前段时间在golang-China读到这个贴：
创新互联建站主要为客户提供服务项目涵盖了网页视觉设计、VI标志设计、营销网站、网站程序开发、HTML5响应式成都网站建设、移动网站建设、微商城、网站托管及网页维护、WEB系统开发、域名注册、国内外服务器租用、视频、平面设计、SEO优化排名。设计、前端、后端三个建站步骤的完善服务体系。一人跟踪测试的建站服务标准。已经为木屋行业客户提供了网站营销推广服务。
个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发，写下这篇文章总结一下。
从网游的角度看：
要成功的运营一款网游，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户，在同时在线用户量达到某个临界点的时候，才有可能完成。因此，多人同时在线十分有必要。
再来看网游的常见玩法，除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外，基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回，为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间。所以，每次请求对应的CPU占用是比较小的。
网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小，但由于多人同时在线，因此并发数相当高。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库，会有比较大的区别。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。
针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。
首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行，保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行。
同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的，又实现同步，用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了，而go的调度器会给予妥善的处理。
另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。
展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环，导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间，及所能使用的最大内存空间，对于提升系统的鲁棒性，大有裨益。
在完成了集群的搭建工作之后，需要做的就是建立一个数据库，建立表，设置分片主键来初始化数据了！
（1）建立WLB数据库，设置分表wlb_orders
D:/mongodb-win32-i386-1.8.0/cmdcd d:/mongodb-win32-i386-1.8.0/bin
D:/mongodb-win32-i386-1.8.0/bincall mongo.exe 127.0.0.1:50000
MongoDB shell version: 1.8.0
connecting to: 127.0.0.1:50000/test
use admin
switched to db admin
printShardingStatus()
--- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
shards:
{
"_id" : "ShardSetA",
"host" : "setA/127.0.0.1:10000,127.0.0.1:10001,127.0.0.1:10002"
}
{
"_id" : "ShardSetB",
"host" : "setB/127.0.0.1:20000,127.0.0.1:20001,127.0.0.1:20002"
本项目用于移动端的数据统计，项目地址： 。开源的数据统计countly做的很好，但是基础免费版的功能实在不够看，因此我就决定用go语言来写了这个项目，一来可以在实践中学习go语言，二来也可以开发功能完整的开源平台。该项目正在开发中，欢迎有兴趣的gopher一起参与。
数据存储方面使用的是mongodb。由于数据统计业务几乎不涉及到事务以及严格的一致性场景，而且mongodb的自动分片功能可以支撑较大的数据量。使用大数据的存储组件的话就太过于重了。因此选用mongodb。
业务逻辑整体基于事件的发布订阅。当收到客户端请求， frontend 会对请求数据进行处理，然后发布响应的事件。 backend 收到事件后进行统计处理。
后台展示基于Vue-Admin-Template开发，本人前端能力基本就是依葫芦画瓢，希望有前端大神来开发后台页面，项目地址:
目前客户端API仅有2个。一个是上报 openApp 打开APP时间，一个是上报 usageTime 一次启动使用时长事件。SDK方面也需要移动端的大神开发，感兴趣的大佬可以一起开发。
下面放一点后台页面的效果图：
GoAnalytics是基于go实现的一个数据统计平台，用于统计移动端的数据指标，比如启动次数、用户增长、活跃用户、留存等指标分析。前端数据展示项目是 goanalytics-web 。目前正在积极开发中，欢迎提交新的需求和pull request。
Go版本需要支持module，本地开发测试
cmd/goanalytics_kafka 和 goanalytics_rmq 是分别基于 kafka 和 rocketmq 的发布订阅功能做的数据发布
和订阅处理，横向扩展能力比 local 高。另外由于 rocketmq 还没有原生基于 go 的客户端（原生客户端正在开发中
2.0.0 road map )，可能会存在问题。
项目结构
├── README.md
├── api
│ ├── authentication 用户认证、管理API
│ ├── middlewares GIN 中间件
│ └── router API route
├── cmd
│ ├── account 生成admin账号命令
│ ├── analytic_local 不依赖消息系统的goanalytics
│ ├── goanalytics_kafka 基于kafak的goanalytics
│ ├── goanalytics_rmq 基于rocketmq的goanalytics
│ └── test_data 生成测试数据命令
├── common
│ └── data.go
├── conf 配置
│ └── conf.go
├── event
│ ├── codec 数据编解码
│ └── pubsub 消息发布订阅
├── go.mod
├── go.sum
├── metric 所有的统计指标在这里实现
│ ├── init.go
│ └── user 用户相关指标的实现
├── schedule
│ └── schedule.go 定时任务调度
├── storage 存储模块
│ ├── counter.go 计数器接口
│ ├── data.go
│ └── mongodb 基于mongodb实现的存储及计数器
└── utils
├── date.go
├── date_test.go
├── errors.go
└── key.go
这个似乎不是那么容易解答的，首先你要把数据从mongodb查出来，你要确保已经安装了go语言的mongodb驱动。然后对查出来的数据进行解析，查出来的数据是类似json的数据，这个解析代码需要相关的库或者你自己写的。然后再把数据相应的插入mysql里，这里你也要安装go语言的mysql驱动和odbc
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
本节我们分享的是基于Golang实现的高性能和弹性的流处理器 benthos ，它能够以各种代理模式连接各种 源 和 接收器，并对有效负载执行 水合、浓缩、转换和过滤 。
它带有 强大的映射语言 ，易于部署和监控，并且可以作为静态二进制文件、docker 映像或 无服务器函数 放入您的管道，使其成为云原生。
Benthos 是完全声明性的，流管道在单个配置文件中定义，允许您指定连接器和处理阶段列表：
Apache Pulsar, AWS (DynamoDB, Kinesis, S3, SQS, SNS), Azure (Blob storage, Queue storage, Table storage), Cassandra, Elasticsearch, File, GCP (Pub/Sub, Cloud storage), HDFS, HTTP (server and client, including websockets), Kafka, Memcached, MQTT, Nanomsg, NATS, NATS JetStream, NATS Streaming, NSQ, AMQP 0.91 (RabbitMQ), AMQP 1, Redis (streams, list, pubsub, hashes), MongoDB, SQL (MySQL, PostgreSQL, Clickhouse, MSSQL), Stdin/Stdout, TCP UDP, sockets and ZMQ4.
1、docker安装
具体使用方式可以参见该 文档
有关如何配置更高级的流处理概念（例如流连接、扩充工作流等）的指导，请查看 说明书部分。
有关在 Go 中构建您自己的自定义插件的指导，请查看 公共 API。
mongo聚合的java实现，mongo API提供两种的实现方式：
1.基于mongotemplate提供的聚合接口：aggregate（arg1,arg2....）等不同参数的方法，读者可以按需调用；特点是该API封装了mongo底层的聚合操作符，比如$match，$project等，暴露出来的对应为project()、match()等接口；所以这种方法更适合初学者使用；使用该接口不会出现我们标题说的那个错误；
2.基于比较底层提供的DBCollection提供的aggregate接口（arg1,arg2....）；该方法要求对mongo的nosql比较熟悉，因为该接口入参是DBObject，所以需要我们自己写mongo的聚合操作符：$match等操作符，所以要求比较高；和我们这里相关脸的问题是，该接口内部调用mongo底层的数据默认的输出格式是INLINE，所以会出现我们标题的那个错误；后面会分析；