go语言推送服务器 go 推送服务器

如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker

部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。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。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

相关问答

Q1: 基于go的websocket消息推送的集群实现

目前websocket技术已经很成熟，选型Go语言，当然是为了节省成本以及它强大的高并发性能。我使用的是第三方开源的websocket库即gorilla/websocket。

由于我们线上推送的量不小，推送后端需要部署多节点保持高可用，所以需要自己做集群，具体架构方案如图：

Auth Service：鉴权服务，根据Token验证用户权限。

Collect Service：消息采集服务，负责收集业务系统消息，存入MongoDB后，发送给消息分发服务。

Dispatch Service：消息分发服务，根据路由规则分发至对应消息推送服务节点上。

Push Service：消息推送服务，通过websocket将消息推送给用户。

集群推送的关键点在于，web端与服务端建立长连接之后，具体跟哪个推送节点保持长连接的，如果我们能够找到对应的连接节点，那么我们就可以将消息推送出去。下面讲解一下集群的大致流程：

1. web端用户登录之后，带上token与后端推送服务（Push Service）保持长连接。

2. 推送服务收到连接请求之后，携带token去鉴权服务（Auth Service）验证此token权限，并返回用户ID。

3. 把返回的用户ID与长连接存入本地缓存，保持用户ID与长连接绑定关系。

4. 再将用户ID与本推送节点IP存入redis，建立用户（即长连接）与节点绑定关系，并设置失效时间。

5. 采集服务（Collect Service）收集业务消息，首先存入mongodb，然后将消息透传给分发服务（Dispatch Service）。

6. 分发服务收到消息之后，根据消息体中的用户ID，从redis中获取对应的推送服务节点IP，然后转发给对应的推送节点。

7. 推送服务节点收到消息之后，根据用户ID，从本地缓存中取出对应的长连接，将消息推送给客户端。

其他注意事项：

Q2: golang socket通信 怎么把一个客户端发送的数据推送给其他客户端

Socket通信的原理还是比较简单的， 它大致分为以下几个步骤。 服务器端的步骤如下。 （1）建立服务器端的Socket，开始侦听整个网络中的连接请求。 （2）当检测到来自客户端的连接请求时，向客户端发送收到连接请求的信息，并建立与客户端之间的...

Q3: APNS推送Golang SDK使用Proxy代理

苹果go语言推送服务器的消息推送是通过请求域名： 实现的go语言推送服务器，该域名解析结果为美国，这引发go语言推送服务器了两个问题：

1、接口请求时间长,性能低，而且容易请求超时报错

2、高峰期推送请求错误率升高

总体思路：增加一个美国代理服务器，通过代理服务器请求苹果消息推送服务

1、原来流程

2、现在流程

3、具体方案实施选择

选择一：proxy服务器，部署一个正向代理服务，提供push消息的正向代理，消息通过代理服务器送达苹果服务端

选择二：proxy服务器，独立实现、部署一个 标准的apns服务，负责 ios消息推送。将需要走美国节点的请求转发到该proxy节点

具体情况、具体分析，应思考的点：

问题一、苹果官方提供的SDK中，不支持设置代理服务器。官方SDK不适合更改，对以后系统更新不利

问题二、只有苹果的push服务需要代理，其go语言推送服务器他例如华为、小米、vivo不应走海外代理

问题三、代理安全性

问题四、代理方案下，有重试逻辑。 如何准确定义和判断失败， 可能会引起消息重复推送

问题五、实现简单、有效，正向代理方式：只需实现一个实例化对象方法，其他利用原始sdk即可。独立apns服务方式：需要实现一个apns服务，国内、国外均需服务部署，需要增加独立的开发和运营成本，另外还得改造调用服务，实现请求调度，优点服务独立、单一，具备一个单独微服务条件

github.com/sideshow/apns2

方法一: 修改SDK文件

第一步：设置环境变量

第二步：修改apns2.NewClient方法

方法二: 从新定义一个NewClient方法

Q4: 为什么go语言适合开发网游服务器端

前段时间在golang-China读到这个贴：

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。

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