文P2拿一些G来执行。

详细可以翻看下方第一个参考链接，写得真好。

最后用大佬的总结来做最后的收尾————

Go语言运行时，通过核心元素G，M，P 和 自己的调度器，实现了自己的并发线程模型。调度器通过对G，M，P的调度实现了两级线程模型中操作系统内核之外的调度任务。整个调度过程中会在多种时机去触发最核心的步骤 “一整轮调度”，而一整轮调度中最关键的部分在“全力查找可运行G”，它保证了M的高效运行（换句话说就是充分使用了计算机的物理资源），一整轮调度中还会涉及到M的启用停止。最后别忘了，还有一个与Go程序生命周期相同的系统监测任务来进行一些辅助性的工作。

浅析Golang的线程模型与调度器

Golang CSP并发模型

Golang线程模型

知网和Gocheck的论文查重到底有什么区别

知网和Gocheck的论文查重区别分为论文查重系统数据库、论文检测的方式、识别引用的不同。

一、论文查重系统数据库不同

Gocheck论文检测专家和知网查重的数据库不同，两个系统都收录超过上亿的文献资源库，并且对互联网资源进行实时监测收录和索引，但不同的是知网论文文献库更为丰富。

知网查重检测系统：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库，中国优秀硕士学位论文全文数据库，中国重要会议论文全文数据库。

大学生论文联合对比库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，互联网资源(包含贴吧等论坛资源)。

英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国TaylorFrancis 期刊数据库等)，港澳台学术文献库，优先出版文献库，互联网文档资源，图书资源，CNKI大成编客-原创作品库，个人比对库。

gocheck的对比库：中文期刊库、TONDA论文库、互联网资源、用户自建数据库、共享资源库。

二、论文检测的方式不同

一般论文写作者将论文上传至系统，便会开始检测了。Gocheck和知网的不同之处便是，知网自动识别目录然后一章一章拆分比对，连续超过一定字数后便会被系统识别出来;而Gocheck则是将句子的主要语义片段同系统的资源比对，超过系统阀值则会被检测出来，阀值可以由学校掌控。

三、识别引用的不同

在论文中常常有会有忘记加引用符号，而变成抄袭的情况。而且不了解系统是如何将抄袭和引用分界的，让人苦恼不已。

知网查重可识别的引用方式有两种，一种是在文章加“”符号，以及在正文中有来源于参考文献中文章的内容。

Gocheck论文检测专家的识别方式则有四种，其中两种和知网一样。文中的【数字】的部分以及在Word自带的插入脚注都可以被识别为引用。

此处有一点切结不管是在知网还是在Gocheck在引用完一段文献之前一定不能加句号，因为如果在引用未完之前用句号则代表此段引用完毕，后面的会被系统认定为抄袭，这样可就得不偿失了。

扩展资料：

知网的概念是国家知识基础设施，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起。

始建于1999年6月。在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、新闻出版总署、国家版权局、国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下。

CNKI工程集团经过多年努力。采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台。

通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。（一般评定职称所说的中国期刊网，是中国知网）。

参考资料：百度百科-中国知网

如何使用Go语言是操作Docker

Docker 提供了一个与 Docker 守护进程交互的 API (称为Docker Engine API)，我们可以使用官方提供的 Go 语言的 SDK 进行构建和扩展 Docker 应用程序和解决方案。

转自：

整理：地鼠文档

通过下面的命令就可以安装 SDK 了：

该部分会介绍如何使用 Golang + Docker API 进行管理本地的 Docker。

第一个例子将展示如何运行容器，相当于 docker run docker.io/library/alpine echo "hello world" ：

还可以在后台运行容器，相当于 docker run -d bfirsh/reticulate-splines ：

列出正在运行的容器，就像使用 docker ps 一样：

如果是 docker ps -a ，我们可以通过修改 types.ContainerListOptions 中的 All 属性达到这个目的：

通过上面的例子，我们可以获取容器的列表，所以在这个案例中，我们可以去停止所有正在运行的容器。

通过指定容器的 ID，我们可以获取对应 ID 的容器的日志：

获取本地所有的镜像，相当于 docker image ls 或 docker images ：

拉取指定镜像，相当于 docker pull alpine ：

除了公开的镜像，我们平时还会用到一些私有镜像，可以是 DockerHub 上私有镜像，也可以是自托管的镜像仓库，比如 harbor 。这个时候，我们需要提供对应的凭证才可以拉取镜像。

值得注意的是：在使用 Docker API 的 Go SDK 时，凭证是以明文的方式进行传输的，所以如果是自建的镜像仓库，请务必使用 HTTPS ！

我们可以将一个已有的容器通过 commit 保存成一个镜像：

当然，除了可以管理本地的 Docker ， 我们同样也可以通过使用 Golang + Docker API 管理远程的 Docker 。

默认 Docker 是通过非网络的 Unix 套接字运行的，只能够进行本地通信（ /var/run/docker.sock ），是不能够直接远程连接 Docker 的。

我们需要编辑配置文件 /etc/docker/daemon.json ，并修改以下内容（把 192.168.59.3 改成你自己的 IP 地址），然后重启 Docker ：

创建 client 的时候需要指定远程 Docker 的地址，这样就可以像管理本地 Docker 一样管理远程的 Docker 了：

现在已经有很多可以管理 Docker 的产品，它们便是这样进行实现的，比如： portainer 。