如果你对微服务感兴趣，那么你可能多次听说过这两个术语。人们常常把这两者混为一谈。在本文中，我将详细讨论服务网格和API网关，并讨论何时使用什么。

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Golang中sync/map提供了并发读写map功能。这里面分析的源码基于go1.14.13版本。

sync.Map的结构

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type Map struct {
	mu Mutex // 排他锁，用于对dirty map操作时候加锁处理

	read atomic.Value // read map

	// dirty map。新增key时候，只写入dirty map中，需要使用mu
	dirty map[interface{}]*entry

	// 用来记录从read map中读取key时miss的次数
	misses int
}

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Wireshark是一款强大的抓包分析工具。它支持抓取分析TCP数据段、UDP数据包，应用层协议比如Http、Http2、Https(但不支持Https解密)、gRPC等。这里面列几个我使用过程中的用到的小技巧。

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简介

Protocol Buffers简称Protobuf，是google公司推出的一种数据描述语言。Protocol buffers具有平台无关、语言无关、二进制格式编码、编码后体积小，序列化和反序列化快、类型安全、向后兼容等特点。

Protocol buffers有专门的语法结构来定义数据结构。消息和RPC服务接口是Protocol buffers中两大基本组成。消息类似一个Json object，RPC服务接口定义了服务所具有的接口和所依赖的消息类型。

Protocol buffers定义的数据结构应该保存在.proto后缀名的文件中。目前最新版本的语法协议是proto3。

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原文地址：https://blog.golang.org/laws-of-reflection

简介

Reflection（反射） 在计算机中表示程序能够检查自身结构的能力，特别指通过类型进行处理。它是元编程的一种形式，也是最容易让人迷惑的一部分。

类型和接口

因为反射建立在类型系统之上，所以让我们先回顾一下 Go 中的类型。Go 是静态类型语言。每个变量都有一个静态类型，即只有一种类型，并且在编译时就已经确定了。比如int, float32, *MyType, []byte等。比如我们进行如下声明：

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type MyInt int

var i int
var j MyInt

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netstat工作原理

netstat命令是linux系统中查看网络情况的一个命令。比如我们可以通过netstat -ntlp | grep 8080查看监听8080端口的进程。

netstat工作原理如下：

1. 通过读取/proc/net/tcp 、/proc/net/tcp6文件，获取socket本地地址，本地端口，远程地址，远程端口，状态，inode等信息
2. 接着扫描所有/proc/[pid]/fd目录下的的socket文件描述符，建立inode到进程pid映射
3. 根据pid读取/proc/[pid]/cmdline文件，获取进程命令和启动参数
4. 根据2,3步骤，即可以获得1中对应socket的相关进程信息

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最近因业务需要，需要在多网卡模式下实现Go应用的流量从指定网卡流入，请求外网服务时候流量需要从该网卡流出功能。从指定网卡流入很容易实现，只要go应用listen对应网卡即可，但请求外网服务时候就相对麻烦些了。在实践中总结出有三种方案可行。各有优劣。

假定服务器网卡情况如下：

实际上我们的服务器使用云服务器，网卡是弹性网卡(eni)，绑定的是弹性ip(eip)。三种方案对普通服务器也是能达到目的的。

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Golang中Channel是goroutine间重要通信的方式，是并发安全的，通道内的数据First In First Out，我们可以把通道想象成队列。这里面分析的源码基于go1.13版本。

channel数据结构

Channel底层数据结构是一个结构体。

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type hchan struct {
	qcount   uint // 队列中元素个数
	dataqsiz uint // 循环队列的大小
	buf      unsafe.Pointer // 指向循环队列
	elemsize uint16 // 通道里面的元素大小
	closed   uint32 // 通道关闭的标志
	elemtype *_type // 通道元素的类型
	sendx    uint   // 待发送的索引，即循环队列中的队尾指针front
	recvx    uint   // 待读取的索引，即循环队列中的队头指针rear
	recvq    waitq  // 接收等待队列
	sendq    waitq  // 发送等待队列
	lock mutex // 互斥锁
}

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Elasticsearch在生产环境部署时候，我们需要考虑系统配置优化和Es本身配置优化，已达到能够发挥其最佳性能。本文是根据官方文档和个人工作实践总结出的生产环境配置。

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Elasticsearch是基于JVM实现的，内存分配分为堆内(on-heap)和堆外(off-heapp)两部分。每部分的内存，可以用于不同目的的缓存，具体可以看下思维导图：

从整体来看如下所示：

堆内存与堆外内存

一般情况下，Java中分配的非空对象都是由Java虚拟机的垃圾收集器管理的，称为堆内内存（on-heap memory）。虚拟机会定期对垃圾内存进行回收，在某些特定的时间点，它会进行一次彻底的回收（full gc）。彻底回收时，垃圾收集器会对所有分配的堆内内存进行完整的扫描，这意味着一个重要的事实——这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆的大小是成正比的。过大的堆会影响Java应用的性能。

Java虚拟机的堆以外的内存，即直接收操作系统管理的内存属于堆外内存（off-heap memory），通过把内存对象分配在堆外内存中，可以保持一个较小的堆，可以减少垃圾回收对应用的影响。

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