golang表,gogolang

本文目录一览：

• 1、如何用golang在mysql的表格创建自定义的字段
• 2、golang map源码浅析
• 3、（十一）golang 内存分析
• 4、Golang 公共变量包——expvar
• 5、golangmysql可扩展分表代码
• 6、知识分享之Golang——精选的组件库、组件列表，各种golang组件都可找到

如何用golang在mysql的表格创建自定义的字段

$servername = “localhost”;$username = “username”;$password = “password”;$dbname = “myDB”;// 创建连接$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);// 检测连接if ($conn-connect_error) { die(“Connection failed: ” . $conn-connect_error);} // sql to create table$sql = “CREATE TABLE MyGuests (id INT(6) UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, firstname VARCHAR(30) NOT NULL,lastname VARCHAR(30) NOT NULL,email VARCHAR(50),reg_date TIMESTAMP)”;if ($conn-query($sql) === TRUE) { echo “Table MyGuests created successfully”;} else { echo “Error creating table: ” . $conn-error;}$conn-close();

golang map源码浅析

golang 中 map的实现结构为： 哈希表 + 链表。 其中链表，作用是当发生hash冲突时，拉链法生成的结点。

可以看到， []bmap 是一个hash table， 每一个 bmap是我们常说的“桶”。 经过hash 函数计算出来相同的hash值， 放到相同的桶中。 一个 bmap中可以存放 8个 元素， 如果多出8个，则生成新的结点，尾接到队尾。

以上是只是静态文件 src/runtime/map.go 中的定义。 实际上编译期间会给它加料 ，动态地创建一个新的结构：

上图就是 bmap的内存模型， HOB Hash 指的就是 top hash。 注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/… 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding 字段，节省内存空间。

每个 bmap设计成 最多只能放 8 个 key-value 对 ，如果有第 9 个 key-value 落入当前的 bmap，那就需要再构建一个 bmap，通过 overflow 指针连接起来。

map创建方法:

我们实际上是通过调用的 makemap ，来创建map的。实际工作只是初始化了hmap中的各种字段，如：设置B的大小， 设置hash 种子 hash 0.

注意 :

makemap 返回是*hmap 指针， 即 map 是引用对象， 对map的操作会影响到结构体内部 。

使用方式

对应的是下面两种方法

map的key的类型，实现了自己的hash 方式。每种类型实现hash函数方式不一样。

key 经过哈希计算后得到hash值，共 64 个 bit 位。 其中后B 个bit位置， 用来定位当前元素落在哪一个桶里， 高8个bit 为当前 hash 值的top hash。 实际上定位key的过程是一个双重循环的过程， 外层循环遍历 所有的overflow， 内层循环遍历 当前bmap 中的 8个元素 。

举例说明： 如果当前 B 的值为 5， 那么buckets 的长度 为 2^5 = 32。假设有个key 经过hash函数计算后，得到的hash结果为：

外层遍历bucket 中的链表

内层循环遍历 bmap中的8个 cell

建议先不看此部分内容，看完后续 修改 map中元素 – 扩容 操作后 再回头看此部分内容。

扩容前的数据：

等量扩容后的数据：

等量扩容后，查找方式和原本相同， 不多做赘述。

两倍扩容后的数据

两倍扩容后，oldbuckets 的元素，可能被分配成了两部分。查找顺序如下：

此处只分析 mapaccess1 ,。 mapaccess2 相比 mapaccess1 多添加了是否找到的bool值， 有兴趣可自行看一下。

使用方式：

步骤如下：

扩容条件 ：

扩容的标识 ： h.oldbuckets ！= nil

假设当前定位到了新的buckets的3号桶中，首先会判断oldbuckets中的对应的桶有没有被搬迁过。 如果搬迁过了，不需要看原来的桶了，直接遍历新的buckets的3号桶。

扩容前：

等量扩容结果

双倍扩容会将old buckets上的元素分配到x， y两个部key 1 B == 0 分配到x部分，key 1 B == 1 分配到y部分

注意： 当前只对双倍扩容描述， 等量扩容只是重新填充了一下元素， 相对位置没有改变。

假设当前map 的B == 5，原本元素经过hash函数计算的 hash 值为：

因为双倍扩容之后 B = B + 1，此时B == 6。key 1 B == 1, 即 当前元素rehash到高位，新buckets中 y 部分. 否则 key 1 B == 0 则rehash到低位，即x 部分。

使用方式：

可以看到，每一遍历生成迭代器的时候，会随机选取一个bucket 以及 一个cell开始。 从前往后遍历，再次遍历到起始位置时，遍历完成。

（十一）golang 内存分析

编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存，其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。 除了glibc，业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势，在多线程环境中效果更明显。

Golang中也实现了内存分配器，原理与tcmalloc类似，简单的说就是维护一块大的全局内存，每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存，私有内存不足再从全局申请。另外，内存分配与GC（垃圾回收）关系密切，所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。

为了方便自主管理内存，做法便是先向系统申请一块内存，然后将内存切割成小块，通过一定的内存分配算法管理内存。 以64位系统为例，Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示：

预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区，应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。

arena的大小为512G，为了方便管理把arena区域划分成一个个的page，每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页；

spans区域存放span的指针，每个指针对应一个page，所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte = 512M

bitmap区域大小也是通过arena计算出来，不过主要用于GC。

span是用于管理arena页的关键数据结构，每个span中包含1个或多个连续页，为了满足小对象分配，span中的一页会划分更小的粒度，而对于大对象比如超过页大小，则通过多页实现。

根据对象大小，划分了一系列class，每个class都代表一个固定大小的对象，以及每个span的大小。如下表所示：

上表中每列含义如下：

class： class ID，每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型

bytes/obj：该class代表对象的字节数

bytes/span：每个span占用堆的字节数，也即页数乘以页大小

objects: 每个span可分配的对象个数，也即（bytes/spans）/（bytes/obj）waste

bytes: 每个span产生的内存碎片，也即（bytes/spans）%（bytes/obj）上表可见最大的对象是32K大小，超过32K大小的由特殊的class表示，该class ID为0，每个class只包含一个对象。

span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大小，span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构：

以class 10为例，span和管理的内存如下图所示：

spanclass为10，参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图，每位代表一个块是否被分配，本例中有两个块已经被分配，其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来，这有利于管理多个span，接下来会进行说明。

有了管理内存的基本单位span，还要有个数据结构来管理span，这个数据结构叫mcentral，各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存，为了避免多线程申请内存时不断的加锁，Golang为每个线程分配了span的缓存，这个缓存即是cache。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构

alloc为mspan的指针数组，数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表，每种class类型都有两组span列表，第一组列表中所表示的对象中包含了指针，第二组列表中所表示的对象不含有指针，这么做是为了提高GC扫描性能，对于不包含指针的span列表，没必要去扫描。根据对象是否包含指针，将对象分为noscan和scan两类，其中noscan代表没有指针，而scan则代表有指针，需要GC进行扫描。mcache和span的对应关系如下图所示：

mchache在初始化时是没有任何span的，在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来，跟据使用情况，每种class的span个数也不相同。上图所示，class 0的span数比class1的要多，说明本线程中分配的小对象要多一些。

cache作为线程的私有资源为单个线程服务，而central则是全局资源，为多个线程服务，当某个线程内存不足时会向central申请，当某个线程释放内存时又会回收进central。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构：

lock: 线程间互斥锁，防止多线程读写冲突

spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表

nonempty: 指还有内存可用的span列表

empty: 指没有内存可用的span列表

nmalloc: 指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下：

将span归还步骤如下：

从mcentral数据结构可见，每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构：

lock： 互斥锁

spans: 指向spans区域，用于映射span和page的关系

bitmap：bitmap的起始地址

arena_start: arena区域首地址

arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址

central: 每种class对应的两个mcentral

从数据结构可见，mheap管理着全部的内存，事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。mheap内存管理示意图如下：

系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域，通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。

针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑：

(0, 16B) 且不包含指针的对象： Tiny分配

(0, 16B) 包含指针的对象：正常分配

[16B, 32KB] : 正常分配

(32KB, -) : 大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴，这里暂时仅关注一般的分配方法。

以申请size为n的内存为例，分配步骤如下：

Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域

2、arena区域按页划分成一个个小块。

3、span管理一个或多个页。

4、mcentral管理多个span供线程申请使用

5、mcache作为线程私有资源，资源来源于mcentral。

Golang 公共变量包——expvar

expvar 包是 Golang 官方提供的公共变量包，它可以辅助调试全局变量。支持一些常见的类型： float64 、 int64 、 Map 、 String 。如果我们的程序要用到上面提的四种类型（其中，Map 类型要求 Key 是字符串）。可以考虑使用这个包。

这些基础的功能就不多说了，大家可以直接看官方的 文档 。

看源码的时候发现一个非常有意思的调试接口， /debug/vars 会把所有注册的变量打印到接口里面。这个接口很有情怀。

感觉这个包还是针对简单变量，比如整形、字符串这种比较好用。

看到就写了，并没有什么沉淀，写得挺乱的。这个包很简单，但是里面还是有些可以借鉴的编码和设计。新版本的 Golang 已经能解析整形为 Key 的哈希表了，这个包啥时候能跟上支持一下？

golangmysql可扩展分表代码

go-mysql-server是一个SQL引擎，能解析标准SQL(基于MySQL语法)并优化查询。它提供了简单的接口，允许自定义表格数据源实现。提供与MySQL协议兼容的服务器实现。这意味着它与MySQLODBC，JDBC或默认的MySQL客户端shell接口兼容。

如果写压力进一步扩大，并且数据量急剧快速增长，DB写节点即主库就会成为整个系统的瓶颈。在MySQL的日常运营中，如果DB中表和表之间的数据很多是没有关系的，或者根本不需要表关联Join操作，我们可以考虑按照业务把不同的数据放到不同的服务器中，即垂直分库或叫垂直切分。

不过需要注意的是，垂直分库无法解决单表数据量过大的问题，由于单一业务的数据信息仍然落盘在单表中，如果单表数据量太大，就会极大地影响SQL执行的性能。由此，在MySQL应用领域，水平分表也是互联网场景应对高并发、单表数据量过大的解决方案之一。分表在本质上可以概括为业务表在逻辑上公用一个路由结构，物理上分散存储。这就是常说的Sharding分片或者分区。

知识分享之Golang——精选的组件库、组件列表，各种golang组件都可找到

知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。

知识分享系列目前包含Java、Golang、Linux、Docker等等。

awesome-go 这个组件包含了各种golang中常用的组件，说白了就是一个精选的 Go 框架、库和软件的汇总表。

我们日常需要寻找各种golang组件时在这个列表中基本都可以快速找到。