go語言倒計時 go語言時間格式轉(zhuǎn)換

go 語言中的 rune

rune是Go語言中一種特殊的數(shù)據(jù)類型,它是int32的別名,幾乎在所有方面等同于int32,用于區(qū)分字符值和整數(shù)值，官方解釋如下：

創(chuàng)新互聯(lián)主要從事成都網(wǎng)站設(shè)計、做網(wǎng)站、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司、網(wǎng)頁設(shè)計、企業(yè)做網(wǎng)站、公司建網(wǎng)站等業(yè)務(wù)。立足成都服務(wù)石屏,10余年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗,價格優(yōu)惠、服務(wù)專業(yè),歡迎來電咨詢建站服務(wù):028-86922220

下面我們通過一個例子來看一下：

我們猜測一下結(jié)果，hello5 個字符+1 個空格+3 個漢子，算起來應(yīng)該是 9 個，長度為 9 才對，但是我們執(zhí)行一下，

結(jié)果打印是 15，這是為什么呢？

所以計算出的長度就等于 5+1+3*3=15

如果我們需要計算出字符串的長度，而不是底層字節(jié)的個數(shù)，那么可以使用下面的方法：

運行結(jié)果如下：

在 rune 定義上方還有一個，byte = uint8

如何用go語言每分鐘處理100萬個請求

在Malwarebytes 我們經(jīng)歷了顯著的增長，自從我一年前加入了硅谷的公司，一個主要的職責(zé)成了設(shè)計架構(gòu)和開發(fā)一些系統(tǒng)來支持一個快速增長的信息安全公司和所有需要的設(shè)施來支持一個每天百萬用戶使用的產(chǎn)品。我在反病毒和反惡意軟件行業(yè)的不同公司工作了12年，從而我知道由于我們每天處理大量的數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)是多么復(fù)雜。

有趣的是，在過去的大約9年間，我參與的所有的web后端的開發(fā)通常是通過Ruby on Rails技術(shù)實現(xiàn)的。不要錯怪我。我喜歡Ruby on Rails，并且我相信它是個令人驚訝的環(huán)境。但是一段時間后，你會開始以ruby的方式開始思考和設(shè)計系統(tǒng)，你會忘記，如果你可以利用多線程、并行、快速執(zhí)行和小內(nèi)存開銷，軟件架構(gòu)本來應(yīng)該是多么高效和簡單。很多年期間，我是一個c/c++、Delphi和c#開發(fā)者，我剛開始意識到使用正確的工具可以把復(fù)雜的事情變得簡單些。

作為首席架構(gòu)師，我不會很關(guān)心在互聯(lián)網(wǎng)上的語言和框架戰(zhàn)爭。我相信效率、生產(chǎn)力。代碼可維護性主要依賴于你如何把解決方案設(shè)計得很簡單。

問題

當(dāng)工作在我們的匿名遙測和分析系統(tǒng)中，我們的目標(biāo)是可以處理來自于百萬級別的終端的大量的POST請求。web處理服務(wù)可以接收包含了很多payload的集合的JSON數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要寫入Amazon S3中。接下來，map-reduce系統(tǒng)可以操作這些數(shù)據(jù)。

按照習(xí)慣，我們會調(diào)研服務(wù)層級架構(gòu)，涉及的軟件如下：

Sidekiq

Resque

DelayedJob

Elasticbeanstalk Worker Tier

RabbitMQ

and so on…

搭建了2個不同的集群，一個提供web前端，另外一個提供后端處理，這樣我們可以橫向擴展后端服務(wù)的數(shù)量。

但是，從剛開始，在 討論階段我們的團隊就知道我們應(yīng)該使用Go，因為我們看到這會潛在性地成為一個非常龐大（ large traffic）的系統(tǒng)。我已經(jīng)使用了Go語言大約2年時間，我們開發(fā)了幾個系統(tǒng)，但是很少會達到這樣的負載（amount of load）。

我們開始創(chuàng)建一些結(jié)構(gòu)，定義從POST調(diào)用得到的web請求負載，還有一個上傳到S3 budket的函數(shù)。

type PayloadCollection struct {

WindowsVersion string `json:"version"`

Token string `json:"token"`

Payloads []Payload `json:"data"`

}

type Payload struct {

// [redacted]

}

func (p *Payload) UploadToS3() error {

// the storageFolder method ensures that there are no name collision in

// case we get same timestamp in the key name

storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())

bucket := S3Bucket

b := new(bytes.Buffer)

encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)

if encodeErr != nil {

return encodeErr

}

// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'

var acl = s3.Private

var contentType = "application/octet-stream"

return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})

}

本地Go routines方法

剛開始，我們采用了一個非常本地化的POST處理實現(xiàn)，僅僅嘗試把發(fā)到簡單go routine的job并行化：

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

對于中小負載，這會對大多數(shù)的人適用，但是大規(guī)模下，這個方案會很快被證明不是很好用。我們期望的請求數(shù)，不在我們剛開始計劃的數(shù)量級，當(dāng)我們把第一個版本部署到生產(chǎn)環(huán)境上。我們完全低估了流量。

上面的方案在很多地方很不好。沒有辦法控制我們產(chǎn)生的go routine的數(shù)量。由于我們收到了每分鐘1百萬的POST請求，這段代碼很快就崩潰了。

再次嘗試

我們需要找一個不同的方式。自開始我們就討論過， 我們需要保持請求處理程序的生命周期很短，并且進程在后臺產(chǎn)生。當(dāng)然，這是你在Ruby on Rails的世界里必須要做的事情，否則你會阻塞在所有可用的工作 web處理器上，不管你是使用puma、unicore還是passenger（我們不要討論JRuby這個話題）。然后我們需要利用常用的處理方案來做這些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。這個列表會繼續(xù)保留，因為有很多的方案可以實現(xiàn)這些。

所以，第二次迭代，我們創(chuàng)建了一個緩沖channel，我們可以把job排隊，然后把它們上傳到S3。因為我們可以控制我們隊列中的item最大值，我們有大量的內(nèi)存來排列job，我們認為只要把job在channel里面緩沖就可以了。

var Queue chan Payload

func init() {

Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)

}

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

...

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

Queue - payload

}

...

}

接下來，我們再從隊列中取job，然后處理它們。我們使用類似于下面的代碼：

func StartProcessor() {

for {

select {

case job := -Queue:

job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD

}

}

}

說實話，我不知道我們在想什么。這肯定是一個滿是Red-Bulls的夜晚。這個方法不會帶來什么改善，我們用了一個 有缺陷的緩沖隊列并發(fā)，僅僅是把問題推遲了。我們的同步處理器同時僅僅會上傳一個數(shù)據(jù)到S3，因為來到的請求遠遠大于單核處理器上傳到S3的能力，我們的帶緩沖channel很快達到了它的極限，然后阻塞了請求處理邏輯的queue更多item的能力。

我們僅僅避免了問題，同時開始了我們的系統(tǒng)掛掉的倒計時。當(dāng)部署了這個有缺陷的版本后，我們的延時保持在每分鐘以常量增長。

最好的解決方案

我們討論過在使用用Go channel時利用一種常用的模式，來創(chuàng)建一個二級channel系統(tǒng)，一個來queue job，另外一個來控制使用多少個worker來并發(fā)操作JobQueue。

想法是，以一個恒定速率并行上傳到S3，既不會導(dǎo)致機器崩潰也不好產(chǎn)生S3的連接錯誤。這樣我們選擇了創(chuàng)建一個Job/Worker模式。對于那些熟悉Java、C#等語言的開發(fā)者，可以把這種模式想象成利用channel以golang的方式來實現(xiàn)了一個worker線程池，作為一種替代。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

// Job represents the job to be run

type Job struct {

Payload Payload

}

// A buffered channel that we can send work requests on.

var JobQueue chan Job

// Worker represents the worker that executes the job

type Worker struct {

WorkerPool chan chan Job

JobChannel chan Job

quit chan bool

}

func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {

return Worker{

WorkerPool: workerPool,

JobChannel: make(chan Job),

quit: make(chan bool)}

}

// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in

// case we need to stop it

func (w Worker) Start() {

go func() {

for {

// register the current worker into the worker queue.

w.WorkerPool - w.JobChannel

select {

case job := -w.JobChannel:

// we have received a work request.

if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {

log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())

}

case -w.quit:

// we have received a signal to stop

return

}

}

}()

}

// Stop signals the worker to stop listening for work requests.

func (w Worker) Stop() {

go func() {

w.quit - true

}()

}

我們已經(jīng)修改了我們的web請求handler，用payload創(chuàng)建一個Job實例，然后發(fā)到JobQueue channel，以便于worker來獲取。

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

// let's create a job with the payload

work := Job{Payload: payload}

// Push the work onto the queue.

JobQueue - work

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

在web server初始化時，我們創(chuàng)建一個Dispatcher，然后調(diào)用Run()函數(shù)創(chuàng)建一個worker池子，然后開始監(jiān)聽JobQueue中的job。

dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)

dispatcher.Run()

下面是dispatcher的實現(xiàn)代碼：

type Dispatcher struct {

// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher

WorkerPool chan chan Job

}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {

pool := make(chan chan Job, maxWorkers)

return Dispatcher{WorkerPool: pool}

}

func (d *Dispatcher) Run() {

// starting n number of workers

for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {

worker := NewWorker(d.pool)

worker.Start()

}

go d.dispatch()

}

func (d *Dispatcher) dispatch() {

for {

select {

case job := -JobQueue:

// a job request has been received

go func(job Job) {

// try to obtain a worker job channel that is available.

// this will block until a worker is idle

jobChannel := -d.WorkerPool

// dispatch the job to the worker job channel

jobChannel - job

}(job)

}

}

}

注意到，我們提供了初始化并加入到池子的worker的最大數(shù)量。因為這個工程我們利用了Amazon Elasticbeanstalk帶有的docker化的Go環(huán)境，所以我們常常會遵守12-factor方法論來配置我們的生成環(huán)境中的系統(tǒng)，我們從環(huán)境變了讀取這些值。這種方式，我們控制worker的數(shù)量和JobQueue的大小，所以我們可以很快的改變這些值，而不需要重新部署集群。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

直接結(jié)果

我們部署了之后，立馬看到了延時降到微乎其微的數(shù)值，并未我們處理請求的能力提升很大。

Elastic Load Balancers完全啟動后，我們看到ElasticBeanstalk 應(yīng)用服務(wù)于每分鐘1百萬請求。通常情況下在上午時間有幾個小時，流量峰值超過每分鐘一百萬次。

我們一旦部署了新的代碼，服務(wù)器的數(shù)量從100臺大幅 下降到大約20臺。

我們合理配置了我們的集群和自動均衡配置之后，我們可以把服務(wù)器的數(shù)量降至4x EC2 c4.Large實例，并且Elastic Auto-Scaling設(shè)置為如果CPU達到5分鐘的90%利用率，我們就會產(chǎn)生新的實例。

總結(jié)

在我的書中，簡單總是獲勝。我們可以使用多隊列、后臺worker、復(fù)雜的部署設(shè)計一個復(fù)雜的系統(tǒng)，但是我們決定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go語言開箱即用的特性簡化并發(fā)。

我們僅僅用了4臺機器，這并不是什么新鮮事了。可能它們還不如我的MacBook能力強大，但是卻處理了每分鐘1百萬的寫入到S3的請求。

處理問題有正確的工具。當(dāng)你的 Ruby on Rails 系統(tǒng)需要更強大的web handler時，可以考慮下ruby生態(tài)系統(tǒng)之外的技術(shù)，或許可以得到更簡單但更強大的替代方案。

csgo庫存倒計時什么意思

在CS:GO游戲中，庫存是指玩家擁有的各種物品，包括武器、背包、刀具等等。當(dāng)玩家購買了某個物品并放入庫存中時，該物品的倒計時就會開始。

倒計時通常是指物品可以進行交易的時間限制，也就是玩家購買物品后，需要等待一段時間才能進行交易。這是為了防止玩家通過非法手段獲取物品后立即出售，保證游戲的經(jīng)濟系統(tǒng)和穩(wěn)定性。

在CS:GO游戲中，庫存中的物品通常會有交易限制，有些物品需要等待7天，有些則需要30天或者更長的時間。在這段時間內(nèi)，庫存中的物品將不能進行交易。

因此，在玩家查看CS:GO庫存中的物品時，會看到其倒計時時間，而倒計時時間結(jié)束后，物品就可以進行交易了。

把“倒計時”用各種語言表示，盡可能多，謝謝啦

漢語：倒計時英語：The countdown阿拉伯語： ???? ???????? 俄語： отсчет法語：Le compte à rebours韓語：?????日語：カウントダウン泰語：??????????德語：Countdown西班牙語：La cuenta regresiva阿爾巴尼亞語：Countdown波斯語：????? ?????希臘語：Αντ?στροφη μ?τρηση馬來語：undur拉丁語：turpis瑞典語：Nedr?knings波蘭語：odliczanie意大利語：conto alla rovescia土耳其語：geriye say?m冰島語：nieurtalning葡萄牙語：contagem regressiva越南語：??m ng??c約魯巴語：kika匈牙利語：visszaszámlálás希伯來語：????? ?????塞爾維亞語：Одбро?ава?е斯洛伐克語：odpo?ítavanie斯洛文尼亞語：od?tevanje立陶宛語：Atbulinis馬其頓語：одбро?ува?ето菲律賓語：Pagbibilang芬蘭語：l?ht?laskenta愛沙尼亞語：stardiloendus白俄羅斯語：зваротныадл?к世界語：Countdown????????????????????????????

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