golang 定时器，启动的时候执行一次，以后每天晚上12点执行，怎么实现

func startTimer(f func()) {

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go func() {

for {

f()

now := time.Now()

// 计算下一个零点

next := now.Add(time.Hour * 24)

next = time.Date(next.Year(), next.Month(), next.Day(), 0, 0, 0, 0, next.Location())

t := time.NewTimer(next.Sub(now))

-t.C

}

}()

}

Go语言基于Etcd实现的定时任务

利用 Etcd 的Lease租约特性来实现定时功能，同时通过Watch机制来实现多节点情况下只有一个节点执行该任务。通过定时任务库 Cron 的时间字符串解析器Parser来解析任务执行时间。

Etcd

Cron

源码链接

Golang-基于TimeingWheel定时器

在linux下实现定时器主要有如下方式

在这当中 基于时间轮方式实现的定时器 时间复杂度最小，效率最高，然而我们可以通过 优先队列 实现时间轮定时器。

优先队列的实现可以使用最大堆和最小堆，因此在队列中所有的数据都可以定义排序规则自动排序。我们直接通过队列中 pop 函数获取数据，就是我们按照自定义排序规则想要的数据。

在 Golang 中实现一个优先队列异常简单，在 container/head 包中已经帮我们封装了，实现的细节，我们只需要实现特定的接口就可以。

下面是官方提供的例子

因为优先队列底层数据结构是由二叉树构建的，所以我们可以通过数组来保存二叉树上的每一个节点。

改数组需要实现 Go 预先定义的接口 Len , Less , Swap , Push , Pop 和 update 。

timerType结构是定时任务抽象结构

首先的 start 函数，当创建一个 TimeingWheel 时，通过一个 goroutine 来执行 start ,在start中for循环和select来监控不同的channel的状态

通过for循环从队列中取数据，直到该队列为空或者是遇见第一个当前时间比任务开始时间大的任务， append 到 expired 中。因为优先队列中是根据 expiration 来排序的，

所以当取到第一个定时任务未到的任务时，表示该定时任务以后的任务都未到时间。

当 getExpired 函数取出队列中要执行的任务时，当有的定时任务需要不断执行，所以就需要判断是否该定时任务需要重新放回优先队列中。 isRepeat 是通过判断任务中 interval 是否大于 0 判断，

如果大于0 则，表示永久就生效。

防止外部滥用，阻塞定时器协程，框架又一次封装了timer这个包，名为 timer_wapper 这个包,它提供了两种调用方式。

参数和上面的参数一样，只是在第三个参数中使用了任务池，将定时任务放入了任务池中。定时任务的本身执行就是一个 put 操作。

至于put以后，那就是 workers 这个包管理的了。在 worker 包中， 也就是维护了一个任务池，任务池中的任务会有序的执行，方便管理。

swoole 服务层代码怎么写

swoole-1.7.7 发布，内置Http服务器性能是Node.js的12倍

PHP的异步并发扩展swoole发布了 1.7.7 版本，此版本主要有：

增加对cygwin环境的支持

增加单次定时器的after接口

onClose事件调整为在close前触发

增加内置Http服务器

修复目前已知的所有BUG

单次定时器

swoole之前的版本仅支持间隔时间的固定定时器，1.7.7新增了单次定时器接口，可以指定在当前时间之后的n毫秒内执行一段代码。

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swoole_timer_after(500, function(){

echo "Hello Swoole\n";

}); //500ms

在服务器端程序中可以调用swoole_server对象的after方法。

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$server-on('receive', function($server, $fd, $from_id, $data(){

$server-after(2000, function(){

echo "timeout\n";

});

}));

内置Http服务器

在此版本中swoole内部集成了一个Http服务器，由底层的C代码解析Http协议。得益于swoole的多线程Reactor+多进程模型，swoole内置Http服务器的性能非常好。通过使用apache bench工具进行压测，性能是node.js的12倍，php-fpm的6倍，Go语言内置的Http服务器的1.42倍。

压测方法：

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1

ab -c 200 -n 200000 -k

硬件环境：

?

1

Inter Core I5 3.2G * 4核 + 8G内存

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