如何在 Go 语言中使用 Redis 连接池

一、关于连接池

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一个数据库服务器只拥有有限的资源，并且如果你没有充分使用这些资源，你可以通过使用更多的连接来提高吞吐量。一旦所有的资源都在使用，那么你就不 能通过增加更多的连接来提高吞吐量。事实上，吞吐量在连接负载较大时就开始下降了。通常可以通过限制与可用的资源相匹配的数据库连接的数量来提高延迟和吞 吐量。

如何在Go语言中使用Redis连接池

如果不使用连接池，那么，每次传输数据，我们都需要进行创建连接，收发数据，关闭连接。在并发量不高的场景，基本上不会有什么问题，一旦并发量上去了，那么，一般就会遇到下面几个常见问题：

性能普遍上不去

CPU 大量资源被系统消耗

网络一旦抖动，会有大量 TIME_WAIT 产生，不得不定期重启服务或定期重启机器

服务器工作不稳定，QPS 忽高忽低

要想解决这些问题，我们就要用到连接池了。连接池的思路很简单，在初始化时，创建一定数量的连接，先把所有长连接存起来，然后，谁需要使用，从这里取走，干完活立马放回来。 如果请求数超出连接池容量，那么就排队等待、退化成短连接或者直接丢弃掉。

二、使用连接池遇到的坑

最近在一个项目中，需要实现一个简单的 Web Server 提供 Redis 的 HTTP interface，提供 JSON 形式的返回结果。考虑用 Go 来实现。

首先，去看一下 Redis 官方推荐的 Go Redis driver。官方 Star 的项目有两个：Radix.v2 和 Redigo。经过简单的比较后，选择了更加轻量级和实现更加优雅的 Radix.v2。

Radix.v2 包是根据功能划分成一个个的 sub package，每一个 sub package 在一个独立的子目录中，结构非常清晰。我的项目中会用到的 sub package 有 redis 和 pool。

由于我想让这种被 fork 的进程最好简单点，做的事情单一一些，所以，在没有深入去看 Radix.v2 的 pool 的实现之前，我选择了自己实现一个 Redis pool。(这里，就不贴代码了。后来发现自己实现的 Redis pool 与 Radix.v2 实现的 Redis pool 的原理是一样的，都是基于 channel 实现的, 遇到的问题也是一样的。)

不过在测试过程中，发现了一个诡异的问题。在请求过程中经常会报 EOF 错误。而且是概率性出现，一会有问题，一会又好了。通过反复的测试，发现 bug 是有规律的，当程序空闲一会后，再进行连续请求，会发生3次失败，然后之后的请求都能成功，而我的连接池大小设置的是3。再进一步分析，程序空闲300秒 后，再请求就会失败，发现我的 Redis server 配置了 timeout 300，至此，问题就清楚了。是连接超时 Redis server 主动断开了连接。客户端这边从一个超时的连接请求就会得到 EOF 错误。

然后我看了一下 Radix.v2 的 pool 包的源码，发现这个库本身并没有检测坏的连接，并替换为新server{location/pool{content_by_lua_block{localredis=require"resty.redis"localred=redis:new()localok,err=red:connect("127.0.0.1",6379)ifnotokthenngx.say("failedtoconnect:",err)returnendok,err=red:set("hello","world")ifnotokthenreturnendred:set_keepalive(10000,100)}}}

发现有个 set_keepalive 的方法，查了一下官方文档，方法的原型是 syntax: ok, err = red:set_keepalive(max_idle_timeout, pool_size) 貌似 max_idle_timeout 这个参数，就是我们所缺少的东西，然后进一步跟踪源码，看看里面是怎么保证连接有效的。

function_M.set_keepalive(self,...)localsock=self.sockifnotsockthenreturnnil,"notinitialized"endifself.subscribedthenreturnnil,"subscribedstate"endreturnsock:setkeepalive(...)end

至此，已经清楚了，使用了 tcp 的 keepalive 心跳机制。

于是，通过与 Radix.v2 的作者一些讨论，选择自己在 redis 这层使用心跳机制，来解决这个问题。

四、最后的解决方案

在创建连接池之后，起一个 goroutine，每隔一段 idleTime 发送一个 PING 到 Redis server。其中，idleTime 略小于 Redis server 的 timeout 配置。连接池初始化部分代码如下：

p,err:=pool.New("tcp",u.Host,concurrency)errHndlr(err)gofunc(){for{p.Cmd("PING")time.Sleep(idelTime*time.Second)}}()

使用 redis 传输数据部分代码如下：

funcredisDo(p*pool.Pool,cmdstring,args...interface{})(reply*redis.Resp,errerror){reply=p.Cmd(cmd,args...)iferr=reply.Err;err!=nil{iferr!=io.EOF{Fatal.Println("redis",cmd,args,"erris",err)}}return}

其中，Radix.v2 连接池内部进行了连接池内连接的获取和放回，代码如下：

//Cmdautomaticallygetsoneclientfromthepool,executesthegivencommand//(returningitsresult),andputstheclientbackinthepoolfunc(p*Pool)Cmd(cmdstring,args...interface{})*redis.Resp{c,err:=p.Get()iferr!=nil{returnredis.NewResp(err)}deferp.Put(c)returnc.Cmd(cmd,args...)}

这样，我们就有了 keepalive 的机制，不会出现 timeout 的连接了，从 redis 连接池里面取出的连接都是可用的连接了。看似简单的代码，却完美的解决了连接池里面超时连接的问题。同时，就算 Redis server 重启等情况，也能保证连接自动重连。

golang使用Nsq

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。

一篇搞懂tcp，http，socket，socket连接池之间的关系

作为一名开发人员我们经常会听到HTTP协议、TCP/IP协议、UDP协议、Socket、Socket长连接、Socket连接池等字眼，然而它们之间的关系、区别及原理并不是所有人都能理解清楚，这篇文章就从网络协议基础开始到Socket连接池，一步一步解释他们之间的关系。

首先从网络通信的分层模型讲起：七层模型，亦称OSI(Open System Interconnection)模型。自下往上分为：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。所有有关通信的都离不开它，下面这张图片介绍了各层所对应的一些协议和硬件

通过上图，我知道IP协议对应于网络层，TCP、UDP协议对应于传输层，而HTTP协议对应于应用层，OSI并没有Socket，那什么是Socket，后面我们将结合代码具体详细介绍。

关于传输层TCP、UDP协议可能我们平时遇见的会比较多，有人说TCP是安全的，UDP是不安全的，UDP传输比TCP快，那为什么呢，我们先从TCP的连接建立的过程开始分析，然后解释UDP和TCP的区别。

TCP的三次握手和四次分手

我们知道TCP建立连接需要经过三次握手，而断开连接需要经过四次分手，那三次握手和四次分手分别做了什么和如何进行的。

第一次握手： 建立连接。客户端发送连接请求报文段，将SYN位置为1，Sequence Number为x；然后，客户端进入SYN_SEND状态，等待服务器的确认；

第二次握手： 服务器收到客户端的SYN报文段，需要对这个SYN报文段进行确认，设置Acknowledgment Number为x+1(Sequence Number+1)；同时，自己自己还要发送SYN请求信息，将SYN位置为1，Sequence Number为y；服务器端将上述所有信息放到一个报文段（即SYN+ACK报文段）中，一并发送给客户端，此时服务器进入SYN_RECV状态；

第三次握手： 客户端收到服务器的SYN+ACK报文段。然后将Acknowledgment Number设置为y+1，向服务器发送ACK报文段，这个报文段发送完毕以后，客户端和服务器端都进入ESTABLISHED状态，完成TCP三次握手。

完成了三次握手，客户端和服务器端就可以开始传送数据。以上就是TCP三次握手的总体介绍。通信结束客户端和服务端就断开连接，需要经过四次分手确认。

第一次分手： 主机1（可以使客户端，也可以是服务器端），设置Sequence Number和Acknowledgment Number，向主机2发送一个FIN报文段；此时，主机1进入FIN_WAIT_1状态；这表示主机1没有数据要发送给主机2了；

第二次分手： 主机2收到了主机1发送的FIN报文段，向主机1回一个ACK报文段，Acknowledgment Number为Sequence Number加1；主机1进入FIN_WAIT_2状态；主机2告诉主机1，我“同意”你的关闭请求；

第三次分手： 主机2向主机1发送FIN报文段，请求关闭连接，同时主机2进入LAST_ACK状态；

第四次分手 ：主机1收到主机2发送的FIN报文段，向主机2发送ACK报文段，然后主机1进入TIME_WAIT状态；主机2收到主机1的ACK报文段以后，就关闭连接；此时，主机1等待2MSL后依然没有收到回复，则证明Server端已正常关闭，那好，主机1也可以关闭连接了。

可以看到一次tcp请求的建立及关闭至少进行7次通信，这还不包过数据的通信，而UDP不需3次握手和4次分手。

TCP和UDP的区别

　1、TCP是面向链接的，虽然说网络的不安全不稳定特性决定了多少次握手都不能保证连接的可靠性，但TCP的三次握手在最低限度上(实际上也很大程度上保证了)保证了连接的可靠性;而UDP不是面向连接的，UDP传送数据前并不与对方建立连接，对接收到的数据也不发送确认信号，发送端不知道数据是否会正确接收，当然也不用重发，所以说UDP是无连接的、不可靠的一种数据传输协议。　

　2、也正由于1所说的特点，使得UDP的开销更小数据传输速率更高，因为不必进行收发数据的确认，所以UDP的实时性更好。知道了TCP和UDP的区别，就不难理解为何采用TCP传输协议的MSN比采用UDP的QQ传输文件慢了，但并不能说QQ的通信是不安全的，因为程序员可以手动对UDP的数据收发进行验证，比如发送方对每个数据包进行编号然后由接收方进行验证啊什么的，即使是这样，UDP因为在底层协议的封装上没有采用类似TCP的“三次握手”而实现了TCP所无法达到的传输效率。

关于传输层我们会经常听到一些问题

1．TCP服务器最大并发连接数是多少？

关于TCP服务器最大并发连接数有一种误解就是“因为端口号上限为65535,所以TCP服务器理论上的可承载的最大并发连接数也是65535”。首先需要理解一条TCP连接的组成部分： 客户端IP、客户端端口、服务端IP、服务端端口 。所以对于TCP服务端进程来说，他可以同时连接的客户端数量并不受限于可用端口号，理论上一个服务器的一个端口能建立的连接数是全球的IP数*每台机器的端口数。实际并发连接数受限于linux可打开文件数，这个数是可以配置的，可以非常大，所以实际上受限于系统性能。通过#ulimit -n 查看服务的最大文件句柄数，通过ulimit -n xxx 修改 xxx是你想要能打开的数量。也可以通过修改系统参数：

2．为什么TIME_WAIT状态还需要等2MSL后才能返回到CLOSED状态？

这是因为虽然双方都同意关闭连接了，而且握手的4个报文也都协调和发送完毕，按理可以直接回到CLOSED状态（就好比从SYN_SEND状态到ESTABLISH状态那样）；但是因为我们必须要假想网络是不可靠的，你无法保证你最后发送的ACK报文会一定被对方收到，因此对方处于LAST_ACK状态下的Socket可能会因为超时未收到ACK报文，而重发FIN报文，所以这个TIME_WAIT状态的作用就是用来重发可能丢失的ACK报文。

3．TIME_WAIT状态还需要等2MSL后才能返回到CLOSED状态会产生什么问题

通信双方建立TCP连接后，主动关闭连接的一方就会进入TIME_WAIT状态，TIME_WAIT状态维持时间是两个MSL时间长度，也就是在1-4分钟，Windows操作系统就是4分钟。进入TIME_WAIT状态的一般情况下是客户端，一个TIME_WAIT状态的连接就占用了一个本地端口。一台机器上端口号数量的上限是65536个，如果在同一台机器上进行压力测试模拟上万的客户请求，并且循环与服务端进行短连接通信，那么这台机器将产生4000个左右的TIME_WAIT Socket，后续的短连接就会产生address already in use : connect的异常，如果使用Nginx作为方向代理也需要考虑TIME_WAIT状态，发现系统存在大量TIME_WAIT状态的连接，通过调整内核参数解决。

编辑文件，加入以下内容：

然后执行 /sbin/sysctl -p 让参数生效。

net.ipv4.tcp_syncookies = 1 表示开启SYN Cookies。当出现SYN等待队列溢出时，启用cookies来处理，可防范少量SYN攻击，默认为0，表示关闭；

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接，默认为0，表示关闭；

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收，默认为0，表示关闭。

net.ipv4.tcp_fin_timeout 修改系统默认的TIMEOUT时间

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关于TCP/IP和HTTP协议的关系，网络有一段比较容易理解的介绍：“我们在传输数据时，可以只使用(传输层)TCP/IP协议，但是那样的话，如果没有应用层，便无法识别数据内容。如果想要使传输的数据有意义，则必须使用到应用层协议。应用层协议有很多，比如HTTP、FTP、TELNET等，也可以自己定义应用层协议。

HTTP协议即超文本传送协议(Hypertext Transfer Protocol )，是Web联网的基础，也是手机联网常用的协议之一，WEB使用HTTP协议作应用层协议，以封装HTTP文本信息，然后使用TCP/IP做传输层协议将它发到网络上。

由于HTTP在每次请求结束后都会主动释放连接，因此HTTP连接是一种“短连接”，要保持客户端程序的在线状态，需要不断地向服务器发起连接请求。通常 的做法是即时不需要获得任何数据，客户端也保持每隔一段固定的时间向服务器发送一次“保持连接”的请求，服务器在收到该请求后对客户端进行回复，表明知道 客户端“在线”。若服务器长时间无法收到客户端的请求，则认为客户端“下线”，若客户端长时间无法收到服务器的回复，则认为网络已经断开。

下面是一个简单的HTTP Post application/json数据内容的请求：

现在我们了解到TCP/IP只是一个协议栈，就像操作系统的运行机制一样，必须要具体实现，同时还要提供对外的操作接口。就像操作系统会提供标准的编程接口，比如Win32编程接口一样，TCP/IP也必须对外提供编程接口，这就是Socket。现在我们知道，Socket跟TCP/IP并没有必然的联系。Socket编程接口在设计的时候，就希望也能适应其他的网络协议。所以，Socket的出现只是可以更方便的使用TCP/IP协议栈而已，其对TCP/IP进行了抽象，形成了几个最基本的函数接口。比如create，listen，accept，connect，read和write等等。

不同语言都有对应的建立Socket服务端和客户端的库，下面举例Nodejs如何创建服务端和客户端：

服务端：

服务监听9000端口

下面使用命令行发送http请求和telnet

注意到curl只处理了一次报文。

客户端

Socket长连接

所谓长连接，指在一个TCP连接上可以连续发送多个数据包，在TCP连接保持期间，如果没有数据包发送，需要双方发检测包以维持此连接(心跳包)，一般需要自己做在线维持。 短连接是指通信双方有数据交互时，就建立一个TCP连接，数据发送完成后，则断开此TCP连接。比如Http的，只是连接、请求、关闭，过程时间较短,服务器若是一段时间内没有收到请求即可关闭连接。其实长连接是相对于通常的短连接而说的，也就是长时间保持客户端与服务端的连接状态。

通常的短连接操作步骤是：

连接 数据传输 关闭连接；

而长连接通常就是：

连接 数据传输 保持连接(心跳) 数据传输 保持连接(心跳) …… 关闭连接；

什么时候用长连接，短连接？

长连接多用于操作频繁，点对点的通讯，而且连接数不能太多情况，。每个TCP连接都需要三步握手，这需要时间，如果每个操作都是先连接，再操作的话那么处理 速度会降低很多，所以每个操作完后都不断开，次处理时直接发送数据包就OK了，不用建立TCP连接。例如：数据库的连接用长连接， 如果用短连接频繁的通信会造成Socket错误，而且频繁的Socket创建也是对资源的浪费。

什么是心跳包为什么需要：

心跳包就是在客户端和服务端间定时通知对方自己状态的一个自己定义的命令字，按照一定的时间间隔发送，类似于心跳，所以叫做心跳包。网络中的接收和发送数据都是使用Socket进行实现。但是如果此套接字已经断开（比如一方断网了），那发送数据和接收数据的时候就一定会有问题。可是如何判断这个套接字是否还可以使用呢？这个就需要在系统中创建心跳机制。其实TCP中已经为我们实现了一个叫做心跳的机制。如果你设置了心跳，那TCP就会在一定的时间（比如你设置的是3秒钟）内发送你设置的次数的心跳（比如说2次），并且此信息不会影响你自己定义的协议。也可以自己定义，所谓“心跳”就是定时发送一个自定义的结构体（心跳包或心跳帧），让对方知道自己“在线”,以确保链接的有效性。

实现：

服务端：

服务端输出结果：

客户端代码：

客户端输出结果：

如果想要使传输的数据有意义，则必须使用到应用层协议比如Http、Mqtt、Dubbo等。基于TCP协议上自定义自己的应用层的协议需要解决的几个问题：

下面我们就一起来定义自己的协议，并编写服务的和客户端进行调用：

定义报文头格式： length:000000000xxxx; xxxx代表数据的长度，总长度20,举例子不严谨。

数据表的格式: Json

服务端:

日志打印：

客户端

日志打印：

客户端定时发送自定义协议数据到服务端，先发送头数据，在发送内容数据，另外一个定时器发送心跳数据，服务端判断是心跳数据，再判断是不是头数据，再是内容数据，然后解析后再发送数据给客户端。从日志的打印可以看出客户端先后writeheader和data数据，服务端可能在一个data事件里面接收到。

这里可以看到一个客户端在同一个时间内处理一个请求可以很好的工作，但是想象这么一个场景，如果同一时间内让同一个客户端去多次调用服务端请求，发送多次头数据和内容数据，服务端的data事件收到的数据就很难区别哪些数据是哪次请求的，比如两次头数据同时到达服务端，服务端就会忽略其中一次，而后面的内容数据也不一定就对应于这个头的。所以想复用长连接并能很好的高并发处理服务端请求，就需要连接池这种方式了。

什么是Socket连接池,池的概念可以联想到是一种资源的集合，所以Socket连接池，就是维护着一定数量Socket长连接的集合。它能自动检测Socket长连接的有效性，剔除无效的连接，补充连接池的长连接的数量。从代码层次上其实是人为实现这种功能的类，一般一个连接池包含下面几个属性：

场景： 一个请求过来，首先去资源池要求获取一个长连接资源，如果空闲队列里面有长连接，就获取到这个长连接Socket,并把这个Socket移到正在运行的长连接队列。如果空闲队列里面没有，且正在运行的队列长度小于配置的连接池资源的数量，就新建一个长连接到正在运行的队列去，如果正在运行的不下于配置的资源池长度，则这个请求进入到等待队列去。当一个正在运行的Socket完成了请求，就从正在运行的队列移到空闲的队列，并触发等待请求队列去获取空闲资源，如果有等待的情况。

这里简单介绍Nodejs的Socket连接池generic-pool模块的源码。

主要文件目录结构

下面介绍库的使用：

初始化连接池

使用连接池

下面连接池的使用，使用的协议是我们之前自定义的协议。

日志打印：

这里看到前面两个请求都建立了新的Socket连接 socket_pool 127.0.0.1 9000 connect，定时器结束后重新发起两个请求就没有建立新的Socket连接了，直接从连接池里面获取Socket连接资源。

源码分析

发现主要的代码就位于lib文件夹中的Pool.js

构造函数：

lib/Pool.js

可以看到包含之前说的空闲的资源队列，正在请求的资源队列，正在等待的请求队列等。

下面查看 Pool.acquire 方法

lib/Pool.js

上面的代码就按种情况一直走下到最终获取到长连接的资源，其他更多代码大家可以自己去深入了解。

网站标题：go语言tcp心跳 golang tcp read timeout
本文链接：http://kswjz.com/article/dddjcos.html