在http://marcio.io/2015/07/handling-1-million-requests-per-minute-with-golang/提供的示例中在很多地方都被引用过。func(d*Dispatcher)dispatch(){for{select{casejob:=在MaxWorker之后，工作池(chanchanjob)不会耗尽吗？dispatch服务了多少工作？自正在从channel中拉取作业channel在第一个类型后没有被补充dispatcher.Run()是第一次调用？或者我错过/误读了什么？WorkerPool如何通过可用的工作channel得到补充？g
fori:=0;i顺便说一句，mr是这个的实例:typeMapReducestruct{nMapint//NumberofMapjobsnReduceint//NumberofReducejobsfilestring//NameofinputfileMasterAddressstringregisterChannelchanstringDoneChannelchanboolaliveboollnet.Listenerstats*list.List//MapofregisteredworkersthatyouneedtokeepuptodateWorkersmap[string]*Wor
fori:=0;i顺便说一句，mr是这个的实例:typeMapReducestruct{nMapint//NumberofMapjobsnReduceint//NumberofReducejobsfilestring//NameofinputfileMasterAddressstringregisterChannelchanstringDoneChannelchanboolaliveboollnet.Listenerstats*list.List//MapofregisteredworkersthatyouneedtokeepuptodateWorkersmap[string]*Wor
我正在设计一个应用程序来管理给定特定规则的RabbitMQworker。例如:维持最低数量的worker如果队列增长超过M个任务，则产生最多N个worker杀死超过X分钟的worker我最初想用Go编写它，因为它是经过编译的，我可以简单地将应用程序编译到目标操作系统并将其守护进程。但是，我的概念设计涉及一个循环，该循环每Y秒收集一次数据并将其传递给决策引擎。然后引擎会引发事件，其他goroutine会监听这些事件以产生或杀死worker。我找到了Emission库可以解决这个问题，但我在某处读到一条评论说它可能不是线程安全的。老实说，我对Go和线程编程的了解不足以正确评估这个库是否能完
我正在设计一个应用程序来管理给定特定规则的RabbitMQworker。例如:维持最低数量的worker如果队列增长超过M个任务，则产生最多N个worker杀死超过X分钟的worker我最初想用Go编写它，因为它是经过编译的，我可以简单地将应用程序编译到目标操作系统并将其守护进程。但是，我的概念设计涉及一个循环，该循环每Y秒收集一次数据并将其传递给决策引擎。然后引擎会引发事件，其他goroutine会监听这些事件以产生或杀死worker。我找到了Emission库可以解决这个问题，但我在某处读到一条评论说它可能不是线程安全的。老实说，我对Go和线程编程的了解不足以正确评估这个库是否能完
我目前正在从事一个搜索引擎项目。为了更快的爬行速度，我在每次链接访问时使用一个goroutine。但是我遇到了两个让我疑惑的问题!第一个是代码示例:packagemainimport"fmt"import"sync"import"time"typeteststruct{runningintmaxintmusync.Mutex}funcmain(){t:=&test{max:1000}t.start()}func(t*test)start(){for{ift.running>=t.max{time.Sleep(200*time.Millisecond)continue}got.visit
我目前正在从事一个搜索引擎项目。为了更快的爬行速度，我在每次链接访问时使用一个goroutine。但是我遇到了两个让我疑惑的问题!第一个是代码示例:packagemainimport"fmt"import"sync"import"time"typeteststruct{runningintmaxintmusync.Mutex}funcmain(){t:=&test{max:1000}t.start()}func(t*test)start(){for{ift.running>=t.max{time.Sleep(200*time.Millisecond)continue}got.visit
我希望我的goroutineworker(下面代码中的ProcessToDo())在关闭之前等到所有“排队”的工作都处理完。worker例程有一个“待办事项”channel(缓冲)，工作通过该channel发送给它。它有一个“完成”channel来告诉它开始关机。该文档说，如果满足多个选择，channel上的选择将选择一个“伪随机值”......这意味着在所有缓冲工作完成之前触发关闭(返回)。在下面的代码示例中，我希望打印所有20条消息...packagemainimport("time""fmt")funcProcessToDo(donechanstruct{},todochanst
我希望我的goroutineworker(下面代码中的ProcessToDo())在关闭之前等到所有“排队”的工作都处理完。worker例程有一个“待办事项”channel(缓冲)，工作通过该channel发送给它。它有一个“完成”channel来告诉它开始关机。该文档说，如果满足多个选择，channel上的选择将选择一个“伪随机值”......这意味着在所有缓冲工作完成之前触发关闭(返回)。在下面的代码示例中，我希望打印所有20条消息...packagemainimport("time""fmt")funcProcessToDo(donechanstruct{},todochanst
如何确定gochannel的哪一侧正在等待另一侧？我想知道这一点，以便找出我的处理受限的地方，并通过分配更多资源来做出响应。一些选项我想到的两种方法都需要对记录值进行移动平均，这样测量就不会太嘈杂，但这不是bigproblem.使用计时器检查消费者等待时间的百分比在单个消费者的情况下，我可以在从channel消费之前启动一个计时器，在我获得记录后停止计时器。我可以跟踪等待时间的百分比，并在每个获取周期内做出相应响应。缓冲channel的样本长度如果channel经常为0，则意味着我们的消费速度比发送速度快。同样，如果缓冲区已满，我们发送的速度将比接收速度快。我们可以随时间检查chann
