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这得看你们团队自身实力。
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如果两边都不熟悉的话，用 Golang，理由如下：
0. 编译的时候就能找到的错误放到 Node.js 里大概要浪费 10 倍的 debug 时间！！！
语言能玩的花头少，没有什么坑
标准库自带的网络代码已经相当好
能招到的人不会是从前端过来的
这几条能保证你拿到的代码比用 Js 拉团队拿到的好几个数量级。
网关=反向代理+负载均衡+各种策略，技术实现也有多种多样，有基于 nginx 使用 lua 的实现，比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关，比如 tyk。
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。
转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理：go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务（代码）
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler。
具体代码
director中定义回调函数，入参为*http.Request，决定如何构造向后端的请求，比如 host 是否向后传递，是否进行 url 重写，对于 header 的处理，后端 target 的选择等，都可以在这里完成。
director在这里具体做了：
modifyResponse中定义回调函数，入参为*http.Response，用于修改响应的信息，比如响应的 Body，响应的 Header 等信息。
最终依旧是返回一个ReverseProxy，然后将这个对象作为 handler 传入即可。
参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy，只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可，具体实现见后面。
作为一个网关服务，在上面 2.3 的基础上，需要支持必要的负载均衡策略，比如：
随便 random 一个整数作为索引，然后取对应的地址即可，实现比较简单。
具体代码
使用curIndex进行累加计数，一旦超过 rss 数组的长度，则重置。
具体代码
轮询带权重，如果使用计数递减的方式，如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…，其中 a 后端会瞬间压力过大；参考 nginx 内部的加权轮询，或者应该称之为平滑加权轮询，思路是：
后端真实节点包含三个权重：
操作步骤：
具体代码
一致性 hash 算法，主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值，路由到固定后端，但是只能是基本满足流量绑定，一旦后端目标节点故障，会自动平移到环上最近的那么个节点。
实现：
具体代码
每一种不同的负载均衡算法，只需要实现添加以及获取的接口即可。
然后使用工厂方法，根据传入的参数，决定使用哪种负载均衡策略。
具体代码
作为网关，中间件必不可少，这类包括请求响应的模式，一般称作洋葱模式，每一层都是中间件，一层层进去，然后一层层出来。
中间件的实现一般有两种，一种是使用数组，然后配合 index 计数；一种是链式调用。
具体代码
做为本文的前言，首先向读者介绍一下降级、熔断和限流的概念与关系。也许很多人对此，早已谙熟于心，但是烦请允许我再啰嗦几句，方便第一次接触该领域的小伙伴们，都可以的理解消化本文。
所谓限流，本质就是对系统的被请求频率以及内部的部分功能的执行频率加以限制，防止因突发的流量激增，导致整个系统不可用。当流量出现激增，触发限流，那么对于那些系统暂时不想或无法处理的“流量”，我们该如何处理呢？这就自然引出了服务降级的概念，其本质就是提供降低系统正常运行所能提供的功能数，亦或是降低某些功能完成的完整度（质量）。而熔断就是众多降级手段中最常见的一种，其在流量过大时（或下游服务出现问题时），可以自动断开与下游服务的交互，并可以通过自我诊断下游系统的错误是否已经修正，或上游流量是否减少至正常水平，来恢复自我恢复。
简而言之，限流是从系统的流量入口考虑，从进入的流量上进行限制，达到保护系统的作用；降级，是从系统内部的平级服务或者业务的维度考虑，流量大了，可以干掉一些，保护其他正常使用；熔断强调的是服务之间的调用能实现自我恢复的状态；
Hystrix的golang版本项目地址是：
Hystrix是Netflix开源的一个限流熔断的项目、主要有以下功能:
项目地址为：
gobreaker是索尼的开源的一个限流熔断的项目，是基于《微软云设计模式》一书中的熔断器模式的 Golang 实现的，本质利用的还是原子计数法、主要有以下功能:
大多数现代Web组件栈允许通过栈式/组件式中间件“过滤”请求，这样就能干净地从web应用中分离出横切关注点（译注：面向方面程序设计中的概念？）。 本周我尝试在Go语言的 http.FileServer 中植入钩子，发现实现起来十分简便，让我非常惊讶。
让我们从一个基本的文件服务器开始说起：
func main() {
http.ListenAndServe(":8080", http.FileServer(http.Dir("/tmp")))
}