1.gRPC入坑记
2.go语言中用grpc为服务框架如何进行服务注册及发现?源码
3.Golang 设计模式之装饰器模式
4.Golang后端大厂面经！
5.golang工程组件篇:高性能RPC框架gRPC之Retry与LoadBalance
6.Windows平台C++ 使用VS2015 编译gRPC(总结)

gRPC入坑记

       

        概要

        由于gRPC主要是谷歌开发的，由于一些已知的原因，gRPC跑demo还是不那么顺利的。单独写这一篇，主要是gRPC安装过程中的坑太多了，记录下来让大家少走弯路。

        主要的坑：

        本文讲解gRPC demo的同时，会介绍如何解决这些坑。本文对应的Github地址：blogs.com/fhy/p/.html

        (本文完)

go语言中用grpc为服务框架如何进行服务注册及发现?源码

       在微服务框架中，服务注册与发现是源码核心功能之一。框架通常集成多种服务发现机制，源码如Consul、源码Etcd或Nacos，源码vdbench源码用户只需配置即可，源码无需深入了解底层实现。源码若需了解更多细节，源码可查阅框架源码。源码

       Sponge是源码Golang的一款生产力工具，集成了代码生成、源码web与微服务框架以及通用基础开发框架。源码它提供丰富的源码代码生成命令，能够组合成完整服务，源码简化开发流程，使Golang开发项目变得轻松高效。

       对于简单CRUD API接口的web或微服务应用，使用Sponge可实现一键生成，无需编写任何Golang代码即可编译并部署线上环境。

       对于通用web或微服务应用，除需人工编写定义MySQL表、在proto文件定义API接口、在模板文件填充具体业务逻辑代码外，其余代码均由Sponge自动生成。熟悉业务的情况下，一天内完成一个简单社区后端服务开发。

       Sponge在生成web服务代码时，将代码分为业务逻辑与非业务逻辑两大部分。以鸡蛋模型比喻，蛋壳代表web服务框架代码，蛋白和蛋黄象征业务逻辑代码。蛋黄是需要人工编写的业务核心代码，如定义表、接口及业务逻辑；蛋白则为连接业务逻辑与框架的桥梁，自动生成，无需人工编写。java视频解析源码

       欲了解更多关于Sponge的信息或获取项目地址，请查看相关资源。

Golang 设计模式之装饰器模式

       本期和大家交流的是设计模式中的装饰器模式。

       装饰器模式的基本定义是：在不变更原对象结构的基础上，动态地为对象增加附属能力。它与“继承”有一定的相似之处，但侧重点不同，可以将装饰器模式视为“继承”的一种补充手段。

       为了更好地理解装饰器模式，以下是一个实际案例的分析：

       通过编程的方式，我们可以还原上述场景问题。一种常见的实现方式是采用继承。然而，这种实现方式需要对子类的等级和种类进行枚举，包括一系列一级和二级子类。这种固定的等级架构存在一些问题。

       因此，在这种“加料”场景中，使用继承的设计模式可能并不合适。我们可以改变思路，不再关注对所有组合种类的枚举，而是将注意力放在“加料”的过程中。

       在这种实现思路下，就诞生了基于“装饰器模式”的实现架构。例如，一份鸡蛋培根盖浇饭可以由一份白米饭（核心类）加上一份鸡蛋（装饰器1）和一份培根（装饰器2）组成，其中鸡蛋和培根的装饰顺序不限制。这样，无论后续有多少种新的“菜品”加入，我们只需声明其对应的装饰器类即可。

       比如，双份鸡蛋盖浇饭 = 一份白米饭（核心类）+ 一份鸡蛋（装饰器1）+一份鸡蛋（装饰器1）；鸡蛋火腿青椒盖浇饭 = 一份白米饭（核心类）+ 一份鸡蛋（装饰器1）+一份青椒（装饰器2）+一份火腿（装饰器3）；双份牛肉青椒盖浇饭 = 一份白米饭（核心类）+ 一份青椒（装饰器4）+一份牛肉（装饰器5）+一份牛肉（装饰器5）。

       至此，问题得到了圆满解决。接下来，我们对装饰器模式和继承模式进行对比总结。网赚app网站源码

       下面进入代码实战环节，通过编程实现一个搭配食材的案例，展示装饰器模式的实现细节。

       这个案例非常简单，我们需要在主食的基础上添加配菜，最终搭配出美味可口的食物套餐。其中主食包括米饭 rice 和面条 noodle 两条，配菜包括老干妈 LaoGanMa（老干妈拌饭顶呱呱）、火腿肠 HamSausage 和煎蛋 FriedEgg 三类。

       事实上，如果需要，主食和配菜也可以随时进行扩展。在装饰器模式中，这种扩展行为的成本并不高。

       接下来，展示一下总体的 UML 类图。

       首先是对应于装饰器模式中核心类的是原始的主食 Food，我们声明了一个 interface，其中包含两个核心方法，Eat 和 Cost，含义分别为食用主食以及计算出主食对应的花费。

       接下来是装饰器部分，我们声明了一个 Decorate interface，它们本身是在强依附于核心类（主食）的基础上产生的，只能起到锦上添花的作用，因此在构造器函数中，需要传入对应的主食 Food。

       接下来分别声明三个装饰器的具体实现类，对应为老干妈 LaoGanMaDecorator、火腿肠 HamSausageDecorator 和煎蛋 FriedEggDecorator。

       每个装饰器类的作用是对食物进行一轮装饰增强，因此需要在构造器函数中传入待装饰的食物，然后通过重写食物的 Eat 和 Cost 方法，实现对应的增强装饰效果。

       下面提供另一种闭包实现装饰增强函数的实现示例，其实现也是快速排序源码分析遵循着装饰器模式的思路，但在形式上会更加简洁直观一些。

       其中核心的处理方法 handleFunc 对应的是装饰器模式中的核心类，Decorate 增强方法对应的则是装饰器类，每次在执行 Decorate 的过程中，都会在 handleFunc 前后增加一些额外的附属逻辑。

       为了加深理解，以下摘出一个实际项目中应用到装饰器模式的使用案例进行分析。

       这里给到的案例是 grpc-go 中对拦截器链 chainUnaryInterceptors 的实现。

       在 grpc-go 服务端模块中，每次接收到来自客户端的 grpc 请求，会根据请求的 path 映射到对应的 service 和 handler 进行执行逻辑的处理，但在真正调用 handler 之前，会先经历一轮对拦截器链 chainUnaryInterceptors 的遍历调用。

       下面我们来观察一下其中具体的源码细节。

       首先，对于拦截器类 UnaryServerInterceptor，本身是一个函数的类型。

       下面是生成拦截器链的方法 chainUnaryInterceptors。该方法入参是用户定义好的一系列拦截器 interceptors，内部会按照顺序对拦截器进行组装，最终通过层层装饰增强的方式，将整个执行链路压缩成一个拦截器 UnaryServerInterceptor 的形式进行方法。

       在这个过程中，就体现了我们今天讨论的装饰器模式的设计思路。核心业务处理方法 handler 对应的就是装饰器模式中的核心类，每一轮通过拦截器 UnaryServerInterceptor 对 handler 进行增强的过程，对应的就是一次“装饰”的步骤。

       下面给出一个具体实现的装饰器的代码示例，可以看到其中在核心方法 handler 前后分别执行了对应的附属逻辑，起到了装饰的效果。

       如果各位读友们想了解更多关于 grpc-go 的内容，可以阅读我之前发表的相关话题文章。

       本期和大家交流了设计模式中的装饰器模式。装饰器模式能够动态地为对象增加某种特定的附属能力，相比于继承模式显得更加灵活，且符合开闭原则，232 web系统源码可以作为继承模式的一种有效补充手段。

Golang后端大厂面经！

       大家好，我是阳哥，专注于Go语言的学习经验分享和就业辅导。以下是关于Go语言后端大厂面经的更新内容，来自一位同学的投稿，主要涉及Go语言相关知识、微服务和Redis。

       让我们一起深入探讨Go语言的特性：

       **Slice扩容机制**？为什么不一直用2倍扩容？

       从Go 1.版本开始，slice扩容机制采用了更加平滑的方式，不再固定使用作为临界点，而是将threshold设定为。当slice容量小于threshold时，每次扩容为原来的两倍；当容量大于threshold时，每次增加(oldcap + 3*threshold)*3/4的容量。这种策略避免了频繁的大扩容，减少了内存浪费。

       **Go内存分配机制**？多级缓存？组件？

       Go的内存管理高度自动化，内存释放不直接归还给操作系统，而是尽量复用，减少与内核态的切换。每一个线程M独享一个mcache，在申请内存时优先从mcache中获取，不足时向mcentral获取，再不足则向mheap申请，最后向操作系统请求内存（mcache->mcentral->mheap->OS）。高效之处在于mcache、mcentral和mheap通过span class实现分类，减少锁的竞争，提升性能。

       **Go垃圾回收 GC原理

**

       Go的垃圾回收采用三色标记法和混合写屏障。三色标记法将对象标记为白色、灰色或黑色。白色对象为不确定状态；黑色对象为存活状态；灰色对象为存活状态，但其子对象还需处理。标记过程首先将所有对象加入白色集合，然后取出灰色对象，遍历其子对象，加入灰色集合，最后黑色集合对象为存活，白色集合对象为需要清理的对象。这种方法避免了引用修改导致的标记失效问题，显著降低了垃圾回收的停顿时间。

       **CSP并发模型

**

       在并发编程中，使用channel进行通信，实现了通过通信共享内存的CSP思想。这种思想提供高度的灵活性，但也可能引发死锁问题。

       **互斥锁和读写锁

**

       Go提供了互斥锁和读写锁两种锁机制，互斥锁保证一个goroutine获取锁后，其他goroutine必须等待释放；读写锁允许多个goroutine获取读锁执行读操作，但写锁获取后则禁止其他goroutine获取任何锁。

       **sync包

**

       sync包提供了丰富的并发工具，包括waitgroup、sync.map、sync.Lock、sync.RWLock和sync.Pool等。sync.map使用read和dirty两个map实现读写分离，减少锁的使用，提高并发效率。

       **协程池

**

       sync.Pool用于管理可重用的对象池，减少内存分配和回收的开销。线程池则提供了一种高效管理线程的技术，包括sync.Pool在内的协程池能够更好地管理和复用协程，提高系统性能和资源利用率。

       **防止Go协程泄露/未关闭

**

       通过管道channel通知关闭，使用waitgroup监控协程退出，使用context上下文控制协程的生命周期。

       **select的用法

**

       select语句的执行顺序是随机的，这为并发控制提供了灵活的手段。

       **map的键

**

       可以是实现了比较操作的类型，如基本数据类型、数组等；结构体作为键时，所有字段必须实现比较操作。

       **微服务

**

       微服务之间通信方式包括RPC、gRPC、HTTP等。gRPC是一种高性能的RPC框架，基于HTTP/2，使用Protocol Buffers作为序列化机制，提供高效、跨语言和跨平台的通信能力。与JSON相比，Protobuf在性能、可读性和跨语言支持上具有优势。

       **Gorm优势

**

       Gorm是一个简洁易用的ORM框架，支持多种数据库，具有自动迁移、事务支持等特性，简化了数据库操作。

       **Redis数据结构

**

       Redis提供了多种数据结构支持，包括字符串、集合、有序集合、哈希表、列表等。其中，哈希表和有序集合底层使用了skiplist和ziplist，满足特定条件时使用ziplist，否则使用skiplist；列表底层使用快速列表（quicklist），快速列表由zipList和linkedList混合组成，提供高效的插入、删除和访问操作。

       **zset和set介绍

**

       zset和set都是Redis中的数据结构，zset是有序集合，底层使用了跳表和哈希表；set则是无序集合，底层使用哈希表。

       **压缩列表介绍

**

       压缩列表通过连续的内存块存储数据，减少了元数据开销，提供了高效的数据插入、删除和访问操作。

       **渐进式rehash

**

       渐进式rehash是Redis在进行哈希表扩容时采用的策略，通过逐步迁移数据来避免一次迁移对系统性能的影响，保持数据一致性。

       更多面经分享

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golang工程组件篇:高性能RPC框架gRPC之Retry与LoadBalance

       在本文中，我将聚焦于gRPC框架中两个关键特性：Retry与LoadBalance。它们在提升系统可靠性和性能方面发挥着重要作用。

       首先，介绍gRPC框架，由谷歌开源，支持多种语言，基于HTTP/2协议，适用于大规模微服务场景，提供更低延迟与更高吞吐量。

       Retry机制在分布式系统中至关重要。面对网络故障或类似问题，系统可能无法成功发起请求或接收响应。通过设置自动重试策略，系统在请求失败后能自动进行多次尝试，并在每次尝试之间设定延迟。举例说明，当使用gRPC客户端向服务器发送请求时，若请求失败，系统将根据预设策略自动重试，确保即便出现网络问题，系统仍能迅速恢复。

       负载均衡（LoadBalance）是另一个关键概念。它通过将流量均匀分配至不同服务节点，避免某些节点过载或宕机导致系统瘫痪。gRPC框架通过LoadBalance功能实现这一目标，当请求到达客户端时，系统根据预设策略选择一个服务节点进行处理。例如，使用RoundRobin策略，客户端在请求到达时，会选择合适的服务节点进行转发处理，确保所有服务节点均得到充分利用，同时提升系统性能与稳定性。

       总结，Retry与LoadBalance是gRPC框架中不可或缺的特性。它们帮助系统实现自动重试以提高可靠性和稳定性，通过负载均衡优化系统性能与吞吐量。对于分布式系统构建者而言，这些机制无疑能带来显著效益。

Windows平台C++ 使用VS 编译gRPC(总结)

       若要在Windows平台使用VS编译gRPC，首先确保您的开发环境支持最新版本。由于gRPC自3..1版本开始依赖protobuf 3.x，且C++的constexpr特性在VS及更早版本中不被支持，因此推荐使用VS及以上版本进行编译。

       对于编译环境的配置，建议您采用以下步骤：

       下载并安装CMake-gui，后续步骤将通过其进行操作。

       安装Active State Perl，通过命令行验证安装是否成功。

       安装Golang，并同样通过命令行进行测试。

       尽管Git可能遇到问题，但您可以手动从GitHub下载gRPC代码，版本选择1..0或更高版本。同时，需要下载并解压gRPC的第三方库，如BoringSSL、Protobuf、benchmark等，确保选择正确的版本。

       在编译过程中，将gRPC源代码解压至无中文字符的目录，针对Windows 位系统，选择x版本。对于HelloWorld示例，需要在项目配置中添加特定预处理器定义，如_WIN_WINNT和安全警告开关。

       确保项目中的编译设置正确匹配，例如调整运行时库版本，以避免LIBCMTD/LIBCMT、MSVCRTD/MSVCRT之间的冲突。最终的编译输出包括bin和lib文件，其中java和go有单独的库。

       在使用gRPC时，将helloworld.proto文件复制到适当位置，生成pb和grpc.pb文件，并在客户端和服务器项目中集成。通过设置头文件路径、预处理器定义、库目录和附加依赖项，连接所有依赖，完成gRPC的测试和集成。