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"我可以写代码一整天"
go进阶训练营1期-作业-极客时间
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SOA 微服务 ：小即是美；API先交付，再实现功能；一个服务只做一个功能（单一职责); 小的服务代码少，bug 也少，易测试，易维护，也更容易不断迭代完善的精致进而美妙。
小即是美：小的服务代码少，bug 也少，易测试，易维护，也更容易不断迭代完善的精致进而美妙。
一个程序只做好一件事：一个服务也只需要做好一件好，专注才能做好。
尽可能早地创建原型：尽可能早的提供服务 API，建立服务契约，达成服务间沟通的一致性约定，至于实现和完善可以慢慢再做。
可移植性比效率更重要：服务间的轻量级交互协议在效率和可移植性二者间，首要依然考虑兼容性和移植性。 -
接口设计：版本兼容；数据接受要各种情况考虑；数据返回要尽可能的简洁精炼
发送时要保守，接收时要开放。按照伯斯塔尔法则的**来设计和实现服务时，发送的数据要更保守，意味着最小化的传送必要的信息，接收时更开放意味着要最大限度的容忍冗余数据，保证兼容性。 -
grpc的基本使用
问： 我们在数据库操作的时候，比如 dao 层中当遇到一个 sql.ErrNoRows 的时候，是否应该 Wrap 这个 error，抛给上层。为什么，应该怎么做请写出代码？
答： 需要由wrap包装抛给上层。因为当前调用者执行玩sql的语句后，语句报错，外部调用者可能想知道是哪个操作导致了sql.ErrNoRows,此时返回方可以使用wrap包装一层返回出去。同时在真正处理错误的地方，可以打印出调用堆栈信息，方便更快地定位问题。
作业地址： https://github.com/ProsperousLi/jike-go/tree/main/week2
1.go协程的正确打开方式：知道什么时候结束；知道怎么去结束它。
2.生命周期管理
3.内存模型
4.COW ：copy on write
5.store buffer
6.automic.value 无锁访问共享内存
7.源码errorgroup sync
问：如何做一个应用的生命周期的管理？（errorgroup、wiatgroup；参考 https://github.com/go-kratos/kratos ）
答：TODO
作业地址：https://github.com/ProsperousLi/jike-go/tree/main/week3
问：基于 errgroup 实现一个 http server 的启动和关闭 ，以及 linux signal 信号的注册和处理，要保证能够一个退出，全部注销退出
答： https://github.com/ProsperousLi/jike-go/tree/main/week3
- 工程目录框架：
- grpc 大一统。 grp的TCP单线多路复用；头压缩，protobuf数据格式；
- api 设计的向下兼容性；错误码的定义（大错误码+小错误信息）；参考 Google API Design Guide (谷歌API设计指南)；方法结构体字段部分更新 FieldMask protobuf+options： 使用protobuf接受配置文件的内容，然后调用转换方法返回真正需要使用配置的方法的结构体。
- 《谷歌测试之道》
- 按照自己的构想，写一个项目满足基本的目录结构和工程，代码需要包含对数据层、业务层、API 注册，以及 main 函数对于服务的注册和启动，信号处理，使用 Wire 构建依赖。可以使用自己熟悉的框架。
思路：TODO 使用 gin框架搭建简单的web项目
- 隔离
物理隔离；动静隔离。 - 超时：rpc到一定时间没返回，直接返回调用方超时
- 限流：
分布式限流：根据服务接口级别的优先级和当前资源的占用率来选择性的丢弃一些优先级较低的请求。 qps的分配优先满足于quota比较少的接口调用。
熔断：client端侧直接拒绝请求，概率放一些请求去rpc尝试，多个请求 成功则关闭熔断。 熔断的触发条件：qps达到一定程度，同时错误概率达到一定程度。
Gutter限流：以redis为例，某个redis触发熔断时，将多余的请求转发到其他小（小集群）redis，让小redis来处理。（双熔断，小redis触发熔断，流量会写回原来的redis）
移动端限流：例如双11，用户积极尝试不可达服务。限制请求的频次
评论系统设计
- kafaka 削峰
- kafaka 某个partition因为热点事件，导致partition成为热点，如何解决？
进程自适应的去发现热点：使用滑动窗口（环形数组）去统计窗口内QPS超过一定次数的事件，将其缓存到我们的local cache，下次直接访问local cache - 归并回源 （1） 单飞 singleflight：多个人查询cache miss 导致缓存穿透的时候，只让其中一个人去mysql查询数据（waitgroup.Add(1)）,其他人等待（waitgroup.wait()）,待查询完成后，其他人共享 （2） 二级节点：二级节点查询一级节点的mysql，用户挂载在二级节点查询数据。 1w用户 10个二级节点 1个一级节点，对于mysql来说只被查询了10次，每个二级节点被查询1000次，这样查询都被归并在二级节点，配合单飞解决缓存穿透的问题。
分布式事务&分布式缓存
1.memcache 基本使用和内存实现以及redis的应用
2.多级缓存：底部的缓存过期时间一定要大于上层；缓存的清除一定是先删除底层再删除上层缓存
3.分布式事务：内部系统之间调用，使用消息服务。不同系统之间靠不停的回调（支付宝与游戏道具）
4.如何保证分布式事务消息的可靠存储（消息丢了，钱就丢了，那就gg了）
支付宝本地创建一个sql事务，扣钱，同时更新消息表。插入一条加钱消息。
定时轮询服务，定时轮询消息表，努力送达加钱消息到余额宝。 缺点：轮询频次高，sql压力大；轮询频次低，延迟高。
canal服务订阅msg表的binlog，支付宝插入一条扣钱消息后，canal拿到扣钱消息发送到Kafka，然后余额宝去消费Kafka的加钱消息 ，去加钱。
消息重复投递/消费，使用全局唯一id + 去重表（消息应用状态表），余额宝加钱后，插入数据到消息应用状态表（或者直接更新状态）、
生产者失败的情况以及处理方式：
- 发送prepare消息失败，直接返回错误
- 数据库事务提交失败，等待消息队列回调询问，prepare消息是否丢掉
- 数据库提交成功，确认成功消息发送失败。等待消息队列回调询问，prepare消息是否确认成功。
消费者： 人工介入
1、使用 redis benchmark 工具, 测试 10 20 50 100 200 1k 5k 字节 value 大小，redis get set 性能。
2、写入一定量的 kv 数据, 根据数据大小 1w-50w 自己评估, 结合写入前后的 info memory 信息 , 分析上述不同 value 大小下，平均每个 key 的占用内存空间。
作业地址：https://github.com/ProsperousLi/jike-go/tree/main/week8
1、（QUIC）http3 ，了解网络传输底层，计算机网络。
2、 TCP/IP 底层实现原理的细节。 linux 指令查看http的流量和抓包：nload, tcpflow, ss, netstat, nmon, top 等指令了解。
3、 grpc 的request和response的报文格式。
4、 https多路复用；http一个连接串行请求。
5、 IO 多路复用： 异步阻塞；select做同步检测fd有数据，返回回去用read去读取数据。 epoll
1、总结几种 socket 粘包的解包方式: fix length/delimiter based/length field based frame decoder。尝试举例其应用
2、实现一个从 socket connection 中解码出 goim 协议的解码器。
作业地址：https://github.com/ProsperousLi/jike-go/tree/main/week9
1、日志规范遵循：Otel规范。
2、采样：一级采样： 动态采样，高qps低采样率，低qps高采样率。 二级采样、底层采样。
3、指标：黄金四维度：延迟、流量、错误和饱和度。
TODO 了解http协议的头部字段的作用与CDN、DNS之间的关系
1、DNS
递归查询与迭代查询
2、CDN
3、多活架构
引用的阅读和总结