golang - 随心笔记

一级二级缓存设计

为什么需要多级缓存在互联网系统中，随着业务规模不断增长，数据库往往会成为系统的性能瓶颈。大量请求如果直接访问数据库，不仅会带来高延迟，还会导致数据库压力过大，甚至出现连接耗尽、查询变慢等问题。因此，几乎所有高并发系统都会引入缓存（Cache）来提升系统性能。最常见的缓存方式是使用 Redis 作为统一缓存层。客户端请求首先访问 Redis，如果缓存命中，就直接返回数据；如果缓存未命中，再访问数据库并将结果写入缓存。这种方式已经能够显著降低数据库压力。但随着系统规模继续扩大，仅仅依赖 Redis 仍然可能出现新的问题。例如在高 QPS 场景下，大量请求同时访问 Redis，会产生网络开销和 Redis CPU 压力。同时，某些热点数据可能会被频繁读取，每次都经过网络访问 Redis，也会带来额外延迟。为了解决这些问题，很多大型系统会引入多级缓存架构（Multi-Level Cache），其中最常见的一种模式就是一级缓存 + 二级缓存设计。

微服务架构设计

为什么会出现微服务架构在早期的软件系统中，大多数应用都采用单体架构（Monolithic Architecture）。所有功能模块都运行在同一个应用进程中，例如用户系统、订单系统、支付系统、库存系统等，都被打包在一个工程中统一部署。这种架构在系统规模较小时非常简单直接，开发效率也较高。但随着业务不断增长，单体架构的问题逐渐显现出来。系统代码越来越庞大，一个项目可能包含几十万甚至上百万行代码，任何一次修改都需要重新构建和部署整个系统。同时，不同功能模块之间耦合严重，一个模块出现问题很可能影响整个系统运行。当访问量增长时，系统也无法只对某个热点模块进行扩展，只能整体扩容，资源利用效率很低。在这种背景下，微服务架构逐渐成为大型系统的主流设计方式。微服务的核心思想是将一个庞大的系统拆分为多个独立服务，每个服务负责一个明确的业务能力，并可以独立开发、部署和扩展。这样不仅可以降低系统复杂度，还可以提升系统的可维护性和扩展能力。微服务架构的核心设计思想微服务架构并不仅仅是把系统拆分成很多小服务，更重要的是围绕业务能力（Business Capability）进行

go-lynx设计思路

前言 github.com/go-lynx 的设计目的是为了可以快速帮助企业构建微服务体系的基础框架，其中我把整个仓库（包括组织 go-lynx 下 29 个 repo）进行了拆分，分为了lynx架构基座，和各种lynx插件模块。 https://github.com/go-lynx 亮点就是：Plug-and-Play（真正开箱即用），把复杂微服务架构变成“搭积木”。它不是从 0 造轮子，而是站在巨人肩膀上： * 核心运行时借 Kratos（B 站那套开源框架） * 服务发现/治理用 Polaris（腾讯云原生服务网格），Nacos （阿里开源） * 分布式事务用 Seata，DTM 等 * 然后我自己加了一套插件管理系统 + 事件总线 + 控制平面，实现真正热插拔。对比 Kratos：Kratos 是“

Grpcs TLS 自签证书

由于微服务通讯需要进行数据加密以保证内网通讯安全。故此记录一下自签证书的生成过程。以下是在 Linux 或 MacOS 系统上使用 OpenSSL 命令行工具生成自签名证书的步骤。这个过程将创建一个新的根证书（CA），然后使用这个根证书签名一个新的服务器证书。先简明说明整体流程：根证书： 1、生成根私钥 2、通过根私钥生成根证书服务证书 1、生成服务私钥 2、通过服务私钥生成服务CSR 3、通过服务.csr 文件 + 根证书 + 根证书 key 签名出服务证书.crt文件生成根证书的私钥 openssl genrsa -out ca.key 2048 这个命令将生成一个新的 RSA 私钥，长度为 2048 位。这个私钥将被保存到名为 ca.key 的文件中。生成根证书

Polaris Mesh

PolarisMesh 提供了完整的微服务治理能力，是腾讯开源的一站式云原生服务治理平台。平台围绕服务注册与发现、流量治理、容错保护以及配置管理等核心能力，为微服务架构提供稳定可靠的运行基础。通过 PolarisMesh，服务实例可以自动完成注册与发现，同时结合智能负载均衡策略，实现请求在多实例之间的合理分配，从而提升系统整体的稳定性与吞吐能力。 PolarisMesh支持多语言、多框架的云原生服务治理平台服务管理、流量管理、故障容错、配置管理、可观测性 GitHub 查看文档立即体验一站式服务治理平台北极星为服务治理提供一站式解决方案，覆盖服务注册中心、服务网格和配置中心的功能，提供业务监控、流量监控、事件中心和操作记录等全方位的可观测性能力，帮助用户快速构建微服务架构。支持异构技术栈和环境通过 Proxyless 和 Proxy 两种形态实现服务发现和治理，提供多语言 SDK、开发框架、Java Agent 和网格代理等接入方式，支持虚拟机、容器和混合云等部署环境，满足不同业务场景和开发模式。支持常用开发框架提供

Ent-ORM

前言 Ent 是由 Facebook（现 Meta）开发的一款基于 Go 语言的 ORM 框架。最初 Ent 作为 Facebook 内部项目被设计和实现，用于解决大型系统中数据模型复杂、关系众多以及数据访问层难以维护的问题。随着 Facebook 内部系统规模的不断扩大，传统 ORM 在类型安全、查询可维护性以及复杂关系建模方面逐渐暴露出一定局限性，因此 Facebook 设计了一套全新的 ORM 方案——Ent。 Ent 的核心理念是 Schema First + Code Generation。开发者首先通过 Go 代码定义数据模型 Schema，然后通过代码生成工具生成完整的数据访问层代码，包括实体结构体、查询构建器、关系操作以及 CRUD 方法。由于大部分逻辑在编译阶段生成并校验，

Kratos

前言 Kratos是一款基于Go语言的开源微服务框架，由Bilibili开源并维护。提供了微服务所需的服务发现，注册，HTTP，GRPC，限流，配置中心等常用功能。框架设计合理，轻量，易上手。框架优点 1. 高性能 Kratos框架使用Go语言的协程和高效的并发模型，能够支持高并发场景。此外，Kratos框架还使用了自研的GRPC框架，相比其他框架，能够更快地处理请求和响应。 2. 简单易用 Kratos框架提供了丰富的文档和示例，易于上手。框架的设计也非常简单，不需要开发者掌握过多的概念和技术。 3. 模块化设计 Kratos框架提供了一系列的模块，如配置、日志、数据库等，方便开发者快速搭建微服务。此外，Kratos框架还支持插件化开发，可以根据需要自行开发插件，扩展框架的功能。 4. 高度可定制化 Kratos框架提供了丰富的配置选项，可以根据不同的需求进行定制化配置。此外，Kratos框架还支持自定义中间件、拦截器等，开发者可以根据需要进行自行开发。 KratosKratos 具体功能 1. 微服务注册与发现：