前沿: 这两天试着用golang做一些高性能的api,不想把压力到聚合在平台的接口上。平台因为要做很多耗时间的操作,uwsgi下会出现少许错误,找了一圈不知道如何解决该问题。 暂时先绕道而行,先拿简单的接口来做测试,慢慢的把复杂的操作也迁移到golang上。 话
前沿:
这两天试着用golang做一些高性能的api,不想把压力到聚合在平台的接口上。平台因为要做很多耗时间的操作,uwsgi下会出现少许错误,找了一圈不知道如何解决该问题。 暂时先绕道而行,先拿简单的接口来做测试,慢慢的把复杂的操作也迁移到golang上。
话说以前高性能的接口,我用的最多的方案还是nginx lua的组合,超强,大家可以看看我以前写的nginx lua的文章,各方面没得说。只是这段时间正在看golang 的,就试着用golang实现redis的api,先来个简单的试试手。
先搞下golang的redis模块
cd $GOPATH/src git clone git://github.com/alphazero/Go-Redis.git redis cd redis go install
简单说下golang操作redis的例子
//xiaorui.cc package main import ( "os"; "bufio"; "log"; "fmt"; "redis"; ) /* hello world, redis style. */ func main () { // create the client. Here we are using a synchronous client. // Using the default ConnectionSpec, we are specifying the client to connect // to db 13 (e.g. SELECT 13), and a password of go-redis (e.g. AUTH go-redis) spec := redis.DefaultSpec().Db(13).Password("go-redis"); client, e := redis.NewSynchClientWithSpec (spec); if e != nil { log.Println ("failed to create the client", e); return } key := "examples/hello/user.name"; value, e := client.Get(key); if e!= nil { log.Println ("error on Get", e); return } if value == nil { fmt.Printf("\nHello, don't believe we've met before!\nYour name? "); reader:= bufio.NewReader(os.Stdin); user, _ := reader.ReadString(byte('\n')); if len(user) > 1 { user = user[0:len(user)-1]; value = []byte(user); client.Set(key, value); } else { fmt.Printf ("vafanculo!\n"); return; } } fmt.Printf ("Hey, ciao %s!\n", fmt.Sprintf("%s", value)); }
我写的实例,大家看懂了后,完全可以做更多的扩展。
其实golang自带的http很有mvc的感觉,三者做了一些分离,很像python里面的web.py tornado。。。
测试结果:
服务端的启动
客户端的测试
//xiaorui.cc package main import( "fmt" "net/http" "io/ioutil" "log" "time" "redis" ) //xiaorui.cc const AddForm = ` Name: Age: ` const setform = ` key: value: ` func Handler( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ path := r.URL.Path[1:] if path == "favicon.ico" { http.NotFound(w, r) return } if path == ""{ path = "index.html" } contents,err:= ioutil.ReadFile( path ) if err !=nil{ fmt.Fprintf( w,"404" ) return } fmt.Fprintf( w,"%s\n",contents ) } func Add( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ name := r.FormValue("name") age := r.FormValue("age") if name == "" || age == "" { fmt.Fprint(w, AddForm) return } fmt.Fprintf(w, "Save : Your name is %s , You age is %s",name,age) } func redisset( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ key := r.FormValue("key") value := r.FormValue("value") if key == "" || value == "" { fmt.Fprint(w, setform) return } spec := redis.DefaultSpec().Db(0).Password(""); client, e := redis.NewSynchClientWithSpec (spec); if e != nil { log.Println ("服务器连接有异常", e); return } inva := []byte(value) client.Set(key, inva); fmt.Fprintf(w, "哥们,你输入的key %s 和value %s 已经插入到redis里面了",key,key) } func redisget( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ key := r.FormValue("key") if key == "" { fmt.Fprint(w, setform) return } spec := redis.DefaultSpec().Db(0).Password(""); client, e := redis.NewSynchClientWithSpec (spec); if e != nil { log.Println ("服务器连接有异常", e); return } value, e := client.Get(key); fmt.Fprintf(w, "哥们,你要查询的key %s 和value %s ",key,value) } func valueget(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { params := r.URL.Query() user := params.Get("user") fmt.Fprintf(w, "you are get user %s", user) } func main(){ http.HandleFunc( "/",Handler) http.HandleFunc( "/add",Add) http.HandleFunc( "/redisset",redisset) http.HandleFunc( "/redisget",redisget) http.HandleFunc( "/valueget",valueget) s := &http.Server{ Addr: ":80", ReadTimeout: 30 * time.Second, WriteTimeout: 30 * time.Second, MaxHeaderBytes: 1 <p> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span></p> <p class="copyright"> 原文地址:golang利用http模块构建redis读写查api, 感谢原作者分享。 </p>

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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