![R语言 > pairs(iris[,1:4]) > pairs(iris[1:4]) 这俩语句画的图一样，，那个逗号是干嘛的？？](/aiimages/R%E8%AF%AD%E8%A8%80+%26amp%3Bgt%3B+pairs%28iris%5B%2C1%3A4%5D%29+%26amp%3Bgt%3B+pairs%28iris%5B1%3A4%5D%29+%E8%BF%99%E4%BF%A9%E8%AF%AD%E5%8F%A5%E7%94%BB%E7%9A%84%E5%9B%BE%E4%B8%80%E6%A0%B7%EF%BC%8C%EF%BC%8C%E9%82%A3%E4%B8%AA%E9%80%97%E5%8F%B7%E6%98%AF%E5%B9%B2%E5%98%9B%E7%9A%84%EF%BC%9F%EF%BC%9F.png)
本次测试主要是gin iris echo 这三个框架。侧重在于高性能，从并发和json序列化和反序列化两个方面来测评，毕竟后台项目侧重的也就是这两个方面。
为了选择符合重IO的框架，现设定如下场景的demo，demo的具体要求如下：
gin:
iris:
echo:
由于要测试5种body样本，4种场景，4个框架，因此把重点数据筛选出来(吞吐量、错误率和99%Line，重要性依次递减)，结果都绘制了图形，方便比对查看。
综合以上各个测试结果可以看出，gin以及iris都是非常优秀的框架，gin的优势比其他稍微大点，iris次之，而echo相应差一点。
本次测试只是简单测试了一下3个框架的并发和json相关。对比结果，不包括生态和工具的完善度等等。如果测试有什么不完善的地方，欢迎交流。
另外欢迎大家试用和star另外一个web框架 baa ，为了避嫌我没有贴出baa的数据，性能测试处于gin之后和iris之间。
Go作为近两年迅速流行起来的编程语言始终致力于使事情简单化。它并未引入很多新概念，而是聚焦于打造一门简单的语言，让开发者使用起来感觉异常快速且简单。相信有意向深入学习Go语言的小伙伴都在研究Go的开源项目，今天我就把自己觉得不错的6个Go开源项目推荐给大家，希望大家能获得收获和成长。推荐一：kubernetes 【Star：44418】
Kubernetes基于Docker，其目的是让用户通过Kubernetes集群来进行云端容器集群的管理，而无需用户进行复杂的设置工作。系统会自动选取合适的工作节点来执行具体的容器集群调度处理工作。
推荐二：etcd 【Star：21408】
etcd是由CoreOS开发并维护键值存储系统，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。目前，Google的容器集群管理系统Kubernetes、开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都广泛使用了etcd。
推荐三：deis 【Star：6093】
Deis是一个基于Docker和CoreOS的开源PaaS平台，旨在让部属和管理服务器上的应用变得轻松容易。它可以运行在AWS、GCE以及Openstack平台下。
推荐四：flynn 【Star：6936】
Flynn是一个使用Go语言编写的开源PaaS平台，可自动构建部署任何应用到Docker容器集群上运行。Flynn项目受到Y Combinator的支持，目前仍在开发中，被称为是下一代的开源PaaS平台。
推荐五：lime 【Star：13775】
相对上面的几款Go语言在云端和服务器端之外，Lime则显得比较特殊。Lime，则是一款用Go语言写的桌面编辑器程序，被看做是著名编辑器Sublime Text的开源实现。
六：revel 【Star：10508】
Revel是一个高生产力的Go语言Web框架。Revel框架支持热编译，当编辑、保存和刷新源码时，Revel会自动编译代码和模板；全栈特性，支持路由、参数解析、缓存、测试、国际化等功能。
在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。
gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。
gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。
有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。
现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。
首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。
服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。
客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。
双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。
通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：
下载protobuf源码包
安装golang-protobuf
第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。
要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：
然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。
服务.proto文件如下所示：
