1.golang前端开发？
2.万字长文解析raft算法原理
3.手把手教你搭建 RocketMQ 高可用集群！源码
4.cockroachDB分布式事务优化：事务管道与并行提交

golang前端开发？

       æœ‰æ²¡æœ‰ç”¨golang写的开源ERP系统

       1、这个项目可以理解为针对互联网IT人打造的中文版awesome-go。已有的awesome-go项目，汇总了很多go开源项目，但存在的问题是收集太全了，而且每个项目没有详细描述。

       2、世界上做开源ERP比较好的，首推Odoo。作为欧洲中小企业软件市场知名厂商，Odoo拥有成熟的云ERP产品和先进的Saas理念，是欧洲中小企业应用最广泛的ERP软件。

       3、推荐二：etcd【Star：】etcd是由CoreOS开发并维护键值存储系统，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。

       4、灵活的自动编码原则功能易飞ERP提供自动编码原则功能，可事先将产品、材料的品号编码原则设置于系统当中。当有建立新的品号需求时，可依据原则自动给出新品号，避免出现缺号，重号或者编错的情况。

       5、Odoo。Odoo是全球最受欢迎的ERP解决方案之一，拥有超过万活跃用户。Odoo基于Python，始于年。有社区版及企业版之分，社区版完全免费，源码开放。

       6、首先，好的开源ERP都是国外的，文档少，技术支持几乎没有，开发的工作量难以控制。其次，后期维护很头痛（资金投入后进退两难）‘第三点，开源软件都会有很多的漏洞和缺陷（可能是故意留下的）。

go语言可以做什么

       æœåŠ¡å™¨ç¼–程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd。

       Go作为Google年推出的语言，其被设计成一门应用于搭载Web服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。对于高性能分布式系统领域而言，Go语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。

       Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发“大型软件”的，适合于需要很多程序员一起开发，并且开发周期较长的大型软件和支持云计算的网络服务。

萌新小前端web想入手后台语言,源码java,php,golang这三种该选哪个

       Java应该应用最广，也就是江湖中说的“稳如狗”。语言干净而啰嗦了点吧。生态丰富功能齐全所以学习时间花费不菲。PHP是专注于Web应用开发的语言，已经很规范了，应用也很广。好的PHP程序员不多，野球型PHP程序员太多。

       å‰ç«¯ä¸»è¦æ˜¯ç”¨html、css和JavaScript，其中html是一种超文本标记语言，css是层叠样式表（主要负责向页面添加格式等），JavaScript主要负责制作动态页面和动画效果等。

       æœ€ä¸ºå…³é”®çš„优势是生态完整，全球有几百万人在Java这个平台上面做开发，形成了完整的生态，这是其他所有语言都不具备的优势。所以建议学Java。

       php不适合，推荐lua，用openresty，虽然都是高级语言，但lua可以跟nginx无缝结合，lua是跑在nginx进程中的，这样就很有意思了。

       æŠ€æœ¯æž¶æž„java是纯面向对象开发，功能强大，分支众多，没有java不能做的软件。C/S也好B/S也好。从功能上讲，没有语言可以和java相比。PHP属于后起之秀，吸收了java和c以及perl等语言优点，专注互联网领域。

go语言以后会不会成为主流web开发语言?

       1、现在已经是了吧，编程语言排行榜前几位了，只要谷歌内部大量使用就等于是以后的主流。

       2、Go成功的项目nsq：bitly开源的消息队列系统，性能非常高，目前他们每天处理数十亿条的消息docker：基于lxc的一个虚拟打包工具，能够实现PAAS平台的组建。

       3、而且两年前升级到了.NETCORE版本之后，它的速度比GO更快。Python，很多人以为它是新兴语言，但其实它从年代就出现了。也是个老古董了。

       4、如果你不熟悉而且项目周期很紧，还是建议你用自己最熟悉的语言，学go本身需要花时间的。同事最近一个web项目是用Gorilla写的，也是边学边做Gorilla，thegolangwebtoolkit；这个GobyExample挺有用。

       golang开发web,怎么写页面

       1、想要实现访问自己第一个Web页面（myFamilyWeb），第一步是设置路由和在views.py增加一个可以访问的函数（图3-图6）。配置模板和html（图7-图）配置写好了第一个最简单的Web页面，启动服务器。。

       2、好的测试应该是先按照函数来测。比如你有一个包，下面有一个文件叫a.go，函数写在里面，你要先测试函数是否是对的，你要建一个a_test.go来测，好的IDE也很重要。

       3、方案一：利用GOLANG自带的HTTP模块，很少的代码就能实现一个HTTPWEB服务器。方案二：自己造轮子首先，最基本的是？name=gem可以通过读取url的参数name获得gem。

       6、如果自己不熟悉而且项目周期很紧，还是建议用自己最熟悉的语言，学go本身需要花时间的。咱最近一个web项目是用Gorilla写的，也是边学边做Gorilla，thegolangwebtoolkit；这个GobyExample挺有用。

万字长文解析raft算法原理

       万字详析raft算法原理：从理论到实践的深入探索

       在接下来的两周里，我们将深入探讨分布式一致性算法raft的源码奥秘，分为理论阐述和实践应用两部分。源码首先，源码我们进入第一篇章，源码跌倒检测源码深入了解raft协议的源码核心概念和工作原理。

       1. 分布式挑战与共识解决

       在扩展系统时，源码纵向增长受限，源码横向扩展通过增加节点实现负载均衡，源码但网络环境对集群规模的源码影响不容忽视。分布式系统的源码优势在于数据备份和负载均衡，但一致性保证和秩序维护是源码关键挑战。CAP理论揭示了系统在一致性、源码可用性和分区容错性之间常常需要取舍。源码

       2. 理解CAP理论

       C代表数据正确性，追求像单机一样确保原子性；A强调服务可用性，快速响应；P是分区容错，是分布式系统的核心考量。在CP与AP之间，raft协议寻求在保证系统稳定性的前提下，提高服务的可用性。

       3. 一致性难题与解决方案

       即时一致性要求快速响应，但C问题的挑战在于确保数据在更新后的立即一致性。raft通过一主多从模式，主节点负责事务处理，保证写入的积分签到源码顺序性，从而提升系统的即时一致性。

       4. raft协议的核心机制

       raft协议的核心是leader、follower和candidate的角色以及预写日志、状态机等。多数派原则是关键，通过分散决策降低对单点的依赖，确保在多数节点存活时的可用性和一致性。

       5. 协议运作细节

       一主多从：leader发起事务，follower参与决策，形成多数决定。

       读写分离：简化操作，可能导致数据一致性风险，需通过日志同步和两阶段提交策略来解决。

       6. 选举与状态同步

       raft通过心跳和心跳超时机制进行选举，leader负责事务的提交和同步，保证数据最终一致性。同时，处理如 leader 滞后或 follower 落后等情况，以维持系统的稳定。

       7. 实际应用中的挑战

       网络分区、心跳问题和配置变更时的同步策略，都需要精心设计，如通过提前试探机制避免无意义选举，确保数据一致性。

       8. etcd实践

       我们将结合etcd源码，将理论与实践相结合，gpscalc软件源码通过实际案例展示raft算法在现代分布式系统中的应用，包括状态机同步、写请求处理等。

       9. 后续更新与资源

       关注公众号“小徐先生的编程世界”，获取更多原创编程技术内容，特别是关于Go语言的raft工程化案例。

手把手教你搭建 RocketMQ 高可用集群！

       RocketMQ，一款由阿里巴巴开源的消息中间件，自年开源以来，于年成为Apache顶级项目。在阿里巴巴内部，数千个应用都运行在RocketMQ之上，尤其在双十一期间，处理亿级别的消息，其TPS可达几十万。支持Java、C/C++、Python、Go四种语言访问。

       RocketMQ目前有两个版本，开源版和商业云服务版（AliwareMQ）。最新版本为4.8.0（本文演示版本）。其核心设计借鉴了Kafka，与之相比，RocketMQ在某些功能上有所差异，azkaban源码下载具有以下特性：

       高可用架构

       RocketMQ对集群支持良好，有以下几种模式：

       单Master多Master多Master多Slave模式：每个Master配一个Slave，有多对Master-Slave，集群采用异步复制方式，主备有短暂消息延迟，毫秒级。

       多Master多Slave模式：每个Master配一个Slave，有多对Master-Slave，集群采用同步双写方式，主备都写成功，向应用返回成功。

       本文采用的是二主二从安装模式，即多Master多Slave。

       端口规划

       首先，购买两台云服务器，进行集群安装。对它们的端口进行规划。

       下载与配置

       从官网rocketmq.apache.org获得最新下载地址，下载并解压，修改配置文件以适应集群环境。在两台机器上分别下载、解压RocketMQ，修改broker-a.properties和broker-b.properties等文件中的集群名称和所需参数。

       创建数据目录与启动服务

       在两台机器上创建数据目录，启动两个NameServer，然后启动Broker。裂变积分源码启动顺序为：A主、A从、B主、B从，通过jps命令检查服务启动是否成功。

       Web控制台

       RocketMQ官方提供了可视化控制台，用于监控集群状态、主题、消费者和消息。下载源码后，配置文件说明集群名字、NameServer地址等。

       踩坑点与故障转移

       在安装过程中可能遇到报错，主要是端口未开放或配置问题。解决办法包括修改配置文件，调整内存大小，确保NameServer和Broker端口开放。

       控制台介绍与配置文件说明

       控制台中常用功能包括集群管理、主题监控、消费者管理与消息查看。配置文件中的关键属性包括集群名称、NameServer地址、brokerId等。

       架构与技术

       RocketMQ利用Dledger技术实现自动选主，基于raft协议的commitlog存储库，集成自动选主逻辑，不引入外部组件。支持多主模式，主挂后可将消息写入其他主。

       结语与资源推荐

       学习中间件时应实践安装，体验参数配置，尽管实际工作中可能不常接触。安装RocketMQ过程有助于理解架构和功能。如有问题或错误，欢迎交流、指正。

cockroachDB分布式事务优化：事务管道与并行提交

       分布式事务在CockroachDB中的重要性不言而喻，其目标是让数据操作简便，而如何使得事务尽可能快速执行是CockroachDB关注的重点。CockroachDB设计时特别考虑了全球分布式部署的环境，投入大量精力优化事务协议，以适应高节点间延迟的集群。接下来，我们将深入探讨CockroachDB在分布式事务优化中的两大核心策略：事务管道和并行提交。

       在CockroachDB中，分布式事务允许操作跨越集群、地域和机器进行，同时提供SERIALIZABLE级别的隔离性和非过时读取的一致性保证。其事务模型受到Google Percolator的启发，采用三阶段模式进行处理：prepare阶段从SQL发出“Begin”指令直到事务提交之前，对于事务中的写操作，CockroachDB执行了两步操作：commit阶段，当SQL发出“commit”指令时，系统检查事务记录，若无“abort”状态，则将其标记为“commit”；cleanup阶段，根据事务记录，系统异步清理已完成事务的write intent。

       在深入探讨优化策略之前，我们需要了解事务执行“慢”的原因。简化模型中，不考虑从存储读写的延迟时间，延迟模型计算了客户端从输入SQL到收到回应的总延迟：L_txn = L_prep + L_commit，其中L_commit的代价为提交阶段的RPC网络开销，而L_prep则由读和写请求的数量决定。由于CockroachDB的读操作直接从leaseholder（可视为raft leader）本地读取，因此L_r接近于零，简化后的延迟模型为L_txn = R * L_r + W * L_w。由于分布式共识是同步操作，L_prep与写操作的数量成线性关系。

       为优化这一过程，CockroachDB引入了事务管道（Transactional Pipelining）机制，这是一种异步共识的实现方式。在没有事务管道之前，一个put的kv操作需要先在range的leaseholder上获取锁存器，然后进行raft共识写入write intent，待共识成功后返回。事务管道机制则允许put发送给raft状态机后直接返回，通过异步方式完成共识过程。此机制仅适用于不关注返回结果的语句，确保在commit之前所有异步共识都成功即可。

       事务管道的一大挑战是高效证明写意图已成功写入。CockroachDB在put操作返回后，后台启动gorouting异步验证写意图。理想情况下，验证过程应在commit之前结束，否则commit请求将同步验证，确保在commit之前所有写操作都成功复制。然而，实现这一目标并非易事，若在每个写操作返回后立即启动验证协程，可能导致资源耗尽；若只有一个验证协程，则速度会减慢。此外，如果commit请求在写操作后立即发出，会导致同步验证已完成的写操作，造成无效且冗余的操作。目前，CockroachDB官方尚未提供完整解决方案，持续关注此问题的进展。

       另一优化策略是“Read your write”原则，该原则指事务中的读依赖之前的写操作，管道机制无法保证之前写操作已成功共识。因此，在事务协调者阶段需记录所有需要确认的写操作，称为inflight-write，当存在依赖读时需要等待write intent成功写入。尽管这导致了管道之前的同步等待，但这是必要的。

       并行提交是CockroachDB在commit阶段的优化策略，旨在减少RPC延迟时间。在引入事务管道优化的基础上，我们分析了传统的两阶段提交（2PC）延迟模型，并提出并行提交策略。2PC至少需要两轮分布式共识后返回客户端提交成功，而并行提交策略则将commit阶段的功能前置至prepare阶段与写请求并行执行，将两轮共识减少为一轮。

       并行提交引入了staging状态，表示prepare和committed/abort之间的中间状态。当事务协调者发现有commit请求时，会并行发送EndTxn请求，将事务记录置为staging状态，同时包含所有未确认的inflight-write，等待所有inflight-write成功写入后，EndTxn成功返回，客户端接收到提交成功信息。随后，后台进程异步将staging状态改为committed。

       staging状态的设计巧妙之处在于记录了所有未确认的inflight-write（由于事务管道异步确认write intent，此集合不会过大），如果事务记录处于staging状态，并且观察者可以证明其事务记录中列出的所有写入已成功达成共识，则该事务被视为已提交。因此，并行提交不需要等待committed请求发出即可返回客户端提交成功。

       然而，staging状态较为“脆弱”，需要采取措施确保一致性。当staging状态的事务被另一冲突事务发现并被标记为废弃时，虽然可以写入write intent，但会将key上的时间戳推大，以阻止未来事务恢复后继续写入。这确保了staging状态不会破坏一致性。

       总结起来，事务管道和并行提交是CockroachDB在分布式事务优化中采用的两种策略，分别在prepare阶段和commit阶段对延迟进行了优化。两者结合将事务延迟降低至L_txn = w * L_w + L_c，将时间复杂度从O(n)优化至O(1)，显著提高了事务处理速度。CockroachDB在工程层面实施了大量工作，对于深入理解这些优化的同学，建议直接阅读源码。

       参考资料：

       1. cockroachlabs.com/blog/...

       2. cockroachlabs.com/blog/...

       3. cockroachDB paper