服务计算 – 4 | golang web编程学习
CloudGo
框架选择
Iris: 目前发展最快的Go Web框架。提供完整的MVC功能并且面向未来。
ris自称是Go语言中所有Web框架最快的，它的特点如下：
- 聚焦高性能
- 健壮的静态路由支持和通配符子域名支持。
- 视图系统支持超过5以上模板
- 支持定制事件的高可扩展性Websocket API
- 带有GC, 内存 & redis 提供支持的会话
- 方便的中间件和插件
- 完整 REST API
- 能定制 HTTP 错误
- Typescript编译器 + 基于浏览器的编辑器
- 内容 negotiation & streaming
- 传送层安全性
- 源码改变后自动加载
- OAuth, OAuth2 支持27+ API providers
- JSON Web Tokens
Iris是目前最优秀的框架之一，提供完整的WEB组件，且拥有较高的运行速度，所以我选择Iris进行此次开发。
服务器代码
package main
import (
"github.com/kataras/iris"
"github.com/kataras/iris/middleware/logger"
"github.com/kataras/iris/middleware/recover"
)
func main() {
app := iris.New()
app.Use(recover.New())
app.Use(logger.New())
//输出html
// 请求方式: GET
// 访问地址: http://localhost:9090/welcome
app.Handle("GET", "/welcome", func(ctx iris.Context) {
ctx.HTML("<h1>Welcome</h1>")
})
//输出字符串
// 类似于 app.Handle("GET", "/ping", [...])
// 请求方式: GET
// 请求地址: http://localhost:9090/ping
app.Get("/ping", func(ctx iris.Context) {
ctx.WriteString("pong")
})
//输出json
// 请求方式: GET
// 请求地址: http://localhost:9090/hello
app.Get("/hello", func(ctx iris.Context) {
ctx.JSON(iris.Map{"message": "Hello World!"})
})
app.Run(iris.Addr(":9090")) //9090 监听端口
}
服务器测试
- 运行服务器：
- 浏览器访问：
- 使用curl对可以正常访问服务器：
AB测试
- 测试环境：centos7
- 测试请求数：10000
- 测试命令：
ab -n 10000 -c 100 http://localhost:9090/welcome - 测试结果：
- 测试结果重要参数：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| Server Hostname | 服务器主机名 |
| Server Port | 服务器端口 |
| Document Path | 文件路径 |
| Document Length | 文件大小 |
| Concurrency Level | 并发等级 |
| Requst per second | 平均每秒的请求个数。服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是在某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。 吞吐率是基于并发用户数的。这句话代表了两个含义： a、吞吐率和并发用户数相关。 b、不同的并发用户数下，吞吐率一般是不同的。 计算公式：总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间，即：Request per second=Complete requests/Time taken for tests.这个数值表示当前机器的整体性能，值越大越好。 |
| Time per request | 用户平均的等待时间。 计算公式：总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间，即：Request per second=Complete requests/Time taken for tests.这个数值表示当前机器的整体性能，值越大越好。 |
| Time per request:across all concurrent requests | 计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间/总请求数，即：Time taken for/testsComplete requests. 可以看到，它是吞吐率的倒数。同时，它也等于用户平均请求等待时间/并发用户数，即Time per request/Concurrency Level。 |
| Connection Times | 表内描述了所有的过程中所消耗的最小、中位、最长时间。 |
| Percentage of the requests served within a certain time | 每个百分段的请求完成所需的时间 |
