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简介 对于绝大部分服务，跟踪刨析是用不到的。但是如果遇到了下面问题，可以不妨一试： 怀疑哪个协程慢了 系统调用有问题 协程调度问题 (chan 交互、互斥锁、信号量等) 怀疑是 gc (Garbage Collect) 影响了服务性能 网络阻塞 等等 坦白的讲，通过跟踪刨析可以看到每个协程在某一时刻 阅读全文
posted @ 2020-04-17 10:10
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Python 作为一门解释型语言，又是一种动态类型的语言，其灵活性非常适合编写日常脚本。 一些日常不注重效率的需求可以用 来实现。何况 有足够的开源依赖包供我们使用。 本文主要介绍通过 语言实现对 Excel 和 Word 的操作，以及可能出现的坑。 几种选择 Python 对 Excel，Word 阅读全文
posted @ 2020-04-13 13:54
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本文对比试验采用官方包做json map 和struct 编码。 数据构造 map 数据类型为map[string]string , key 长度为10, val 长度为100 struct 定义如下： golang type Object struct { Xvlbzgbaic string Kr 阅读全文
posted @ 2020-04-13 10:22
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本文介绍 golang 如何做性能分析。 对服务做了基准性能测试后，如果服务出现问题，可以通过性能分析工具，查出消耗资源的瓶颈，并做针对性的性能优化。 Golang 语言也为我们提供了方便的性能分析工具pprof，方便我们做必要的服务优化。pprof 可以做cpu分析，统计所有调用方法执行的时间片( 阅读全文
posted @ 2020-04-13 09:53
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本文介绍golang 如何做基准性能测试。 编写完代码除了跑必要的单元测试外，还需要考虑代码跑起来的性能如何。性能的衡量其实就是程序运行时候进程的内存分配，CPU消耗情况。 golang 语言在提供了功能测试的基础上，提供了丰富的性能测试功能。 SHOW CODE 首先，从一个例子来讲起。 随便写一 阅读全文
posted @ 2020-04-13 09:49
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NSQ 的拓扑结构和生产消费端配置 单机模式部署 NSQD 是可以脱离 nsqlookup 做单机部署的。 由于 nsqd 足够轻量，可以把服务部署在消息发布的服务器上，加快 pub 消息的速度，也能兼顾消费端消息的分发 集群模式 NSQD 是一个SPOF的系统，每个服务可以独立部署。当采用集群模式 阅读全文
posted @ 2020-04-10 09:51
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nsq\_to\_nsq nsq 作为消息队列，有个优势是nsqd 各节点之间是不关联的，如果一个节点出了问题，仅仅影响该节点下的topic，channel，以及相关的生产者、消费者。 也就是官方说明的特性第一条： no SPOF ( single point of failure 单点故障)。好处 阅读全文
posted @ 2020-04-10 09:50
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特性总结 消息投放是不保序的 原因是内存队列、持久化队列、以及重新消费的数据混合在一起消费导致的 多个consumer 订阅同一个channel，消息将随机发送到不同的consumer 上 消息是可靠的 当消息发送出去之后，会进入 队列 当恢复FIN 之后，才会从队列中将消费成功的消息清除 如果客户 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:42
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NSQ 消息队列实现消息落地使用的是 FIFO 队列。 实现为 diskqueue , 使用包 ,本文主要对 的实现做介绍。 功能定位 在NSQ 中， diskqueue 是一个实例化的 BackendQueue, 用于 保存在内存中放不下的消息 。使用场景如Topic 队列中的消息，Channel 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:36
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摘要：
nsqlookupd 用于Topic, Channel, Node 三类信息的一致性分发 概要 nsqlookup 知识点总结 功能定位 为node 节点和客户端节点提供一致的topic, channel, node 查询服务 Topic 主题， 和大部分消息队列的含义一致, 消息处理时，将相同主题 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:31
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