go语言基于的开源协议 go语言开源吗

Go语言的开源项目

1．Docker项目

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介绍：Docker是一种操作系统层面的虚拟化技术，可以在操作系统和应用程序之间进行隔离，也可以称之为容器。Docker可以在一台物理服务器上快速运行一个或多个实例。例如，启动一个Cent OS操作系统，并在其内部命令行执行指令后结束，整个过程就像自己在操作系统一样高效。

2．golang项目

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介绍：Go语言的早期源码使用C语言和汇编语言写成。从Go 1.5版本自举后，完全使用Go语言自身进行编写。Go语言的源码对了解Go语言的底层调度有极大的参考意义，建议希望对Go语言有深入了解的读者读一读。

3．Kubernetes项目

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介绍：Google公司开发的构建于Docker之上的容器调度服务，用户可以通过Kubernetes集群进行云端容器集群管理。

4．etcd项目

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介绍：一款分布式、可靠的KV存储系统，可以快速进行云配置。

5．beego项目

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介绍：beego是一个类似Python的Tornado框架，采用了RESTFul的设计思路，使用Go语言编写的一个极轻量级、高可伸缩性和高性能的Web应用框架。

6．martini项目

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介绍：一款快速构建模块化的Web应用的Web框架。

7．codis项目

网址为 Labs/codis。

介绍：国产的优秀分布式Redis解决方案。

8．delve项目

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介绍：Go语言强大的调试器，被很多集成环境和编辑器整合。

什么是Docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，它基于Go语言开发，并遵从Apache2.0开源协议。使用Docker可以让开发者封装他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任意Linux机器上，也可以实现虚拟化。Docker容器完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，这保证了容器之间的安全性。

Docker诞生于2013年初，目前有两个版本：Community Edition(CE，社区版)和Enterprise

Edition(EE，企业版)。

Docker有哪些特点?

1、更高效的利用系统资源

Docker对系统资源的利用率很高，无论是应用执行速度，内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，对比虚拟化技术，一个相同配置的主机往往可以运行更多数量的应用。

2、更快速的启动时间

传统的虚拟化技术启动应用服务往往需要数分钟，而Docker容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级，甚至毫秒级的启动时间，大大节约了开发测试，部署的时间。

3、一致的运行环境

开发过程中常见的一个问题是环境一致问题，由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些bug并未在开发过程中发现。而Docker的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保环境一致性，从而不会在出现这段代码在我机器上没问题这类问题。

4、持续支付和部署

对开发和运维人员来说，最希望就是一次创建和部署，可以在任意地方运行。而且使用Docker

file使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。

5、更轻松的迁移

由于Docker确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本、其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。

6、更轻松的维护和扩展

Docker使用的分层存储以及镜像技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得十分简单。此外，Docker团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官网镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大降低了应用服务的镜像制作成本。

go语言是开源的吗？

go语言是开源的，这门语言上手是非常容易的，可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。

静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。所以这是一门很好的语言哦，学了是肯定又帮助的，希望能帮到你

golang使用Nsq

1. 介绍

最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。

官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。

1.1 Features

1). Distributed

NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。

2). Scalable易于扩展

NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。

3). Ops Friendly

NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。

4.Integrated高度集成

官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。

1.2 组件

1.3 拓扑结构

NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。

NSQ

首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。

事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。

nsqd

每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。

nsqlookupd

2. Internals

2.1 消息传递担保

1）客户表示已经准备好接收消息

2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）

3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息

这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。

如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。

2.2 简化配置和管理

单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。

在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。

2.3 消除单点故障

NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。

这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。

2.4 效率

对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。

efficiency

2.5 心跳和超时

组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。

2.6 分布式

因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。

这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。

2.7 no replication

不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。

2.8 没有严格的顺序

虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。

2.9 无数据重复删除功能

NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。

3. 实践安装过程

本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。

3.1 拓扑结构

topology

实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。

采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。

NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。

主要命令如下:

LOOKUPD命令

NSQD命令

工具类，消费后存储到本地文件。

发布一条消息

3.2 nsqadmin

对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。

nsqadmin

channel

列出所有的NSQD节点:

nodes

消息的统计:

msgs

lookup主机的列表:

hosts

4. 总结

NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。

事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。

结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。

go语言的全称

Go全称Golang。

Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

n1盒子docker有什么用?

Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。

N1盒子装上Armbian以后就可以当作一台低功耗的小主机使用，配合各种docker可以集各种功能于一体。

Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。