第八十二天

如果controller方法中启动了一个go协程, 如何保证该协程和方法的生命周期一致?

在Go语言中，如果在控制器（controller）的方法中启动了一个goroutine，而你希望这个goroutine的生命周期与调用它的方法保持一致，确保在方法结束时goroutine也能正确地结束或清理资源，可以采用以下几种方法：

1. 使用Context（推荐）
   Go的标准库提供了context包，它允许通过传递一个context来控制goroutine的生命周期。当外部环境（如HTTP请求）结束时，可以取消context，使得goroutine能够感知并退出。

   func myControllerMethod(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
       ctx, cancel := context.WithCancel(r.Context())
       defer cancel()
   
       go func() {
           select {
           case <-ctx.Done():
               // 当外部context被取消时，此处的goroutine会停止运行
               return
           default:
               // 这里是协程执行的逻辑
               doSomething(ctx)
           }
       }()
   
       // ... controller method 的其他逻辑 ...
   }
   
   func doSomething(ctx context.Context) {
       for {
           select {
           case <-ctx.Done():
               return
           default:
               // 业务逻辑处理
               // ...
           }
       }
   }

2. 使用sync.WaitGroup
   使用sync.WaitGroup可以确保在goroutine完成工作后，方法才能结束。

   import (
       "sync"
   )
   
   func myControllerMethod(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
       var wg sync.WaitGroup
       wg.Add(1)
   
       go func() {
           defer wg.Done()
   
           // 协程执行的逻辑
           doSomething()
   
           // 如果有必要，还可以在这里执行清理操作
       }()
   
       // 在方法结束前等待所有goroutine完成
       wg.Wait()
   
       // ... controller method 的其他逻辑 ...
   }
   
   func doSomething() {
       // 业务逻辑处理
       // ...
   }

3. 使用channel关闭信号
   通过channel传递一个关闭信号，让goroutine监听这个信号并适时退出。

   func myControllerMethod(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
       stopCh := make(chan struct{})
       defer close(stopCh)
   
       go func() {
           for {
               select {
               case <-stopCh:
                   // 收到关闭信号时退出goroutine
                   return
               default:
                   // 协程执行的逻辑
                   doSomething()
               }
           }
       }()
   
       // ... controller method 的其他逻辑 ...
   }
   
   func doSomething() {
       // 业务逻辑处理
       // ...
   }

综合来看，使用context是最符合现代Go实践的方式，因为它不仅能够控制goroutine的生命周期，还能够携带请求级的信息，并在取消时释放资源。

分库分表? 水平分表, 垂直分表

分库分表是数据库优化的一种手段，目的是为了应对大规模数据量和高并发场景下的性能瓶颈。随着数据量的增长，单个数据库或表可能因数据量过大、索引过大、查询速度慢等原因导致性能下降，这时就需要对数据库进行拆分。

垂直分库/垂直分表：
垂直拆分（Vertical Partitioning）是将一个大表按照列进行分割，即将一张表中不同特性的字段分为不同的表，或者将不同业务逻辑相关的表分配到不同的数据库中。这样做的目的是将数据量较大的列或访问频率不同的列分开，减少单表宽度，优化查询性能和存储效率。

例如，假设有一张用户表，包含用户基本信息（如ID、姓名、性别）、订单信息（如订单ID、购买物品）和社交信息（如好友列表、动态）。垂直分表后，可以将用户基本信息、订单信息、社交信息分别存入不同的表，甚至不同的数据库中。

水平分库/水平分表：
水平拆分（Horizontal Partitioning）是将一个大表按照行进行分割，将表中的数据按照某种规则（如哈希、范围、列表等）分散到多个表或多个数据库中。每个分表包含原表的部分行，但保留相同的列结构。

例如，一个用户表，按照用户ID的范围或者用户ID的哈希值进行拆分，不同的用户数据分布在不同的表中。这样可以将数据分散到多个物理存储单元上，有效缓解单表数据量过大带来的性能问题，同时也便于做分布式集群扩展。

总结来说，垂直分库分表关注的是数据的维度，旨在减少单表宽度和优化存储结构；水平分库分表关注的是数据的规模，旨在分摊大量数据的访问压力，适应分布式计算和存储环境。