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Lernen anhand von Beispielen: Verwendung der Go-Sprache zum Aufbau verteilter Systeme

王林
王林Original
2023-06-18 08:15:111216Durchsuche

Im Kontext der heutigen rasanten Entwicklung des Internets sind verteilte Systeme zu einem unverzichtbaren Bestandteil großer Unternehmen und Organisationen geworden. Als effiziente, leistungsstarke und leicht verständliche Programmiersprache hat sich die Go-Sprache zu einer der bevorzugten Sprachen für die Entwicklung verteilter Systeme entwickelt. In diesem Artikel lernen wir anhand von Beispielen, wie man die Go-Sprache verwendet, um verteilte Systeme zu entwickeln.

Schritt 1: Verstehen Sie das verteilte System

Bevor wir die Go-Sprache eingehend lernen, müssen wir verstehen, was ein verteiltes System ist. Einfach ausgedrückt besteht ein verteiltes System aus mehreren unabhängigen Computerknoten, die über ein Netzwerk kommunizieren, um Ressourcen und Daten gemeinsam zu nutzen. Daher weisen verteilte Systeme normalerweise die folgenden Merkmale auf:

  1. Verschiedene Knoten können unabhängig voneinander ausgeführt und erweitert werden, wodurch die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz des Systems verbessert wird.
  2. Knoten müssen über das Netzwerk kommunizieren, was bedeutet, dass die Datenübertragung ein zentrales Thema ist ;
  3. Da Knoten dezentralisiert sind, erfordern Themen wie Sicherheit und Datenkonsistenz besondere Aufmerksamkeit.

Nachdem wir die grundlegenden Eigenschaften verteilter Systeme verstanden haben, können wir nun mit der Verwendung der Go-Sprache beginnen, um ein solches System zu implementieren.

Schritt 2: Implementieren Sie ein einfaches verteiltes System

In verteilten Systemen ist paralleles Rechnen eine der häufigsten Aufgaben. Hier implementieren wir einen einfachen MapReduce-Algorithmus, um die Häufigkeit des Vorkommens jedes Wortes in einer großen Datenmenge zu zählen und die Ergebnisse auszugeben.

Zuerst müssen wir eine einfache Map-Funktion schreiben, die alle Wörter in Schlüssel-Wert-Paare aufteilt und jedes Wort als 1 zählt:

func Mapper(text string) []KeyValue{
    var kvs []KeyValue
    words := strings.Fields(strings.ToLower(text))//分割单词并转换为小写
    for _,word := range words{
        kvs = append(kvs,KeyValue{word,"1"})
    }
    return kvs
}

Dann schreiben wir eine Reduzierfunktion, die jedes Wort zählt. Akkumulieren:

func Reducer(key string, values []string) string{
    count := 0
    for _,val := range values{
        v, _ := strconv.Atoi(val)
        count += v
    }
    return strconv.Itoa(count)//将count转换为string类型
}

Jetzt machen wir Haben Sie unsere Karten- und Reduzierungsfunktion. Der nächste Schritt besteht darin, die Hauptfunktion in Go zu schreiben, um die Karten- und Reduzierungsfunktionen auf den großen Datensatz anzuwenden.

func main(){
    tasks := make(chan string, 100)
    results := make(chan []KeyValue)//结果集
    workers := 10//工作goroutine数量
    for i:=0;i<workers;i++{
        go doMapReduce(tasks,results)
    }
    go func(){
        for {
            select {
            case <- time.After(10*time.Second):
                close(tasks)
                fmt.Println("Tasks emptied!")
                return
            default:
                tasks <- GetBigData()//GetBigData用来获取大量的文本数据
            }
        }
    }()
    for range results{
        //输出结果
    }
}
//主函数中的doMapReduce函数
func doMapReduce(tasks <-chan string, results chan<- []KeyValue){
    for task := range tasks{
        //Map阶段
        kvs := Mapper(task)
        //Shuffle阶段
        sort.Sort(ByKey(kvs))//按照key排序
        groups := groupBy(kvs)
        //Reduce阶段
        var res []KeyValue
        for k,v := range groups{
            res = append(res,KeyValue{k,Reducer(k,v)})
        }
        results <- res
    }
}

Wie oben gezeigt, haben wir in der Hauptfunktion einen Aufgabenkanal, einen Ergebniskanal und 10 Goroutinen erstellt. Wir verwenden die Funktion doMapReduce, um MapReduce-Berechnungen für jede Aufgabe durchzuführen und die Berechnungsergebnisse an den Ergebniskanal zu senden. Abschließend lesen wir alle Ergebnisse aus dem Ergebniskanal aus und geben sie aus.

Schritt 3: Testen Sie das verteilte System

Um dieses verteilte System zu testen, können wir den SimHash-Algorithmus verwenden, der sehr schnell ähnlichen Text in großen Datenmengen finden kann. Wir können die Zeichenfolgen hashen und dann die Differenz der Hash-Werte verwenden, um die Ähnlichkeit zwischen den beiden Zeichenfolgen zu messen.

func simhash(text string) uint64{
    //SimHash算法
}
func similarity(s1,s2 uint64) float64{
    //计算两个哈希值之间的相似度
}

Jetzt können wir die Simhash-Funktion verwenden, um den Hash-Wert jedes Textes zu berechnen, und die Ähnlichkeitsfunktion, um die Ähnlichkeit zwischen jedem Text zu berechnen. Auf diese Weise können wir ähnliche Texte leicht finden und bearbeiten.

func main(){
    var data []string
    for i:=0;i<20;i++{
        data = append(data,GetBigData())
    }
    var hashes []uint64
    for _,text := range data{
        hashes = append(hashes,simhash(text))
    }
    //查找相似文本
    for i:=0;i<len(hashes)-1;i++{
        for j:=i+1;j<len(hashes);j++{
            if(similarity(hashes[i],hashes[j]) > 0.95){
                fmt.Printf("'%v' and '%v' are similar!
",data[i],data[j])
            }
        }
    }
}

Wie oben gezeigt, können wir nach dem Ähnlichkeitsprinzip ähnliche Textdaten finden und diese dann verarbeiten.

Zusammenfassung:

Anhand der in diesem Artikel bereitgestellten Beispiele können wir die Methoden und Techniken der Verwendung der Go-Sprache zur Entwicklung eines verteilten Systems gründlich beherrschen. Bei der Entwicklung verteilter Systeme müssen gleichzeitig Faktoren wie Parallelität, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit berücksichtigt werden. Als leistungsstarke und leicht verständliche Programmiersprache kann die Go-Sprache diesen Prozess erheblich vereinfachen. Ich glaube, dieser Artikel kann Ihnen eine gute Lernerfahrung und Inspiration bieten, damit Sie die Go-Sprache in der Entwicklung effizienter anwenden können.

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