先来个段子:【并发处理连接数】

多高?

很高!

到底多高?

没有一亿,都算少了!

.

.

.

然后就没有然后了。。。

“段子 END”

这就是目前中国企业的通病:提个概念,没有答案,最后造成概念也模糊了,其实,我感觉它根本不知道要干什么!从头到脚都是病啊!

下面,我们谈谈,web服务连接和速度问题

现在,随着网络普及,对于服务的响应速度和并发处理能力都有了不同寻常的要求

所以,对于服务的标准也越来越高

我以最简洁的说法把问题描述一下,其它不解释

1. 响应速度,是指:对于客户端请求的事务处理时间的快慢,一般,要用分布式处理来快速得到可以分布式处理的事务的结果

2. 并发处理,是指:对于客户端的请求的事务可以并行在服务端处理,一盘要有线程池,工作者的逻辑概念介入

需要澄清一个概念,并发不是指客户端并发连接到服务器!!!!!!,这个是大多数中国开发者的死穴,而且死不悔改!!!!!

所以,你要好好考虑一下,这些固执的人群里,算不算有你有一个!!!

3. 服务器硬件性能越高,自然并发能力越高(多CPU,多内核);分布式算法优秀,自然响应越快了

好吧,关于文字,我就算这么多,我的博文不是教小白上路的,而是给学者指出路上哪里有坑的。希望你好好揣摩,也许直到今天你也是不懂web的吧

//DEMO

下面,还是上例程,出自于国外的一篇文章。

原作者,出于公司商业性质,说了90%的话,剩下的10%有问题,这些都体现在他给出的源码里露出了马脚,当然这就是把正确改不能用的代价。原谅他吧,搁你身上也一样。这就是公司,万恶的公司,不关作者的事,他只是想得意一下而已!

如果你看了他的文章和源码,你还是跑不起来的,所以,听我的,看我的吧

还是那句话,不过多解释,但不会不说明,如果你需要掰着指头教你写1,2,3,那么请回到亲爱的小学,去找老去的园丁吧,哈哈哈(对了,推荐电影:神秘代码)

/////////////////////////////////////

//go-server-effic.go

package main

import (
  "fmt"
  "os"
  "runtime"
  "net/http"
)

var (
  //Max_Num = os.Getenv("MAX_NUM")
  MaxWorker = runtime.NumCPU()
  MaxQueue = 1000
)

type Serload struct {
  pri string
}

type Job struct {
  serload Serload
}

var JobQueue chan Job

type Worker struct {
  WorkerPool chan chan Job
  JobChannel chan Job
  Quit chan bool
}

func NewWorker(workPool chan chan Job) Worker {
  return Worker {
    WorkerPool:workPool,
    JobChannel:make(chan Job),
    Quit:make(chan bool),
  }
}

func (w Worker) Start() {
  go func() {
    for {
      w.WorkerPool <- w.JobChannel
      select {
      case job:= <- w.JobChannel:
        // excute job
        fmt.Println(job.serload.pri)
      case <- w.Quit:
        return
      }
    }
  }()
}

func (w Worker) Stop() {
  go func() {
    w.Quit <- true
  }()
}

type Dispatcher struct {
  MaxWorkers int
  WorkerPool chan chan Job
  Quit chan bool
}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {
  pool := make(chan chan Job, maxWorkers)
  return &Dispatcher{MaxWorkers:maxWorkers, WorkerPool:pool, Quit:make(chan bool)}
}

func (d *Dispatcher) Run() {
  for i:=0; i<d.MaxWorkers; i++ {
    worker := NewWorker(d.WorkerPool)
    worker.Start()
  }

  go d.Dispatch()
}

func (d *Dispatcher) Stop() {
  go func() {
    d.Quit <- true
  }()
}

func (d *Dispatcher) Dispatch() {
  for {
    select {
    case job:=<- JobQueue:
      go func(job Job) {
        jobChannel := <- d.WorkerPool
        jobChannel <- job
      }(job)
    case <- d.Quit:
      return
    }
  }
}

func entry(res http.ResponseWriter, req *http.Request) {
  // fetch job
  work := Job{serload:Serload{pri:"Just do it"}}
  JobQueue <- work
  fmt.Fprintf(res, "Hello World ...again")
}

func init() {
  runtime.GOMAXPROCS(MaxWorker)
  JobQueue = make(chan Job, MaxQueue)
  dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)
  dispatcher.Run()
}

func main() {
  Port := "8086"
  IsHttp := true
  arg_num := len(os.Args)
  if 2<=arg_num {
    Port = os.Args[1]
  }
  if 3<=arg_num {
    if os.Args[2]=="true" {
      IsHttp = true
    } else {
      IsHttp = false
    }
  }
  fmt.Printf("server is http %t\n", IsHttp)
  fmt.Println("server listens at ", Port)

  http.HandleFunc("/", entry)

  var err error
  if IsHttp {
    err = http.ListenAndServe(":"+Port, nil)
  } else {
    err = http.ListenAndServeTLS(":"+Port, "server.crt", "server.key", nil)
  }
  if err != nil {
    fmt.Println("Server failure /// ", err)
  }

  fmt.Println("quit")
}

//结果

Finally:

为了避免大家陷入困境,我只给大家指出思路,这样就不会引导大家进入似懂非懂的怪圈

1. 协程池里的协程数目应该与CPU内核数一致,这个好理解,这时候效率和利用率都是最高的

2. 每个协程运行一个工作者出来处理客户端请求(我们就是简单的打印出“Just do it”而已,不在于复杂度,在于处理流程)

好吧,再简单讲讲代码

首先,请自己去学习:Go的协程和渠道(文字概念可以去看书,例子,我之前的博文都有涉及,保证都是可运行的例子)

这个demo的核心:

1. 工作者工作协程,挂入调度器,取Job,执行Job,周而复始

2. 调度器,从Job队列取Job,分配给工作者,周而复始

3. web响应里,模拟了客户的请求-Job,并将此Job放入Job队列,只有有客户端请求,就周而复始的工作

好了,真的好了

师傅领进门,修行在个人

哈哈,我是教"孙悟空"的导师!,哈哈哈哈哈

祝你Go的快,Go的好,Go的高

关于Go,大概真的只能到这里啦,天下没有不散的宴席,就到这儿吧

祝,顺利!!!!!

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