Apprendre à travers des exemples : utiliser le langage Go pour créer des systèmes distribués

Dans le contexte du développement rapide d'Internet aujourd'hui, les systèmes distribués sont devenus un élément indispensable des grandes entreprises et organisations. Langage de programmation efficace, puissant et simple à comprendre, le langage Go est devenu l’un des langages privilégiés pour développer des systèmes distribués. Dans cet article, nous apprendrons à utiliser le langage Go pour développer des systèmes distribués à travers des exemples.

Étape 1 : Comprendre le système distribué

Avant d'apprendre en profondeur le langage Go, nous devons comprendre ce qu'est un système distribué. En termes simples, un système distribué est composé de plusieurs nœuds informatiques indépendants qui communiquent via un réseau pour partager des ressources et des données. Par conséquent, les systèmes distribués présentent généralement les caractéristiques suivantes :

1. Différents nœuds peuvent fonctionner et se développer indépendamment, améliorant ainsi la disponibilité et la tolérance aux pannes du système.
2. Les nœuds doivent communiquer via le réseau, ce qui signifie que la transmission des données est un problème clé ;
3. Les nœuds étant décentralisés, des problèmes tels que la sécurité et la cohérence des données nécessitent une attention particulière.

Après avoir compris les caractéristiques de base des systèmes distribués, nous pouvons maintenant commencer à utiliser le langage Go pour implémenter un tel système.

Étape 2 : Implémenter un système distribué simple

Dans les systèmes distribués, l'une des tâches les plus courantes est le calcul parallèle. Ici, nous allons implémenter un algorithme MapReduce simple pour compter le nombre d'occurrences de chaque mot dans une grande quantité de données et afficher les résultats.

Tout d'abord, nous devons écrire une fonction Map simple qui divise tous les mots en paires clé-valeur et compte chaque mot pour 1 :

func Mapper(text string) []KeyValue{
    var kvs []KeyValue
    words := strings.Fields(strings.ToLower(text))//分割单词并转换为小写
    for _,word := range words{
        kvs = append(kvs,KeyValue{word,"1"})
    }
    return kvs
}

Ensuite, nous écrivons une fonction Réduire qui compte chaque mot Accumuler :

func Reducer(key string, values []string) string{
    count := 0
    for _,val := range values{
        v, _ := strconv.Atoi(val)
        count += v
    }
    return strconv.Itoa(count)//将count转换为string类型
}

Maintenant, nous avoir notre carte et réduire les fonctions. L'étape suivante consiste à écrire la fonction principale dans Go pour appliquer la carte et réduire les fonctions au grand ensemble de données.

func main(){
    tasks := make(chan string, 100)
    results := make(chan []KeyValue)//结果集
    workers := 10//工作goroutine数量
    for i:=0;i<workers;i++{
        go doMapReduce(tasks,results)
    }
    go func(){
        for {
            select {
            case <- time.After(10*time.Second):
                close(tasks)
                fmt.Println("Tasks emptied!")
                return
            default:
                tasks <- GetBigData()//GetBigData用来获取大量的文本数据
            }
        }
    }()
    for range results{
        //输出结果
    }
}
//主函数中的doMapReduce函数
func doMapReduce(tasks <-chan string, results chan<- []KeyValue){
    for task := range tasks{
        //Map阶段
        kvs := Mapper(task)
        //Shuffle阶段
        sort.Sort(ByKey(kvs))//按照key排序
        groups := groupBy(kvs)
        //Reduce阶段
        var res []KeyValue
        for k,v := range groups{
            res = append(res,KeyValue{k,Reducer(k,v)})
        }
        results <- res
    }
}

Comme indiqué ci-dessus, dans la fonction principale, nous avons créé un canal de tâches, un canal de résultats et 10 goroutines. Nous utilisons la fonction doMapReduce pour effectuer des calculs MapReduce sur chaque tâche et envoyer les résultats du calcul au canal de résultats. Enfin, nous lisons tous les résultats du canal de résultats et les publions.

Étape 3 : Tester le système distribué

Pour tester ce système distribué, nous pouvons utiliser l'algorithme SimHash, qui peut trouver très rapidement un texte similaire dans de grandes quantités de données. Nous pouvons hacher les chaînes puis utiliser la différence entre les valeurs de hachage pour mesurer la similitude entre les deux chaînes.

func simhash(text string) uint64{
    //SimHash算法
}
func similarity(s1,s2 uint64) float64{
    //计算两个哈希值之间的相似度
}

Maintenant, nous pouvons utiliser la fonction simhash pour calculer la valeur de hachage de chaque texte et la fonction de similarité pour calculer la similarité entre chaque texte. De cette manière, nous pouvons facilement retrouver des textes similaires et les traiter.

func main(){
    var data []string
    for i:=0;i<20;i++{
        data = append(data,GetBigData())
    }
    var hashes []uint64
    for _,text := range data{
        hashes = append(hashes,simhash(text))
    }
    //查找相似文本
    for i:=0;i<len(hashes)-1;i++{
        for j:=i+1;j<len(hashes);j++{
            if(similarity(hashes[i],hashes[j]) > 0.95){
                fmt.Printf("'%v' and '%v' are similar!
",data[i],data[j])
            }
        }
    }
}

Comme indiqué ci-dessus, selon le principe de similarité, nous pouvons trouver des données textuelles similaires puis les traiter.

Résumé :

Grâce aux exemples fournis dans cet article, nous pouvons avoir une compréhension approfondie des méthodes et techniques d'utilisation du langage Go pour développer un système distribué. Le développement de systèmes distribués doit prendre en compte simultanément des facteurs tels que la concurrence, la tolérance aux pannes et l'évolutivité. En tant que langage de programmation puissant et facile à comprendre, le langage Go peut grandement simplifier ce processus. Je pense que cet article peut vous offrir une bonne expérience d'apprentissage et une bonne inspiration, afin que vous puissiez appliquer le langage Go de manière plus efficace dans le développement.

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