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如何用go语言每分钟处理100万个请求

在Malwarebytes 我们经历了显著的增长，自从我一年前加入了硅谷的公司，一个主要的职责成了设计架构和开发一些系统来支持一个快速增长的信息安全公司和所有需要的设施来支持一个每天百万用户使用的产品。我在反病毒和反恶意软件行业的不同公司工作了12年，从而我知道由于我们每天处理大量的数据，这些系统是多么复杂。

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有趣的是，在过去的大约9年间，我参与的所有的web后端的开发通常是通过Ruby on Rails技术实现的。不要错怪我。我喜欢Ruby on Rails，并且我相信它是个令人惊讶的环境。但是一段时间后，你会开始以ruby的方式开始思考和设计系统，你会忘记，如果你可以利用多线程、并行、快速执行和小内存开销，软件架构本来应该是多么高效和简单。很多年期间，我是一个c/c++、Delphi和c#开发者，我刚开始意识到使用正确的工具可以把复杂的事情变得简单些。

作为首席架构师，我不会很关心在互联网上的语言和框架战争。我相信效率、生产力。代码可维护性主要依赖于你如何把解决方案设计得很简单。

问题

当工作在我们的匿名遥测和分析系统中，我们的目标是可以处理来自于百万级别的终端的大量的POST请求。web处理服务可以接收包含了很多payload的集合的JSON数据，这些数据需要写入Amazon S3中。接下来，map-reduce系统可以操作这些数据。

按照习惯，我们会调研服务层级架构，涉及的软件如下：

Sidekiq

Resque

DelayedJob

Elasticbeanstalk Worker Tier

RabbitMQ

and so on…

搭建了2个不同的集群，一个提供web前端，另外一个提供后端处理，这样我们可以横向扩展后端服务的数量。

但是，从刚开始，在 讨论阶段我们的团队就知道我们应该使用Go，因为我们看到这会潜在性地成为一个非常庞大（ large traffic）的系统。我已经使用了Go语言大约2年时间，我们开发了几个系统，但是很少会达到这样的负载（amount of load）。

我们开始创建一些结构，定义从POST调用得到的web请求负载，还有一个上传到S3 budket的函数。

type PayloadCollection struct {

WindowsVersion string `json:"version"`

Token string `json:"token"`

Payloads []Payload `json:"data"`

}

type Payload struct {

// [redacted]

}

func (p *Payload) UploadToS3() error {

// the storageFolder method ensures that there are no name collision in

// case we get same timestamp in the key name

storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())

bucket := S3Bucket

b := new(bytes.Buffer)

encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)

if encodeErr != nil {

return encodeErr

}

// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'

var acl = s3.Private

var contentType = "application/octet-stream"

return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})

}

本地Go routines方法

刚开始，我们采用了一个非常本地化的POST处理实现，仅仅尝试把发到简单go routine的job并行化：

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

对于中小负载，这会对大多数的人适用，但是大规模下，这个方案会很快被证明不是很好用。我们期望的请求数，不在我们刚开始计划的数量级，当我们把第一个版本部署到生产环境上。我们完全低估了流量。

上面的方案在很多地方很不好。没有办法控制我们产生的go routine的数量。由于我们收到了每分钟1百万的POST请求，这段代码很快就崩溃了。

再次尝试

我们需要找一个不同的方式。自开始我们就讨论过， 我们需要保持请求处理程序的生命周期很短，并且进程在后台产生。当然，这是你在Ruby on Rails的世界里必须要做的事情，否则你会阻塞在所有可用的工作 web处理器上，不管你是使用puma、unicore还是passenger（我们不要讨论JRuby这个话题）。然后我们需要利用常用的处理方案来做这些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。这个列表会继续保留，因为有很多的方案可以实现这些。

所以，第二次迭代，我们创建了一个缓冲channel，我们可以把job排队，然后把它们上传到S3。因为我们可以控制我们队列中的item最大值，我们有大量的内存来排列job，我们认为只要把job在channel里面缓冲就可以了。

var Queue chan Payload

func init() {

Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)

}

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

...

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

Queue - payload

}

...

}

接下来，我们再从队列中取job，然后处理它们。我们使用类似于下面的代码：

func StartProcessor() {

for {

select {

case job := -Queue:

job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD

}

}

}

说实话，我不知道我们在想什么。这肯定是一个满是Red-Bulls的夜晚。这个方法不会带来什么改善，我们用了一个 有缺陷的缓冲队列并发，仅仅是把问题推迟了。我们的同步处理器同时仅仅会上传一个数据到S3，因为来到的请求远远大于单核处理器上传到S3的能力，我们的带缓冲channel很快达到了它的极限，然后阻塞了请求处理逻辑的queue更多item的能力。

我们仅仅避免了问题，同时开始了我们的系统挂掉的倒计时。当部署了这个有缺陷的版本后，我们的延时保持在每分钟以常量增长。

最好的解决方案

我们讨论过在使用用Go channel时利用一种常用的模式，来创建一个二级channel系统，一个来queue job，另外一个来控制使用多少个worker来并发操作JobQueue。

想法是，以一个恒定速率并行上传到S3，既不会导致机器崩溃也不好产生S3的连接错误。这样我们选择了创建一个Job/Worker模式。对于那些熟悉Java、C#等语言的开发者，可以把这种模式想象成利用channel以golang的方式来实现了一个worker线程池，作为一种替代。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

// Job represents the job to be run

type Job struct {

Payload Payload

}

// A buffered channel that we can send work requests on.

var JobQueue chan Job

// Worker represents the worker that executes the job

type Worker struct {

WorkerPool chan chan Job

JobChannel chan Job

quit chan bool

}

func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {

return Worker{

WorkerPool: workerPool,

JobChannel: make(chan Job),

quit: make(chan bool)}

}

// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in

// case we need to stop it

func (w Worker) Start() {

go func() {

for {

// register the current worker into the worker queue.

w.WorkerPool - w.JobChannel

select {

case job := -w.JobChannel:

// we have received a work request.

if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {

log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())

}

case -w.quit:

// we have received a signal to stop

return

}

}

}()

}

// Stop signals the worker to stop listening for work requests.

func (w Worker) Stop() {

go func() {

w.quit - true

}()

}

我们已经修改了我们的web请求handler，用payload创建一个Job实例，然后发到JobQueue channel，以便于worker来获取。

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

// let's create a job with the payload

work := Job{Payload: payload}

// Push the work onto the queue.

JobQueue - work

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

在web server初始化时，我们创建一个Dispatcher，然后调用Run()函数创建一个worker池子，然后开始监听JobQueue中的job。

dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)

dispatcher.Run()

下面是dispatcher的实现代码：

type Dispatcher struct {

// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher

WorkerPool chan chan Job

}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {

pool := make(chan chan Job, maxWorkers)

return Dispatcher{WorkerPool: pool}

}

func (d *Dispatcher) Run() {

// starting n number of workers

for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {

worker := NewWorker(d.pool)

worker.Start()

}

go d.dispatch()

}

func (d *Dispatcher) dispatch() {

for {

select {

case job := -JobQueue:

// a job request has been received

go func(job Job) {

// try to obtain a worker job channel that is available.

// this will block until a worker is idle

jobChannel := -d.WorkerPool

// dispatch the job to the worker job channel

jobChannel - job

}(job)

}

}

}

注意到，我们提供了初始化并加入到池子的worker的最大数量。因为这个工程我们利用了Amazon Elasticbeanstalk带有的docker化的Go环境，所以我们常常会遵守12-factor方法论来配置我们的生成环境中的系统，我们从环境变了读取这些值。这种方式，我们控制worker的数量和JobQueue的大小，所以我们可以很快的改变这些值，而不需要重新部署集群。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

直接结果

我们部署了之后，立马看到了延时降到微乎其微的数值，并未我们处理请求的能力提升很大。

Elastic Load Balancers完全启动后，我们看到ElasticBeanstalk 应用服务于每分钟1百万请求。通常情况下在上午时间有几个小时，流量峰值超过每分钟一百万次。

我们一旦部署了新的代码，服务器的数量从100台大幅 下降到大约20台。

我们合理配置了我们的集群和自动均衡配置之后，我们可以把服务器的数量降至4x EC2 c4.Large实例，并且Elastic Auto-Scaling设置为如果CPU达到5分钟的90%利用率，我们就会产生新的实例。

总结

在我的书中，简单总是获胜。我们可以使用多队列、后台worker、复杂的部署设计一个复杂的系统，但是我们决定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go语言开箱即用的特性简化并发。

我们仅仅用了4台机器，这并不是什么新鲜事了。可能它们还不如我的MacBook能力强大，但是却处理了每分钟1百万的写入到S3的请求。

处理问题有正确的工具。当你的 Ruby on Rails 系统需要更强大的web handler时，可以考虑下ruby生态系统之外的技术，或许可以得到更简单但更强大的替代方案。

GO语言学习系列八——GO函数(func)的声明与使用

GO是编译性语言，所以函数的顺序是无关紧要的，为了方便阅读，建议入口函数 main 写在最前面，其余函数按照功能需要进行排列

GO的函数 不支持嵌套，重载和默认参数

GO的函数 支持 无需声明变量，可变长度，多返回值，匿名，闭包等

GO的函数用 func 来声明，且左大括号 { 不能另起一行

一个简单的示例：

输出为：

参数：可以传0个或多个值来供自己用

返回：通过用 return 来进行返回

输出为：

上面就是一个典型的多参数传递与多返回值

对例子的说明：

按值传递：是对某个变量进行复制，不能更改原变量的值

引用传递：相当于按指针传递，可以同时改变原来的值，并且消耗的内存会更少，只有4或8个字节的消耗

在上例中，返回值 (d int, e int, f int) { 是进行了命名，如果不想命名可以写成 (int,int,int){ ,返回的结果都是一样的，但要注意:

当返回了多个值，我们某些变量不想要，或实际用不到，我们可以使用 _ 来补位，例如上例的返回我们可以写成 d,_,f := test(a,b,c) ，我们不想要中间的返回值，可以以这种形式来舍弃掉

在参数后面以 变量 ... type 这种形式的，我们就要以判断出这是一个可变长度的参数

输出为：

在上例中， strs ...string 中， strs 的实际值是b,c,d,e,这就是一个最简单的传递可变长度的参数的例子，更多一些演变的形式，都非常类似

在GO中 defer 关键字非常重要，相当于面相对像中的析构函数，也就是在某个函数执行完成后，GO会自动这个；

如果在多层循环中函数里，都定义了 defer ,那么它的执行顺序是先进后出；

当某个函数出现严重错误时， defer 也会被调用

输出为

这是一个最简单的测试了，当然还有更复杂的调用，比如调试程序时，判断是哪个函数出了问题，完全可以根据 defer 打印出来的内容来进行判断，非常快速，这种留给你们去实现

一个函数在函数体内自己调用自己我们称之为递归函数，在做递归调用时，经常会将内存给占满，这是非常要注意的，常用的比如，快速排序就是用的递归调用

本篇重点介绍了GO函数(func)的声明与使用，下一篇将介绍GO的结构 struct

怎么样使用Go语言中函数的参数传递与调用

按值传递函数参数，是拷贝参数的实际值到函数的形式参数的方法调用。在这种情况下，参数在函数内变化对参数不会有影响。

默认情况下，Go编程语言使用调用通过值的方法来传递参数。在一般情况下，这意味着，在函数内码不能改变用来调用所述函数的参数。考虑函数swap()的定义如下。

代码如下:

/* function definition to swap the values */

func swap(int x, int y) int {

var temp int

temp = x /* save the value of x */

x = y /* put y into x */

y = temp /* put temp into y */

return temp;

}

现在，让我们通过使实际值作为在以下示例调用函数swap()：

代码如下:

package main

import "fmt"

func main() {

/* local variable definition */

var a int = 100

var b int = 200

fmt.Printf("Before swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("Before swap, value of b : %d\n", b )

/* calling a function to swap the values */

swap(a, b)

fmt.Printf("After swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("After swap, value of b : %d\n", b )

}

func swap(x, y int) int {

var temp int

temp = x /* save the value of x */

x = y /* put y into x */

y = temp /* put temp into y */

return temp;

}

让我们把上面的代码放在一个C文件，编译并执行它，它会产生以下结果：

Before swap, value of a :100

Before swap, value of b :200

After swap, value of a :100

After swap, value of b :200

这表明，参数值没有被改变，虽然它们已经在函数内部改变。

通过传递函数参数，即是拷贝参数的地址到形式参数的参考方法调用。在函数内部，地址是访问调用中使用的实际参数。这意味着，对参数的更改会影响传递的参数。

要通过引用传递的值，参数的指针被传递给函数就像任何其他的值。所以，相应的，需要声明函数的参数为指针类型如下面的函数swap()，它的交换两个整型变量的值指向它的参数。

代码如下:

/* function definition to swap the values */

func swap(x *int, y *int) {

var temp int

temp = *x /* save the value at address x */

*x = *y /* put y into x */

*y = temp /* put temp into y */

}

现在，让我们调用函数swap()通过引用作为在下面的示例中传递数值：

代码如下:

package main

import "fmt"

func main() {

/* local variable definition */

var a int = 100

var b int= 200

fmt.Printf("Before swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("Before swap, value of b : %d\n", b )

/* calling a function to swap the values.

* a indicates pointer to a ie. address of variable a and

* b indicates pointer to b ie. address of variable b.

*/

swap(a, b)

fmt.Printf("After swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("After swap, value of b : %d\n", b )

}

func swap(x *int, y *int) {

var temp int

temp = *x /* save the value at address x */

*x = *y /* put y into x */

*y = temp /* put temp into y */

}

让我们把上面的代码放在一个C文件，编译并执行它，它会产生以下结果：

Before swap, value of a :100

Before swap, value of b :200

After swap, value of a :200

After swap, value of b :100

这表明变化的功能以及不同于通过值调用的外部体现的改变不能反映函数之外。

Go语言基础语法（一）

本文介绍一些Go语言的基础语法。

先来看一个简单的go语言代码：

go语言的注释方法：

代码执行结果：

下面来进一步介绍go的基础语法。

go语言中格式化输出可以使用 fmt 和 log 这两个标准库，

常用方法：

示例代码：

执行结果：

更多格式化方法可以访问中的fmt包。

log包实现了简单的日志服务，也提供了一些格式化输出的方法。

执行结果：

下面来介绍一下go的数据类型

下表列出了go语言的数据类型：

int、float、bool、string、数组和struct属于值类型，这些类型的变量直接指向存在内存中的值；slice、map、chan、pointer等是引用类型，存储的是一个地址，这个地址存储最终的值。

常量是在程序编译时就确定下来的值，程序运行时无法改变。

执行结果：

执行结果：

Go 语言的运算符主要包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、位运算符、赋值运算符以及指针相关运算符。

算术运算符：

关系运算符：

逻辑运算符：

位运算符：

赋值运算符：

指针相关运算符：

下面介绍一下go语言中的if语句和switch语句。另外还有一种控制语句叫select语句，通常与通道联用，这里不做介绍。

if语法格式如下：

if ... else ：

else if：

示例代码：

语法格式：

另外，添加 fallthrough 会强制执行后面的 case 语句，不管下一条case语句是否为true。

示例代码：

执行结果：

下面介绍几种循环语句：

执行结果：

执行结果：

也可以通过标记退出循环：

--THE END--