Cheatsheets

Appearance

能力明细 ​

高并发能力

  • 限流（令牌桶、漏桶、滑动窗口）
  • 高并发缓存设计（Redis 缓存穿透/击穿/雪崩）
  • MQ 解耦削峰（Kafka / RabbitMQ）
  • goroutine 生命周期、调度、泄露排查
  • GMP 模型、队列化 worker、负载均衡策略

稳定性

  • 熔断、降级、限流的具体策略
  • 分布式链路追踪（trace id、context 透传）
  • pprof 性能分析（CPU、mem、阻塞、goroutine）
  • Prometheus 指标 + Grafana 告警
  • 海量日志可观测性（ELK / Loki）

高可用设计

  • 多副本部署、无状态服务
  • 健康检查 + 重试 + 超时
  • 避免单点（db、redis、mq）
  • 数据隔离（冷热数据分离、读写分离、分库分表）
  • 灾备与回滚方案

缓存体系

  • Redis 缓存模型设计
  • 本地缓存 + 分布式缓存协同
  • 加锁防击穿
  • BigKey、热 Key 检测与应对
  • Redis 持久化、LRU 策略、集群模式

网络 IO & 性能调优

  • goroutine 泄露检测
  • GC 调优、逃逸分析、内存池
  • epoll + Go netpoll 模型理解
  • 大对象、零拷贝、复用缓冲区

限流、熔断和降级 ​

限流是入口，熔断是调用链，降级是兜底输出。

限流：防止自己的服务被流量冲死。 熔断：防止被别人“拖死”。 降级：别人挂了之后，我要怎么给用户一个“兜底结果”。

限流：控制入口流量

  1. 令牌桶（golang.org/x/time/rate）
go
limiter := rate.NewLimiter(rate.Limit(100), 200) // 每秒 100 请求、最多突发 200

if limiter.Allow() {
    handleRequest()
} else {
    return errors.New("too many requests")
}
  1. goroutine 并发数限流，limitChan
  2. redis 限流；分布式限流、滑动窗口
  3. Nginx 限流 / 网关限流

熔断：保护自己不被下游“慢 / 抖动 / 爆炸”拖死

  1. gobreaker
go
cb := gobreaker.NewCircuitBreaker(gobreaker.Settings{
    Name: "userService",
    MaxRequests: 3, // Half-Open 放行数量
})

result, err := cb.Execute(func() (interface{}, error) {
    return callUserService()
})
  1. 实现简单熔断器：三态模型 + 失败率统计
  2. 结合超时控制 context
go
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 200*time.Millisecond)
defer cancel()

req, err := client.Do(ctx)

降级：即使依赖挂了，也要正常返回（兜底）；熔断之后你要返回什么

  1. 返回默认值
  2. 走本地缓存 or Redis
  3. 关闭非关键功能，例如保留支付服务，暂时关闭评论和点赞服务的入口
  4. 静态化页面
  5. 队列降级
策略目的Go 常用实现
限流控制 QPS / 并发rate.Limiter、semaphore、Redis 限流、Nginx
熔断防下游异常拖死gobreaker、Hystrix-go、自写失败率状态机
降级下游挂掉时兜底默认值、本地缓存、关闭功能、静态化、队列

分布式链路追踪 ​

  • trace_id 和 span_id 的区别：trace_id 标识一次完整请求，span_id 则是链路中的一个步骤
  • 在一个完整请求链里，每个服务、每个关键步骤都会生成独立的 span。span_id 是唯一的，parent_span_id 用来构建树结构。想知道哪个 span 来自哪个服务，可以从 span 的 metadata 中查看 service.name 字段
  • trace_id 统一，span 分段，这样才能在 Jaeger / Zipkin 中正确展示链路拓扑和性能瓶颈