Go语言高并发与微服务实战

9787113266622  9787111645894

Go语言高并发与微服务实战

出版社: 中国铁道出版社    
定  价:     89    
版  次:     1    
出版日期:     2020年05月    
开  本: 16开    
装  帧:     平装-胶订    
ISBN:     9787113266622    

内容介绍

Go语言高并发与微服务实战             定价 89.00 出版社 中国铁道出版社 版次 1 出版时间 2020年05月 开本 16 作者 朱荣鑫 黄迪璇  张天  装帧 平装 页数 0 字数 0 ISBN编码 9787113266622 重量 0 近年来云原生技术发展迅猛，帮助*发者在云上快速和频繁地构建、发布和部署应用，以提高开发效率和快速定位故障。 微服务作为开展云原生技术落地的核心，它将复杂的单体应用按照业务划分并进行有效地拆分，每个微服务都可以进行独立部署和开发，大大提升了应用开发效率。Go语言作为新生代的编译型编程语言，具备语法简单、高并发性能良好和编译速度快等特点，是微服务架构落地实践的妙利器。

目录



云原生与微服务分别是什么，它们之间有什么关系呢？本部分围绕云原生与微服务的概 念展开介绍，我们透过云计算的历史和系统架构的演进，具体了解这两个概念的意义及其背 后的技术发展。

1 章 云原生架构

1.1 云计算的历史 1

1.1.1 云计算的基础：虚拟化技术 1

1.1.2 基于虚拟机的云计算 3

1.1.3 容器的横空出世和容器编排大战 5

1.1.4 云计算演进总结 6

1.2 云原生是什么 7

1.2.1 云原生出现的背景 7

1.2.2 云原生的定义 8

1.2.3 云原生与 12 因素 9

1.3 云原生的基础架构 11

1.3.1 微服务 11

1.3.2 容器 12

1.3.3 服务网格 13

1.3.4 DevOps 14

1.4 小结 15

2 章 微服务概述

2.1 系统架构的演进 16

2.1.1 单体架构 16

2.1.2 垂直分层架构 17

2.1.3 SOA 面向服务架构 17

2.1.4 微服务架构 19

2.1.5 云原生架构 21

2.2 常见的微服务框架 22

2.2.1 Java 中的 Spring Cloud 与 Dubbo 框架 22



2.2.2 Go 语言中的 Go Kit 与 Go Micro 框架 24

2.3 微服务设计的六大原则 27

1．高内聚，低耦合 27

2．高度自治 27

3．以业务为中心 28

4．弹性设计 28

5．日志与监控 28

6．自动化 28

2.4 领域驱动设计 28

2.4.1 设计微服务的困境 28

2.4.2 解困之法：领域驱动设计（DDD） 29

2.4.3 DDD 的应用领域 30

2.4.4 DDD 领域划分 31

2.4.5 微服务架构中的团队组织和管理 33

2.5 小结 34



2篇 Go 语法基础与特性功能

在正式进入微服务组件的学习之前，我们要巩固一下 Go 语言的基础，包括容器、原生 数据类型、函数与接口、结构体和方法等常用的语法基础；其次是 Go 语言的特性功能：反 与并发模型，介绍

Go 语言协程、通道、多路复用和同步的具体实践；*后是 Golang Web 的相关介绍，一起构建一个完整的 Go Web 服务器。

3 章 Go 语言基础

3.1 Go 语言介绍 35

3.2 环境安装 36

3.2.1 Go 开发包安装 36

3.2.2 壹个 Go 语言程序 38

3.2.3 编译工具 40

3.3 基本语法 41

3.3.1 变量的声明与初始化 41

3.3.2 原生数据类型 43

【实例 3-1】分别以 byte 和 rune 的方式遍历字符串 44

3.3.3 指针 45

【实例 3-2】使用 flag 从命令行中读取参数 47

3.3.4 常量与类型别名 48

3.3.5 分支与循环控制 49

3.4 Go 中常用的容器 50



3.4.1 数组 50

3.4.2 切片 51

【实例 3-3】切片的动态扩容 53

3.4.3 列表与字典 54

3.4.4 容器遍历 57

【实例 3-4】对给出的数组 nums、切片 slis 和字典 tmpMap 分别进行遍历 57

3.5 函数与接口 58

3.5.1 函数声明和参数传递 58

3.5.2 匿名函数和闭包 59

【实例 3-5】使用回调函数处理字符串 59

【实例 3-6】用闭包的特性实现一个简单的计数器 60

3.5.3 接口声明和嵌套 61

3.5.4 函数体实现接口 62

3.6 结构体和方法 62

3.6.1 结构体的定义 63

3.6.2 结构体的实例化和初始化 63

3.6.3 方法与接收器 64

【实例 3-7】为 Person 结构体添加修改姓名和输出个人信息两个方法 65

3.6.4 结构体实现接口 66

【实例 3-8】使用一个结构体同时实现 Cat 和 Dog 接口 66

3.6.5 内嵌和组合 67

【实例 3-9】内嵌不同结构体表现不同行为 68

3.7 小结 69

4 章 进阶——Go 语言高ji特性

4.1 依赖管理 70

4.1.1 包管理 70

4.1.2 GOPATH 72

4.1.3 Go Modules 73

4.2 反基础 73

4.2.1 reflect.Type 类型对象 74

4.2.2 类型对象 reflect.StructField 和 reflect.Method 76

4.2.3 reflect.Value 反值对象 78

【实例 4-1】使用反调用接口方法 80

4.3 并发模型 82

4.3.1 并发与并行 82

4.3.2 CSP 并发模型 82

4.3.3 常见的线程模型 83

4.3.4 MPG 线程模型概述 85



4.4 并发实践 87

4.4.1 协程 goroutine 87

4.4.2 通道 channel 89

【实例 4-2】协程使用 channel 发送和接收数据 90

【实例 4-3】使用带缓冲区的 channel 91

【实例 4-4】使用 switch 从多个 channel 中读取数据 92

4.4.3 sync 同步包 94

【实例 4-5】使用 sync.Mute 控制多 goroutine 串行执行 94

【实例 4-6】sync.RWMute 允许多读和单写 95

【实例 4-7】sync.WaitGroup 阻塞主 goroutine 直到其他 goroutine 执行结束 97

【实例 4-8】使用 sync.Map 并发添加数据 98

4.5 小结 99

5 章 构建 Go Web 服务器

5.1 Web 的工作原理 100

5.1.1 HTTP 协议详解 100

5.1.2 访问 Web 站点的过程 103

5.2 使用 Go 语言构建服务器 104

【实例 5-1】快速搭建一个 Go Web 服务器 104

5.3 接收和处理请求 105

5.3.1 Web 工作的几个概念 106

5.3.2 处理器处理请求 107

5.3.3 解析请求体 109

【实例 5-2】Go Web 请求体解析 109

5.3.4 返回响应体 111

【实例 5-3】返回响应体实践 112

5.4 实践案例：Golang Web 框架 Gin 实践 113

5.5 服务端数据存储 116

5.5.1 内存存储 116

【实例 5-4】服务端基于内存的存储方式实践 116

5.5.2 database/sql 接口 118

5.5.3 关系数据库存储（MySQL） 118

【实例 5-5】服务端基于 MySQL 的存储方式实践 119

5.5.4 sql 数据库存储（MongoDB） 120

【实例 5-6】服务端基于 MongoDB 的存储方式实践 121

5.6 Golang ORM 框架 beego 实践 122

5.7 小结 125







三篇 微服务核心组件

本部分是全书的核心，介绍微服务中各个核心组件的原理和实践应用，包括分布式配置 中心、服务注册与发现、微服务网关、微服务的容错、微服务中的通信与负载均衡、统一认 证与授权、微服务中

的链路追踪。通过组件原理的介绍、组件的选型对比以及组件的实践应 用，吃透每一个微服务组件。

6 章 服务注册与发现

6.1 服务注册与发现的基本原理 126

6.1.1 服务注册与发现中心的职责 126

6.1.2 服务实例注册服务信息 127

6.1.3 CAP 原理 127

6.2 常用的服务注册与发现框架 128

6.2.1 基于 Raft 算法的开箱即用服务发现组件 Consul 128

6.2.2 基于 HTTP 协议的分布式 key/Value 存储组件 Etcd 130

6.2.3 重量级一致性服务组件 Zookeeper 131

6.2.4 服务注册与发现组件的对比与选型 132

6.3 Consul 安装和接口定义 133

6.3.1 Consul 的安装与启动 133

6.3.2 Go-kit 项目结构 134

6.3.3 服务注册与发现接口 135

6.3.4 项目的总体结构 135

6.4 实践案例：直接使用 HTTP 的方式和 Consul 交互 140

6.4.1 服务注册与健康检查 142

6.4.2 服务注销 144

6.4.3 服务发现 146

6.5 实践案例：借助 Go-kit 服务注册与发现包和 Consul 交互 147

6.5.1 服务注册与健康检查 148

6.5.2 服务注销 149

6.5.3 服务发现 150

6.5.4 服务实例信息缓存 150

6.5.5 MyDiscoverClient 和 KitDiscoverClient 的比较 153

6.6 实践案例：基于服务注册与发现的 string-service 153

6.6.1 项目结构 153

6.6.2 各层构建 154

6.7 小结 162









7 章 远程过程调用 RPC

7.1 RPC 机制和实现过程 164

7.1.1 RPC 机制 164

7.1.2 传递参数 167

7.1.3 通信协议制定 168

7.1.4 出错和时处理 170

7.1.5 通用 RPC 接口 171

7.2 简易的 Go 语言原生 RPC 172

7.2.1 实践案例：Go 语言 RPC 过程调用实践 172

7.2.2 服务端注册实现原理分析 175

7.2.3 服务端处理 RPC 请求原理分析 178

7.2.4 客户端发送 RPC 请求原理分析 182

7.2.5 资源重用 187

7.3 高性能的 gRPC 188

7.3.1 gRPC 的安装 189

7.3.2 实践案例：gRPC 过程调用实践 190

7.3.3 流式编程 193

【实例 7-1】gRPC 流式请求 193

7.4 便捷的 Go-kit RPC 196

7.4.1 Go-kit 简介 196

7.4.2 实践案例：Go-kit 过程调用实践 197

7.5 小结 202

8 章 分布式配置中心

8.1 如何管理分布式应用的配置 203

8.2 常见分布式配置中心开源组件 204

8.2.1 Spring Cloud Config. 204

8.2.2 Apollo 205

8.2.3 Disconf 208

8.2.4 分布式配置中心的对比 210

8.3 应用 Spring Cloud Config 统一管理配置 210

8.3.1 搭建 Spring Cloud Config Server 210

8.3.2 Viper 介绍 213

【实例 8-1】Viper 实现读取本地配置信息 214

8.3.3 实战案例：动手实现 Spring Cloud Config 的 Go 语言客户端 216

8.4 实践案例：实现配置的热更新 219

8.4.1 如何实现热更新 219

8.4.2 Go 语言客户端改进 220



8.4.3 结果验证 223

8.5 配置信息的加密解密 224

8.5.1 JCE 环境安装 225

8.5.2 对称加密与解密 225

8.5.3 非对称加密与解密 226

8.6 小结 227

9 章 微服务网关

9.1 微服务网关介绍与功能特性 228

9.2 实践案例：自己动手实现一个网关 231

9.2.1 实现思路 231

9.2.2 编写反向代理方法 232

9.2.3 编写入口方法 233

9.2.4 运行 235

9.2.5 测试 235

9.3 API 网关选型 235

9.3.1 标配组件：Ngin 网关 236

9.3.2 Java 前置网关服务*佳选型：Netfli Zuul 237

9.3.3 高可用服务网关：Mashape Kong 239

9.3.4 三种常用 API 网关组件的指标对比 240

9.4 Kong 接入 240

9.4.1 为什么使用 Kong 240

9.4.2 Kong 安装实践 241

【实例 9-1】Docker 方式安装 Kong 242

9.4.3 创建服务 244

9.4.4 创建路由 245

9.5 安装 Kong 插件 246

9.5.1 跨域身份验证：JWT 认证插件 246

9.5.2 系统监控报警：Prometheus 可视化监控插件 248

9.5.3 实时链路数据追踪：Zipkin 插件 250

9.5.4 进阶应用：自定义 Kong 插件 252

【实例 9-2】自定义鉴权插件 token-auth 252

9.6 小结 257

10 章 微服务的容错处理与负载均衡

10.1 服务熔断 258

10.1.1 分布式系统中的服务雪崩 258

10.1.2 服务熔断保障系统可用性 260

10.1.3 断路器 261



10.2 负载均衡 262

10.2.1 负载均衡类型 262

10.2.2 负载均衡算法 262

10.3 实践案例：服务熔断和负载均衡使用 263

10.3.1 负载均衡器 263

10.3.2 服务编写 264

10.3.3 使用 Go-kit Hystri 中间件 270

【实例 10-1】使用 Go-kit Hystri 中间件修饰 Endpoint 270

10.4 Hystri 详解 271

10.4.1 Hystri 基本使用 272

10.4.2 运行流程 273

10.4.3 常用参数配置 274

10.5 Hystri 监控面板 275

10.5.1 获取 Hystri 命令调用信息 275

10.5.2 使用 Hystri Dashboard 可视化面板 277

10.6 实践案例：在网关中添加 Hystri 熔断和负载均衡 279

10.7 小结 282

11 章 统一认证与授权

11.1 微服务安全的挑战和现状 283

11.2 常见的认证与授权方案 283

11.2.1 当前行业授权标准 OAuth2 283

11.2.2 数据共享的分布式 Session 287

11.2.3 安全传输对象 JWT 288

11.3 实践案例：基于 OAuth2 协议和 JWT 实现一套简单 的认证和授权系统 290

11.3.1 系统整体架构 290

11.3.2 授权服务器 291

1．用户服务和客户端服务 292

2．TokenGrant 令牌生成器 294

3．TokenService 令牌服务 296

4．TokenStore 令牌存储器 300

5．/oauth/token 和/oauth/check_token 303

6．请求访问令牌和刷新令牌 306

11.3.3 资源服务器 311
..........

书名: GO语言机器学习实战

作者: 周轩逸

作者地区: 其他

定价: 79.00元

ISBN编号: 9787111645894

是否是套装: 否

出版社名称: 机械工业出版社


内容简介.jpg

《GO语言机器学习实战》主要介绍了如何在Go语言中部署程序从而实现机器学  习算法。主要内容包括:利用Go语言中的库和功能来配置机器学习环境，对实际生活中的房价数据集进行  回归分析，在Go语言中构建分类模型来区分垃圾电子邮件，通过聚类整理个人推特账户的时间线。此外，  本书还介绍了用神经网络和卷积神经网络进行手写体识别，以及以人脸检测项目为例，介绍了如何选择适  合于具体项目的机器学习算法。


目录.jpg

译者序
 原书前言  
1章 如何解决机器学习中的所有问题 // 1    
1.1 什么是一个问题 // 1    
1.2 什么是一个算法 // 2  
1.3 什么是机器学习 // 3    
1.4 是否需要机器学习 // 3    
1.5 一般问题解决过程 // 4    
1.6 什么是一个模型 // 5    
1.6.1 什么是一个好的模型 // 6  
1.7 本书主要内容与章节安排 // 6    
1.8 为什么选择Go语言 // 7    
1.9 快速启动 // 7    
1.10 函数 // 7    
1.11 变量 // 8    
1.11.1 值 // 9    
1.11.2 类型 // 9    
1.11.3 方法 // 11    
1.11.4 接口 // 11    
1.11.5 包和导入 // 12    
1.12 开始 // 13  
2章 线性回归———房价预测 // 14      
2.1 项目背景 // 15    
2.2 探索性数据分析 // 15    
2.2.1 数据摄取和索引 // 16    
2.2.2 数据清洗工作 // 18    
2.2.3 进一步的探索性工作 // 25    
2.2.4 标准化 // 33    
2.3 线性回归 // 34    
2.3.1 回归 // 35    
2.3.2 交验证 // 37    
2.4 讨论和下一步的工作 // 39    
2.5 小结 // 40  
3章 分类———垃圾邮件检测 // 41    
3.1 项目背景 // 41    
3.2 探索性数据分析 // 42    
3.2.1 数据标记 // 42    
3.2.2 规范化和词干提取 // 45    
3.2.3 停用词 // 45    
3.2.4 数据摄取 // 46    
3.3 分类器 // 47    
3.4 朴素贝叶斯 // 48    
3.4.1 TF-IDF // 48      
3.4.2 条件概率 // 49    
3.4.3 特征 // 51    
3.4.4 贝叶斯定理 // 51    
3.5 分类器实现 // 52    
3.5.1 类 // 53    
3.5.2 分类器Ⅱ部分 // 54    
3.6 程序整合 // 58    
3.7 小结 // 61  
4章 利用时间序列分析分解二氧化碳趋势 // 62    
4.1 探索性数据分析 // 62    
4.1.1 从非HTTP数据源下载 // 63    
4.1.2 处理非标准数据 // 63    
4.1.3 处理小数型日期 // 64    
4.1.4 绘图 // 65    
4.2 分解 // 68    
4.2.1 STL // 69    
4.2.2 更多绘制内容 // 81    
4.3 预测 // 86    
4.4 小结 // 89    
参考文献 // 89  
5章 通过聚类整理个人推特账户的时间线 // 90    
5.1 项目背景 // 90    
5.2 K均值 // 90    
5.3 DBSCAN // 92    
5.4 数据采集 // 92    
5.5 探索性数据分析 // 92    
5.6 数据信息 // 96    
5.6.1 处理器 // 97    
5.6.2 单字预处理 // 99    
5.6.3 单条推特处理 // 103    
5.7 聚类 // 103    
5.7.1 K均值聚类 // 104    
5.7.2 DBSCAN聚类 // 105    
5.7.3 DMMClust聚类 // 107    
5.8 实际数据 // 108    
5.9 程序 // 111    
5.10 程序调整 // 113    
5.10.1 距离调整 // 114    
5.10.2 预处理步骤调整 // 115    
5.11 小结 // 117  
6章 神经网络———MNIST手写体识别 // 118    
6.1 神经网络 // 118    
6.1.1 模拟神经网络 // 119    
6.2 线性代数101 // 121    
6.2.1 激活函数探讨 // 123    
6.3 学习功能 // 125    
6.4 项目背景 // 126    
6.4.1 Gorgonia // 126    
6.4.2 数据获取 // 126    
6.4.3 什么是张量 // 129    
6.4.4 构建神经网络 // 138    
6.4.5 前馈 // 139  
6.4.6 利用maybe类型进行错误处理 // 140
6.4.7 前馈函数说明 // 142    
6.4.8 成本 // 143    
6.4.9 反向传播 // 143    
6.5 神经网络训练 // 146    
6.6 交验证 // 148    
6.7 小结 // 150  
7章 卷积神经网络———MNIST手写体识别 // 151    
7.1 有关神经元的一切认识都是错误的   // 151    
7.2 回顾神经网络 // 151    
7.2.1 Gorgonia // 152    
7.2.2 构建一个神经网络 // 161    
7.3 项目 // 164    
7.3.1 数据获取 // 164    
7.3.2 上一章的其他内容 // 166    
7.4 CNN简介 // 168    
7.4.1 什么是卷积 // 168    
7.4.2 大池化 // 176    
7.4.3 出 // 176    
7.5 构建一个CNN // 176    
7.5.1 反向传播 // 180    
7.6 运行神经网络 // 182    
7.7 测试 // 186    
7.7.1 准确率 // 188    
7.8 小结 // 189    
8章 基本人脸检测 // 190    
8.1 什么是人脸 // 190    
8.1.1 Viola-Jones // 191    
8.2 PICO // 194    
8.2.1 关于学习的注意事项 // 194    
8.3 GoCV // 195    
8.3.1 API // 195    
8.4 PIGO // 195    
8.5 人脸检测程序 // 196    
8.5.1 从网络摄像头获取图像 // 196    
8.5.2 图像显示 // 197    
8.5.3 在图像上涂鸦 // 198    
8.5.4 人脸检测1 // 198    
8.5.5 人脸检测2 // 200    
8.5.6 算法结合 // 205    
8.6 算法评估 // 206    
8.7 小结 // 208  
9章 热狗或者不是热狗———使用外部服务 // 209    
9.1 MachineBo // 209    
9.2 什么是MachineBo // 210    
9.2.1 登录和注册 // 210    
9.2.2 Docker安装与设置 // 211    
9.2.3 在Go语言中使用   MachineBo // 211    
9.3 项目 // 212    
9.3.1 训练 // 212  
9.3.2 从网络摄像头读取图像 // 213    
9.3.3 美化结果 // 214    
9.4 结果 // 216    
9.5 这一切意味着什么 // 218    
9.6 为什么采用MachineBo // 219    
9.7 小结 // 219  
10章 今后发展趋势 // 220      
10.1 读者应该关注什么 // 221    
10.1.1 从业者 // 221    
10.1.2 研究人员 // 221    
10.2 研究人员、从业者及其利益相关者 // 222    
10.3 本书未涉及的内容 // 222    
10.4 更多学习资源 // 223