add dist config

SUMMARY.md

@@ -59,7 +59,8 @@
    * [6.3 延时任务系统](ch6-cloud/ch6-03-delay-job.md)
    * [6.4 分布式搜索引擎](ch6-cloud/ch6-04-search-engine.md)
    * [6.5 负载均衡](ch6-cloud/ch6-05-load-balance.md)
-   * [6.6 补充说明](ch6-cloud/ch6-06-ext.md)
+   * [6.6 分布式配置管理](ch6-cloud/ch6-06-config.md)
+   * [6.7 补充说明](ch6-cloud/ch6-07-ext.md)
 * [附录](appendix/readme.md)
    * [附录A: Go语言常见坑](appendix/appendix-a-trap.md)
    * [附录B: 有趣的代码片段](appendix/appendix-b-gems.md)

ch6-cloud/ch6-06-config.md

@@ -50,10 +50,12 @@ cfg := client.Config{
 }
 ```
 
+直接用 etcd client 包中的结构体初始化，没什么可说的。
+
 ### 配置获取
 
 ```go
-resp, err = kapi.Get(context.Background(), "/name", nil)
+resp, err = kapi.Get(context.Background(), "/path/to/your/config", nil)
 if err != nil {
     log.Fatal(err)
 } else {
@@ -62,6 +64,8 @@ if err != nil {
 }
 ```
 
+获取配置使用 etcd KeysAPI 的 Get 方法，比较简单。
+
 ### 配置更新订阅
 
 ```go
@@ -76,6 +80,8 @@ go func() {
 }()
 ```
 
+通过订阅 config 路径的变动事件，在该路径下内容发生变化时，客户端侧可以收到变动通知，并收到变动后的字符串值。
+
 ### 整合起来
 
 ```go
@@ -87,22 +93,24 @@ import (
     "time"
 
     "golang.org/x/net/context"
-
     "github.com/coreos/etcd/client"
 )
 
-func watchAndUpdate() {
+var configPath =  `/configs/remote_config.json`
+var kapi client.KeysAPI
+
+type ConfigStruct struct {
+	Addr           string `json:"addr"`
+	AesKey         string `json:"aes_key"`
+	HTTPS          bool   `json:"https"`
+	Secret         string `json:"secret"`
+	PrivateKeyPath string `json:"private_key_path"`
+	CertFilePath   string `json:"cert_file_path"`
 }
 
-func set() error {
+var appConfig ConfigStruct
-    return nil
-}
 
-func get() (string, error) {
+func init() {
-    return "", nil
-}
-
-func main() {
     cfg := client.Config{
         Endpoints:               []string{"http://127.0.0.1:2379"},
         Transport:               client.DefaultTransport,
@@ -110,40 +118,51 @@ func main() {
     }
 
     c, err := client.New(cfg)
-    if err != nil {
+	if err != nil {
-        log.Fatal(err)
+		log.Fatal(err)
-    }
+	}
-    kapi := client.NewKeysAPI(c)
+	kapi = client.NewKeysAPI(c)
-    w := kapi.Watcher("/name", nil)
+}
+
+func watchAndUpdate() {
+    w := kapi.Watcher(configPath, nil)
     go func() {
+        // watch 该节点下的每次变化
         for {
             resp, err := w.Next(context.Background())
-            fmt.Println(resp, err)
+            if err != nil {
+                log.Fatal(err)
+            }
             fmt.Println("new values is ", resp.Node.Value)
+
+            err = json.Unmarshal([]byte(resp.Node.Value), &appConfig)
+            if err != nil {
+                log.Fatal(err)
+            }
         }
     }()
+}
 
-    log.Print("Setting /name to alex")
+func getConfig() {
-    resp, err := kapi.Set(context.Background(), "/name", "alex", nil)
+    resp, err = kapi.Get(context.Background(), configPath, nil)
     if err != nil {
         log.Fatal(err)
-    } else {
-        log.Printf("Set is done. Metadata is %q\n", resp)
     }
 
-    log.Print("Getting /name key value")
+    err := json.Unmarshal(resp.Node.Value, &appConfig)
-    resp, err = kapi.Get(context.Background(), "/name", nil)
     if err != nil {
         log.Fatal(err)
-    } else {
-        log.Printf("Get is done. Metadata is %q\n", resp)
-        log.Printf("%q key has %q value\n", resp.Node.Key, resp.Node.Value)
     }
-    time.Sleep(time.Minute)
+}
+
+func main() {
+    // init your app
 }
 ```
 
-如果业务规模不大，使用本节中的例子就可以实现功能了。TODO
+如果业务规模不大，使用本节中的例子就可以实现功能了。
+
+这里只需要注意一点，我们在更新配置时，进行了一系列操作：watch 响应，json 解析，这些操作都不具备原子性。当单个业务请求流程中多次获取 config 时，有可能因为中途 config 发生变化而导致单个请求前后逻辑不一致。因此，在使用类似这样的方式来更新配置时，需要在单个请求的生命周期内使用同样的配置。具体实现方式可以是只在请求开始的时候获取一次配置，然后依次向下透传等等，具体情况具体分析。
 
 ## 配置膨胀
 
@@ -159,6 +178,8 @@ func main() {
 
 在配置进行更新时，我们要为每份配置的新内容赋予一个版本号，并将修改前的内容和版本号记录下来，当发现新配置出问题时，能够及时地回滚回来。
 
+常见的做法是，使用 MySQL 来存储配置文件/字符串的不同版本内容，在需要回滚时，只要进行简单的查询即可。
+
 ## 客户端容错
 
 在业务系统的配置被剥离到配置中心之后，并不意味着我们的系统可以高枕无忧了。当配置中心本身宕机时，我们也需要一定的容错能力，至少保证在其宕机期间，业务依然可以运转。这要求我们的系统能够在配置中心宕机时，也能拿到需要的配置信息。哪怕这些信息不够新。

ch6-cloud/ch6-07-ext.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 6.6 补充说明
+# 6.7 补充说明
 
 分布式是很大的领域，本章中的介绍只能算是对领域的管中窥豹。因为大型系统流量大，并发高，所以往往很多朴素的方案会变得难以满足需求。人们为了解决大型系统场景中的各种问题，而开发出了各式各样的分布式系统。有些系统非常简单，比如本章中介绍的分布式 id 生成器，而有一些系统则可能非常复杂，比如本章中的分布式搜索引擎(当然，本章中提到的 es 不是 Go 实现)。