go语言实现一个简单的简单网关

网关=反向代理+负载均衡+各种策略，技术实现也有多种多样，有基于 nginx 使用 lua 的实现，比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关，比如 tyk。

成都创新互联于2013年创立，是专业互联网技术服务公司，拥有项目成都网站建设、成都网站设计网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元宣恩做网站,已为上家服务,为宣恩各地企业和个人服务,联系电话:18982081108

这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。

转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/

整理：go语言钟文文档:

启动两个后端 web 服务（代码）

这里使用命令行工具进行测试

具体代码

直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler。

具体代码

director中定义回调函数，入参为*http.Request，决定如何构造向后端的请求，比如 host 是否向后传递，是否进行 url 重写，对于 header 的处理，后端 target 的选择等，都可以在这里完成。

director在这里具体做了：

modifyResponse中定义回调函数，入参为*http.Response，用于修改响应的信息，比如响应的 Body，响应的 Header 等信息。

最终依旧是返回一个ReverseProxy，然后将这个对象作为 handler 传入即可。

参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy，只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可，具体实现见后面。

作为一个网关服务，在上面 2.3 的基础上，需要支持必要的负载均衡策略，比如：

随便 random 一个整数作为索引，然后取对应的地址即可，实现比较简单。

具体代码

使用curIndex进行累加计数，一旦超过 rss 数组的长度，则重置。

具体代码

轮询带权重，如果使用计数递减的方式，如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…，其中 a 后端会瞬间压力过大；参考 nginx 内部的加权轮询，或者应该称之为平滑加权轮询，思路是：

后端真实节点包含三个权重：

操作步骤：

具体代码

一致性 hash 算法，主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值，路由到固定后端，但是只能是基本满足流量绑定，一旦后端目标节点故障，会自动平移到环上最近的那么个节点。

实现：

具体代码

每一种不同的负载均衡算法，只需要实现添加以及获取的接口即可。

然后使用工厂方法，根据传入的参数，决定使用哪种负载均衡策略。

具体代码

作为网关，中间件必不可少，这类包括请求响应的模式，一般称作洋葱模式，每一层都是中间件，一层层进去，然后一层层出来。

中间件的实现一般有两种，一种是使用数组，然后配合 index 计数；一种是链式调用。

具体代码

Golang数据结构与算法全能战士

今天给大家推荐是由Social Explorer团队开源的gods框架，自称"上帝"，听这个名字就很霸气,正确的解释是GoDS(Go Data Structures)，是数据结构与算法相关的框架。

全能战士，该框架覆盖了数据结构与算法里，大部分容器、集合类的实现， 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构。

在Go中实现各种数据结构和算法。

吸取了其他算法库数十年的知识和经验。

通过针对给定的一组问题使用最佳算法和数据结构来避免消耗内存，例如， 在TreeMap的情况下，红黑树避免在内存中保留冗余排序的键数组。

结构良好的库，具有简单的原子操作集，胜任复杂的数据操作。

保持库向后兼容

可参考的例子非常多

可以方便集成到产品中.

没有额外的导入.当实现算法的时候，我们通常要在时间效率与内存消耗之间权衡，我们选择在内存首先的情况下，不断优化得到最好的时间效率;线程安全不是重点，应该在更高的应用层上处理。

囊括了列表，栈，图，树等基本数据结构 ，集合实现了HashSet, TreeSet, LinkedHashSet，列表实现ArrayList, SinglyLinkedList, DoublyLinkedList,对栈实现LinkedListStack, ArrayStack,图实现了HashMap, TreeMap, HashBidiMap, TreeBidiMap, LinkedHashMap，树实现了RedBlackTree, AVLTree, BTree,BinaryHeap，都经过性能测试的考验，值得信赖。

对于Golang开发而言，gods对底层数据结构做很好的封装，Social Explorer团队在数据处理领域，数据可视化领域有极具竞争力的产品，相信在数据处理领域有很深的积淀，才创造这么优秀的框架，由于篇幅限制，相关图片展示效果不好，感兴趣的上官网去看看。

官网：

GitHub

希望大家能从emirpasic/gods学到有价值的东西。

愿我们在Go 语言的学习之路上 从此结伴而行

golang 实现选择排序算法

选择排序提高了冒泡排序的性能，它每遍历一次列表只交换一次数据，即进行一次遍历时找 到最大的项，完成遍历后，再把它换到正确的位置。和冒泡排序一样，第一次遍历后，最大的数 据项就已归位，第二次遍历使次大项归位。这个过程持续进行，一共需要 n-1 次遍历来排好 n 个数 据，因为最后一个数据必须在第 n-1 次遍历之后才能归位。

网站名称：go语言实现推荐算法,go语言教程推荐
链接地址：http://scgulin.cn/article/hshsde.html