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k6是新兴的性能测试框架，比肩jmeter，另外测试脚本使用js，更加适合自动化的架构。
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k6启动的框架是使用golang的cli标准框架cobra，入口函数
进入cobra框架后，我们直接查看getRunCmd，这个是命令run的入口，主要工作都是从这里开始。
重点关注初始化Runner，这个是通过js脚本，使用goja库解析后，生成的实际执行单元。
进入js目录，查看Runner的结构，runner.go
Runner有一些配置属性，另外还有方法，方法用lib.Runner的接口进行规范。
Runner有一个NewVU方法，里面定义了连接参数，实现api测试
返回主函数，在初始化完成Runner后，启动调度器，以及做结果收集
最终封装成一个engine
启动测试
1.最简单的方法：
public static String reverse1(String str)
{ return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{ char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ""; //注意这是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i = 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}
3.常用方法的变形：
public static String reverse2(String s)
{ int length = s.length();
String reverse = ""; //注意这是空串，不是null
for (int i = 0; i length; i++)
reverse = s.charAt(i) + reverse;//在字符串前面连接， 而非常见的后面
return reverse;
}
包 utf-8 实现的功能和常量用于文章utf8编码,包含runes和utf8字节序列的转换功能.在unicode中，一个中文占两个字节，utf-8中一个中文占三个字节，golang默认的编码是utf-8编码，因此默认一个中文占三个字节，但是golang中的字符串底层实际上是一个byte数组.
Output:
RuneSelf该值的字节码值为128，在判断是否是常规的ascii码是使用。hicb字节码值为191. FF 的对应的字节码为255。
计算字符串中的rune数量,原理：首先取出字符串的码值，然后判断是不是个小于128的，如果是小于则直接continue.rune个数++.
如果是个十六进制f1.的则是无效字符，直接continue.rune个数++,也就是说一个无效的字符也当成一个字长为1的rune.如果字符的码值在first列表中的值和7按位的结果为其字长，比如上面示例中的 钢 。其字长为三位，第一位的值为 233 .二进制形式为 11101001 ;与7按位与后的值为0.从acceptRanges中取出的结果为{locb, hicb}。也就是标识 ox80 到 0xbf 之间的值。而结果n也就是直接size+3跳过3个字节后，rune个数++。其他函数的处理流程差不多，不再过多叙述。
示例：
ValidString返回值表明参数字符串是否是一个合法的可utf8编码的字符串。
RuneCount返回参数中包含的rune数量,第一个例子中将 utf8.RuneCountInString ,改成该方法调用，返回的结果相同。错误的和短的被当成一个长一字节的rune.单个字符 H 就表示一个长度为1字节的rune.
该函数标识参数是否以一个可编码的rune开头,上面的例子中，因为字符串是以一个ascii码值在0-127内的字符开头，所以在执行
first[p[0]] 时，取到的是 p[0] 是72,在first列表中，127之前的值都相同都为 0xF0 ,十进制标识为240，与7按位与后值为0，所以，直接返回 true .
和FullRune类似，只是参数为字符串形式
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。
Gorm是Go语言开发用的比较多的一个ORM。它的功能比较全：
但是这篇文章中并不会直接看Gorm的源码，我们会先从database/sql分析。原因是Gorm也是基于这个包来封装的一些功能。所以只有先了解了database/sql包才能更加好的理解Gorm源码。
database/sql 其实也是一个对于mysql驱动的上层封装。”github.com/go-sql-driver/mysql”就是一个对于mysql的驱动，database/sql 就是在这个基础上做的基本封装包含连接池的使用
下面这个是最基本的增删改查操作
操作分下面几个步骤：
因为Gorm的连接池就是使用database/sql包中的连接池，所以这里我们需要学习一下包里的连接池的源码实现。其实所有连接池最重要的就是连接池对象、获取函数、释放函数下面来看一下database/sql中的连接池。
DB对象
获取方法
释放连接方法
连接池的实现有很多方法，在database/sql包中使用的是chan阻塞 使用map记录等待列表，等到有连接释放的时候再把连接传入等待列表中的chan 不在阻塞返回连接。
之前我们看到的Redigo是使用一个chan 来阻塞，然后释放的时候放入空闲列表，在往这一个chan中传入struct{}{}，让程序继续 获取的时候再从空闲列表中获取。并且使用的是链表的结构来存储空闲列表。
database/sql 是对于mysql驱动的封装，然而Gorm则是对于database/sql的再次封装。让我们可以更加简单的实现对于mysql数据库的操作。
golang 中 map的实现结构为： 哈希表 + 链表。 其中链表，作用是当发生hash冲突时，拉链法生成的结点。
可以看到， []bmap 是一个hash table， 每一个 bmap是我们常说的“桶”。 经过hash 函数计算出来相同的hash值， 放到相同的桶中。 一个 bmap中可以存放 8个 元素， 如果多出8个，则生成新的结点，尾接到队尾。
以上是只是静态文件 src/runtime/map.go 中的定义。 实际上编译期间会给它加料 ，动态地创建一个新的结构：
上图就是 bmap的内存模型， HOB Hash 指的就是 top hash。 注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding 字段，节省内存空间。
每个 bmap设计成 最多只能放 8 个 key-value 对 ，如果有第 9 个 key-value 落入当前的 bmap，那就需要再构建一个 bmap，通过 overflow 指针连接起来。
map创建方法:
我们实际上是通过调用的 makemap ，来创建map的。实际工作只是初始化了hmap中的各种字段，如：设置B的大小， 设置hash 种子 hash 0.
注意 :
makemap 返回是*hmap 指针， 即 map 是引用对象， 对map的操作会影响到结构体内部 。
使用方式
对应的是下面两种方法
map的key的类型，实现了自己的hash 方式。每种类型实现hash函数方式不一样。
key 经过哈希计算后得到hash值，共 64 个 bit 位。 其中后B 个bit位置， 用来定位当前元素落在哪一个桶里， 高8个bit 为当前 hash 值的top hash。 实际上定位key的过程是一个双重循环的过程， 外层循环遍历 所有的overflow， 内层循环遍历 当前bmap 中的 8个元素 。
举例说明： 如果当前 B 的值为 5， 那么buckets 的长度 为 2^5 = 32。假设有个key 经过hash函数计算后，得到的hash结果为：
外层遍历bucket 中的链表
内层循环遍历 bmap中的8个 cell
建议先不看此部分内容，看完后续 修改 map中元素 - 扩容 操作后 再回头看此部分内容。
扩容前的数据：
等量扩容后的数据：
等量扩容后，查找方式和原本相同， 不多做赘述。
两倍扩容后的数据
两倍扩容后，oldbuckets 的元素，可能被分配成了两部分。查找顺序如下：
此处只分析 mapaccess1 ,。 mapaccess2 相比 mapaccess1 多添加了是否找到的bool值， 有兴趣可自行看一下。
使用方式：
步骤如下：
扩容条件 ：
扩容的标识 ： h.oldbuckets ！= nil
假设当前定位到了新的buckets的3号桶中，首先会判断oldbuckets中的对应的桶有没有被搬迁过。 如果搬迁过了，不需要看原来的桶了，直接遍历新的buckets的3号桶。
扩容前：
等量扩容结果
双倍扩容会将old buckets上的元素分配到x， y两个部key 1 B == 0 分配到x部分，key 1 B == 1 分配到y部分
注意： 当前只对双倍扩容描述， 等量扩容只是重新填充了一下元素， 相对位置没有改变。
假设当前map 的B == 5，原本元素经过hash函数计算的 hash 值为：
因为双倍扩容之后 B = B + 1，此时B == 6。key 1 B == 1, 即 当前元素rehash到高位，新buckets中 y 部分. 否则 key 1 B == 0 则rehash到低位，即x 部分。
使用方式：
可以看到，每一遍历生成迭代器的时候，会随机选取一个bucket 以及 一个cell开始。 从前往后遍历，再次遍历到起始位置时，遍历完成。
