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大概思路吧：
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秒杀系统的架构设计
秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题：
写入内存而不是写入硬盘
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。
你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。
Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。
异步处理而不是同步处理
像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。
因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！
异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。
分布式处理
好吧。也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。
这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。
Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。
使用Redis实现描述系统
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。
基本上，你用Redis的这些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒杀请求
当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。
后台启动多个工作线程，使用
LPOP key
读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
每完成一条秒杀记录的处理，就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。
要是还撑不住，该怎么办
也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？
记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！
下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。
脚本攻击
如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件，就可能会直接把我们的交换机给压垮了。
这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？
交换机撑不住了
可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。
这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。
原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！
我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。
总结
有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！
这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。
最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
很多朋友可能知道Go语言的优势在哪，却不知道Go语言适合用于哪些地方。
1、 Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面。Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。
2、 其实Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发"大型软件"的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。
3、 Go语言成功案例。Nsq：Nsq是由Go语言开发的高性能、高可用消息队列系统，性能非常高，每天能处理数十亿条的消息；
4、 Docker：基于lxc的一个虚拟打包工具，能够实现PAAS平台的组建。
5、 Packer：用来生成不同平台的镜像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者
6、 Skynet：分布式调度框架。
7、 Doozer：分布式同步工具，类似ZooKeeper。
8、 Heka：mazila开源的日志处理系统。
9、 Cbfs：couchbase开源的分布式文件系统。
10、 Tsuru：开源的PAAS平台，和SAE实现的功能一模一样。
11、 Groupcache：memcahe作者写的用于Google下载系统的缓存系统。
12、 God：类似redis的缓存系统，但是支持分布式和扩展性。
13、 Gor：网络流量抓包和重放工具。
以上的就是关于go语言能做什么的内容介绍了。
Golang 的创建是为了实现最大的用户效率和编码效率。已经熟悉 Java 或 PHP 的程序员可以在几周内接受 Go 的培训（许多人最终会更喜欢它）。在本文中，Dewet Diener 探讨了 Golang 的优缺点，以及它的测试驱动开发 (TDD) 如何完美契合。
Golang 由 Google 开发和设计，于 2009 年作为一种综合性编程语言首次出现，旨在最大限度地提高编码效率。创建该语言的目的是修正其他已建立语言的缺陷。尽管 Golang（或简称为“Go”）是一门年轻的语言，但已经积累了大量的开发人员，因此我们想分享为什么在 Curve 我们喜欢 Golang，以及我们如何采用它来实现我们移动银行业务的目标到云端。
Go 是一种精致的编程语言：它支持“所见即所得”的原则，这意味着清晰易读的代码和更少的复杂抽象。该语言本身易于使用且易于训练。尽管如此，作为一个相对较新的生态系统，要找到对 Go 具有广泛预先知识的工程师可能会很棘手。
然而，与其他编程语言不同，Go 的创建是为了最大限度地提高用户效率。因此，具有 Java 或 PHP 背景的开发人员和工程师可以在几周内获得使用 Go 的技能和培训——根据我们的经验，他们中的许多人最终更喜欢它。
在 Curve，我们大力提倡测试驱动开发 (TDD)，Go 的框架与这种方法保持一致。通过简单地命名一个文件 foo_test.go 并在该文件中添加结构化测试函数，Go 将快速有效地运行您的单元测试。这一创新功能提高了生产力，因为它可以更加专注于测试驱动的开发和改进的同行评审机会。
Golang 具有出色的生产优化品质，例如内存占用小，这支持其在大型项目中作为构建块的能力，以及开箱即用的与其他架构的轻松交叉编译。由于 Go 代码被编译为单个静态二进制文件，因此它可以轻松进行容器化，并且通过扩展，将 Go 部署到任何高可用性环境（例如 Kubernetes）中几乎是微不足道的。
它提供了一种机制来保护工作负载，通过拥有非常纤薄的生产容器而没有任何无关的依赖项。这使得构建、部署和维护基于 Go 的资产更加直接和安全，并为希望建立或发展其微服务战略的公司提供了可靠的选择。
Go 是专门为满足我们快速发展的技术生态系统的需求而创建的。例如，Go 可以满足您构建 API 所需的一切，并将其作为其标准库的一部分。它使用简单，高性能的 http 服务器消除了团队设计新项目时经常发生的一些常见的 探索 和设计瘫痪问题——这对于一些其他流行语言（如 Java 和 Node.js）来说太常见了。
Golang 还通过其内置于语言本身的自动格式化程序巧妙地解决了代码格式化分歧。这完全消除了格式争议，进而提高了团队的生产力和注意力。
尽管我是 Go 的拥护者，但它显然也不是没有缺陷。一个争论不休的特性是 Go 没有显式接口，这是许多开发人员习惯的概念。虽然不是有害的，但它可以使选择最适合您的结构的接口成为一项任务。这是因为您不会像在其他流行的编程语言中那样编写 X 实现 Y，但您很快就会接受。
依赖管理也是另一个不属于 Google Golang 开发团队原始设计的功能。开源社区介入并创建了 Glide 和 Dep，最初的努力并没有完全解决问题。从 Go 1.11 开始，添加了对模块的支持，这似乎已成为官方的依赖管理工具。这些挑战并没有削弱 Go 作为一种高效编程语言的独创性，并且它继续为我们提供优于其他编程语言的显着优势。
Golang 吸引了全球敏锐的开发人员的注意，并且围绕它的兴奋继续增长。开源社区因有趣的项目而蓬勃发展；最著名的是 Docker 和 Kubernetes。
正是这种新鲜、有创意但又简单的包装吸引了我们去Go：它是一种令人兴奋的编码语言，可以帮助我们在 Curve 中快速开发以构建更好的产品。
1．Docker项目
网址为 。
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
网址为 。
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
网址为 。
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
网址为 。
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
网址为 。
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
网址为 。
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
网址为 。
介绍：Go语言强大的调试器，被很多集成环境和编辑器整合。
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。
