189 8069 5689
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。
网站建设哪家好，找创新互联建站！专注于网页设计、网站建设、微信开发、微信小程序开发、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了阳高免费建站欢迎大家使用！
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
Revel Web开源框架
个高效的Go语言Web开发框架, 其思路完全来自 Java 的 Play Framework。
特点
热编译，简单可选，同步(每个请求都创建自己的goroutine来处理。
Go语言Web框架：beego
一个用Go开发的应用框架，思路来自于tornado，路由设计来源于sinatra。
支持特性
MVC；
REST；
智能路由；
日志调试；
配置管理；
模板自动渲染；
layout设计；
中间件插入逻辑；
方便的JSON/XML服务；
第一个：Beego框架
Beego框架是astaxie的GOWeb开发的开源框架。Beego框架最大的特点是由八个大的基础模块组成，八大基础模块的特点是可以根据自己的需要进行引入，模块相互独立，模块之间耦合性低。
相应的Beego的缺点就是全部使用时比较臃肿，通过bee工具来构建项目时，直接生成项目目录和耦合关系，从而会导致在项目开发过程中受制性较大。
第二个：Gin框架
Gin是一个GOlang的微框架，封装比较优雅，API友好，源码注释比较明确，已经发布了1.0版本;具有快速灵活、容错方便等特点，其实对于golang而言，web框架的依赖远比Python、Java更小。
目前在很多使用golang的中小型公司中进行业务开发，使用Gin框架的很多，大家如果想使用golang进行熟练Web开发，可以多关注一下这个框架。
第三个：Iris框架
Iris框架在其官方网站上被描述为GO开发中最快的Web框架，并给出了多框架和多语言之前的性能对比。目前在github上，Iris框架已经收获了14433个star和1493个fork，可见是非常受欢迎的。
在实际开发中，Iris框架与Gin框架的学习曲线几乎相同，所以掌握了Gin就可以轻松掌握Iris框架。
第四个：Echo框架
也是golang的微型Web框架，其具备快速HTTP路由器、支持扩展中间件，同时还支持静态文件服务、Websocket以及支持制定绑定函数，制定相应渲染函数，并允许使用任意的HTML模版引擎。
1. 介绍
最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。
官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。
2). Scalable易于扩展
NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。
1.2 组件
1.3 拓扑结构
NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。
NSQ
首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。
事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。
nsqd
每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息传递担保
1）客户表示已经准备好接收消息
2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息
这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。
如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。
2.2 简化配置和管理
单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。
在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。
2.3 消除单点故障
NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。
这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。
2.4 效率
对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。
efficiency
2.5 心跳和超时
组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。
2.6 分布式
因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。
这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。
2.7 no replication
不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。
2.8 没有严格的顺序
虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。
2.9 无数据重复删除功能
NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。
3. 实践安装过程
本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。
3.1 拓扑结构
topology
实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。
采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。
NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具类，消费后存储到本地文件。
发布一条消息
3.2 nsqadmin
对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD节点:
nodes
消息的统计:
msgs
lookup主机的列表:
hosts
4. 总结
NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。
事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。
结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。
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")))
}