1.Nginx源码分析 - Event事件篇 - Nginx的源码Event事件模块概览
2.Golang源码分析Golang如何实现自举(一)
3.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
4.golang连接redis?
5.Nginx源码分析 - HTTP模块篇 - HTTP模块的初始化
6.从零开始构建向量数据库:Milvus 的源码编译安装(一)
Nginx源码分析 - Event事件篇 - Nginx的Event事件模块概览
深入分析Nginx的Event事件模块,从nginx_event.c文件中开始理解事件分发器ngx_process_events_and_timers的源码机制。在前一章中,源码我们已经触及到事件模块的源码一些基础概念,通过这个函数,源码我们能见到Nginx事件流程的源码基于开发平台开发 源码启动。
本章将全面解析Nginx的源码event模块,对不熟悉网络IO模型的源码读者,建议先学习这一领域知识。源码同时,源码对于Linux下的源码epoll模型若感到陌生,请先进行深入学习。源码一切准备工作完成后,源码我们便可以开始深入探究。源码
在event模块中,源码几个常见且至关重要的数据结构包括:
1. ngx_listening_s:此结构专门用于管理监听连接的socket。
2. ngx_connection_s:存储与连接相关的数据及读写事件。
3. ngx_event_s:封装了事件处理的相关信息。
为了帮助大家更深入地理解Nginx源码,推荐以下视频内容:
视频一:从9个组件开始,教你如何高效阅读nginx源码。
视频二:深入理解epoll的原理与使用,以及它相较于select/poll的优越性。
视频三:探讨红黑树在不同场景中的应用,从Linux内核到Nginx源码的关联。
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Golang源码分析Golang如何实现自举(一)
本文旨在探索Golang如何实现自举这一复杂且关键的技术。在深入研究之前,让我们先回顾Golang的历史。Golang的开发始于年,其编译器在早期阶段是由C语言编写。直到Go 1.5版本,Golang才实现了自己的编译器。研究自举的最佳起点是理解从Go 1.2到Go 1.3的版本,这些版本对自举有重要影响,后续还将探讨Go 1.4。
接下来,我们来了解一下Golang的编译过程。Golang的编译主要涉及几个阶段:词法解析、语法解析、优化器和生成机器码。这一过程始于用户输入的“go build”等命令,这些命令实际上触发了其他内部命令的源码超市设计软件执行。这些命令被封装在环境变量GOTOOLDIR中,具体位置因系统而异。尽管编译过程看似简单,但实际上包含了多个复杂步骤,包括词法解析、语法解析、优化器、生成机器码以及连接器和buildid过程。
此外,本文还将介绍Golang的目录结构及其功能,包括API、文档、C头文件、依赖库、源代码、杂项脚本和测试目录。编译后生成的文件将被放置在bin和pkg目录中,其中bin目录包含go、godoc和gofmt等文件,pkg目录则包含动态链接库和工具命令。
在编译Golang时,首先需要了解如何安装GCC环境。为了确保兼容性,推荐使用GCC 4.7.0或4.7.1版本。通过使用Docker镜像简化了GCC的安装过程,使得编译变得更为便捷。编译Golang的命令相对简单,通过执行./all即可完成编译过程。
最后,本文对编译文件all.bash和make.bash进行了深入解析。all.bash脚本主要针对nix系统执行,课程安排系统源码而make.bash脚本则包含了编译过程的关键步骤,包括设置SELinux、编译dist文件、编译go_bootstrap文件,直至最终生成Golang可执行文件。通过分析这些脚本,我们可以深入了解Golang的自举过程,即如何通过go_bootstrap文件来编译生成最终的Golang。
总结而言,Golang的自举过程是一个复杂且多步骤的技术,包含了从早期C语言编译器到自动生成编译器的转变。通过系列文章的深入探讨,我们可以更全面地理解Golang自举的实现细节及其背后的逻辑。本文仅是这一过程的起点,后续将详细解析自举的关键组件和流程。
浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程,以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先,我们关注数据的生产部分。
在部署Kafka集群时,我们将选择Kraft而非Zookeeper,通过docker-compose实现。集群中,理解LISTENERS的含义至关重要,主要有几个类型:
Sarama在每个topic和partition下,会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法,接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。
在newBrokerProducer中,run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的网页设计源码大全巧妙桥接,通过channel在不同线程间传递信息,体现了goroutine使用的精髓。
真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中,这是数据在三层协程中传输的环节,虽然深度适中,但需要仔细理解。
sarama的架构清晰,但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究:当output = p.bridge,它作为连接内外协程的桥梁;output = nil则关闭channel,output = bridge时允许写入。
golang连接redis?
Go语言与Docker操作Redis
当然,除了可以管理本地的Docker,我们同样也可以通过使用Golang+DockerAPI管理远程的Docker。
把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,govet等非常有用的工具。执行性能好。
准备redis镜像Redis官方已经提供了Redis2和3的镜像,都可以用来作为Redis集群的镜像,2是稳定版本。目前官方推出了alpine版本的Redis镜像,alpine镜像的优势是体积小。
快速实现Docker到Redis的连接首先运行下面命令,从DockerHub拉取Redis镜像:$dockerpullredis运行上面的命令下载镜像,Dockerdaemon会自动输出该Redis镜像的来源信息、下载状态,下载完成之后系统也会显示最终状态信息。
配置Dockerfile我们需要通过Dockerfile来配置我们的docker镜像。
与Redis安装方式类似,不过这里获取的是指定版本的MySQL。
MySQL与Redis数据库连接池介绍(图示+源码+代码演示)
数据库连接池(Connectionpooling)是程序启动时建立足够的数据库连接,并将这些连接组成一个连接池,由程序动态地对池中的连接进行申请,使用,释放。
连接池的使用不但解决了mysql在高并发情况下宕机问题,还额外提高了性能。因为和mysql建立连接,消耗较大。使用连接池只需要连接一次mysql。永不断开,需要程序常驻内存,这就需要借助swoole实现。
1)读Redis:热数据基本都在Redis2)写MySQL:增删改都是操作MySQL3)更新Redis数据:MySQ的数据操作binlog,来更新到RedisRedis更新。
Golang使用redis阻塞读brpop实现即时响应并发执行主要利用redis的brpop阻塞读和Golang的goroutine并发控制以及os/exec执行程序,实现队列有数据就立即执行对应程序并把结果set任务key。
这是因为Redis底层存储的数据本质都是string类型,。无论是HMSET还是MSET最终都只能按照string类型读取,因为其本质都是hash结构,不同之处仅在于HMSET是嵌套的hash类型。
针对这个问题,应尽量控制协程创建,对于长连接这种应用,本身已经有几百万并发协程情况下,很多情况没必要在各个并发协程内部做异步io,因为程序的并行度是有限,理论上做协程内做阻塞操作是没问题。
第二个重要指标:消息系统的内存使用量指标这一点上,使用go语言情况下,由于协程的原因,会有一部分额外开销。但是要做两个推送系统的对比,也有些需要确定问题。
Nginx源码分析 - HTTP模块篇 - HTTP模块的初始化
本章开始深入分析Nginx的HTTP模块,重点关注初始化过程。
HTTP模块初始化主要在src/http/nginx_http.c文件中的ngx_http_block函数完成。
理解HTTP模块初始化前,先审视nginx.conf中HTTP大模块配置。配置包括四层结构,最外层的http模块是核心模块,类型NGX_CORE_MODULE,属于Nginx的基本组件。
核心模块启动时,会调用http模块配置解析指令函数:ngx_http_block。通过该函数解析配置文件,实现初始化。
在阅读本章前,建议回顾Nginx源码分析 - 主流程篇 - 解析配置文件,以便更好地理解配置文件解析过程。
接下来,将详细解析ngx_http_block函数,重点关注其在初始化过程中的作用。下一章将深入探讨:ngx_http_optimize_servers。
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从零开始构建向量数据库:Milvus 的源码编译安装(一)
在知乎上新开了关于“向量数据库”内容的专栏[1],本文将详细介绍如何在x和ARM架构的Linux系统上编译安装开源项目Milvus,这个项目由Linux Foundation AI & Data基金会支持,常与Weaviate和Elasticsearch相提并论[2][3]。 由于Milvus主要在GitHub进行开发,中文网络中关于编译安装的教程很少,且大多是过时的1.x版本资料,而Milvus的版本迭代迅速,目前主要提供Docker容器安装,本地开发者或追求透明度的开发者可能会觉得不够友好。本文将从头开始,逐步引导你进行编译安装。前置准备
在开始前,需要确保操作系统、开发环境和必要的依赖已经准备妥当。Linux作为主力生产环境,本文将重点介绍在Ubuntu上编译。macOS和Windows上的步骤类似,但这里主要针对Linux。操作系统
推荐使用Ubuntu,无论是服务器、容器基础镜像,还是个人笔记本。具体配置和安装细节可以参考我在其他文章中介绍的《笔记本上搭建Linux学习环境》[6]。开发环境
Milvus主要使用Golang编写,同时包含C++代码。确保Golang和C++环境可用,参考《搭建Golang开发环境》[8],并注意Milvus官方推荐的版本。源码获取
获取Milvus源码有两种方式:Git Clone或下载压缩包,其中Git Clone可能需要借助国内镜像加速。具体步骤包括设置代码仓库的上游,确保代码同步。编译基础依赖
项目依赖OpenBLAS加速向量计算,详细安装步骤在《走进向量计算:OpenBLAS编译》[]中有详述。准备构建依赖:cmake
确保cmake版本至少为3.,Ubuntu .需手动安装,而Ubuntu .可直接使用apt。不同版本可能有差异,注意官方文档推荐的版本。额外依赖:clang-format和clang-tidy
项目代码中需要clang-format和clang-tidy,Ubuntu .和.的安装方式各有不同,务必安装正确版本以保持和官方构建一致。编译 Milvus
切换到 Milvus 代码目录,执行make命令编译。整个过程可能耗时,但完成后将在./bin/目录下找到可执行文件。总结
本文详细介绍了在Ubuntu .和.环境中编译安装Milvus的步骤,包括操作系统、开发环境和依赖的安装。后续文章将深入探讨容器镜像构建优化以及在MacOS上的安装指南。 期待你的反馈,如果觉得有用,请点赞和分享。如有任何问题或需要更新,请关注后续内容更新,感谢支持!