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利用 Etcd 的Lease租约特性来实现定时功能，同时通过Watch机制来实现多节点情况下只有一个节点执行该任务。通过定时任务库 Cron 的时间字符串解析器Parser来解析任务执行时间。
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Etcd
Cron
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为什么golang的开发效率高？/olgolang是一编译型的强类型语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程序员因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。
它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、调试到发布都很简单方便；有反向接口、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；编译速度快，因为是强类型语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；它在语法级别上支持了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬件、操作系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通信模式，使得程序员可以忽略诸如死锁等问题。
goroutine的目的是描述并发编程模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬件支持，它不是一种物理运行状态，而是一种程序逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高运行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。
实际上golang默认就是运行在单OS进程上面的，通过指定环境变量GOMAXPROCS才能转身跑在多OS进程上面。有人提到了的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏服务器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？
coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的线程，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰着阻塞式i\o，整个进程都会被操作系统主动挂起；需要自己拥有调度控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套线程放user space里面呢？并发是服务器语言必须要解决的问题；system space的进程还有线程调度都太慢了、占用的空间也太大了。把线程放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，线程本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个线程不费力。
不同的是，golang的并发调度在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函数内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换调度函数。
中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死循环，进程内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函数还得自己主动叫runtime.Sched()来进行调度切换。
3、golang的运行效率怎么样？
我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，运行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。
首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有调度，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质代码。
然后，针对游戏服务器这种高实时性的运行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是屏蔽内存操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。
用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬件已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。
4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。
互联网架构下，大部分系统已经转型分布式。其中服务注册发现中心，分布式服务中非常重要的组成部分。按需选择合适的注册中心，也变的尤为重要。
Eureka是SpringCloud全家桶中非常重要的一个组件，主要是实现服务的注册和发现。Eureka做到了CAP理论中的AP，强调服务的高可用性。实现中分Eureka Server和Eureka Client两部分。
Eureka客户端会向Eureka注册中心注册为服务，并通过心跳来更新它的服务租约。同时也可以从服务端查询当前注册的服务信息并把他们缓存到本地并周期性的刷新服务状态。若服务集群出现分区故障时，Eureka会转入自动保护模式，允许分区故障的节点继续提供服务；若分区故障恢复，集群中其他分区会把他们的状态再次同步回来。
SpringCloud对其做了非常好的集成封装，是官方推荐的注册中心。
Zookeeper是大数据Hadoop中的一个分布式调度组件，强调数据一致性和扩展性，可用于服务的注册和发现。她是dubbo中默认的服务注册中心，也是目前使用最广泛的分布式服务发现组件。注重CAP理论中的CP。
Consul是一个高可用的分布式服务注册中心，由HashiCorp公司推出，Golang实现的开源共享的服务工具。Consul在分布式服务注册与发现方面有自己的特色，解决方案更加“一站式”，不再需要依赖其他工具。
1、通过HTTP接口和DNS协议调用API存储键值对，使服务注册和服务发现更容易；
2、支持 健康 检查，可以快速的告警在集群中的操作
3、支持key/value存储动态配置
4、支持任意数量的区域
ETCD是一个高可用的分布式键值数据库，可用于共享配置、服务的注册和发现。ETCD采用Raft一致性算法，基于Go语言实现。ETCD作为后起之秀，又非常大的优势。
1、基于HTTP+JSON的API，使用简单；
2、可选SSL客户认证机制，更安全；
3、单个实例支持每秒千次写操作，快速。
4、采用Raft一致性算法保证分布式。
本文是Jason Wilder对于常见的服务发现项目 Zookeeper ， Doozer ， Etcd 所写的一篇博客，其原文地址如下： Open-Source Service Discovery 。
服务发现是大多数分布式系统以及面向服务架构（SOA）的一个核心组成部分。这个难题，简单来说，可以认为是：当一项服务存在于多个主机节点上时，client端如何决策获取相应正确的IP和port。
在传统情况下，当出现服务存在于多个主机节点上时，都会使用静态配置的方法来实现服务信息的注册。但是当大型系统中，需要部署更多服务的时候，事情就显得复杂得多。在一个实时的系统中，由于自动或者人工的服务扩展，或者服务的新添加部署，还有主机的宕机或者被替换，服务的location信息可能会很频繁的变化。
在这样的场景下，为了避免不必要的服务中断，动态的服务注册和发现就显得尤为重要。
关于服务发现的话题，已经很多次被人所提及，而且也的确不断的在发展。现在，笔者介绍一下该领域内一些open-source或者被经常被世人广泛讨论的解决方案，尝试理解它们到底是如何工作的。特别的是，我们会较为专注于每一个解决方案的一致性算法，到底是强一致性，还是弱一致性；运行时依赖；client的集成选择；以后最后这些特性的折中情况。
本文首先从几个强一致性的项目于开始，比如Zookeeper，Doozer，Etcd，这些项目主要用于服务间的协调，同时又可用于服务的注册。
随后，本文将讨论一些在服务注册以及发现方面比较有意思的项目，比如：Airbnb的SmartStack，Netflix的Eureka，Bitly的NSQ，Serf，Spotify and DNS，最后是SkyDNS。
问题陈述
在定位服务的时候，其实会有两个方面的问题：服务注册（Service Registration）和服务发现（Service Discovery）。
服务注册—— 一个服务将其位置信息在中心注册节点注册的过程。该服务一般会将它的主机IP地址以及端口号进行注册，有时也会有服务访问的认证信息，使用协议，版本号，以及关于环境的一些细节信息。
服务发现—— client端的应用实例查询中心注册节点以获知服务位置的过程。
每一个服务的服务注册以及服务发现，都需要考虑一些关于开发以及运营方面的问题：
监控—— 当一个已注册完毕的服务失效的时候，如何处理。一些情况下，在一个设定的超时定时(timeout)后，该服务立即被一个其他的进程在中心注册节点处注销。这种情况下，服务通常需要执行一个心跳机制，来确保自身的存活状态；而客户端必然需要能够可靠处理失效的服务。
负载均衡—— 如果多个相同地位的服务都注册完毕，如何在这些服务之间均衡所有client的请求负载？如果有一个master节点的话，是否可以正确处理client访问的服务的位置。
集成方式—— 信息注册节点是否需要提供一些语言绑定的支持，比如说，只支持Java？集成的过程是否需要将注册过程以及发现过程的代码嵌入到你的应用程序中，或者使用一个类似于集成助手的进程？
运行时依赖—— 是否需要JVM，ruby或者其他在你的环境中并不兼容的运行时？
可用性考虑—— 如果系统失去一个节点的话，是否还能正常工作？系统是否可以实时更新或升级，而不造成任何系统的瘫痪？既然集群的信息注册节点是架构中的中心部分，那该模块是否会存在单点故障问题？
强一致性的Registries
首先介绍的三个服务注册系统都采用了强一致性协议，实际上为达到通用的效果，使用了一致性的数据存储。尽管我们把它们看作服务的注册系统，其实它们还可以用于协调服务来协助leader选举，以及在一个分布式clients的集合中做centralized locking。
Zookeeper
Zookeeper是一个集中式的服务，该服务可以维护服务配置信息，命名空间，提供分布式的同步，以及提供组化服务。Zookeeper是由Java语言实现，实现了强一致性（CP），并且是使用 Zab协议 在ensemble集群之间协调服务信息的变化。
Zookeeper在ensemble集群中运行3个，5个或者7个成员。众多client端为了可以访问ensemble，需要使用绑定特定的语言。这种访问形式被显性的嵌入到了client的应用实例以及服务中。
服务注册的实现主要是通过命令空间（namespace）下的 ephemeral nodes 。ephemeral nodes只有在client建立连接后才存在。当client所在节点启动之后，该client端会使用一个后台进程获取client的位置信息，并完成自身的注册。如果该client失效或者失去连接的时候，该ephemeral node就从树中消息。
服务发现是通过列举以及查看具体服务的命名空间来完成的。Client端收到目前所有注册服务的信息，无论一个服务是否不可用或者系统新添加了一个同类的服务。Client端同时也需要自行处理所有的负载均衡工作，以及服务的失效工作。
Zookeeper的API用起来可能并没有那么方便，因为语言的绑定之间可能会造成一些细小的差异。如果使用的是基于JVM的语言的话， Curator Service Discovery Extension 可能会对你有帮助。
由于Zookeeper是一个CP强一致性的系统，因此当网络分区（Partition）出故障的时候，你的部分系统可能将出出现不能注册的情况，也可能出现不能找到已存在的注册信息，即使它们可能在Partition出现期间仍然正常工作。特殊的是，在任何一个non-quorum端，任何读写都会返回一个错误信息。
Doozer
Doozer是一个一致的分布式数据存储系统，Go语言实现，通过 Paxos算法 来实现共识的强一致性系统。这个项目开展了数年之后，停滞了一段时间，而且现在也关闭了一些fork数，使得fork数降至160 。.不幸的是，现在很难知道该项目的实际发展状态，以及它是否适合使用于生产环境。
Doozer在集群中运行3，5或者7个节点。和Zookeeper类似，Client端为了访问集群，需要在自身的应用或者服务中使用特殊的语言绑定。
Doozer的服务注册就没有Zookeeper这么直接，因为Doozer没有那些ephemeral node的概念。一个服务可以在一条路径下注册自己，如果该服务不可用的话，它也不会自动地被移除。
现有很多种方式来解决这样的问题。一个选择是给注册进程添加一个时间戳和心跳机制，随后在服务发现进程中处理那些超时的路径，也就是注册的服务信息，当然也可以通过另外一个清理进程来实现。
服务发现和Zookeeper很类似，Doozer可以罗列出指定路径下的所有入口，随后可以等待该路径下的任意改动。如果你在注册期间使用一个时间戳和心跳，你就可以在服务发现期间忽略或者删除任何过期的入口，也就是服务信息。
和Zookeeper一样，Doozer是一个CP强一致性系统，当发生网络分区故障时，会导致同样的后果。
Etcd
Etcd 是一个高可用的K-V存储系统，主要应用于共享配置、服务发现等场景。Etcd可以说是被Zookeeper和Doozer催生而出。整个系统使用Go语言实现，使用Raft算法来实现选举一致，同时又具有一个基于HTTP+JSON的API。
Etcd，和Doozer和Zookeeper相似，通常在集群中运行3，5或者7个节点。client端可以使用一种特定的语言进行绑定，同时也可以通过使用HTTP客户端自行实现一种。
服务注册环节主要依赖于使用一个key TTL来确保key的可用性，该key TTL会和服务端的心跳捆绑在一起。如果一个服务在更新key的TTL时失败了，那么Etcd会对它进行超时处理。如果一个服务变为不可用状态，client会需要处理这样的连接失效，然后尝试另连接一个服务实例。
服务发现环节设计到罗列在一个目录下的所有key值，随后等待在该目录上的所有变动信息。由于API接口是基于HTTP的，所以client应用会的Etcd集群保持一个long-polling的连接。
由于Etcd使用 Raft一致性协议 ，故它应该是一个强一致性系统。Raft需要一个leader被选举，然后所有的client请求会被该leader所处理。然而，Etcd似乎也支持从non-leaders中进行读取信息，使用的方式是在读情况下提高可用性的未公开的一致性参数。在网络分区故障期间，写操作还是会被leader处理，而且同样会出现失效的情况。
