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golang 多人開發怎麼保證源碼安全
隨著PHP有著越來越深入的了解，以及遇到越來越多的不同業務時，使用PHP總會讓我有一種莫名的無力感。當然，並不是我一個人在使用PHP的時候遇到了問題。事實上，每個略微有一些經驗，接觸過一些需求的人都會有同樣的困惑。各種配合LAMP（或者LNMP？）架構的後端技術也因此被發明或被發現，進而整合到PHP的開發的技術體系中。從簡單的Memcached作為數據中轉，cron後端定時處理；到Gearman、RabbitMQ這些隊列神器；最近Laruence甚至封裝了利用libcurl的非同步特性實現並發RPC調用的yar擴展。幾乎整個社區都在尋找PHP的摩西之路。好吧，說了一大堆，回歸主題。之前我寫了一篇英文練筆《WhyyouPHPguysshouldlearnGolang》，獲得不少國際友人的關注。排除拼寫和語法被他們詬病外，主要是有許多朋友覺得我沒把事情說清楚。所以這裡我用母語重新聊聊這個事情，只是這些國際友人什麼時候能學會閱讀中文呢？；）Go或者Golang，是由Google支持的快速、一致、穩定的，有活躍的社區支持的開源編程語言。越來越多的應用選擇使用Golang進行構建。雖然RobPike說「…我們希望C++程序員來了解Go並作為一個可選的語言…」，不過我真得認為：PHPer應當學習Golang！接下來我們就來談談原因。容易學習PHP相當容易學習。Golang也是！在這點上，一群大老外對我的觀點進行了猛烈的抨擊。他們認為我羞辱了PHPer，說得好像只有簡單的東西PHPer才能學會一樣。但是，這難道不是事實嗎？或者換個說法：像我一樣的喜歡PHP的人，或多或少都會更喜歡簡單的東西。PHP的語法接近C族編程語言（C/C++/Java等等）。如果有這些語言的經驗，在第一次遇到PHP的時候立刻就能開始上手編寫代碼。在我看來，編寫PHP代碼或許更加考驗程序員的記憶力，而不是智力（當你面對各種不同風格的函數定義、各種擴展的特殊約定時，你一定會相當認同我的觀點）。Golang同樣是一個C族編程語言。呃，或者有一些不同吧。例如關鍵字「for」，功能上和PHP的接近，但是沒有括弧。條件語句「if」同樣無需括弧。可以閱讀EffectiveGo了解內容。Golang只有3025個關鍵字和47個操作符號、分隔符號或其他特殊標記。記住這些標記確實不需要什麼特別的努力。精巧的類型系統相當容易使用。實用的，具有方法的結構體類型代替了笨重的對象系統。介面的設計是Golang中我最喜歡的部分。當完成了《Go指南》的學習之後，利用PHP積累的經驗，立刻就可以開始使用Golang處理一些簡單的任務。容易使用PHP腳本是由SAPI組件進行解析執行的，如Web伺服器模塊、PHP-FPM或者CLI。部署PHP所需要的全部東西就是一個SAPI環境。配置這個環境對於新手來說可能是學習PHP過程中最為困難的部分。所有的Golang代碼會編譯和鏈接為本地碼。所以除了編譯環境，執行時無需再為其進行任何特別的部署。對比PHP環境的配置，這要簡單很多。你真得認為配置PHP環境很複雜嗎？我不覺得，真的！而配置Golang編譯環境比那還要簡單點。我確信已經有大量的Golang相關的書籍、文章介紹過如何進行編譯環境的配置了。為了更加清晰，我這裡梳理一下思路。有三個步驟需要處理：下載Golang的源代碼；根據《[翻譯]Go環境設置》的提示設置環境變數；運行源代碼src目錄中的all.bash。或者一步到位：使用二進位包進行安裝。然後就會得到一個叫做「go」的工具集合。使用「go」工具和使用PHP的CLI工具一樣簡單。《[翻譯]go工具》對此進行了詳細的解釋。PHP的迷思如果一個編程語言容易學習和使用，我們是不是就應當學習它呢？有許多容易學習和使用的編程語言。難道要把它們都學一遍？答案是顯然的：NO!但是呢？只是因為它很酷！是的，我在開玩笑，但是這是真的。無論如何先從PHP自身談起吧。PHP「原本是為了開發動態的Web頁面而設計的伺服器端通用語言(Wikipedia)」。PHP一個重要的特性就是可以嵌入到HMTL中。代碼編寫在「」標籤內；HTML寫在標籤外。它有一個強大的擴展系統。擴展使用C調用ZendAPI編寫。數據的處理實際上要利用這些擴展完成。在我看來，PHP是世界上最好的模板語言。但是當積累了一些PHP的經驗，並且開始面對一些更加複雜的Web應用時，你一定會對PHP產生一種無力的感覺。它沒有內建的並行機制，沒有線程、進程（你真得認為那個簡陋的進程式控制制可以不加改造的用在高並發的生產環境？），或者其他某「程」。一個慢數據源可以阻塞整個頁面的處理。消息隊列、緩存、代理……系統開始不僅僅是PHP這麼單純，還包括了許多服務和系統組件。這時，PHP只處理很少的業務邏輯，成為真正的模板語言了。PHPer們總是在尋找解決這一問題的法，如「PHPmultithread」或者PHPRPC並發框架。我很難說哪種會更好一些。不過我肯定你會需要選擇一些編程語言用於後端工作的開發。就我自己的經驗，我嘗試過C（一直在和malloc/free進行搏鬥）/Java（陷入到了jar地獄中）/Python（從來沒能做到Pythonic不說，還總是在錯誤的類型中打轉）……如果想要獲得性能，就得同內存管理進行搏鬥；如果用GC，就得部署和調優VM；當獲得便利性的時候，同時也是走在刀尖上，一個小錯誤就引起巨大的災難……每個都有優勢，同樣每個都有問題。好吧！現在回到Golang！Golang有GC，無需關心內存管理（或者可以用較少的精力去關注它）。代碼被編譯為本地碼，因此「cp」和「mv」就是部署Golang編寫的應用所需要的全部工具。噢，我剛才已經說過了，Golang是一個具有靜態類型系統的編譯語言。所以你沒有機會弄亂變數的類型。當然，PHPer應該學習Golang的一個重要原因是「轉到Go是因為他們並未放棄太多的表達能力，但是獲得了性能，並且與並發共舞（RobPike）」。《WhyNotGo?（英文）》對此進行了深入的分析。我可以分享一些我的經驗：有一個Gearman的worker用於處理後端數據。PHP通過其API連接到Gearman的JobServer向worker發起請求。最初worker是使用python編寫的（還有更加原始的版本，PHP的，但是你能想像它工作起來……唉，不說了……）。這個版本有許多的問題（是我們自己的問題，不關Python的事），但是至少它能工作。後來用Golang重寫了這個worker。為此我開發了Golang的GearmanAPI，並使用ZendAPI編寫了一個在Golang中執行PHP腳本的包。然後將它們放在一起：一個可以執行PHP的Gearmanworker。它已經工作了一段時間了，看起來還不錯！哦，受到Yar的啟發，這裡還有一個Golang編寫的RPC合併器，用來合併PHP腳本中的RPC調用。現在還是個玩具，不過或許日後能用得著。這其實是將Golang的channel當作消息隊列來用。我在《Golang：有趣的channel應用》中對此有一些說明。世界真美好啊。謝謝Golang！無論如何，大多數PHPer在進行後端開發的時候都會需要學習一些其他語言。如果你正在尋找，或者已經嘗試了一些其他語言。為什麼不來試試Golang？它真得可以讓你的生活更加輕鬆和快樂。讓你可以有的時間陪伴你的家人和朋友，吃你愛吃的東西，去你想去的地方。貌似我還是沒說清楚啊？好吧，沒關係，在下個月的中國軟體開發者大會上再跟大家就這個話題做一個探討吧。
golang協程調度模式解密
golang學習筆記
頻繁創建線程會造成不必要的開銷，所以才有了線程池。在線程池中預先保存一定數量的線程，新任務發布到任務隊列，線程池中的線程不斷地從任務隊列中取出任務並執行，可以有效的減少創建和銷毀帶來的開銷。
過多的線程會導致爭搶cpu資源，且上下文的切換的開銷變大。而工作在用戶態的協程能大大減少上下文切換的開銷。協程調度器把可運行的協程逐個調度到線程中執行，同時即時把阻塞的協程調度出協程，從而有效地避免了線程的頻繁切換，達到了少量線程實現高並發的效果。
多個協程分享操作系統分給線程的時間片，從而達到充分利用CPU的目的，協程調度器決定了則決定了協程運行的順序。每個線程同一時刻只能運行一個協程。
go調度模型包含三個實體：
每個處理器維護者一個協程G的隊列，處理器依次將協程G調度到M中執行。
每個P會周期性地查看全局隊列中是否有G待運行並將其調度到M中執行，全局隊列中的G主要來自系統調用中恢復的G.
如果協程發起系統調用，則整個工作線程M被阻塞，協程隊列中的其他協程都會阻塞。
一般情況下M的個數會略大於P個數，多出來的M將會在G產生系統調用時發揮作用。與線程池類似，Go也提供M池子。當協程G1發起系統掉用時，M1會釋放P,由 M1-P-G1 G2 … 轉變成 M1-G1 , M2會接管P的其他協程 M2-P-G2 G3 G4… 。
冗餘的M可能來源於緩存池，也可能是新建的。
當G1結束系統調用後，根據M1是否獲取到P,進行不用的處理。
多個處理P維護隊列可能不均衡，導致部分處理器非常繁忙，而其餘相對空閑。產生原因是有些協程自身不斷地派生協程。
為此Go調度器提供了工作量竊取策略，當某個處理器P沒有需要調度的協程時，將從其他處理中偷取協程，每次偷取一半。
搶佔式調度，是指避免某個協程長時間執行，而阻礙其他協程被調度的機制。
調度器監控每個協程執行時間，一旦執行時間過長且有其他協程等待，會把協程暫停，轉而調度等待的協程，以達到類似時間片輪轉的效果。比如for循環會一直佔用執行權。
在IO密集型應用，GOMAXPROCS大小設置大一些，獲取性能會更好。
IO密集型會經常發生系統調用，會有一個新的M啟用或創建，但由於Go調度器檢測M到被阻塞有一定延遲。如果P數量多，則P管理協程隊列會變小。
golang channel 是線程安全的么
如果把線程安全定義為允許多個goroutine同時去讀寫，那麼golang 的channel 是線程安全的。不需要在並發讀寫同一個channe時加鎖。
徹底理解Golang Map
本文目錄如下，閱讀本文後，將一網打盡下面Golang Map相關面試題
Go中的map是一個指針，佔用8個位元組，指向hmap結構體; 源碼 src/runtime/map.go 中可以看到map的底層結構
每個map的底層結構是hmap，hmap包含若干個結構為bmap的bucket數組。每個bucket底層都採用鏈表結構。接下來，我們來詳細看下map的結構
bmap 就是我們常說的「桶」，一個桶裡面會最多裝 8 個 key，這些 key 之所以會落入同一個桶，是因為它們經過哈希計算後，哈希結果是「一類」的，關於key的定位我們在map的查詢和插入中詳細說明。在桶內，又會根據 key 計算出來的 hash 值的高 8 位來決定 key 到底落入桶內的哪個位置（一個桶內最多有8個位置)。
bucket內存數據結構可視化如下：
注意到 key 和 value 是各自放在一起的，並不是 key/value/key/value/… 這樣的形式。源碼里說明這樣的好處是在某些情況下可以省略掉 padding欄位，節省內存空間。
當 map 的 key 和 value 都不是指針，並且 size 都小於 128 位元組的情況下，會把 bmap 標記為不含指針，這樣可以避免 gc 時掃描整個 hmap。但是，我們看 bmap 其實有一個 overflow 的欄位，是指針類型的，破壞了 bmap 不含指針的設想，這時會把 overflow 移動到 extra 欄位來。
map是個指針，底層指向hmap，所以是個引用類型
golang 有三個常用的高級類型 slice 、map、channel, 它們都是 引用類型 ，當引用類型作為函數參數時，可能會修改原內容數據。
golang 中沒有引用傳遞，只有值和指針傳遞。所以 map 作為函數實參傳遞時本質上也是值傳遞，只不過因為 map 底層數據結構是通過指針指向實際的元素存儲空間，在被調函數中修改 map，對調用者同樣可見，所以 map 作為函數實參傳遞時表現出了引用傳遞的效果。
因此，傳遞 map 時，如果想修改map的內容而不是map本身，函數形參無需使用指針
map 底層數據結構是通過指針指向實際的元素 存儲空間 ，這種情況下，對其中一個map的更改，會影響到其他map
map 在沒有被修改的情況下，使用 range 多次遍歷 map 時輸出的 key 和 value 的順序可能不同。這是 Go 語言的設計者們有意為之，在每次 range 時的順序被隨機化，旨在提示開發者們，Go 底層實現並不保證 map 遍歷順序穩定，請大家不要依賴 range 遍歷結果順序。
map 本身是無序的，且遍歷時順序還會被隨機化，如果想順序遍歷 map，需要對 map key 先排序，再按照 key 的順序遍歷 map。
map默認是並發不安全的，原因如下：
Go 官方在經過了長時間的討論後，認為 Go map 更應適配典型使用場景（不需要從多個 goroutine 中進行安全訪問），而不是為了小部分情況（並發訪問），導致大部分程序付出加鎖代價（性能），決定了不支持。
場景: 2個協程同時讀和寫，以下程序會出現致命錯誤：fatal error: concurrent map writes
如果想實現map線程安全，有兩種方式：
方式一：使用讀寫鎖 map + sync.RWMutex
方式二：使用golang提供的 sync.Map
sync.map是用讀寫分離實現的，其思想是空間換時間。和map+RWLock的實現方式相比，它做了一些優化：可以無鎖訪問read map，而且會優先操作read map，倘若只操作read map就可以滿足要求(增刪改查遍歷)，那就不用去操作write map(它的讀寫都要加鎖)，所以在某些特定場景中它發生鎖競爭的頻率會遠遠小於map+RWLock的實現方式。
golang中map是一個kv對集合。底層使用hash table，用鏈表來解決衝突 ，出現衝突時，不是每一個key都申請一個結構通過鏈表串起來，而是以bmap為最小粒度掛載，一個bmap可以放8個kv。在哈希函數的選擇上，會在程序啟動時，檢測 cpu 是否支持 aes，如果支持，則使用 aes hash，否則使用 memhash。
map有3鍾初始化方式，一般通過make方式創建
map的創建通過生成彙編碼可以知道，make創建map時調用的底層函數是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小於等於8會發現走的是 runtime.fastrand 是因為容量小於8時不需要生成多個桶，一個桶的容量就可以滿足
makemap函數會通過 fastrand 創建一個隨機的哈希種子，然後根據傳入的 hint 計算出需要的最小需要的桶的數量，最後再使用 makeBucketArray 創建用於保存桶的數組，這個方法其實就是根據傳入的 B 計算出的需要創建的桶數量在內存中分配一片連續的空間用於存儲數據，在創建桶的過程中還會額外創建一些用於保存溢出數據的桶，數量是 2^(B-4) 個。初始化完成返回hmap指針。
找到一個 B，使得 map 的裝載因子在正常範圍內
Go 語言中讀取 map 有兩種語法：帶 comma 和 不帶 comma。當要查詢的 key 不在 map 里，帶 comma 的用法會返回一個 bool 型變數提示 key 是否在 map 中；而不帶 comma 的語句則會返回一個 value 類型的零值。如果 value 是 int 型就會返回 0，如果 value 是 string 類型，就會返回空字元串。
map的查找通過生成彙編碼可以知道，根據 key 的不同類型，編譯器會將查找函數用更具體的函數替換，以優化效率：
函數首先會檢查 map 的標誌位 flags。如果 flags 的寫標誌位此時被置 1 了，說明有其他協程在執行「寫」操作，進而導致程序 panic。這也說明了 map 對協程是不安全的。
key經過哈希函數計算後，得到的哈希值如下（主流64位機下共 64 個 bit 位）：
m: 桶的個數
從buckets 通過 hash m 得到對應的bucket，如果bucket正在擴容，並且沒有擴容完成，則從oldbuckets得到對應的bucket
計算hash所在桶編號：
用上一步哈希值最後的 5 個 bit 位，也就是 01010 ，值為 10，也就是 10 號桶（範圍是0~31號桶）
計算hash所在的槽位:
用上一步哈希值哈希值的高8個bit 位，也就是 10010111 ，轉化為十進位，也就是151，在 10 號 bucket 中尋找** tophash 值（HOB hash）為 151* 的 槽位**，即為key所在位置，找到了 2 號槽位，這樣整個查找過程就結束了。
如果在 bucket 中沒找到，並且 overflow 不為空，還要繼續去 overflow bucket 中尋找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。
通過上面找到了對應的槽位，這裡我們再詳細分析下key/value值是如何獲取的：
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 個 key 的地址就要在此基礎上跨過 i 個 key 的大小；而我們又知道，value 的地址是在所有 key 之後，因此第 i 個 value 的地址還需要加上所有 key 的偏移。
通過彙編語言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最終調用的是 mapassign 函數。
實際上插入或修改 key 的語法是一樣的，只不過前者操作的 key 在 map 中不存在，而後者操作的 key 存在 map 中。
mapassign 有一個系列的函數，根據 key 類型的不同，編譯器會將其優化為相應的「快速函數」。
我們只用研究最一般的賦值函數 mapassign 。
map的賦值會附帶著map的擴容和遷移，map的擴容只是將底層數組擴大了一倍，並沒有進行數據的轉移，數據的轉移是在擴容後逐步進行的，在遷移的過程中每進行一次賦值（access或者delete）會至少做一次遷移工作。
1.判斷map是否為nil
每一次進行賦值/刪除操作時，只要oldbuckets != nil 則認為正在擴容，會做一次遷移工作，下面會詳細說下遷移過程
根據上面查找過程，查找key所在位置，如果找到則更新，沒找到則找空位插入即可
經過前面迭代尋找動作，若沒有找到可插入的位置，意味著需要擴容進行插入，下面會詳細說下擴容過程
通過彙編語言可以看到，向 map 中刪除 key，最終調用的是 mapdelete 函數
刪除的邏輯相對比較簡單，大多函數在賦值操作中已經用到過，核心還是找到 key 的具體位置。尋找過程都是類似的，在 bucket 中挨個 cell 尋找。找到對應位置後，對 key 或者 value 進行「清零」操作，將 count 值減 1，將對應位置的 tophash 值置成 Empty
再來說觸發 map 擴容的時機：在向 map 插入新 key 的時候，會進行條件檢測，符合下面這 2 個條件，就會觸發擴容：
1、裝載因子超過閾值
源碼里定義的閾值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是經過測試後取出的一個比較合理的因子
我們知道，每個 bucket 有 8 個空位，在沒有溢出，且所有的桶都裝滿了的情況下，裝載因子算出來的結果是 8。因此當裝載因子超過 6.5 時，表明很多 bucket 都快要裝滿了，查找效率和插入效率都變低了。在這個時候進行擴容是有必要的。
對於條件 1，元素太多，而 bucket 數量太少，很簡單：將 B 加 1，bucket 最大數量( 2^B )直接變成原來 bucket 數量的 2 倍。於是，就有新老 bucket 了。注意，這時候元素都在老 bucket 里，還沒遷移到新的 bucket 來。新 bucket 只是最大數量變為原來最大數量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。
2、overflow 的 bucket 數量過多
在裝載因子比較小的情況下，這時候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 點識別不出來這種情況。表面現象就是計算裝載因子的分子比較小，即 map 里元素總數少，但是 bucket 數量多（真實分配的 bucket 數量多，包括大量的 overflow bucket）
不難想像造成這種情況的原因：不停地插入、刪除元素。先插入很多元素，導致創建了很多 bucket，但是裝載因子達不到第 1 點的臨界值，未觸發擴容來緩解這種情況。之後，刪除元素降低元素總數量，再插入很多元素，導致創建很多的 overflow bucket，但就是不會觸發第 1 點的規定，你能拿我怎麼辦？overflow bucket 數量太多，導致 key 會很分散，查找插入效率低得嚇人，因此出台第 2 點規定。這就像是一座空城，房子很多，但是住戶很少，都分散了，找起人來很困難
對於條件 2，其實元素沒那麼多，但是 overflow bucket 數特別多，說明很多 bucket 都沒裝滿。解決辦法就是開闢一個新 bucket 空間，將老 bucket 中的元素移動到新 bucket，使得同一個 bucket 中的 key 排列地更緊密。這樣，原來，在 overflow bucket 中的 key 可以移動到 bucket 中來。結果是節省空間，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就會提升。
由於 map 擴容需要將原有的 key/value 重新搬遷到新的內存地址，如果有大量的 key/value 需要搬遷，會非常影響性能。因此 Go map 的擴容採取了一種稱為「漸進式」的方式，原有的 key 並不會一次性搬遷完畢，每次最多只會搬遷 2 個 bucket。
上面說的 hashGrow() 函數實際上並沒有真正地「搬遷」，它只是分配好了新的 buckets，並將老的 buckets 掛到了 oldbuckets 欄位上。真正搬遷 buckets 的動作在 growWork() 函數中，而調用 growWork() 函數的動作是在 mapassign 和 mapdelete 函數中。也就是插入或修改、刪除 key 的時候，都會嘗試進行搬遷 buckets 的工作。先檢查 oldbuckets 是否搬遷完畢，具體來說就是檢查 oldbuckets 是否為 nil。
如果未遷移完畢，賦值/刪除的時候，擴容完畢後（預分配內存），不會馬上就進行遷移。而是採取 增量擴容 的方式，當有訪問到具體 bukcet 時，才會逐漸的進行遷移（將 oldbucket 遷移到 bucket）
nevacuate 標識的是當前的進度，如果都搬遷完，應該和2^B的長度是一樣的
在evacuate 方法實現是把這個位置對應的bucket，以及其衝突鏈上的數據都轉移到新的buckets上。
轉移的判斷直接通過tophash 就可以，判斷tophash中第一個hash值即可
遍歷的過程，就是按順序遍歷 bucket，同時按順序遍歷 bucket 中的 key。
map遍歷是無序的，如果想實現有序遍歷，可以先對key進行排序
為什麼遍歷 map 是無序的？
如果發生過遷移，key 的位置發生了重大的變化，有些 key 飛上高枝，有些 key 則原地不動。這樣，遍歷 map 的結果就不可能按原來的順序了。
如果就一個寫死的 map，不會向 map 進行插入刪除的操作，按理說每次遍歷這樣的 map 都會返回一個固定順序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜絕了這種做法，因為這樣會給新手程序員帶來誤解，以為這是一定會發生的事情，在某些情況下，可能會釀成大錯。
Go 做得更絕，當我們在遍歷 map 時，並不是固定地從 0 號 bucket 開始遍歷，每次都是從一個**隨機值序號的 bucket 開始遍歷，並且是從這個 bucket 的一個 隨機序號的 cell **開始遍歷。這樣，即使你是一個寫死的 map，僅僅只是遍歷它，也不太可能會返回一個固定序列的 key/value 對了。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/219604.html
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