Golang做一个高吞吐量低延迟的服务合适吗

高吞吐go绝对合适，协程可以保证它的高并发。低延迟的话主要看网络状态以及代码逻辑了

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golang 读取服务器时间 延迟问题怎么解决

简单减少slave同步延案架构做优化尽量让主库DDL快速执行主库写数据安全性较高比sync_binlog=1innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 类设置slave则需要高数据安全完全讲sync_binlog设置0或者关闭binloginnodb_flushlog设置0提高sql执行效率另外使用比主库更硬件设备作slave

mysql-5.6.3已经支持线程主复制原理丁奇类似丁奇表做线程Oracle使用数据库(schema)单位做线程同库使用同复制线程

sync_binlog=1

This makes MySQL synchronize the binary log’s contents to disk each time it commits a transaction

默认情况并每写入都binlog与硬盘同步操作系统或机器(仅仅MySQL服务器)崩溃能binlog语句丢 失要想防止种情况使用sync_binlog全局变量(1安全值慢)使binlog每Nbinlog写入与硬盘 同步即使sync_binlog设置1,现崩溃能表内容binlog内容间存致性使用InnoDB表MySQL服务器 处理COMMIT语句整事务写入binlog并事务提交InnoDB两操作间现崩溃重启事务InnoDB滚仍 存binlog用--innodb-safe-binlog选项增加InnoDB表内容binlog间致性(注释：MySQL 5.1需要--innodb-safe-binlog；由于引入XA事务支持该选项作废）该选项提供更程度安全使每事务 binlog(sync_binlog =1)(默认情况真)InnoDB志与硬盘同步该选项效崩溃重启滚事务MySQL服务器binlog剪切滚 InnoDB事务确保binlog反馈InnoDB表确切数据等并使服务器保持与主服务器保持同步(接收 滚语句)

innodb_flush_log_at_trx_commit （管用）

抱怨Innodb比MyISAM慢 100倍概忘调整值默认值1意思每事务提交或事务外指令都需要志写入（flush）硬盘费特别使用电 池供电缓存（Battery backed up cache）设2于运用特别MyISAM表转意思写入硬盘写入系统缓存志仍每秒flush硬 盘所般丢失超1-2秒更新设0更快点安全面比较差即使MySQL挂能丢失事务数据值2整操作系统 挂才能丢数据

国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。

截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网， 游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。

3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：

1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。

2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。

3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。

众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性。

1. OLTP

3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下：

1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。

2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性。

3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30%。

4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。

6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。

TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：

1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。

2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。

3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。

4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。

IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。

Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况。

加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。

完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。

1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。

2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性。

3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。

4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。

6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。

7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。

8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。 通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点，解决行列混合存储以及资源隔离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。

TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。

未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验。

稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。

性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等。

弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。

我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。

TiDB 3.0 GA Release Notes：

Go GC：优先考虑低延迟和简单

Go 正在构建的 GC 不仅仅是面向于 2015 年，而是面向于 2025 年甚至更久之后：一个支持当局的软件开发并且可以同未来十年新的软件硬件一同扩展的 GC。

Go 1.5，是看到未来的第一瞥， 成功完成了我们一年前设定的 GC 延迟小于 10ms 的目标 。这篇文章综述了我们在 Go 1.5 的垃圾回收器上做了什么。

Go 的新 GC 是一个 并发的、三色的、标记清除的垃圾回收器（a concurrent, tri-color, mark-sweep collector）。我们相信它会非常适合于新时代硬件的性能和新时代软件的低延迟需求。

这些步骤都（？）发生在与应用程序并发阶段，（这个应用程序）被称为 mutator （翻译为“赋值器”），是它在垃圾回收进行时改变了变量的引用。

因为 mutator 必须保持没有黑色对象指向白色对象，以免 GC 跟丢它在堆上已经访问过的变量。

维持这种不变是 写屏障 （write barrier）的职责，它是 mutator 在堆中的指针被更新时运行的一个小函数（function）。

如果当前可达对象是白色，Go 的写屏障标记它为灰色，以确保 GC 最终能扫描到它的引用。

确认在什么时候所有的灰色对象被完全标记完了很微妙，而且如果我们想避免 block 应用程序（mutators）代价非常昂贵而且复杂。为了让事情简单， Go 1.5 做足了工作让它可以并行，然后短暂地 STW 去检查所有潜在的灰色对象。找到最终 STW 所需的时间与该 GC 所做的工作总量之间的最佳结合点是在 Go 1.6 主要交付的内容。

魔鬼在于细节。GC 过程的具体细节的低级讨论就不在这里讨论了（可参考原文有哪些问题）。

在更高级别上，解决 Go 性能问题的方法是增加了 GC 旋钮 （knobs），每一个性能问题有一个旋钮。程序员可以旋转这个旋钮来为他们的应用程序寻找合适的设置。不利的一面是，在十年之后你每年使用一个或两个新的旋钮，你终将遇到《GC 旋钮开关使用法》（GC Knobs Turner Employment Act），Go 不会走这条路。转而，Go 提供了一个旋钮，它叫 GOGC。

GOGC 控制了涉及到可达对象空间的堆的总大小。默认是 100，意味着在上一次收集之后，堆的大小比可达对象的空间大小大 100% 倍（也就是两倍大）。200 就意味着是 3 倍大。如果你想降低 GC 的总时间，那就增加 GOGC；如果你想用更多的 GC 时间来换取更少的内存，那就降低 GOGC。

更重要得，随着下一代硬件中 RAM 增倍（双倍），简单地设置 GOGC 增倍（双倍）将使用 GC 循环数减半。另一方面，既然 GOGC 是根据可达对象的空间大小来的，将可达对象增倍来让负载增倍不需要重调（retune）。应用自己扩展了。更进一步得，没有众多旋钮（knob）的困扰，团队可以专注于客户应用的反馈提高运行性能。

Go 1.5 指向了一个未来，在未来 STW 的暂停不再是使用安全语言的屏障，应用可以轻松得与硬件扩展，并且随着硬件变得越来越强大，GC 将不会成为更好、更具可扩展性的软件的障碍。

更多 1.5GC 的相关内容及我们怎么降低延迟问题可以参考： Go GC: Latency Problem Solved presentation 和 the slides 。

上面提到了这些术语和概念：

下面赋两张 PPT 中的图：

当前题目：go语言低延时业务 go语言低延时业务是什么
本文URL：http://kswjz.com/article/hjogss.html