book/advanced-go-programming-book
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/chai2010/advanced-go-programming-book.git synced 2025-05-24 12:32:21 +00:00
Code Issues Releases Wiki Activity

Merge pull request #329 from fuwensun/pr5-6-1f

Browse Source 
ch5-6-typos
This commit is contained in:
Xargin 2018-08-22 01:51:37 +08:00 committed by GitHub
commit 1c89d4fcd1
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
1 changed files with 5 additions and 5 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

8
ch5-web/ch5-06-ratelimit.md
View File

@ -2,11 +2,11 @@
计算机程序可依据其瓶颈分为 Disk IO-bound，CPU-bound，Network-bound，分布式场景下有时候也会外部系统而导致自身瓶颈。 计算机程序可依据其瓶颈分为 Disk IO-bound，CPU-bound，Network-bound，分布式场景下有时候也会外部系统而导致自身瓶颈。
web 系统打交道最多的是网络，无论是接受，解析用户请求，访问存储，还是把响应数据返回给用户，都是要走网络的。在没有 epoll/kqueue 之类的系统提供的 IO 多路复用接口之前，多个核心的现代计算机最头痛的是 C10k 问题，C10k 问题会导致计算机没有办法充分利用 CPU 来处理更多的用户连接，进而没有办法通过优化程序提升 CPU 利用率来处理更多的请求。 web 系统打交道最多的是网络，无论是接收，解析用户请求，访问存储，还是把响应数据返回给用户，都是要走网络的。在没有 epoll/kqueue 之类的系统提供的 IO 多路复用接口之前，多个核心的现代计算机最头痛的是 C10k 问题，C10k 问题会导致计算机没有办法充分利用 CPU 来处理更多的用户连接，进而没有办法通过优化程序提升 CPU 利用率来处理更多的请求。
从 linux 实现了 epoll，freebsd 实现了 kqueue，这个问题基本解决了，我们可以借助内核提供的 API 轻松解决当年的 C10k 问题，也就是说如今如果你的程序主要是和网络打交道，那么瓶颈一定在用户程序而不在操作系统内核。 自从 linux 实现了 epoll，freebsd 实现了 kqueue，这个问题基本解决了，我们可以借助内核提供的 API 轻松解决当年的 C10k 问题，也就是说如今如果你的程序主要是和网络打交道，那么瓶颈一定在用户程序而不在操作系统内核。
随着时代的发展，编程语言对这些系统调用又进一步进行了封装，如今做应用层开发，几乎不会在程序中看到 epoll 之类的字眼，大多数时候我们就只要聚焦在业务逻辑上就好。Golang 的网络库针对不同平台封装了不同的 syscall API，http 库又是构建在 net 库之上，所以在 Go 我们可以借助标准库，很轻松地写出高性能的 http 服务，下面是一个简单的 `hello world` 服务的代码： 随着时代的发展，编程语言对这些系统调用又进一步进行了封装，如今做应用层开发，几乎不会在程序中看到 epoll 之类的字眼，大多数时候我们就只要聚焦在业务逻辑上就好。Go 的 net 库针对不同平台封装了不同的 syscall API，http 库又是构建在 net 库之上，所以在 Go 我们可以借助标准库，很轻松地写出高性能的 http 服务，下面是一个简单的 `hello world` 服务的代码：
```go ```go
package main package main
@ -104,7 +104,7 @@ Transfer/sec: 5.51MB
流量限制的手段有很多，最常见的：漏桶、令牌桶两种： 流量限制的手段有很多，最常见的：漏桶、令牌桶两种：
1. 漏桶是指我们有一个一直装满了水的桶，每过固定的一段时间即向外漏一滴水。如果你接到了这滴水，那么你就可以继续服务请求，如果没有接到，那么就需要等待下一滴水。 1. 漏桶是指我们有一个一直装满了水的桶，每过固定的一段时间即向外漏一滴水。如果你接到了这滴水，那么你就可以继续服务请求，如果没有接到，那么就需要等待下一滴水。
2. 令牌桶则是指匀速向桶中添加令牌，服务请求时需要从桶中获取令牌，令牌的数目可以按照需要消耗的资源进行对应的调整。如果没有令牌，可以选择等待，或者放弃。 2. 令牌桶则是指匀速向桶中添加令牌，服务请求时需要从桶中获取令牌，令牌的数目可以按照需要消耗的资源进行相应的调整。如果没有令牌，可以选择等待，或者放弃。
这两种方法看起来很像，不过还是有区别的。漏桶流出的速率固定，而令牌桶只要在桶中有令牌，那就可以拿。也就是说令牌桶是允许一定程度的并发的，比如同一个时刻，有 100 个用户请求，只要令牌桶中有 100 个令牌，那么这 100 个请求全都会放过去。令牌桶在桶中没有令牌的情况下也会退化为漏桶模型。 这两种方法看起来很像，不过还是有区别的。漏桶流出的速率固定，而令牌桶只要在桶中有令牌，那就可以拿。也就是说令牌桶是允许一定程度的并发的，比如同一个时刻，有 100 个用户请求，只要令牌桶中有 100 个令牌，那么这 100 个请求全都会放过去。令牌桶在桶中没有令牌的情况下也会退化为漏桶模型。