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asahi 4fe88021e4 阅读logrus文档
2025-01-14 13:03:09 +08:00

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Golang

Get Started

Enable dependency tracking

当代码对其他module中包含的package进行了import时，在自己的module中来管理依赖。

自己的module通过go.mod文件来定义，go.mod文件中会track项目所需要的依赖。

go mod init

go mod init <module-name>命令会创建一个go.mod文件，其中<module-name>会是module path。

在实际开发中，module name通常是source code被保存的repository location，例如，uuidmodule的module name为github.com/google/uuid。

go mod tidy

go mod tidy命令会根据import添加缺失的module并且移除未使用的module。

multi-module workspace

示例目录结构如下所示：

  • workspace
  • workspace/hello
  • workspace/example/hello

go work init

在本示例中，为了创建多module的workspace，可以执行go work init ./hello，其会创建go.work文件，并将./hello目录下的module包含到go.work文件中。

go.work内容如下：

go 1.18

use ./hello

go work use

通过go work use ./example/hello命令，会将./example/hello中的module加入到go.work文件中。

go.work内容如下：

go 1.18

use (
    ./hello
    ./example/hello
)

go work use [-r] [dir]命令行为如下：

  • 如果指定目录存在，会为dir向go.work文件中添加一条use指令
  • 如果指定目录不存在，会删除go.work文件中关于目录的use指令

Gin框架构建restful api

在构建resultful api时，通常都会通过json格式来传递数据，首先，可定义业务实体：

// album represents data about a record album.
type album struct {
    ID     string  `json:"id"`
    Title  string  `json:"title"`
    Artist string  `json:"artist"`
    Price  float64 `json:"price"`
}

向response中写入返回数据

可以通过调用gin.Context的IndentedJSON方法来向response中写入数据，

// getAlbums responds with the list of all albums as JSON.
func getAlbums(c *gin.Context) {
    c.IndentedJSON(http.StatusOK, albums)
}

解析request中的数据

可以通过gin.Context的BindJSON方法来将请求体中的数据解析到对象中。

// postAlbums adds an album from JSON received in the request body.
func postAlbums(c *gin.Context) {
    var newAlbum album

    // Call BindJSON to bind the received JSON to
    // newAlbum.
    if err := c.BindJSON(&newAlbum); err != nil {
        return
    }

    // Add the new album to the slice.
    albums = append(albums, newAlbum)
    c.IndentedJSON(http.StatusCreated, newAlbum)
}

将请求的endpoint注册到server中

可以将各个请求的处理handler注册到server中，并在指定端口上运行server：

func main() {
    router := gin.Default()
    router.GET("/albums", getAlbums)
    router.POST("/albums", postAlbums)

    router.Run("localhost:8080")
}

上述示例中，分别向/albums路径注册了GET和POST的处理handler，并在localhost:8080上对服务进行监听。

golang generic

不使用泛型的代码编写

如果不使用泛型，那么对于不同数值类型的求和，需要编写多个版本的代码，示例如下：

// SumInts adds together the values of m.
func SumInts(m map[string]int64) int64 {
    var s int64
    for _, v := range m {
        s += v
    }
    return s
}

// SumFloats adds together the values of m.
func SumFloats(m map[string]float64) float64 {
    var s float64
    for _, v := range m {
        s += v
    }
    return s
}

上述针对int64和float64的版本，编写了两个独立的函数

使用泛型的代码编写

对于泛型方法的编写，其相对普通方法多了类型参数，在对泛型方法进行调用时，可以传递类型参数和普通参数。

对于每个parameter type，其都有对应的type constraint。每个type constraint都制定了在调用泛型方法时，可以对parameter type指定哪些类型。

type parameter通常都带代表一系列类型的集合，但是在编译时type parameter则是代表由调用方传递的type argument类型。如果type argument类型不满足type constraint的要求，那么该代码则不会被成功编译。

type parameter必须要支持generic code中执行的所有操作。

// SumIntsOrFloats sums the values of map m. It supports both int64 and float64
// as types for map values.
func SumIntsOrFloats[K comparable, V int64 | float64](m map[K]V) V {
    var s V
    for _, v := range m {
        s += v
    }
    return s
}

comparable

在上述示例中，K的constraint为comparable，go中预先声明了该constraint。comparable约束代表其可以类型可以通过==或!=符号来进行比较。

golang中要求key类型为comparable。

上述示例中，V的类型约束为float64 | int64,|符号代表取两种类型的并集，实际类型可以为两种类型中的任何一种。

泛型方法调用

// 指定类型参数
fmt.Printf("Generic Sums: %v and %v\n",
    SumIntsOrFloats[string, int64](ints),
    SumIntsOrFloats[string, float64](floats))

// 不指定类型参数
fmt.Printf("Generic Sums, type parameters inferred: %v and %v\n",
    SumIntsOrFloats(ints),
    SumIntsOrFloats(floats))

在调用golang的泛型方法时，可以省略类型参数，此时编译器会推断类型参数类型，但是对于部分场景，例如没有参数只有返回值的参数func returnObj[V any]() V，此时泛型类型无法被推断，只能手动指定。

type constraint

在golang中，支持将泛型约束声明为接口，并在多个地方重用该接口。通过将约束声明为接口，可以避免复杂泛型约束的重复声明。

可以将泛型constraint声明为接口，并且允许任何类型实现该接口，将接口用作type constraint的指定，那么传递给方法的任何类型参数都要实现该接口，包含该接口中所有的方法。

代码示例如下：

type Number interface {
    int64 | float64
}

// SumNumbers sums the values of map m. It supports both integers
// and floats as map values.
func SumNumbers[K comparable, V Number](m map[K]V) V {
    var s V
    for _, v := range m {
        s += v
    }
    return s
}

fmt.Printf("Generic Sums with Constraint: %v and %v\n",
    SumNumbers(ints),
    SumNumbers(floats))

Fuzzing

如下为一个反转字符串的示例：

package fuzz

func Reverse(str string) (ret string, err error) {
	bytes := []byte(str)
	for i, j := 0, len(bytes)-1;i<j; i, j = i+1, j-1 {
		bytes[i], bytes[j] = bytes[j], bytes[i]
	}
	ret = string(bytes)
	return
}

unit test编写

如果要对上述代码进行单元测试，可以手动在代码中指定测试用例，并对返回值进行断言判断。

如果想要针对golang文件创建unit test，可以按照如下步骤

  • 为go文件创建对应的_test.go文件，例如reverse.go文件，其对应单元测试文件为reverse_test.go
  • 为go文件中想要测试的方法，在_test.go文件中创建对应的TestXxxx方法，例如对Reverse方法，可以创建名为TestReverse的测试方法

在完成上述步骤并且完成测试方法逻辑的编写后，可以调用go test命令执行单元测试。

示例如下所示：

package main

import (
    "testing"
)

func TestReverse(t *testing.T) {
    testcases := []struct {
        in, want string
    }{
        {"Hello, world", "dlrow ,olleH"},
        {" ", " "},
        {"!12345", "54321!"},
    }
    for _, tc := range testcases {
        rev := Reverse(tc.in)
        if rev != tc.want {
                t.Errorf("Reverse: %q, want %q", rev, tc.want)
        }
    }
}

fuzz test编写

在对功能进行测试时，相对于手动编码测试用例，fuzz能够自动生成用例，并可能触及到手动用例无法触及的边界用例。

但是，相较于unit text，fuzz无法预知传递的测试参数，也无法预测参数所对应的结果。

在编写fuzz test时，可以将unit test, fuzz test, benchmark都包含在同一个_test.go文件中

在编写fuzz test方法时，步骤如下

  • fuzz test方法以FuzzXxx开头，和TestXxx类似
  • 当调用f.Add时，会将参数作为seed添加

Fuzz test示例如下：

func FuzzReverse(f *testing.F) {
    testcases := []string{"Hello, world", " ", "!12345"}
    for _, tc := range testcases {
        f.Add(tc)  // Use f.Add to provide a seed corpus
    }
    f.Fuzz(func(t *testing.T, orig string) {
        rev := Reverse(orig)
        doubleRev := Reverse(rev)
        if orig != doubleRev {
            t.Errorf("Before: %q, after: %q", orig, doubleRev)
        }
        if utf8.ValidString(orig) && !utf8.ValidString(rev) {
            t.Errorf("Reverse produced invalid UTF-8 string %q", rev)
        }
    })
}

执行fuzz test

在编写完上述代码后，首先应该执行go test命令，确保作为seed被添加的cases能够通过测试

go test

如果，只想执行指定的测试方法，可以指定-run参数，示例如下

go test -run=FuzzReverse

在go test执行通过之后，应该执行go test -fuzz=Fuzz命令，其会将随机产生的输入作为测试。

如果存在随机生成的用例测试不通过，会将该用例写入到seed corups文件中，在下次go test命令被执行时，即使没有指定-fuzz选项，被写入文件中的用例也会被在此执行。

当通过go test -fuzz=Fuzz执行fuzz test时，测试会一直进行，直到被Ctrl + C中断。

如果要指定fuzz test的时间，可以指定-fuzztime选项。

示例如下：

go test -fuzz=Fuzz -fuzztime 30s

fuzz test的输出结果示例如下：

PS D:\CodeSpace\demo\fuzz> go test -fuzz=Fuzz -fuzztime 10s
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/56 completed
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 56/56 completed, now fuzzing with 32 workers
fuzz: elapsed: 3s, execs: 3028153 (1008398/sec), new interesting: 2 (total: 58)
fuzz: elapsed: 6s, execs: 6197524 (1057429/sec), new interesting: 2 (total: 58)
fuzz: elapsed: 9s, execs: 9423882 (1075420/sec), new interesting: 2 (total: 58)
fuzz: elapsed: 10s, execs: 10482150 (926639/sec), new interesting: 2 (total: 58)
PASS
ok      git.kazusa.red/asahi/fuzz-demo  10.360s

new interesting

new interesting指会扩充code coverage的用例输入，在fuzz test刚开始时，new interesting数量通常会因发现新的代码路径快速增加，然后，会随着时间的推移逐渐减少

sync.Pool

sync.Pool为golang标准库中的实现，用于降低allocation和减少垃圾回收。

sync.Pool使用示例

golang中sync.Pool使用示例如下：

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

type JobState int

const (
	JobStateFresh JobState = iota
	JobStateRunning
	JobStateRecycled
)

type Job struct {
	state JobState
}

func (j *Job) Run() {
	switch j.state {
	case JobStateRecycled:
		fmt.Println("this job came from the pool")
	case JobStateFresh:
		fmt.Println("this job just got allocated")
	}

	j.state = JobStateRunning
}

func main() {
	pool := &sync.Pool{
		New: func() any {
			return &Job{state: JobStateFresh}
		},
	}

	// get a job from the pool
	job := pool.Get().(*Job)

	// run it
	job.Run()

	// put it back in the pool
	job.state = JobStateRecycled
	pool.Put(job)
}

Pool和垃圾回收

sync.Pool对象实际是由两部分组成：

  • local pool
  • victim pool

调用Pool中的方法时，实际行为如下：

  • Put：调用Put方法时，会将对象添加到local
  • Get：调用Get时，首先会从local中查找，如果local中未找到，那么会从victim中查找，如果victim中仍然不存在，那么则是会调用New

在sync.Pool中，local被用作primary cache，victim则被用作victim cache。

poolCleanup

poolCleanUp方法实现如下：

func poolCleanup() {
	// This function is called with the world stopped, at the beginning of a garbage collection.
	// It must not allocate and probably should not call any runtime functions.

	// Because the world is stopped, no pool user can be in a
	// pinned section (in effect, this has all Ps pinned).

	// Drop victim caches from all pools.
	for _, p := range oldPools {
		p.victim = nil
		p.victimSize = 0
	}

	// Move primary cache to victim cache.
	for _, p := range allPools {
		p.victim = p.local
		p.victimSize = p.localSize
		p.local = nil
		p.localSize = 0
	}

	// The pools with non-empty primary caches now have non-empty
	// victim caches and no pools have primary caches.
	oldPools, allPools = allPools, nil
}

var (
	allPoolsMu Mutex

	// allPools is the set of pools that have non-empty primary
	// caches. Protected by either 1) allPoolsMu and pinning or 2)
	// STW.
	allPools []*Pool

	// oldPools is the set of pools that may have non-empty victim
	// caches. Protected by STW.
	oldPools []*Pool
)

func init() {
	runtime_registerPoolCleanup(poolCleanup)
}

allPools & oldPools

所有被实例化的sync.Pool对象，在修生变化时，都会将其自身注册到allPools静态变量中。

其中，allPools引用了所有local(primary cache)不为空的pool实例，而oldPools则引用了所有victim(victim cache)不为空的pool实例。

在init方法中，将poolCleanup注册到了runtime，在STW的上线文中，poolCleanup将会在垃圾回收之前被runtime调用。

poolCleanup方法逻辑比较简单，具体如下：

  • 将victim丢弃，并且将local转移到victim，最后将local置为空
  • 将静态变量中allPools的值转移到oldPools，并且将oldPools的值置为空

这代表如果pool中的对象如果长期未被访问，那么将会从pool中被淘汰。

poolCleanUp方法在STW时会被调用，第一次STW时，未使用对象会从local移动到victim，而第二次STW，则是会从victim中被丢弃，之后被后续的垃圾回收清理。

Proc Pining

关于sync.Pool，其实际结构如下：

type Pool struct {
	noCopy noCopy

	local     unsafe.Pointer // local fixed-size per-P pool, actual type is [P]poolLocal
	localSize uintptr        // size of the local array

	victim     unsafe.Pointer // local from previous cycle
	victimSize uintptr        // size of victims array

	// New optionally specifies a function to generate
	// a value when Get would otherwise return nil.
	// It may not be changed concurrently with calls to Get.
	New func() any
}

per-P

关于调度的actor，其存在如下角色：

  • goroutine：G's
  • machines：M's代表系统线程
  • processor：P's代表处理器物理线程

其中，goroutine由操作系统线程执行，而操作系统线程在执行时需要获取实际的cpu物理线程。

在gouroutine运行时，存在一些safe-point，在safe-pointgoroutine可以在clean状态被停止。故而，抢占只能发生在safe-point。

proc pinning会禁止抢占，在pinning后，P（物理线程）将会被独占，在unpin发生之前，goroutine会一直执行，并不会被停止，甚至不会被GC停止。unpin之前，P无法被其他goroutine使用。

一旦pinned后，execution flow在P上不会被中断，这也意味着在访问threadlocal数据时无需加锁。

如下是围绕Pinning的逻辑：

// pin pins the current goroutine to P, disables preemption and
// returns poolLocal pool for the P and the P's id.
// Caller must call runtime_procUnpin() when done with the pool.
func (p *Pool) pin() (*poolLocal, int) {
	pid := runtime_procPin()
	// In pinSlow we store to local and then to localSize, here we load in opposite order.
	// Since we've disabled preemption, GC cannot happen in between.
	// Thus here we must observe local at least as large localSize.
	// We can observe a newer/larger local, it is fine (we must observe its zero-initialized-ness).
	s := runtime_LoadAcquintptr(&p.localSize) // load-acquire
	l := p.local                              // load-consume
	if uintptr(pid) < s {
		return indexLocal(l, pid), pid
	}
	return p.pinSlow()
}

func indexLocal(l unsafe.Pointer, i int) *poolLocal {
	lp := unsafe.Pointer(uintptr(l) + uintptr(i)*unsafe.Sizeof(poolLocal{}))
	return (*poolLocal)(lp)
}

local & localSize

  • local：local是一个由poolLocal对象组成c-style数组
  • localSize：localSize是local数组的大小
  • poolLocal: local数组中的每个poolLocal都关联一个给定的P
  • runtime_procPin：该方法会返回pin锁关联的processor id，processor id从0开始依次加1，直到GOMAXPROCS

分析上述indexLocal方法的逻辑，其根据processor id的值，计算了pid关联poolLocal对象地址的偏移量，并返回poolLocal对象的指针。这令我们可以并发安全的访问poolLocal对象而无需加锁，只需要pinned并且直接访问threadlocal变量。

PinSlow

pinSlow方法是针对pin的fallback方法，其代表我们针对local数组大小的假设是错误的，本次绑定的P其并没有对应的poolLocal。

代码进入到pinSlow有如下可能：

  • GOMAXPROCS被更新过，从而有了额外可用的P
  • 该pool对象是新创建的

pinSlow的代码如下：

func (p *Pool) pinSlow() (*poolLocal, int) {
	// Retry under the mutex.
	// Can not lock the mutex while pinned.
	runtime_procUnpin()
	allPoolsMu.Lock()
	defer allPoolsMu.Unlock()
	pid := runtime_procPin()
	// poolCleanup won't be called while we are pinned.
	s := p.localSize
	l := p.local
	if uintptr(pid) < s {
		return indexLocal(l, pid), pid
	}
	if p.local == nil {
		allPools = append(allPools, p)
	}
	// If GOMAXPROCS changes between GCs, we re-allocate the array and lose the old one.
	size := runtime.GOMAXPROCS(0)
	local := make([]poolLocal, size)
	atomic.StorePointer(&p.local, unsafe.Pointer(&local[0])) // store-release
	runtime_StoreReluintptr(&p.localSize, uintptr(size))     // store-release
	return &local[pid], pid
}

当处于pinned状态时，无法获取针对allPools变量的锁，这样有可能会导致死锁。

如果在处于pinned状态的情况下获取锁，那么此时锁可能被其他goroutine持有，而持有锁的goroutine可能正在等待我们释放P

故而，在pinSlow中，首先unpin，然后获取锁，并且在获取锁之后重新进入pin状态

在重新进入pin状态并且获取到allPoolsMu的锁之后，首先会检测目前pid是否有关联的poolLocal对象，如果有，则直接返回，这通常在如下场景下发生:

  • 在阻塞获取allPoolsMu锁时，其他goroutinue已经为我们扩充了local数组的大小
  • 我们不再绑定在之前的P上了，我们可能绑定在另一个pid小于local数组大小的P上

如果目前pool对象其local数组为空，那么其会先将pool实例注册到allPools中，然后执行如下逻辑：

  • 创建一个新的poolLocal slice，slice大小和GOMAXPROCS相同，并将新创建slice的头一个元素地址存储到p.local中
  • 将slice大小存储在p.localSize中

Pool Local

poolLocal结构如下：

// Local per-P Pool appendix.
type poolLocalInternal struct {
	private any       // Can be used only by the respective P.
	shared  poolChain // Local P can pushHead/popHead; any P can popTail.
}

type poolLocal struct {
	poolLocalInternal

	// Prevents false sharing on widespread platforms with
	// 128 mod (cache line size) = 0 .
	pad [128 - unsafe.Sizeof(poolLocalInternal{})%128]byte
}

对于poolLocalIntenral中的poolChain，local P可以执行pushHead/popHead逻辑，而任何P都可以执行popTail逻辑

pool的Put/Get

Put

其中，Put相关逻辑如下：

// Put adds x to the pool.
func (p *Pool) Put(x any) {
	if x == nil {
		return
	}
	if race.Enabled {
		if fastrandn(4) == 0 {
			// Randomly drop x on floor.
			return
		}
		race.ReleaseMerge(poolRaceAddr(x))
		race.Disable()
	}
	l, _ := p.pin()
	if l.private == nil {
		l.private = x
	} else {
		l.shared.pushHead(x)
	}
	runtime_procUnpin()
	if race.Enabled {
		race.Enable()
	}
}

其核心逻辑如下：

  • pin，并获取poolLocal
  • 如果poolLocal中private为空，将item放到private中
  • 如果private不为空，将其放入shared中，LIFO
  • 然后unpin

Get

Get的相关逻辑如下：

// Get selects an arbitrary item from the Pool, removes it from the
// Pool, and returns it to the caller.
// Get may choose to ignore the pool and treat it as empty.
// Callers should not assume any relation between values passed to Put and
// the values returned by Get.
//
// If Get would otherwise return nil and p.New is non-nil, Get returns
// the result of calling p.New.
func (p *Pool) Get() any {
	if race.Enabled {
		race.Disable()
	}
	l, pid := p.pin()
	x := l.private
	l.private = nil
	if x == nil {
		// Try to pop the head of the local shard. We prefer
		// the head over the tail for temporal locality of
		// reuse.
		x, _ = l.shared.popHead()
		if x == nil {
			x = p.getSlow(pid)
		}
	}
	runtime_procUnpin()
	if race.Enabled {
		race.Enable()
		if x != nil {
			race.Acquire(poolRaceAddr(x))
		}
	}
	if x == nil && p.New != nil {
		x = p.New()
	}
	return x
}

以下是pool的Get核心流程：

  • pin, 并且获取poolLocal
  • 将private清空，并且判断之前private是否有值，如果有值，将使用该值
  • 如果private之前没有值，那么对shared执行pop操作，LIFO，如果pop操作获取的值不为空，使用该值
  • 如果对shared执行LIFO pop操作的也为空，那么会执行slow path的getSlow方法
  • 如果在getSlow仍然未获取到值的情况下，会调用New方法来获取值

LIFO

对于poolLocal的shared队列，其使用的是LIFO，最后添加到队列的元素会被最先弹出。这代表我们希望使用最新分配的对象，旧分配的对象会随着STW被逐渐淘汰。

slow path

在调用Get方法时，slow path仅当private和shared都为空时被触发，这代表当前threadlocal pool为空。

在触发slow path场景下，会尝试从其他P中窃取对象，如果在窃取仍然失败的场景下，才会去victim中进行查找。

Get方法中slow path实现如下：

func (p *Pool) getSlow(pid int) any {
	// See the comment in pin regarding ordering of the loads.
	size := runtime_LoadAcquintptr(&p.localSize) // load-acquire
	locals := p.local                            // load-consume
	// Try to steal one element from other procs.
	for i := 0; i < int(size); i++ {
		l := indexLocal(locals, (pid+i+1)%int(size))
		if x, _ := l.shared.popTail(); x != nil {
			return x
		}
	}

	// Try the victim cache. We do this after attempting to steal
	// from all primary caches because we want objects in the
	// victim cache to age out if at all possible.
	size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
	if uintptr(pid) >= size {
		return nil
	}
	locals = p.victim
	l := indexLocal(locals, pid)
	if x := l.private; x != nil {
		l.private = nil
		return x
	}
	for i := 0; i < int(size); i++ {
		l := indexLocal(locals, (pid+i)%int(size))
		if x, _ := l.shared.popTail(); x != nil {
			return x
		}
	}

	// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
	// with it.
	atomic.StoreUintptr(&p.victimSize, 0)

	return nil
}
  • 首先，会尝试对pool.local数组中所有的poolLocal对象都调用popTail方法，如果任一方法返回值不为空，那么将会使用该返回的值。窃取操作会尝试窃取尾部的对象，这是最先被创建的对象。
  • 如果在local中未能找到和窃取到对象，那么会从victim中进行查找
    • 首先，获取victim中当前pid对象的poolLocal对象，检查poolLocal对象private是否不为空，如果不为空，使用该值并将victim.private清空
    • 如果private为空，那么则对victim中所有P关联的poolLocal对象执行popTail操作，如果任何一个pop操作返回不为空，那么使用返回的对象
    • 如果所有victim中的poolLocal对象都返回为空，那么会将victim中p.victimSize标识为空，后续再次执行slow path时，如果感知到victimSize为空，那么便不会再次查找victim

Sync.once

sync.Once是golang中提供的工具包，确保指定的代码块在并发环境下只会被执行一次。

sync.Once为struct，其中只包含一个方法Do(f func())。sync.Once保证指定方法只会被执行一次，即使在多routine环境下被调用了多次。并且，sync.Once方法是线程安全的。

use case

sync.Once的用例如下：

  • 对共享的资源进行初始化
  • 设置单例
  • 执行只需要运行一次的高开销计算
  • 导入配置文件

sync.Once的使用示例如下：

var instance *singleton
var once sync.Once

func getInstance() *singleton {
    once.Do(func() {
        instance = &singleton{}
    })
    return instance
}

sync.Once实现逻辑如下：

type Once struct {
	// done indicates whether the action has been performed.
	// It is first in the struct because it is used in the hot path.
	// The hot path is inlined at every call site.
	// Placing done first allows more compact instructions on some architectures (amd64/386),
	// and fewer instructions (to calculate offset) on other architectures.
	done atomic.Uint32
	m    Mutex
}

func (o *Once) Do(f func()) {

	if o.done.Load() == 0 {
		// Outlined slow-path to allow inlining of the fast-path.
		o.doSlow(f)
	}
}

func (o *Once) doSlow(f func()) {
	o.m.Lock()
	defer o.m.Unlock()
	if o.done.Load() == 0 {
		defer o.done.Store(1)
		f()
	}
}

reflect

reflect basic

go reflection基于Values, Types, Kinds，其相关类为reflect.Value, reflect.Type, reflect.Kind，获取方式如下：

  • reflect.ValueOf(x interface{})
  • refelct.TypeOf(x interface{})
  • Type.kind()

Type

type用于表示go中的类型，通过reflect.TypeOf(x interface{})来进行获取

fmt.Println(reflect.TypeOf(Addr{})) // main.Addr
fmt.Println(reflect.TypeOf(&Addr{})) // *main.Addr

Kind

kind用于表示类型的数据类型，通过.Kind来进行获取：

fmt.Println(reflect.TypeOf(Addr{}).Kind())  // struct
fmt.Println(reflect.TypeOf(&Addr{}).Kind())  // ptr

常用方法

golang反射还提供了其他的一些常用方法。

NumField

该方法返回struct中的fields数量，如果类型参数其kind不为reflect.struct，那么其会发生panic

fmt.Println(reflect.TypeOf(Addr{}).NumField()) // 2

Field

该方法允许通过下标来访问struct中的field。

t := reflect.TypeOf(Addr{})
for i := 0; i < t.NumField(); i++ {
	fmt.Println(t.Field(i))
}

上述输出为

{FrmIp  string  0 [0] false}
{DstIp  string  16 [1] false}

根据反射遍历struct中的field，其示例如下：

var v interface{} = Addr{FrmIp: "1.2.3.4", DstIp: "7.8.9.10"}
	m := reflect.TypeOf(v).NumField()
	for i := 0; i < m; i++ {
		fn := reflect.TypeOf(v).Field(i).Name
		fv := reflect.ValueOf(v).Field(i).String()
		fmt.Println(fn, fv)
	}

logrus

import

logrus可以通过如下方式被引入：

import (
	"github.com/sirupsen/logrus"
)

Log Level

logrus提供了不同的日志级别，从低到高依次为:

  • Trace
  • Debug
  • Info
  • Warn
  • Error
  • Fatal
  • Panic

可以通过logrus.SetLevel来设置日志的输出级别

logrus.SetLevel(logrus.TraceLevel)
logrus.SetLevel(logrus.DebugLevel)
logrus.SetLevel(logrus.InfoLevel)
logrus.SetLevel(logrus.WarnLevel)
logrus.SetLevel(logrus.ErrorLevel)
logrus.SetLevel(logrus.FatalLevel)

当SetLevel将日志输出级别设置为指定级别时，日志只会输出该级别和该级别之上的内容。

例如，当通过SetLevel将日志级别设置为Debug时，Trace级别的日志不会被输出

Redirect Output

logrus支持三种方式来打印日志信息：

  • 将日志信息输出到console
  • 将日志信息输出到log file
  • 将日志信息输出到console和log file

log on console

如果想要将日志输出到os.Stdout或os.Stderr，可以按如下方式进行配置

package main

import (
	"os"

	log "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
	// Output to stdout instead of the default stderr
	log.SetOutput(os.Stdout)

	// Only log the debug severity or above
	log.SetLevel(log.DebugLevel)

	log.Info("Info message")
	log.Warn("Warn message")
	log.Error("Error message")
	log.Fatal("Fatal message")
}

log messages in log file

可以通过logrus.SetOutput配置将日志输出到文件中，示例如下：

package main

import (
	"github.com/sirupsen/logrus"
	"os"
	"path/filepath"
)

func GetLogger(dir string, filename string) (logger *logrus.Logger, file *os.File, err error) {
	if err = os.MkdirAll(dir, 0750); err!=nil {
		return
	}
	logfile := filepath.Join(dir, filename)
	file, err = os.OpenFile(logfile, os.O_TRUNC|os.O_CREATE, 0640)
	if err != nil {
		return
	}
	logger = logrus.New()
	logger.SetLevel(logrus.InfoLevel)
	logger.SetOutput(file)
	logger.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
	logger.SetReportCaller(true)
	return
}

func main() {
	logger, file, err := GetLogger("./log/", "app.log")
	if err!=nil {
		panic(any(err))
	}
	defer file.Close()
	logger.Info("Ciallo~")
}

将日志同时输出到log file和console

如果想要将日志同时输出到log file和console，可以通过io.MultiWrtier来进行实现：

logger.SetOutput(io.MultiWriter(file, os.Stdout))

展示日志输出行数

如果在输出日志要，要同时输出打印日志代码的行数，可以通过如下设置

// Only log the debug severity or above
log.SetLevel(log.DebugLevel)

其输出样式如下所示：

{"file":"D:/Workspace/GolangWorkspace/demo/logrus/logrus.go:33","func":"main.main","level":"info","msg":"Ciallo~","time":"2025-01-14T12:59:12+08:00"}

syntax

iota

iota关键字代表连续的整数变量，0, 1, 2，每当const关键字出现时，其重置为0

其使用示例如下

package main

import "fmt"

const (
	ZERO = iota
	ONE
)

const TWO = iota

const (
	THREE = iota
	FOUR
)

func main() {
	fmt.Println(ZERO) // 0
	fmt.Println(ONE)  // 1
	fmt.Println(TWO) // 0
	fmt.Println(THREE) // 0
	fmt.Println(FOUR) // 1
}

另外，const关键字也支持如下语法：

package main

import (
	"fmt"
	"reflect"
)

type Shiro uint8

const (
	ZERO Shiro = iota
	ONE
)

const TWO Shiro = iota

const (
	THREE Shiro = iota
	FOUR
)

func main() {
	fmt.Printf("ZERO %d, %s\n", ZERO, reflect.TypeOf(ZERO).Name())
	fmt.Printf("ONE %d, %s\n", ONE, reflect.TypeOf(ONE).Name())
	fmt.Printf("TWO %d, %s\n", TWO, reflect.TypeOf(TWO).Name())
	fmt.Printf("THREE %d, %s\n", THREE, reflect.TypeOf(THREE).Name())
	fmt.Printf("FOUR %d, %s\n", FOUR, reflect.TypeOf(FOUR).Name())
}

当const在()中声明多个常量时，如首个常量的类型被指定，则后续常量类型可省略，后续类型与首个被指定的类型保持一致。