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。
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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
在linux下实现定时器主要有如下方式
在这当中 基于时间轮方式实现的定时器 时间复杂度最小，效率最高，然而我们可以通过 优先队列 实现时间轮定时器。
优先队列的实现可以使用最大堆和最小堆，因此在队列中所有的数据都可以定义排序规则自动排序。我们直接通过队列中 pop 函数获取数据，就是我们按照自定义排序规则想要的数据。
在 Golang 中实现一个优先队列异常简单，在 container/head 包中已经帮我们封装了，实现的细节，我们只需要实现特定的接口就可以。
下面是官方提供的例子
因为优先队列底层数据结构是由二叉树构建的，所以我们可以通过数组来保存二叉树上的每一个节点。
改数组需要实现 Go 预先定义的接口 Len , Less , Swap , Push , Pop 和 update 。
timerType结构是定时任务抽象结构
首先的 start 函数，当创建一个 TimeingWheel 时，通过一个 goroutine 来执行 start ,在start中for循环和select来监控不同的channel的状态
通过for循环从队列中取数据，直到该队列为空或者是遇见第一个当前时间比任务开始时间大的任务， append 到 expired 中。因为优先队列中是根据 expiration 来排序的，
所以当取到第一个定时任务未到的任务时，表示该定时任务以后的任务都未到时间。
当 getExpired 函数取出队列中要执行的任务时，当有的定时任务需要不断执行，所以就需要判断是否该定时任务需要重新放回优先队列中。 isRepeat 是通过判断任务中 interval 是否大于 0 判断，
如果大于0 则，表示永久就生效。
防止外部滥用，阻塞定时器协程，框架又一次封装了timer这个包，名为 timer_wapper 这个包,它提供了两种调用方式。
参数和上面的参数一样，只是在第三个参数中使用了任务池，将定时任务放入了任务池中。定时任务的本身执行就是一个 put 操作。
至于put以后，那就是 workers 这个包管理的了。在 worker 包中， 也就是维护了一个任务池，任务池中的任务会有序的执行，方便管理。
目前APP业务中启用的定时任务已达到400+，目前管理比较混乱，很多任务运行时占用服务器资源巨大，其中不乏一些非紧急的任务，平时并不会有太大影响，但是当流量高峰来临时，这些定时任务可能会成为压死骆驼的最后一根稻草。为了避免出现这样的问题，我们通常会在高流量来之前去调整一些定时任务的执行间隔时间或者暂停一些不影响服务的定时任务。这样做的弊端是工作量很大，同时难免会有遗漏。由此衍生除了对任务分级的诉求。对任务分级后，高峰流量时，可视情况降级相关等级的定时任务。
PS：设计核心流程的任务等，如支付回调
PS：任务中设计到事务等
基于gocron的任务节点做任务分级，不同级别的任务对应不同的gocron节点。如下图：
把三级任务放在三级节点上跑，如下图：
以此类推，不同级别的任务跑在对应级别的节点上。
当流量高峰来临时，我们想通过停掉所有三级任务来实现快速降级，而这个操作仅仅需要关闭对应节点的连接即可。如下图
PS：这个操作同时会停止所有正在运行的任务
举个例子：目前我的三级任务节点上运行了一个同步数据的任务（预计5分钟左右能执行完），当我把三级任务节点关闭时，这个任务会直接失败，在节点对应的机器上我们可以看到所有进程也被直接kill掉了，即使我的任务是多进程在跑，相应的子进程也会被kill掉。如下：
当前正在服务的三级节点-asgard三级定时任务
当前正在节点-asgard三级定时任务上运行的任务-商品数据整合同步搜索个推库
节点服务器上正在运行的进程
这时候我们关闭asgard三级定时任务这个节点
可以看到任务直接执行失败了
同时，节点服务器上的进程也被kill掉了
由于二级任务可能涉及到事务等操作，非万分紧急情况下不能直接终止，以免导致脏数据的产生。对于这种任务的降级我们不能直接通过节点的方式停止任务。可以通过关闭任务的方式停止。如下：
PS：关闭任务的操作会等当前的任务执行完成再关闭，不会对当前任务产生任何影响
举个例子：
还拿asgard三级定时任务这个节点来看，目前这个节点在链接状态
这个节点下跑了一个任务
同样的，节点服务器上有对应的进程在跑着
这时候，我们关闭这个任务
我们可以看到，关闭这个任务，不会影响正在执行的任务
节点对应的服务器上的任务也正常在跑
PS：这个关闭任务对应的是，完成当前任务后不再执行新的任务。
1、基于gocron的任务节点对任务做分级处理
2、一、二、三级任务的划分
3、服务降级的两种方式：关闭节点关闭任务
利用 Etcd 的Lease租约特性来实现定时功能，同时通过Watch机制来实现多节点情况下只有一个节点执行该任务。通过定时任务库 Cron 的时间字符串解析器Parser来解析任务执行时间。
Etcd
Cron
源码链接
Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。
首先介绍一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。
M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。
P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。
Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行
模型图：
避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。
1）work stealing机制
当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。
2）hand off机制
当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：
如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。
如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。
如下图
GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：
说明：
这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。
G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；
一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。
work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。
如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
M0
M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了
G0
G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0
一个G由于调度被中断，此后如何恢复？
中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考： ()
()
基本设计思路：
类型转换、类型断言、动态派发。iface，eface。
反射对象具有的方法：
编译优化：
内部实现：
实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略了）：
互斥锁的控制逻辑：
设计思路：
（以上为写被读阻塞，下面是读被写阻塞）
总结，读写锁的设计还是非常巧妙的：
设计思路：
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件：
设计思路：
结构：
Once 只暴露了一个方法：
实现：
三个关键点：
细节：
让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一）。（Context 是控制结束时间）
设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现，Wait() 会生成票据，并将等待协程信息加入链表中，等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞。
暴露四个函数：
实现细节：
部件：
包： golang.org/x/sync/errgroup
作用：开启 func() error 函数签名的协程，在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入，还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。
设计思路：
结构：
暴露的方法：
实现细节：
注意问题：
包： "golang.org/x/sync/semaphore"
作用：排队借资源（如钱，有借有还）的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。
设计思路：有一定数量的资源 Weight，每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。
结构：
暴露方法：
细节：
部件：
细节：
包： "golang.org/x/sync/singleflight"
作用：防击穿。瞬时的相同请求只调用一次，response 被所有相同请求共享。
设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组，用 map 映射存储组），每个组只进行一次访问，组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。
结构：
逻辑：
细节：
部件：
如有错误，请批评指正。