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TCP 和 UDP 服务端随处可见，它们基于 TCP/IP 协议栈，通过网络为客户端提供服务。在这篇文章中，我将介绍如何使用 Go 语言开发一个用于返回随机数、支持并发的 TCP 服务端。对于每一个来自 TCP 客户端的连接，它都会启动一个新的 goroutine（轻量级线程）来处理相应的请求。
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你可以在 GitHub 上找到本项目的源码：concTcp.go。
这个程序的主要逻辑在 handleConnection 函数中，具体实现如下：
在 main 函数的实现部分，每当 TCP 服务端收到 TCP 客户端的连接请求，它都会启动一个新的 goroutine 来为这个请求提供服务。
首先， main 确保程序至少有一个命令行参数。注意，现有代码并没有检查这个参数是否为有效的 TCP 端口号。不过，如果它是一个无效的 TCP 端口号， net.Listen 就会调用失败，并返回一个错误信息，类似下面这样：
net.Listen 函数用于告诉 Go 接受网络连接，因而承担了服务端的角色。它的返回值类型是 net.Conn ，后者实现了 io.Reader 和 io.Writer 接口。此外， main 函数中还调用了 rand.Seed 函数，用于初始化随机数生成器。最后， for 循环允许程序一直使用 Accept 函数来接受 TCP 客户端的连接请求，并以 goroutine 的方式来运行 handleConnection(c) 函数，处理客户端的后续请求。
net.Listen 函数的第一个参数定义了使用的网络类型，而第二个参数定义了服务端监听的地址和端口号。第一个参数的有效值为 tcp 、 tcp4 、 tcp6 、 udp 、 udp4 、 udp6 、 ip 、 ip4 、 ip6 、 Unix （Unix 套接字）、 Unixgram 和 Unixpacket ，其中： tcp4 、 udp4 和 ip4 只接受 IPv4 地址，而 tcp6 、 udp6 和 ip6 只接受 IPv6 地址。
concTCP.go 需要一个命令行参数，来指定监听的端口号。当它开始服务 TCP 客户端时，你会得到类似下面的输出：
netstat 的输出可以确认 congTCP.go 正在为多个 TCP 客户端提供服务，并且仍在继续监听建立连接的请求：
在上面输出中，最后一行显示了有一个进程正在监听 8001 端口，这意味着你可以继续连接 TCP 的 8001 端口。第一行和第二行显示了有一个已建立的 TCP 网络连接，它占用了 8001 和 62556 端口。相似地，第三行和第四行显示了有另一个已建立的 TCP 连接，它占用了 8001 和 62554 端口。
下面这张图片显示了 concTCP.go 在服务多个 TCP 客户端时的输出：
类似地，下面这张图片显示了两个 TCP 客户端的输出（使用了 nc 工具）：
你可以在 维基百科上找到更多关于 nc （即 netcat ）的信息。
现在，你学会了如何用大约 65 行 Go 代码来开发一个生成随机数、支持并发的 TCP 服务端，这真是太棒了！如果你想要让你的 TCP 服务端执行别的任务，只需要修改 handleConnection 函数即可。
via:
作者：Mihalis Tsoukalos选题：lkxed译者：lkxed校对：wxy
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。
参照的是 这个文章
首先自己写一段demo
里面负责2件事
doSomeThingOne
genSomeBytes
运行这个程序go run main.go
To install thewrk,you need only:
git clone
cd wrk
make
wrk relies on the openssl and luajit, learn more from its github page
Generating requests
Our demo is listening on the port 9876 ,so let's generate some requests for that.
./wrk -c400 -t8 -d5m
-c400means we have 400 connections to keep open
-t8means we use 8 threads to build requests
-d5mmeans the duration of the test will last for 5 minutes
用这段命令来压服务器
Our server is very busy now and we can see some information via browser. Inputlocalhost:9876/debug/pprofyou will see:
然后用命令进入
在这里能看见各种方法的运行时间
所以我们安装Graphviz 在mac下
brew install graphviz
之后再这个(pprof)里面输入web
会生产一个svg文件
用浏览器打开我们就会看到
很显然gensomebytes里面的math方法最消耗时间。这个就是我们优化的对象
其实也很方便在
localhost:9876/debug/pprof/profile改成
localhost:9876/debug/pprof/heap
后面的结果一样。。和cpu一样可以看到那个heap占用了大量的内存到时候优化吧
这个文章里面的第一个方法就可以做测试内存占用的.
有空试试把
分布式程序 A B C D 4个进程在服务器. 监控程序E 打包程序F
写一个监控程序定时监控这4个进程的CPU 内存(搞成配置文件)
达到性能瓶颈（例如 90%CPU 内存剩下10%） E用shell触发打包程序F把pprof等信息打包.并发送邮件
给配置者.
