如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker

Python019

如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker,第1张

部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因,Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核,并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁 GIL 的原因,多线程的 Python 程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程,对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存,而服务器有 32 个 CPU 核,那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go 的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如 C 和 Java,但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

实际业务:go 二进制文件在私有化部署中,需要对客户的服务器mac和ip进行绑定,系统只能运行在绑定的服务器上。把mac和ip地址配置到config中。

运行效果:系统可正常编译,正常访问,在用户Auth接口进行核对。

//检验Mac和内网IP,测试环境不做校验

func (c *CommonBase)CheckMacAndIp()error {

ipCfg :=g.Cfg().GetString("machine.Ipaddr")

macCfg :=g.Cfg().GetString("machine.Macip")

if ipCfg =="127.0.0.1" {

return nil

}

macArray,_ :=gipv4.GetMacArray()

if len(macArray) ==0 {

return gerror.New("mac地址获取失败")

}

if garray.NewStrArrayFrom(macArray).Contains(macCfg) ==false {

return gerror.New("示授权的应用MAC,请联系")

}

ipArray,_ :=gipv4.GetIpArray()

ipIntranetArray,_ :=gipv4.GetIntranetIpArray()

if len(ipArray) ==0 &&len(ipIntranetArray) ==0 {

return gerror.New("ip地址获取失败")

}

if garray.NewStrArrayFrom(ipArray).Merge(ipIntranetArray).Contains(ipCfg) ==false {

return gerror.New("示授权的应用IP,请联系")

}

return nil

}

项目使用GoFrame框架1.6。考虑到客户可能会对内存数据做分析破解,可以把mac和ip地址做AES加密。