189 8069 5689
go语言应该没有,java netty这种高性能异步IO模型的框架,建议你还是用java语言开发吧
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golang底层用什么语言实现的
Go runtime的调度器：
在了解Go的运行时的scheduler之前，需要先了解为什么需要它，因为我们可能会想，OS内核不是已经有一个线程scheduler了嘛？
熟悉POSIX API的人都知道，POSIX的方案在很大程度上是对Unix process进场模型的一个逻辑描述和扩展，两者有很多相似的地方。 Thread有自己的信号掩码，CPU affinity等。但是很多特征对于Go程序来说都是累赘。 尤其是context上下文切换的耗时。另一个原因是Go的垃圾回
workerman用什么语言实现的
Workerman是一款纯PHP开发的开源高性能的PHP socket 服务器框架。被广泛的用于手机app、移动通讯，微信小程序，手游服务端、网络游戏、PHP聊天室、硬件通讯、智能家居、车联网、物联网等领域的开发。 支持TCP长连接，支持Websocket、HTTP等协议，支持自定义协议。拥有异步Mysql、异步Redis、异步Http、异步消息队列等众多高性能组件
cassandra用什么语言实现的
Cassandra 的名称来源于希腊神话，是特洛伊的一位悲剧性的女先知的名字，因此项目的Logo是一只放光的眼睛。
这个项目由就职于Facebook的Avinash Lakshman（也是Amazon Dynamo的作者之一）和Prashant Malik在为Facebook的Inbox编写。2008年，Facebook将项目开源，Cassandra在2009年成为了Apache软件基金会的Incubator项目，并在2010年2月走出孵化器，成为正式的基金会项目。目前这个项目主要由专门进行Cassandra商业化运作的DataStax公司来开发，也有一些来自其他公司或独立的开发者
zookepeer是用什么语言实现的
本文是Jason Wilder对于常见的服务发现项目 Zookeeper ， Doozer ， Etcd 所写的一篇博客，其原文地址如下： Open-Source Service Discovery 。 服务发现是大多数分布式系统以及面向服务架构（SOA）的一个核心组成部分。
ovation是用什么语言实现的
随你高兴,和语言没有关系.就像你说的这句话可以用中文说,一样可以用随便什么语言表达同样的意思.
SmoothDraw 3是用什么语言实现的
objectMainextendsApp{
varreverse_pairs = 0逆序数
defmsort[T](cmp:(T, T) = Boolean)(l:List[T]):List[T] = {
defmerge(l1:List[T], l2:List[T]):List[T]=(l1, l2)match{
case(Nil, _) = l2
case(_, Nil) = l1
case(x::left1, y::left2) =
if(cmp(x, y))
x::merge(left1, l2)
else{
reverse_pairs += l1.length
y::merge(l1, left2)
}
}
valn = l.length / 2
if(n == 0)
return l
else{
val(l1, l2) = l.splitAt(n)
merge(msort(cmp)(l1), msort(cmp)(l2))
}
}
println(msort((x:Int, y:Int) = xy)(List(5, 4, 3, 2, 7,6 )))
println(reverse_pairs)
}
百度用什么编程语言实现的?
应该是Java的技术(jsp/servlet)或PHP，平台应该是Linux/Unix.这个我是从百度的招聘页面上的招聘信息，猜想的。
而且Java的面大
Struts1的底层用什么实现的？
struts原理其实就是一个Servlet，只不过有一个中央处理器在配置文件里面，
客户端的请求先通过web.xml配置文件里面 找到ActionServlet来处理，ActionServlet会根据你的请求来分配具体的Action来处理你，处理完了以后，然后转发页面，显示数据，就这一系列操作。
用verilog语言实现的nand flash
这种题目太可笑了
用verilog实现其行为 并给出逻辑门搭建的阵列是很简单
但是在不涉及任何工艺的情况下， K9 Flash（本身指的是利用浮栅晶体管雪崩效应写入 隧传效应成批擦出的一种工艺） 没有任何意义
何况对于存储器这种阵列逻辑 没有用verilog 来半定制设计的道理
从来都是针对foundry工艺库给定的宏进行配置来直接生成可用的各种模型
行为模型的话 只要你清楚nand flash的工作原理就行了 很容易
python解释器是用什么语言实现的
用的是python解释器。 首先win+R 运行cmd，如果 python --version不报错，则表明环境正确 python file.name运行即可
go func是golang的协程，就像多线程，异步执行，所以，代码段1执行完3遍后，可能3次协成刚执行完。在代码段1中如果sleep一下应该就能给协程时间执行了。
近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。
Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。
1、GoKit框架
这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。
基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成：
传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。
接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务
服务成：具体的业务逻辑实现
2、GoMicro框架
这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。
GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。
一、Kafka简述
1. 为什么需要用到消息队列
异步：对比以前的串行同步方式来说，可以在同一时间做更多的事情，提高效率；
解耦：在耦合太高的场景，多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候，会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂。
缓冲：当遇到突发大流量的时候，消息队列可以先把所有消息有序保存起来，避免直接作用于系统主体，系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息。
2.为什么选择kafka呢？
这没有绝对的好坏，看个人需求来选择，我这里就抄了一段他人总结的的优缺点，可见原文
kafka的优点：
1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息，在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群
kafka的缺点：
1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序5.监控不完善，需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据，并且不支持事务8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的，但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建，部署和维护一般都比mq高
3. Golang 操作kafka
3.1. kafka的环境
网上有很多搭建kafka环境教程，这里就不再搭建，就展示一下kafka的环境，在kubernetes上进行的搭建，有需要的私我，可以发yaml文件
3.2. 第三方库
github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组
3.3. 消费者
单个消费者
funcconsumer(){varwg sync.WaitGroup consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return} partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList { pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return} wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来，然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value)) }deferpc.AsyncClose() wg.Done() }(pc) } wg.Wait()}funcmain(){ consumer()}
消费组
funcconsumerCluster(){ groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig() config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Second config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{ glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){ errors := c.Errors() noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors: glog.Errorln(err)case-noti: } } }(c)formsg :=rangec.Messages() { fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value)) c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka，有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}
3.4. 生产者
同步生产者
packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){ config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1：这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中，默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{} msg.Topic =`test0`msg.Value = sarama.StringEncoder("Hello World!") client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{ fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close() pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{ fmt.Println("send message failed, ", err)return} fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}
异步生产者
funcasyncProducer(){ config := sarama.NewConfig() config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Second p, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写，不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){ errors := p.Errors() success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{ glog.Errorln(err) }case-success: } } }(p)for{ v :="async: "+ strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000)) fmt.Fprintln(os.Stdout, v) msg := sarama.ProducerMessage{ Topic: topics, Value: sarama.ByteEncoder(v), } p.Input() - msg time.Sleep(time.Second *1) }}funcmain(){goasyncProducer()select{ }}
3.5. 结果展示-
同步生产打印：
分区ID:0,offset:90
消费打印：
Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!
异步生产打印：
async:7272async:7616async:998
消费打印：
Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998
1. 对锁的态度不同;
2. 对异步IO的态度不同;
3. 消息机制不同;
4. Erlang对锁非常反感，认为变量不可变可以很大程度避免锁;而Golang的观点是锁确实有很大的负担，但锁基本上是无法避免的，一旦有人共享状态并且互相抢占去改变他，这时候锁是必须存在的。
Erlang服务器是单进程的，是逻辑上没有并发的东西，一个Process就是一个执行体，所以Erlang的服务器和Golang的服务器是不一样的，Golang的服务器是多进程的一起构成的一个服务器，每个请求建立一个独立的进程。
而Erlang不同，一个服务器就是一个单进程的，所以并发的请求都进入到了进程的邮箱，然后这个服务器从进程邮箱里取邮件处理，Erlang的服务器并没有并发的请求，所以不需要锁。