网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关,比如 tyk.
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关.
转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理：go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务（代码）
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,所以呢可以直接作为 handler.
director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以今天这一节完成.
director今天这一节具体做了：
modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息.
最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可.
随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单.
使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置.
后端真实节点包含三个权重：
操作步骤：
一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点.
实现：
每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可.
然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略.
作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来.
中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数；一种是链式调用.
今天给大家推荐是由Social Explorer团队开源的gods框架,自称"上帝",听这个名字就很霸气,正确的解释是GoDS(Go Data Structures),是数据结构与算法相关的框架.
全能战士,该框架覆盖了数据结构与算法里,大部分容器、集合类的实现, 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构.
在Go中实现各种数据结构和算法.
吸取了其他算法库数十年的知识和经验.
通过针对给定的一组问题使用最佳算法和数据结构来避免消耗内存,例如, 在TreeMap的情况下,红黑树避免在内存中保留冗余排序的键数组.
结构良好的库,具有简单的原子操作集,胜任复杂的数据操作.
保持库向后兼容
可参考的例子非常多
可以方便集成到产品中.
没有额外的导入.当实现算法的时候,我们通常要在时间效率与内存消耗之间权衡,我们选择在内存首先的情况下,不断优化得到最好的时间效率;线程安全不是重点,应该在更高的应用层上处理.
囊括了列表,栈,图,树等基本数据结构 ,集合实现了HashSet, TreeSet, LinkedHashSet,列表实现ArrayList, SinglyLinkedList, DoublyLinkedList,对栈实现LinkedListStack, ArrayStack,图实现了HashMap, TreeMap, HashBidiMap, TreeBidiMap, LinkedHashMap,树实现了RedBlackTree, AVLTree, BTree,BinaryHeap,都经过性能测试的考验,值得信赖.
对于Golang开发而言,gods对底层数据结构做很好的封装,Social Explorer团队在数据处理领域,数据可视化领域有极具竞争力的产品,相信在数据处理领域有很深的积淀,才创造这么优秀的框架,由于篇幅限制,相关图片展示效果不好,感兴趣的上官网去看看.
官网：
GitHub
希望大家能从emirpasic/gods学到有价值的东西.
愿我们在Go 语言的学习之路上 从此结伴而行
选择排序提高了冒泡排序的性能,它每遍历一次列表只交换一次数据,即进行一次遍历时找 到最大的项,完成遍历后,再把它换到正确的位置.和冒泡排序一样,第一次遍历后,最大的数 据项就已归位,第二次遍历使次大项归位.这个过程持续进行,一共需要 n-1 次遍历来排好 n 个数 据,因为最后一个数据必须在第 n-1 次遍历之后才能归位.
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