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golang 的數(shù)據(jù)庫(kù)操作感覺(jué)不怎么好，哎，PHP 直接 mysql
用的這個(gè) github.com/go-sql-driver/mysql 我用 select * from tablename,查詢(xún)出來(lái)， Scan 函數(shù)呢，還需要自己定義所查詢(xún)的變量，然后存儲(chǔ)結(jié)果集，另外一種方法，還需要自己定義中轉(zhuǎn)?
創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括隨縣網(wǎng)站建設(shè)、隨縣網(wǎng)站制作、隨縣網(wǎng)頁(yè)制作以及隨縣網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策劃等。多年來(lái)，我們專(zhuān)注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，隨縣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶(hù)以成都為中心已經(jīng)輻射到隨縣省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶(hù)的支持與信任！
//循環(huán)輸出結(jié)果集?
//for rows.Next() {?
// var id int?
// var username string?
// err = rows.Scan(id, username) //Scan 此函數(shù)真的很不爽?
// checkErr(err)?
// fmt.Println(id)?
// fmt.Println(username)?
//?推薦你去后盾人上面看看里面有很多關(guān)于這類(lèi)php之類(lèi)的教學(xué)講解視頻，你可以去學(xué)學(xué)看
go語(yǔ)言postgresql數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)怎么用
PostgreSQL和MySQL比較，它更加龐大一點(diǎn)，因?yàn)樗怯脕?lái)替代Oracle而設(shè)計(jì)的。所以在企業(yè)應(yīng)用中采用PostgreSQL是一個(gè)明智的選擇。
現(xiàn)在MySQL被Oracle收購(gòu)之后，有傳聞Oracle正在逐步的封閉MySQL,,鑒于此，將來(lái)我們也許會(huì)選擇PostgreSQL而不是MySQL作為項(xiàng)目的后端數(shù)據(jù)庫(kù)。
1、驅(qū)動(dòng)
Go實(shí)現(xiàn)的支持PostgreSQL的驅(qū)動(dòng)也很多，因?yàn)閲?guó)外很多人在開(kāi)發(fā)中使用了這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。
支持database/sql驅(qū)動(dòng)，純Go寫(xiě)的
支持database/sql驅(qū)動(dòng)，純Go寫(xiě)的
支持database/sql驅(qū)動(dòng)，純Go寫(xiě)的
在下面的示例中我采用了第一個(gè)驅(qū)動(dòng)，因?yàn)樗壳笆褂玫娜俗疃啵趃ithub上也比較活躍。
2、實(shí)例代碼
數(shù)據(jù)庫(kù)建表語(yǔ)句：
復(fù)制代碼
CREATE TABLE userinfo
(
uid serial NOT NULL,
username character varying(100) NOT NULL,
departname character varying(500) NOT NULL,
Created date,
CONSTRAINT userinfo_pkey PRIMARY KEY (uid)
)
WITH (OIDS=FALSE);
CREATE TABLE userdeatail
(
uid integer,
intro character varying(100),
profile character varying(100)
)
WITH(OIDS=FALSE);
復(fù)制代碼
看下面這個(gè)Go如何操作數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù):增刪改查
復(fù)制代碼
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
_ "github.com/bmizerany/pq"
)
func main() {
db, err := sql.Open("postgres", "user=astaxie password=astaxie dbname=test sslmode=disable")
checkErr(err)
//插入數(shù)據(jù)
stmt, err := db.Prepare("INSERT INTO userinfo(username,departname,created) VALUES($1,$2,$3) RETURNING uid")
checkErr(err)
res, err := stmt.Exec("astaxie", "研發(fā)部門(mén)", "2012-12-09")
checkErr(err)
//pg不支持這個(gè)函數(shù)，因?yàn)樗麤](méi)有類(lèi)似MySQL的自增ID
id, err := res.LastInsertId()
checkErr(err)
fmt.Println(id)
//更新數(shù)據(jù)
stmt, err = db.Prepare("update userinfo set username=$1 where uid=$2")
checkErr(err)
res, err = stmt.Exec("astaxieupdate", 1)
checkErr(err)
affect, err := res.RowsAffected()
checkErr(err)
fmt.Println(affect)
//查詢(xún)數(shù)據(jù)
rows, err := db.Query("SELECT * FROM userinfo")
checkErr(err)
for rows.Next() {
var uid int
var username string
var department string
var created string
err = rows.Scan(uid, username, department, created)
checkErr(err)
fmt.Println(uid)
fmt.Println(username)
fmt.Println(department)
fmt.Println(created)
}
//刪除數(shù)據(jù)
stmt, err = db.Prepare("delete from userinfo where uid=$1")
checkErr(err)
res, err = stmt.Exec(1)
checkErr(err)
affect, err = res.RowsAffected()
checkErr(err)
fmt.Println(affect)
db.Close()
}
func checkErr(err error) {
if err != nil {
panic(err)
}
}
復(fù)制代碼
從上面的代碼我們可以看到，PostgreSQL是通過(guò)$1,$2這種方式來(lái)指定要傳遞的參數(shù)，而不是MySQL中的?，另外在sql.Open中的dsn信息的格式也與MySQL的驅(qū)動(dòng)中的dsn格式不一樣，所以在使用時(shí)請(qǐng)注意它們的差異。
還有pg不支持LastInsertId函數(shù)，因?yàn)镻ostgreSQL內(nèi)部沒(méi)有實(shí)現(xiàn)類(lèi)似MySQL的自增ID返回，其他的代碼幾乎是一模一樣
徹底理解Golang Map
本文目錄如下，閱讀本文后，將一網(wǎng)打盡下面Golang Map相關(guān)面試題
Go中的map是一個(gè)指針，占用8個(gè)字節(jié)，指向hmap結(jié)構(gòu)體; 源碼 src/runtime/map.go 中可以看到map的底層結(jié)構(gòu)
每個(gè)map的底層結(jié)構(gòu)是hmap，hmap包含若干個(gè)結(jié)構(gòu)為bmap的bucket數(shù)組。每個(gè)bucket底層都采用鏈表結(jié)構(gòu)。接下來(lái)，我們來(lái)詳細(xì)看下map的結(jié)構(gòu)
bmap 就是我們常說(shuō)的“桶”，一個(gè)桶里面會(huì)最多裝 8 個(gè) key，這些 key 之所以會(huì)落入同一個(gè)桶，是因?yàn)樗鼈兘?jīng)過(guò)哈希計(jì)算后，哈希結(jié)果是“一類(lèi)”的，關(guān)于key的定位我們?cè)趍ap的查詢(xún)和插入中詳細(xì)說(shuō)明。在桶內(nèi)，又會(huì)根據(jù) key 計(jì)算出來(lái)的 hash 值的高 8 位來(lái)決定 key 到底落入桶內(nèi)的哪個(gè)位置（一個(gè)桶內(nèi)最多有8個(gè)位置)。
bucket內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可視化如下：
注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 這樣的形式。源碼里說(shuō)明這樣的好處是在某些情況下可以省略掉 padding字段，節(jié)省內(nèi)存空間。
當(dāng) map 的 key 和 value 都不是指針，并且 size 都小于 128 字節(jié)的情況下，會(huì)把 bmap 標(biāo)記為不含指針，這樣可以避免 gc 時(shí)掃描整個(gè) hmap。但是，我們看 bmap 其實(shí)有一個(gè) overflow 的字段，是指針類(lèi)型的，破壞了 bmap 不含指針的設(shè)想，這時(shí)會(huì)把 overflow 移動(dòng)到 extra 字段來(lái)。
map是個(gè)指針，底層指向hmap，所以是個(gè)引用類(lèi)型
golang 有三個(gè)常用的高級(jí)類(lèi)型 slice 、map、channel, 它們都是 引用類(lèi)型 ，當(dāng)引用類(lèi)型作為函數(shù)參數(shù)時(shí)，可能會(huì)修改原內(nèi)容數(shù)據(jù)。
golang 中沒(méi)有引用傳遞，只有值和指針傳遞。所以 map 作為函數(shù)實(shí)參傳遞時(shí)本質(zhì)上也是值傳遞，只不過(guò)因?yàn)?map 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是通過(guò)指針指向?qū)嶋H的元素存儲(chǔ)空間，在被調(diào)函數(shù)中修改 map，對(duì)調(diào)用者同樣可見(jiàn)，所以 map 作為函數(shù)實(shí)參傳遞時(shí)表現(xiàn)出了引用傳遞的效果。
因此，傳遞 map 時(shí)，如果想修改map的內(nèi)容而不是map本身，函數(shù)形參無(wú)需使用指針
map 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是通過(guò)指針指向?qū)嶋H的元素 存儲(chǔ)空間 ，這種情況下，對(duì)其中一個(gè)map的更改，會(huì)影響到其他map
map 在沒(méi)有被修改的情況下，使用 range 多次遍歷 map 時(shí)輸出的 key 和 value 的順序可能不同。這是 Go 語(yǔ)言的設(shè)計(jì)者們有意為之，在每次 range 時(shí)的順序被隨機(jī)化，旨在提示開(kāi)發(fā)者們，Go 底層實(shí)現(xiàn)并不保證 map 遍歷順序穩(wěn)定，請(qǐng)大家不要依賴(lài) range 遍歷結(jié)果順序。
map 本身是無(wú)序的，且遍歷時(shí)順序還會(huì)被隨機(jī)化，如果想順序遍歷 map，需要對(duì) map key 先排序，再按照 key 的順序遍歷 map。
map默認(rèn)是并發(fā)不安全的，原因如下：
Go 官方在經(jīng)過(guò)了長(zhǎng)時(shí)間的討論后，認(rèn)為 Go map 更應(yīng)適配典型使用場(chǎng)景（不需要從多個(gè) goroutine 中進(jìn)行安全訪問(wèn)），而不是為了小部分情況（并發(fā)訪問(wèn)），導(dǎo)致大部分程序付出加鎖代價(jià)（性能），決定了不支持。
場(chǎng)景: 2個(gè)協(xié)程同時(shí)讀和寫(xiě)，以下程序會(huì)出現(xiàn)致命錯(cuò)誤：fatal error: concurrent map writes
如果想實(shí)現(xiàn)map線程安全，有兩種方式：
方式一：使用讀寫(xiě)鎖 map + sync.RWMutex
方式二：使用golang提供的 sync.Map
sync.map是用讀寫(xiě)分離實(shí)現(xiàn)的，其思想是空間換時(shí)間。和map+RWLock的實(shí)現(xiàn)方式相比，它做了一些優(yōu)化：可以無(wú)鎖訪問(wèn)read map，而且會(huì)優(yōu)先操作read map，倘若只操作read map就可以滿(mǎn)足要求(增刪改查遍歷)，那就不用去操作write map(它的讀寫(xiě)都要加鎖)，所以在某些特定場(chǎng)景中它發(fā)生鎖競(jìng)爭(zhēng)的頻率會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于map+RWLock的實(shí)現(xiàn)方式。
golang中map是一個(gè)kv對(duì)集合。底層使用hash table，用鏈表來(lái)解決沖突 ，出現(xiàn)沖突時(shí)，不是每一個(gè)key都申請(qǐng)一個(gè)結(jié)構(gòu)通過(guò)鏈表串起來(lái)，而是以bmap為最小粒度掛載，一個(gè)bmap可以放8個(gè)kv。在哈希函數(shù)的選擇上，會(huì)在程序啟動(dòng)時(shí)，檢測(cè) cpu 是否支持 aes，如果支持，則使用 aes hash，否則使用 memhash。
map有3鐘初始化方式，一般通過(guò)make方式創(chuàng)建
map的創(chuàng)建通過(guò)生成匯編碼可以知道，make創(chuàng)建map時(shí)調(diào)用的底層函數(shù)是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8會(huì)發(fā)現(xiàn)走的是 runtime.fastrand 是因?yàn)槿萘啃∮?時(shí)不需要生成多個(gè)桶，一個(gè)桶的容量就可以滿(mǎn)足
makemap函數(shù)會(huì)通過(guò) fastrand 創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)的哈希種子，然后根據(jù)傳入的 hint 計(jì)算出需要的最小需要的桶的數(shù)量，最后再使用 makeBucketArray 創(chuàng)建用于保存桶的數(shù)組，這個(gè)方法其實(shí)就是根據(jù)傳入的 B 計(jì)算出的需要?jiǎng)?chuàng)建的桶數(shù)量在內(nèi)存中分配一片連續(xù)的空間用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，在創(chuàng)建桶的過(guò)程中還會(huì)額外創(chuàng)建一些用于保存溢出數(shù)據(jù)的桶，數(shù)量是 2^(B-4) 個(gè)。初始化完成返回hmap指針。
找到一個(gè) B，使得 map 的裝載因子在正常范圍內(nèi)
Go 語(yǔ)言中讀取 map 有兩種語(yǔ)法：帶 comma 和 不帶 comma。當(dāng)要查詢(xún)的 key 不在 map 里，帶 comma 的用法會(huì)返回一個(gè) bool 型變量提示 key 是否在 map 中；而不帶 comma 的語(yǔ)句則會(huì)返回一個(gè) value 類(lèi)型的零值。如果 value 是 int 型就會(huì)返回 0，如果 value 是 string 類(lèi)型，就會(huì)返回空字符串。
map的查找通過(guò)生成匯編碼可以知道，根據(jù) key 的不同類(lèi)型，編譯器會(huì)將查找函數(shù)用更具體的函數(shù)替換，以?xún)?yōu)化效率：
函數(shù)首先會(huì)檢查 map 的標(biāo)志位 flags。如果 flags 的寫(xiě)標(biāo)志位此時(shí)被置 1 了，說(shuō)明有其他協(xié)程在執(zhí)行“寫(xiě)”操作，進(jìn)而導(dǎo)致程序 panic。這也說(shuō)明了 map 對(duì)協(xié)程是不安全的。
key經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)計(jì)算后，得到的哈希值如下（主流64位機(jī)下共 64 個(gè) bit 位）：
m: 桶的個(gè)數(shù)
從buckets 通過(guò) hash m 得到對(duì)應(yīng)的bucket，如果bucket正在擴(kuò)容，并且沒(méi)有擴(kuò)容完成，則從oldbuckets得到對(duì)應(yīng)的bucket
計(jì)算hash所在桶編號(hào)：
用上一步哈希值最后的 5 個(gè) bit 位，也就是 01010 ，值為 10，也就是 10 號(hào)桶（范圍是0~31號(hào)桶）
計(jì)算hash所在的槽位:
用上一步哈希值哈希值的高8個(gè)bit 位，也就是 10010111 ，轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制，也就是151，在 10 號(hào) bucket 中尋找** tophash 值（HOB hash）為 151* 的 槽位**，即為key所在位置，找到了 2 號(hào)槽位，這樣整個(gè)查找過(guò)程就結(jié)束了。
如果在 bucket 中沒(méi)找到，并且 overflow 不為空，還要繼續(xù)去 overflow bucket 中尋找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。
通過(guò)上面找到了對(duì)應(yīng)的槽位，這里我們?cè)僭敿?xì)分析下key/value值是如何獲取的：
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 個(gè) key 的地址就要在此基礎(chǔ)上跨過(guò) i 個(gè) key 的大??；而我們又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 個(gè) value 的地址還需要加上所有 key 的偏移。
通過(guò)匯編語(yǔ)言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最終調(diào)用的是 mapassign 函數(shù)。
實(shí)際上插入或修改 key 的語(yǔ)法是一樣的，只不過(guò)前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中。
mapassign 有一個(gè)系列的函數(shù)，根據(jù) key 類(lèi)型的不同，編譯器會(huì)將其優(yōu)化為相應(yīng)的“快速函數(shù)”。
我們只用研究最一般的賦值函數(shù) mapassign 。
map的賦值會(huì)附帶著map的擴(kuò)容和遷移，map的擴(kuò)容只是將底層數(shù)組擴(kuò)大了一倍，并沒(méi)有進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移，數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移是在擴(kuò)容后逐步進(jìn)行的，在遷移的過(guò)程中每進(jìn)行一次賦值（access或者delete）會(huì)至少做一次遷移工作。
1.判斷map是否為nil
每一次進(jìn)行賦值/刪除操作時(shí)，只要oldbuckets != nil 則認(rèn)為正在擴(kuò)容，會(huì)做一次遷移工作，下面會(huì)詳細(xì)說(shuō)下遷移過(guò)程
根據(jù)上面查找過(guò)程，查找key所在位置，如果找到則更新，沒(méi)找到則找空位插入即可
經(jīng)過(guò)前面迭代尋找動(dòng)作，若沒(méi)有找到可插入的位置，意味著需要擴(kuò)容進(jìn)行插入，下面會(huì)詳細(xì)說(shuō)下擴(kuò)容過(guò)程
通過(guò)匯編語(yǔ)言可以看到，向 map 中刪除 key，最終調(diào)用的是 mapdelete 函數(shù)
刪除的邏輯相對(duì)比較簡(jiǎn)單，大多函數(shù)在賦值操作中已經(jīng)用到過(guò)，核心還是找到 key 的具體位置。尋找過(guò)程都是類(lèi)似的，在 bucket 中挨個(gè) cell 尋找。找到對(duì)應(yīng)位置后，對(duì) key 或者 value 進(jìn)行“清零”操作，將 count 值減 1，將對(duì)應(yīng)位置的 tophash 值置成 Empty
再來(lái)說(shuō)觸發(fā) map 擴(kuò)容的時(shí)機(jī)：在向 map 插入新 key 的時(shí)候，會(huì)進(jìn)行條件檢測(cè)，符合下面這 2 個(gè)條件，就會(huì)觸發(fā)擴(kuò)容：
1、裝載因子超過(guò)閾值
源碼里定義的閾值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是經(jīng)過(guò)測(cè)試后取出的一個(gè)比較合理的因子
我們知道，每個(gè) bucket 有 8 個(gè)空位，在沒(méi)有溢出，且所有的桶都裝滿(mǎn)了的情況下，裝載因子算出來(lái)的結(jié)果是 8。因此當(dāng)裝載因子超過(guò) 6.5 時(shí)，表明很多 bucket 都快要裝滿(mǎn)了，查找效率和插入效率都變低了。在這個(gè)時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容是有必要的。
對(duì)于條件 1，元素太多，而 bucket 數(shù)量太少，很簡(jiǎn)單：將 B 加 1，bucket 最大數(shù)量( 2^B )直接變成原來(lái) bucket 數(shù)量的 2 倍。于是，就有新老 bucket 了。注意，這時(shí)候元素都在老 bucket 里，還沒(méi)遷移到新的 bucket 來(lái)。新 bucket 只是最大數(shù)量變?yōu)樵瓉?lái)最大數(shù)量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。
2、overflow 的 bucket 數(shù)量過(guò)多
在裝載因子比較小的情況下，這時(shí)候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 點(diǎn)識(shí)別不出來(lái)這種情況。表面現(xiàn)象就是計(jì)算裝載因子的分子比較小，即 map 里元素總數(shù)少，但是 bucket 數(shù)量多（真實(shí)分配的 bucket 數(shù)量多，包括大量的 overflow bucket）
不難想像造成這種情況的原因：不停地插入、刪除元素。先插入很多元素，導(dǎo)致創(chuàng)建了很多 bucket，但是裝載因子達(dá)不到第 1 點(diǎn)的臨界值，未觸發(fā)擴(kuò)容來(lái)緩解這種情況。之后，刪除元素降低元素總數(shù)量，再插入很多元素，導(dǎo)致創(chuàng)建很多的 overflow bucket，但就是不會(huì)觸發(fā)第 1 點(diǎn)的規(guī)定，你能拿我怎么辦？overflow bucket 數(shù)量太多，導(dǎo)致 key 會(huì)很分散，查找插入效率低得嚇人，因此出臺(tái)第 2 點(diǎn)規(guī)定。這就像是一座空城，房子很多，但是住戶(hù)很少，都分散了，找起人來(lái)很困難
對(duì)于條件 2，其實(shí)元素沒(méi)那么多，但是 overflow bucket 數(shù)特別多，說(shuō)明很多 bucket 都沒(méi)裝滿(mǎn)。解決辦法就是開(kāi)辟一個(gè)新 bucket 空間，將老 bucket 中的元素移動(dòng)到新 bucket，使得同一個(gè) bucket 中的 key 排列地更緊密。這樣，原來(lái)，在 overflow bucket 中的 key 可以移動(dòng)到 bucket 中來(lái)。結(jié)果是節(jié)省空間，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就會(huì)提升。
由于 map 擴(kuò)容需要將原有的 key/value 重新搬遷到新的內(nèi)存地址，如果有大量的 key/value 需要搬遷，會(huì)非常影響性能。因此 Go map 的擴(kuò)容采取了一種稱(chēng)為“漸進(jìn)式”的方式，原有的 key 并不會(huì)一次性搬遷完畢，每次最多只會(huì)搬遷 2 個(gè) bucket。
上面說(shuō)的 hashGrow() 函數(shù)實(shí)際上并沒(méi)有真正地“搬遷”，它只是分配好了新的 buckets，并將老的 buckets 掛到了 oldbuckets 字段上。真正搬遷 buckets 的動(dòng)作在 growWork() 函數(shù)中，而調(diào)用 growWork() 函數(shù)的動(dòng)作是在 mapassign 和 mapdelete 函數(shù)中。也就是插入或修改、刪除 key 的時(shí)候，都會(huì)嘗試進(jìn)行搬遷 buckets 的工作。先檢查 oldbuckets 是否搬遷完畢，具體來(lái)說(shuō)就是檢查 oldbuckets 是否為 nil。
如果未遷移完畢，賦值/刪除的時(shí)候，擴(kuò)容完畢后（預(yù)分配內(nèi)存），不會(huì)馬上就進(jìn)行遷移。而是采取 增量擴(kuò)容 的方式，當(dāng)有訪問(wèn)到具體 bukcet 時(shí)，才會(huì)逐漸的進(jìn)行遷移（將 oldbucket 遷移到 bucket）
nevacuate 標(biāo)識(shí)的是當(dāng)前的進(jìn)度，如果都搬遷完，應(yīng)該和2^B的長(zhǎng)度是一樣的
在evacuate 方法實(shí)現(xiàn)是把這個(gè)位置對(duì)應(yīng)的bucket，以及其沖突鏈上的數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)移到新的buckets上。
轉(zhuǎn)移的判斷直接通過(guò)tophash 就可以，判斷tophash中第一個(gè)hash值即可
遍歷的過(guò)程，就是按順序遍歷 bucket，同時(shí)按順序遍歷 bucket 中的 key。
map遍歷是無(wú)序的，如果想實(shí)現(xiàn)有序遍歷，可以先對(duì)key進(jìn)行排序
為什么遍歷 map 是無(wú)序的？
如果發(fā)生過(guò)遷移，key 的位置發(fā)生了重大的變化，有些 key 飛上高枝，有些 key 則原地不動(dòng)。這樣，遍歷 map 的結(jié)果就不可能按原來(lái)的順序了。
如果就一個(gè)寫(xiě)死的 map，不會(huì)向 map 進(jìn)行插入刪除的操作，按理說(shuō)每次遍歷這樣的 map 都會(huì)返回一個(gè)固定順序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜絕了這種做法，因?yàn)檫@樣會(huì)給新手程序員帶來(lái)誤解，以為這是一定會(huì)發(fā)生的事情，在某些情況下，可能會(huì)釀成大錯(cuò)。
Go 做得更絕，當(dāng)我們?cè)诒闅v map 時(shí)，并不是固定地從 0 號(hào) bucket 開(kāi)始遍歷，每次都是從一個(gè)**隨機(jī)值序號(hào)的 bucket 開(kāi)始遍歷，并且是從這個(gè) bucket 的一個(gè) 隨機(jī)序號(hào)的 cell **開(kāi)始遍歷。這樣，即使你是一個(gè)寫(xiě)死的 map，僅僅只是遍歷它，也不太可能會(huì)返回一個(gè)固定序列的 key/value 對(duì)了。
Golang database/sql源碼分析
Gorm是Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)用的比較多的一個(gè)ORM。它的功能比較全：
但是這篇文章中并不會(huì)直接看Gorm的源碼，我們會(huì)先從database/sql分析。原因是Gorm也是基于這個(gè)包來(lái)封裝的一些功能。所以只有先了解了database/sql包才能更加好的理解Gorm源碼。
database/sql 其實(shí)也是一個(gè)對(duì)于mysql驅(qū)動(dòng)的上層封裝。”github.com/go-sql-driver/mysql”就是一個(gè)對(duì)于mysql的驅(qū)動(dòng)，database/sql 就是在這個(gè)基礎(chǔ)上做的基本封裝包含連接池的使用
下面這個(gè)是最基本的增刪改查操作
操作分下面幾個(gè)步驟：
因?yàn)镚orm的連接池就是使用database/sql包中的連接池，所以這里我們需要學(xué)習(xí)一下包里的連接池的源碼實(shí)現(xiàn)。其實(shí)所有連接池最重要的就是連接池對(duì)象、獲取函數(shù)、釋放函數(shù)下面來(lái)看一下database/sql中的連接池。
DB對(duì)象
獲取方法
釋放連接方法
連接池的實(shí)現(xiàn)有很多方法，在database/sql包中使用的是chan阻塞 使用map記錄等待列表，等到有連接釋放的時(shí)候再把連接傳入等待列表中的chan 不在阻塞返回連接。
之前我們看到的Redigo是使用一個(gè)chan 來(lái)阻塞，然后釋放的時(shí)候放入空閑列表，在往這一個(gè)chan中傳入struct{}{}，讓程序繼續(xù) 獲取的時(shí)候再?gòu)目臻e列表中獲取。并且使用的是鏈表的結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)空閑列表。
database/sql 是對(duì)于mysql驅(qū)動(dòng)的封裝，然而Gorm則是對(duì)于database/sql的再次封裝。讓我們可以更加簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)對(duì)于mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。
go語(yǔ)言適合做什么
go語(yǔ)言適用的領(lǐng)域有：
Go語(yǔ)言主要用作服務(wù)器端開(kāi)發(fā)，其定位是用來(lái)開(kāi)發(fā)“大型軟件”的，適合于很多程序員一起開(kāi)發(fā)大型軟件，并且開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，支持云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
Go語(yǔ)言作為服務(wù)器編程語(yǔ)言，很適合處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機(jī)處理、文件系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)代理等；網(wǎng)絡(luò)編程方面，Go語(yǔ)言廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用、API應(yīng)用、下載應(yīng)用等；除此之外，Go語(yǔ)言還可用于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和云平臺(tái)領(lǐng)域，目前國(guó)外很多云平臺(tái)都是采用Go開(kāi)發(fā)。
Go語(yǔ)言能夠讓程序員快速開(kāi)發(fā)，并且在軟件不斷的增長(zhǎng)過(guò)程中，它能讓程序員更容易地進(jìn)行維護(hù)和修改。它融合了傳統(tǒng)編譯型語(yǔ)言的高效性和腳本語(yǔ)言的易用性和富于表達(dá)性。
Go語(yǔ)言作為一門(mén)大型項(xiàng)目開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，在很多大公司相繼使用，甚至完全轉(zhuǎn)向Go開(kāi)發(fā)，其中代表有Google、Facebook、騰訊、百度、阿里巴巴、京東、小米以及360、美團(tuán)、滴滴以及新浪等，因此，Go語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)前景還是很不錯(cuò)的！
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