go语言fork go语言for循环翻转

golang 进程创建，fork，以及热重启（无缝升级）

一般来说，进程的操作使用的是一些系统的命令，所以go内部使用os包，进行一些运行系统命令的操作

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os 包及其子包 os/exec 提供了创建进程的方法。

一般的，应该优先使用 os/exec 包。因为 os/exec 包依赖 os 包中关键创建进程的 API，为了便于理解，我们先探讨 os 包中和进程相关的部分。

Unix :fork创建一个进程，（及其一些变种，如 vfork、clone）。

Go:Linux 下创建进程使用的系统调用是 clone。

允许一进程（父进程）创建一新进程（子进程）。具体做法是，新的子进程几近于对父进程的翻版：子进程获得父进程的栈、数据段、堆和执行文本段的拷贝。可将此视为把父进程一分为二。

终止一进程，将进程占用的所有资源（内存、文件描述符等）归还内核，交其进行再次分配。参数 status 为一整型变量，表示进程的退出状态。父进程可使用系统调用 wait() 来获取该状态。

目的有二：其一，如果子进程尚未调用 exit() 终止，那么 wait 会挂起父进程直至子进程终止；其二，子进程的终止状态通过 wait 的 status 参数返回。

加载一个新程序（路径名为 pathname，参数列表为 argv，环境变量列表为 envp）到当前进程的内存。这将丢弃现存的程序文本段，并为新程序重新创建栈、数据段以及堆。通常将这一动作称为执行一个新程序。

没有直接提供 fork 系统调用的封装，而是将 fork 和 execve 合二为一，提供了 syscall.ForkExec。如果想只调用 fork，得自己通过 syscall.Syscall(syscall.SYS_FORK, 0, 0, 0) 实现。

os.Process 存储了通过 StartProcess 创建的进程的相关信息。

一般通过 StartProcess 创建 Process 的实例，函数声明如下：

它使用提供的程序名、命令行参数、属性开始一个新进程。StartProcess 是一个低级别的接口。os/exec 包提供了高级别的接口，一般应该尽量使用 os/exec 包。如果出错，错误的类型会是 *PathError。

属性定义如下：

FindProcess 可以通过 pid 查找一个运行中的进程。该函数返回的 Process 对象可以用于获取关于底层操作系统进程的信息。在 Unix 系统中，此函数总是成功，即使 pid 对应的进程不存在。

Process 提供了四个方法：Kill、Signal、Wait 和 Release。其中 Kill 和 Signal 跟信号相关，而 Kill 实际上就是调用 Signal，发送了 SIGKILL 信号，强制进程退出，关于信号，后续章节会专门讲解。

Release 方法用于释放 Process 对象相关的资源，以便将来可以被再使用。该方法只有在确定没有调用 Wait 时才需要调用。Unix 中，该方法的内部实现只是将 Process 的 pid 置为 -1。

通过 os 包可以做到运行外部命令，如前面的例子。不过，Go 标准库为我们封装了更好用的包： os/exec，运行外部命令，应该优先使用它，它包装了 os.StartProcess 函数以便更容易的重定向标准输入和输出，使用管道连接 I/O，以及作其它的一些调整。

exec.LookPath 函数在 PATH 指定目录中搜索可执行程序，如 file 中有 /，则只在当前目录搜索。该函数返回完整路径或相对于当前路径的一个相对路径。

func LookPath(file string) (string, error)

如果在 PATH 中没有找到可执行文件，则返回 exec.ErrNotFound。

Cmd 结构代表一个正在准备或者在执行中的外部命令，调用了 Run、Output 或 CombinedOutput 后，Cmd 实例不能被重用。

一般的，应该通过 exec.Command 函数产生 Cmd 实例：

用法

得到 * Cmd 实例后，接下来一般有两种写法：

前面讲到，通过 Cmd 实例后，有两种方式运行命令。有时候，我们不只是简单的运行命令，还希望能控制命令的输入和输出。通过上面的 API 介绍，控制输入输出有几种方法：

参考资料：

为什么go语言适合开发网游服务器端

前段时间在golang-China读到这个贴：

个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发，写下这篇文章总结一下。

从网游的角度看：

要成功的运营一款网游，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户，在同时在线用户量达到某个临界点的时候，才有可能完成。因此，多人同时在线十分有必要。

再来看网游的常见玩法，除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外，基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回，为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间。所以，每次请求对应的CPU占用是比较小的。

网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小，但由于多人同时在线，因此并发数相当高。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库，会有比较大的区别。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。

针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。

首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行，保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行。

同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的，又实现同步，用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了，而go的调度器会给予妥善的处理。

另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。

展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环，导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间，及所能使用的最大内存空间，对于提升系统的鲁棒性，大有裨益。

如何在 Go 语言中使用 Redis 连接池

一、关于连接池

一个数据库服务器只拥有有限的资源，并且如果你没有充分使用这些资源，你可以通过使用更多的连接来提高吞吐量。一旦所有的资源都在使用，那么你就不 能通过增加更多的连接来提高吞吐量。事实上，吞吐量在连接负载较大时就开始下降了。通常可以通过限制与可用的资源相匹配的数据库连接的数量来提高延迟和吞 吐量。

如何在Go语言中使用Redis连接池

如果不使用连接池，那么，每次传输数据，我们都需要进行创建连接，收发数据，关闭连接。在并发量不高的场景，基本上不会有什么问题，一旦并发量上去了，那么，一般就会遇到下面几个常见问题：

性能普遍上不去

CPU 大量资源被系统消耗

网络一旦抖动，会有大量 TIME_WAIT 产生，不得不定期重启服务或定期重启机器

服务器工作不稳定，QPS 忽高忽低

要想解决这些问题，我们就要用到连接池了。连接池的思路很简单，在初始化时，创建一定数量的连接，先把所有长连接存起来，然后，谁需要使用，从这里取走，干完活立马放回来。 如果请求数超出连接池容量，那么就排队等待、退化成短连接或者直接丢弃掉。

二、使用连接池遇到的坑

最近在一个项目中，需要实现一个简单的 Web Server 提供 Redis 的 HTTP interface，提供 JSON 形式的返回结果。考虑用 Go 来实现。

首先，去看一下 Redis 官方推荐的 Go Redis driver。官方 Star 的项目有两个：Radix.v2 和 Redigo。经过简单的比较后，选择了更加轻量级和实现更加优雅的 Radix.v2。

Radix.v2 包是根据功能划分成一个个的 sub package，每一个 sub package 在一个独立的子目录中，结构非常清晰。我的项目中会用到的 sub package 有 redis 和 pool。

由于我想让这种被 fork 的进程最好简单点，做的事情单一一些，所以，在没有深入去看 Radix.v2 的 pool 的实现之前，我选择了自己实现一个 Redis pool。(这里，就不贴代码了。后来发现自己实现的 Redis pool 与 Radix.v2 实现的 Redis pool 的原理是一样的，都是基于 channel 实现的, 遇到的问题也是一样的。)

不过在测试过程中，发现了一个诡异的问题。在请求过程中经常会报 EOF 错误。而且是概率性出现，一会有问题，一会又好了。通过反复的测试，发现 bug 是有规律的，当程序空闲一会后，再进行连续请求，会发生3次失败，然后之后的请求都能成功，而我的连接池大小设置的是3。再进一步分析，程序空闲300秒 后，再请求就会失败，发现我的 Redis server 配置了 timeout 300，至此，问题就清楚了。是连接超时 Redis server 主动断开了连接。客户端这边从一个超时的连接请求就会得到 EOF 错误。

然后我看了一下 Radix.v2 的 pool 包的源码，发现这个库本身并没有检测坏的连接，并替换为新server{location/pool{content_by_lua_block{localredis=require"resty.redis"localred=redis:new()localok,err=red:connect("127.0.0.1",6379)ifnotokthenngx.say("failedtoconnect:",err)returnendok,err=red:set("hello","world")ifnotokthenreturnendred:set_keepalive(10000,100)}}}

发现有个 set_keepalive 的方法，查了一下官方文档，方法的原型是 syntax: ok, err = red:set_keepalive(max_idle_timeout, pool_size) 貌似 max_idle_timeout 这个参数，就是我们所缺少的东西，然后进一步跟踪源码，看看里面是怎么保证连接有效的。

function_M.set_keepalive(self,...)localsock=self.sockifnotsockthenreturnnil,"notinitialized"endifself.subscribedthenreturnnil,"subscribedstate"endreturnsock:setkeepalive(...)end

至此，已经清楚了，使用了 tcp 的 keepalive 心跳机制。

于是，通过与 Radix.v2 的作者一些讨论，选择自己在 redis 这层使用心跳机制，来解决这个问题。

四、最后的解决方案

在创建连接池之后，起一个 goroutine，每隔一段 idleTime 发送一个 PING 到 Redis server。其中，idleTime 略小于 Redis server 的 timeout 配置。连接池初始化部分代码如下：

p,err:=pool.New("tcp",u.Host,concurrency)errHndlr(err)gofunc(){for{p.Cmd("PING")time.Sleep(idelTime*time.Second)}}()

使用 redis 传输数据部分代码如下：

funcredisDo(p*pool.Pool,cmdstring,args...interface{})(reply*redis.Resp,errerror){reply=p.Cmd(cmd,args...)iferr=reply.Err;err!=nil{iferr!=io.EOF{Fatal.Println("redis",cmd,args,"erris",err)}}return}

其中，Radix.v2 连接池内部进行了连接池内连接的获取和放回，代码如下：

//Cmdautomaticallygetsoneclientfromthepool,executesthegivencommand//(returningitsresult),andputstheclientbackinthepoolfunc(p*Pool)Cmd(cmdstring,args...interface{})*redis.Resp{c,err:=p.Get()iferr!=nil{returnredis.NewResp(err)}deferp.Put(c)returnc.Cmd(cmd,args...)}

这样，我们就有了 keepalive 的机制，不会出现 timeout 的连接了，从 redis 连接池里面取出的连接都是可用的连接了。看似简单的代码，却完美的解决了连接池里面超时连接的问题。同时，就算 Redis server 重启等情况，也能保证连接自动重连。

GO语言（二十七）：管理依赖项（下）-

当您对外部模块的存储库进行了 fork （例如修复模块代码中的问题或添加功能）时，您可以让 Go 工具将您的 fork 用于模块的源代码。这对于测试您自己的代码的更改很有用。

为此，您可以使用go.mod 文件中的replace指令将外部模块的原始模块路径替换为存储库中 fork 的路径。这指示 Go 工具在编译时使用替换路径（fork 的位置），例如，同时允许您保留import 原始模块路径中的语句不变。

在以下 go.mod 文件示例中，当前模块需要外部模块example.com/theirmodule。然后该replace指令将原始模块路径替换为example.com/myfork/theirmodule模块自己的存储库的分支。

设置require/replace对时，使用 Go 工具命令确保文件描述的需求保持一致。使用go list命令获取当前模块正在使用的版本。然后使用go mod edit命令将需要的模块替换为fork：

注意： 当您使用该replace指令时，Go 工具不会像添加依赖项中所述对外部模块进行身份验证。

您可以使用go get命令从其存储库中的特定提交为模块添加未发布的代码。

为此，您使用go get命令，用符号@指定您想要的代码 。当您使用go get时，该命令将向您的 go.mod 文件添加一个 需要外部模块的require指令，使用基于有关提交的详细信息的伪版本号。

以下示例提供了一些说明。这些基于源位于 git 存储库中的模块。

当您的代码不再使用模块中的任何包时，您可以停止将该模块作为依赖项进行跟踪。

要停止跟踪所有未使用的模块，请运行go mod tidy 命令。此命令还可能添加在模块中构建包所需的缺失依赖项。

要删除特定依赖项，请使用go get，指定模块的模块路径并附加 @none，如下例所示：

go get命令还将降级或删除依赖于已删除模块的其他依赖项。

当您使用 Go 工具处理模块时，这些工具默认从 proxy.golang.org（一个公共的 Google 运行的模块镜像）或直接从模块的存储库下载模块。您可以指定 Go 工具应该使用另一个代理服务器来下载和验证模块。

如果您（或您的团队）已经设置或选择了您想要使用的不同模块代理服务器，您可能想要这样做。例如，有些人设置了模块代理服务器，以便更好地控制依赖项的使用方式。

要为 Go 工具指定另一个模块代理服务器，请将GOPROXY 环境变量设置为一个或多个服务器的 URL。Go 工具将按照您指定的顺序尝试每个 URL。默认情况下，GOPROXY首先指定一个公共的 Google 运行模块代理，然后从模块的存储库直接下载（在其模块路径中指定）：

您可以将变量设置为其他模块代理服务器的 URL，用逗号或管道分隔 URL。

Go 模块经常在公共互联网上不可用的版本控制服务器和模块代理上开发和分发。您可以设置 GOPRIVATE环境变量。您可以设置GOPRIVATE环境变量来配置go命令以从私有源下载和构建模块。然后 go 命令可以从私有源下载和构建模块。

GOPRIVATE或环境变量可以设置为匹配模块前缀的全局模式列表，这些GONOPROXY前缀是私有的，不应从任何代理请求。例如：

为什么要使用 Go 语言，Go 语言的优势在哪里

部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,

buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,

govet等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

GitHub Go项目推荐｜Golang下的命令行颜色渲染工具库｜支持windows

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作者动态 ：

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