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本项目用于移动端的数据统计，项目地址： 。开源的数据统计countly做的很好，但是基础免费版的功能实在不够看，因此我就决定用go语言来写了这个项目，一来可以在实践中学习go语言，二来也可以开发功能完整的开源平台。该项目正在开发中，欢迎有兴趣的gopher一起参与。
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数据存储方面使用的是mongodb。由于数据统计业务几乎不涉及到事务以及严格的一致性场景，而且mongodb的自动分片功能可以支撑较大的数据量。使用大数据的存储组件的话就太过于重了。因此选用mongodb。
业务逻辑整体基于事件的发布订阅。当收到客户端请求， frontend 会对请求数据进行处理，然后发布响应的事件。 backend 收到事件后进行统计处理。
后台展示基于Vue-Admin-Template开发，本人前端能力基本就是依葫芦画瓢，希望有前端大神来开发后台页面，项目地址:
目前客户端API仅有2个。一个是上报 openApp 打开APP时间，一个是上报 usageTime 一次启动使用时长事件。SDK方面也需要移动端的大神开发，感兴趣的大佬可以一起开发。
下面放一点后台页面的效果图：
GoAnalytics是基于go实现的一个数据统计平台，用于统计移动端的数据指标，比如启动次数、用户增长、活跃用户、留存等指标分析。前端数据展示项目是 goanalytics-web 。目前正在积极开发中，欢迎提交新的需求和pull request。
Go版本需要支持module，本地开发测试
cmd/goanalytics_kafka 和 goanalytics_rmq 是分别基于 kafka 和 rocketmq 的发布订阅功能做的数据发布
和订阅处理，横向扩展能力比 local 高。另外由于 rocketmq 还没有原生基于 go 的客户端（原生客户端正在开发中
2.0.0 road map )，可能会存在问题。
项目结构
├── README.md
├── api
│ ├── authentication 用户认证、管理API
│ ├── middlewares GIN 中间件
│ └── router API route
├── cmd
│ ├── account 生成admin账号命令
│ ├── analytic_local 不依赖消息系统的goanalytics
│ ├── goanalytics_kafka 基于kafak的goanalytics
│ ├── goanalytics_rmq 基于rocketmq的goanalytics
│ └── test_data 生成测试数据命令
├── common
│ └── data.go
├── conf 配置
│ └── conf.go
├── event
│ ├── codec 数据编解码
│ └── pubsub 消息发布订阅
├── go.mod
├── go.sum
├── metric 所有的统计指标在这里实现
│ ├── init.go
│ └── user 用户相关指标的实现
├── schedule
│ └── schedule.go 定时任务调度
├── storage 存储模块
│ ├── counter.go 计数器接口
│ ├── data.go
│ └── mongodb 基于mongodb实现的存储及计数器
└── utils
├── date.go
├── date_test.go
├── errors.go
└── key.go
上一节中，我们为每个连接都创建了一个goroutine来读取其中的消息，现在我们将这个读取消息的方法实现一下。
我们在application目录下新建controllers目录，并在其中创建一个MessageController.go文件。
首先我们新建一个MessageController的结构体，内容如下
这个结构体包括两个内容，一个是我们将连接放在数组之后，返回的索引，另一个是连接本身.
这个是具体的方法。
我们首先设置了一下读消息的大小、超时时间以及超时后需要的操作。
超时时间如果设置为0,那么就是永不超时。之前在这里直接写0，被告知需要传一个time.Time类型的数据。最终谷歌后才得到了这个值time.Time{}为"0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC"。
我们将用户手法消息的内容定义为一个结构体，然后将用户的订阅信息的json通过json.unmarshal转换成这个结构体。
之后的switch操作与我们在Swoole中的操作基本雷同，在查询到login之后，调用service中 的login方法来进行注册。
下一节中我们再介绍具体的注册逻辑。
切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。
近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。
Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。
1、GoKit框架
这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。
基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成：
传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。
接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务
服务成：具体的业务逻辑实现
2、GoMicro框架
这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。
GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。
