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有很多教程是关于Go的sql.DB类型和如何使用它来执行SQL数据库查询的。但大多数内容都没有讲述 SetMaxOpenConns() , SetMaxIdleConns() 和 SetConnMaxLifetime()方法， 您可以使用它们来配置sql.DB的行为并改变其性能。
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转自：
整理：go语言中文文档：
在本文我将详细解释这些设置的作用，并说明它们所能产生的(积极和消极)影响。
一个sql.DB对象就是一个数据库连接池，它包含“正在用”和“空闲的”连接。一个正在用的连接指的是，你正用它来执行数据库任务，例如执行SQL语句或行查询。当任务完成连接就是空闲的。
当您创建sql.DB执行数据库任务时，它将首先检查连接池中是否有可用的空闲连接。如果有可用的连接，那么Go将重用现有连接，并在执行任务期间将其标记为正在使用。如果池中没有空闲连接，而您需要一个空闲连接，那么Go将创建一个新的连接。
默认情况下，在同一时间打开连接的数量是没有限制(包含使用中+空闲)。但你可以通过SetMaxOpenConns()方法实现自定义限制，如下所示:
在这个示例代码中，连接池现在有5个并发打开的连接数。如果所有5个连接都已经被标记为正在使用，并且需要另一个新的连接，那么应用程序将被迫等待，直到5个连接中的一个被释放并变为空闲。
为了说明更改MaxOpenConns的影响，我运行了一个基准测试，将最大打开连接数设置为1、2、5、10和无限。基准测试在PostgreSQL数据库上执行并行的INSERT语句，您可以在这里找到代码。测试结果:
对于这个基准测试，我们可以看到，允许打开的连接越多，在数据库上执行INSERT操作所花费的时间就越少(打开的连接数为1时，执行速度3129633ns/op，而无限连接：531030ns/op——大约快了6倍)。这是因为允许打开的连接越多，可以并发执行的数据库查询就越多。
默认情况下，sql.DB允许连接池中最多保留2个空闲连接。你可以通过SetMaxIdleConns()方法改变它，如下所示:
从理论上讲，允许池中有更多的空闲连接将提高性能，因为这样就不太可能从头开始建立新连接——因此有助于提升数据库性能。
让我们来看看相同的基准测试，最大空闲连接设置为none, 1,2,5和10:
当MaxIdleConns设置为none时，必须为每个INSERT从头创建一个新的连接，我们可以从基准测试中看到，平均运行时和内存使用量相对较高。
只允许保留和重用一个空闲连接对基准测试影响特别明显——它将平均运行时间减少了大约8倍，内存使用量减少了大约20倍。继续增加空闲连接池的大小会使性能变得更好，尽管改进并不明显。
那么，您应该维护一个大的空闲连接池吗?答案取决于应用程序。重要的是要意识到保持空闲连接是有代价的—它占用了可以用于应用程序和数据库的内存。
还有一种可能是，如果一个连接空闲时间太长，那么它可能会变得不可用。例如，MySQL的wait_timeout设置将自动关闭任何8小时(默认)内未使用的连接。
当发生这种情况时，sql.DB会优雅地处理它。坏连接将自动重试两次，然后放弃，此时Go将该连接从连接池中删除，并创建一个新的连接。因此，将MaxIdleConns设置得太大可能会导致连接变得不可用，与空闲连接池更小(使用更频繁的连接更少)相比，会占有更多的资源。所以，如果你很可能很快就会再次使用，你只需保持一个空闲的连接。
最后要指出的是，MaxIdleConns应该总是小于或等于MaxOpenConns。Go强制执行此操作，并在必要时自动减少MaxIdleConns。
现在让我们看看SetConnMaxLifetime()方法，它设置连接可重用的最大时间长度。如果您的SQL数据库也实现了最大连接生命周期，或者—例如—您希望方便地在负载均衡器后交换数据库，那么这将非常有用。
你可以这样使用它:
在这个例子中，所有的连接都将在创建后1小时“过期”，并且在过期后无法重用。但注意:
从理论上讲，ConnMaxLifetime越短，连接过期的频率就越高——因此，需要从头创建连接的频率就越高。为了说明这一点，我运行了将ConnMaxLifetime设置为100ms、200ms、500ms、1000ms和无限(永远重用)的基准测试，默认设置为无限打开连接和2个空闲连接。这些时间段显然比您在大多数应用程序中使用的时间要短得多，但它们有助于很好地说明行为。
在这些特定的基准测试中，我们可以看到，与无限生存期相比，在100ms生存期时内存使用量增加了3倍以上，而且每个INSERT的平均运行时也稍微长一些。
如果您在代码中设置了ConnMaxLifetime，那么一定要记住连接将过期(随后重新创建)的频率。例如，如果您总共有100个连接，而ConnMaxLifetime为1分钟，那么您的应用程序可能每秒钟杀死和重新创建1.67个连接(平均值)。您不希望这个频率太大，最终会阻碍性能，而不是提高性能。
最后，如果不说明超过数据库连接数量的硬限制将会发生什么，那么本文就不完整了。 为了说明这一点，我将修改postgresql.conf文件，这样总共只允许5个连接(默认是100个)…
然后在无限连接的情况下重新运行基准测试……
一旦达到5个连接的硬限制，数据库驱动程序(pq)立即返回一个太多客户端连接的错误消息，而无法完成INSERT。为了防止这个错误，我们需要将sql.DB中打开连接的最大总数(正在使用的+空闲的)设置为低于5。像这样:
现在，sql.DB在任何时候最多只能创建3个连接，基准测试运行时应该不会出现任何错误。但是这样做需要注意：当达到开放连接数限制，并且所有连接都在使用时，应用程序需要执行的任何新的数据库任务都将被迫等待，直到连接标记为空闲。例如，在web应用程序的上下文中，用户的HTTP请求看起来会“挂起”，甚至在等待数据库任务运行时可能会超时。
为了减轻这种情况，你应该始终在一个上下文中传递。在调用数据库时，启用上下文的方法(如ExecContext())，使用固定的、快速的超时上下文对象。
总结
1、根据经验，应该显式设置MaxOpenConns值。这应该小于数据库和基础设施对连接数量的硬性限制。
2、一般来说，更高的MaxOpenConns和MaxIdleConns值将带来更好的性能。但你应该注意到效果是递减的，连接池空闲连接太多(连接没有被重用，最终会变坏)实际上会导致性能下降。
3、为了降低上面第2点带来的风险，您可能需要设置一个相对较短的ConnMaxLifetime。但你也不希望它太短，导致连接被杀死或不必要地频繁重建。
4、MaxIdleConns应该总是小于或等于MaxOpenConns。
对于中小型web应用程序，我通常使用以下设置作为起点，然后根据实际吞吐量水平的负载测试结果进行优化。
本节主要介绍go语言对Elasticsearch文档的基础操作：创建、查询、更新、删除。
为了方便演示文档的CRUD操作，我们先定义索引的struct结构
根据文档ID，查询文档
通过多个Id批量查询文档，对应ES的multi get
根据id更新文档
支持批量更新文档内容
提示: 复杂查询条件，请参考 go es查询用法
当您的代码使用外部包时，这些包（作为模块分发）成为依赖项。随着时间的推移，您可能需要升级或更换它们。Go 提供了依赖管理工具，可帮助您在合并外部依赖项时确保 Go 应用程序的安全。
本主题介绍如何执行任务以管理您在代码中承担的依赖项。您可以使用 Go 工具执行其中的大部分操作。本主题还介绍了如何执行其他一些您可能会觉得有用的依赖相关任务。
您可以通过 Go 工具获取和使用有用的包。在 pkg.go.dev 上，您可以搜索您可能觉得有用的包，然后使用go命令将这些包导入您自己的代码中以调用它们的功能。
下面列出了最常见的依赖项管理步骤。
在 Go 中，您将依赖项作为包含您导入的包的模块来管理。此过程由以下机构支持：
您可以搜索pkg.go.dev以查找具有您可能觉得有用的功能的软件包。
找到要在代码中使用的包后，在页面顶部找到包路径，然后单击复制路径按钮将路径复制到剪贴板。在您自己的代码中，将路径粘贴到导入语句中，如下例所示：
在您的代码导入包后，启用依赖项跟踪并获取包的代码进行编译。
要跟踪和管理您添加的依赖项，您首先要将代码放入其自己的模块中。这会在源代码树的根目录创建一个 go.mod 文件。您添加的依赖项将列在该文件中。
要将您的代码添加到它自己的模块中，请使用 go mod init命令。例如，从命令行切换到代码的根目录，然后按照以下示例运行命令：
该go mod init命令的参数是您的模块的模块路径。如果可能，模块路径应该是源代码的存储库位置。
如果一开始您不知道模块的最终存储库位置，请使用安全的替代品。这可能是您拥有的域的名称或您控制的另一个名称（例如您的公司名称），以及来自模块名称或源目录的路径。
当您使用 Go 工具管理依赖项时，这些工具会更新 go.mod 文件，以便它维护您的依赖项的当前列表。
添加依赖项时，Go 工具还会创建一个 go.sum 文件，其中包含您所依赖的模块的校验和。Go 使用它来验证下载的模块文件的完整性，特别是对于在您的项目上工作的其他开发人员。
在代码中包含存储库中的 go.mod 和 go.sum 文件。
当您运行go mod init创建用于跟踪依赖项的模块时，您指定一个模块路径作为模块的名称。模块路径成为模块中包的导入路径前缀。一定要指定一个不会与其他模块的模块路径冲突的模块路径。
至少，一个模块路径只需要表明它的来源，例如公司或作者或所有者名称。但是路径也可能更能描述模块是什么或做什么。
模块路径通常采用以下形式：
1、Go 工具可以在其中找到模块源代码的存储库的位置。
例如，它可能是github.com/ /.
如果您认为您可能会发布模块供其他人使用，请使用此最佳实践。
2、一个你控制的名字。
如果您不使用存储库名称，请务必选择一个您确信不会被其他人使用的前缀。一个不错的选择是您公司的名称。避免使用常用术语，例如widgets、utilities或 app。
Go 保证以下字符串不会在包名称中使用。
1、test– 您可以将test用作模块路径前缀以便代码用于在另一个模块中本地测试功能进行测试。
使用test作为模块路径前缀是测试的一部分。例如，您的测试本身可能会运行go mod init test，然后以某种特定方式设置该模块，以便使用 Go 源代码分析工具进行测试。
2、example– 在某些 Go 文档中用作模块路径前缀，例如在创建模块以跟踪依赖关系的教程中。
请注意，Go 文档还用于example.com说明示例何时可能是已发布的模块。
Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。
首先介绍一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。
M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。
P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。
Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行
模型图：
避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。
1）work stealing机制
当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。
2）hand off机制
当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：
如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。
如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。
如下图
GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：
说明：
这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。
G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；
一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。
work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。
如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
M0
M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了
G0
G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0
一个G由于调度被中断，此后如何恢复？
中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考： ()
()
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