今天就跟大家聊聊有关怎么在golang中利用gin-mgo搭建一个高并发服务器，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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首先获取gin框架依赖
go get gopkg.in/gin-gonic/gin.v1
func main() {
server = gin.Default()
app.server.GET("/do", IndexRouter)//创造一个GET请求的路由地址，并指定处理函数为IndexRouter函数
app.server.Run(":8080")
}
func IndexRouter(c *gin.Context) {
if c.Request.Form == nil { //获取所有请求参数名和值的预处理
c.Request.ParseMultipartForm(32 << 20)
}
params = c.Request.Form //获取所有参数列表
fmt.Println(params) //打印输出参数
c.String(http.StatusOK,"hello gin")//返回给页面hello gin字符串
//c.HTML(http.StatusOK, "index.html", nil) //页面跳转
}mgo 持久层框架使用介绍
前提条件mongodb环境已经搭建好了，首先安装mgo框架依赖
go get labix.org/v2/mgo
type User struct{
username string
pwd string
}
func main() {
mgo_session, err = mgo.Dial("127.0.0.1") //获取连接对象session
if err != nil {
panic(err)
}
defer session.Close() //方法执行完后关闭连接
mgo_db = oper.mgo_session.DB("test") //获取数据库对象，数据库名为test
//如果没有mongodb没有开启权限认证，则跳过这一步
mgo_db.Login("test1", "test1") //用户认证，用户名账户和密码都是test1
mgo_c = oper.mgo_db.C("coll") //获取数据库某个集合对象
//插入操作
mgo_c.insert(&User{
username: "xxx",
pwd: "xxx",
})
}提高服务器高并发性能讲解(针对文章开头地址中的项目)
该项目主要实现接收请求，解析封装参数，插入数据库的简单操作，这里只涉及插入操作，故不涉及数据缓存的知识，整个服务处于单机下，故不涉及分布式服务架构，集群的知识。
注意以下
1、开启一个协程独自监听访问数量，进行插入操作
2、实现批量插入
3、实现定时插入
4、加锁解决并发资源竞争
开启一个协程独自监听访问数量，进行插入操作
如果将插入操作放在主线程，那么接收http请求和逻辑处理，数据库插入操作都必须要顺序执行，大大降低了插入效率，因此要开启一个协程，独自监听访问数量，进行数据库插入。
实现批量插入
假想一下如果每次有人访问你的数据库你就进行一次插入操作，那么你的数据库将会是一个什么样的情况？我们都知道数据库操作相对服务器其他操作是一件相对很耗时的事情，所以每次访问就操作一次数据库，会大大降低服务器性能，更别说有几千上万的人同时访问你的服务器了。
实现定时插入
在实现了批量插入的基础上，如果没有达到一定的访问量，那么就不会执行插入操作，刚好在两个访问请求中间隔了很长时间，那么前面的请求就会等待很久才会更新到数据库中，为了防止这种情况，我们必须要设定一个时间，定时插入。
加锁解决并发资源竞争
在并发量几千上万的情况下，可能一秒可以执行很多次数据库的插入操作，这个时候很有可能上一个插入还没执行完，第二个就已经执行了，这时候可能出现数据冗余，服务器瘫痪等问题，因此要给批量插入操作加上一个读写锁。
具体实现细节可以去上述地址中查看。
补充：Golang号称高并发，但高并发时性能不高
1.管道chan吞吐极限10,000,000，单次Put,Get耗时大约100ns/op，无论是采用单Go程，还是多Go程并发(并发数:100, 10000, 100000)，耗时均没有变化，Go内核这对chan进行优化。
解决之道：
在系统设计时，避免使用管道chan传递主业务数据，避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行，这样做减少chan传输耗时，和Go程调度耗时，性能会有很大的提升。
案例分析：nsq和nats都是实时消息队列，nsq在客户端端和服务端大量使用chan转发消息，导致性能不佳，只有100,000／s；而nats服务端在分发消息流程中，没有使用chan，只在客户端接收时使用chan，性能可达到1,000,000／s。
2.互斥锁Mutex在单Go程时Lock,Unlock耗时大约20ns/op，但是采用多Go程时，性能急剧下降，并发越大耗时越长，在Go1.5并发数达到1024耗时900ns/op，Go1.6优化到300ns/op，究其原因，是构建在CPU的原子操作之上，抢占过于频繁将导致，消耗大量CPU时钟，进而CPU多核无法并行。
解决之道：
采用分区，将需要互斥保护的数据，分成多个固定分区(建议是2的整数倍，如256)，访问时先定位分区(不互斥)，这样就可降低多个Go程竞争1个数据分区的概率。
案例分析：Golang的Go程调度模块，在管理大量的Go程，使用的就是数据分区。
3.select异步操作在单管道时耗时120ns/op，但是随着管道数增加，性能线性下降，每增加1个管道增加100ns/op，究其原因，slelect时当chan数超过1后，Go内部是创建一个Go程，有它每1ms轮训的方式检查每个chan是否可用，而不是采用事件触发。
解决之道：
在select中避免使用过多的管道chan分支，或者把无法用到的chan置为nil；解决select超时，避免使用单独的超时管道，应与数据返回管道共享。
案例分析：nsq和nats都是实时消息队列，由于nsq大量使用chan，这就必然导致大量使用select对多chan操作，结果是性能不高。
4.Go调度性能低下，当出现1,000,000Go程时，Go的调度器的性能急剧下降。
解决之道：
避免动态创建Go程，服务端收到数据并处理的流程中，避免使用chan传递业务数据，这样会引起Go程调度。
案例分析：nsq和nats都是实时消息队列，由于nsq大量使用chan，这就必然导致在服务过程中，引起Go调度，结果是性能不高。
5.defer性能不高，每次defer耗时100ns，，在一个func内连续出现多次，性能消耗是100ns*n，累计出来浪费的cpu资源很大的。
解决之道：
除了需要异常捕获时，必须使用defer；其它资源回收类defer，可以判断失败后，使用goto跳转到资源回收的代码区。
6.内存管理器性能低下，申请16字节的内存，单次消耗30ns，64字节单次消耗70ns，随着申请内存尺寸的增长，耗时会迅速增长。加上GC的性能在1.4, 1.5是都不高，直到1.6, 1.7才得到改善。
解决之道：
建议使用pool，单次Put，Get的耗时大约在28ns，在并发情况下可达到18ns，比起每次创建，会节省很多的CPU时钟。
看完上述内容，你们对怎么在golang中利用gin-mgo搭建一个高并发服务器有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
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