go语言实现网络播发器 go语言网络编程

使用golang播放视频

使用go语言编写一个播放器，直接看效果

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整体思路是使用ffmpeg解码，然后使用xui进行渲染，音频播放暂时还没调通，以下是源码

Go 语言自我提升 (三次握手 - 四次挥手 - TCP状态图 - udp - 网络文件传输)

三次握手：

1. 主动发起连接请求端（客户端），发送 SYN 标志位，携带数据包、包号

2. 被动接收连接请求端（服务器），接收 SYN，回复 ACK，携带应答序列号。同时，发送SYN标志位，携带数据包、包号

3. 主动发起连接请求端（客户端），接收SYN 标志位，回复 ACK。

被动端（服务器）接收 ACK —— 标志着三次握手建立完成（ Accept()/Dial() 返回）

四次挥手：

1. 主动请求断开连接端（客户端），发送 FIN标志，携带数据包

2. 被动接受断开连接端（服务器），发送 ACK标志，携带应答序列号。 —— 半关闭完成。

3. 被动接受断开连接端（服务器），发送 FIN标志，携带数据包

4. 主动请求断开连接端（客户端），发送最后一个 ACK标志，携带应答序列号。—— 发送完成，客户端不会直接退出，等 2MSL时长。

等 2MSL待目的：确保服务器收到最后一个ACK

滑动窗口：

通知对端本地存储数据的缓冲区容量。—— write 函数在对端缓冲区满时，有可能阻塞。

TCP状态转换：

1. 主动发起连接请求端：

CLOSED —— 发送SYN —— SYN_SENT(了解) —— 接收ACK、SYN，回发 ACK —— ESTABLISHED (数据通信)

2. 主动关闭连接请求端：

ESTABLISHED —— 发送FIN —— FIN_WAIT_1 —— 接收ACK —— FIN_WAIT_2 (半关闭、主动端)

—— 接收FIN、回复ACK —— TIME_WAIT (主动端) —— 等 2MSL 时长 —— CLOSED

3. 被动建立连接请求端：

CLOSED —— LISTEN —— 接收SYN、发送ACK、SYN —— SYN_RCVD —— 接收 ACK —— ESTABLISHED (数据通信)

4. 被动断开连接请求端：

ESTABLISHED —— 接收 FIN、发送 ACK —— CLOSE_WAIT —— 发送 FIN —— LAST_ACK —— 接收ACK —— CLOSED

windows下查看TCP状态转换：

netstat -an | findstr 端口号

Linux下查看TCP状态转换：

netstat -an | grep 端口号

TCP和UDP对比:

TCP: 面向连接的可靠的数据包传递。针对不稳定的网络层，完全弥补。ACK

UDP：无连接不可靠的报文传输。针对不稳定的网络层，完全不弥补。还原网络真实状态。

优点缺点

TCP：可靠、顺序、稳定系统资源消耗大，程序实现繁复、速度慢

UDP：系统资源消耗小，程序实现简单、速度快不可靠、无序、不稳定

使用场景：

TCP：大文件、可靠数据传输。对数据的稳定性、准确性、一致性要求较高的场合。

UDP：应用于对数据时效性要求较高的场合。网络直播、电话会议、视频直播、网络游戏。

UDP-CS-Server实现流程：

1. 创建 udp地址结构 ResolveUDPAddr(“协议”， “IP：port”) —— udpAddr 本质 struct{IP、port}

2. 创建用于数据通信的 socket ListenUDP(“协议”, udpAddr ) —— udpConn (socket)

3. 从客户端读取数据，获取对端的地址 udpConn.ReadFromUDP() —— 返回：n，clientAddr， err

4. 发送数据包给客户端 udpConn.WriteToUDP("数据"， clientAddr)

UDP-CS-Client实现流程：

1. 创建用于通信的 socket。 net.Dial("udp", "服务器IP：port") —— udpConn (socket)

2. 以后流程参见 TCP客户端实现源码。

UDPserver默认就支持并发！

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命令行参数：在main函数启动时，向整个程序传参。【重点】

语法： go run xxx.go argv1 argv2 argv3 argv4 。。。

xxx.exe: 第 0 个参数。

argv1 ：第 1 个参数。

argv2 ：第 2 个参数。

argv3 ：第 3 个参数。

argv4 ：第 4 个参数。

使用： list := os.Args 提取所有命令行参数。

获取文件属性函数：

os.stat(文件访问绝对路径) —— fileInfo 接口

fileInfo 包含两个接口。

Name() 获取文件名。不带访问路径

Size() 获取文件大小。

网络文件传输 —— 发送端（客户端）

1. 获取命令行参数，得到文件名（带路径）filePath list := os.Args

2. 使用 os.stat() 获取文件名（不带路径）fileName

3. 创建用于数据传输的 socket net.Dial("tcp"， “服务器IP+port”) —— conn

4. 发送文件名(不带路径) 给接收端， conn.write()

5. 读取接收端回发“ok”，判断无误。封装函数 sendFile(filePath, conn) 发送文件内容

6. 实现 sendFile(filePath, conn)

1) 只读打开文件 os.Open(filePath)

for {

2) 从文件中读数据 f.Read(buf)

3) 将读到的数据写到socket中 conn.write(buf[:n])

4）判断读取文件的结尾。 io.EOF. 跳出循环

}

网络文件传输 —— 接收端（服务器）

1. 创建用于监听的 socket net.Listen() —— listener

2. 借助listener 创建用于通信的 socket listener.Accpet() —— conn

3. 读取 conn.read() 发送端的文件名，保存至本地。

4. 回发 “ok”应答发送端。

5. 封装函数，接收文件内容 recvFile(文件路径)

1) f = os.Create(带有路径的文件名)

for {

2）从 socket中读取发送端发送的文件内容。 conn.read(buf)

3) 将读到的数据保存至本地文件 f.Write(buf[:n])

4) 判断读取conn 结束，代表文件传输完成。 n == 0 break

}

golang udp编程

用户数据报协议（User Datagram Protocol，缩写为UDP），又称用户数据报文协议，是一个简单的面向数据报(package-oriented)的传输层协议，正式规范为RFC 768。

UDP只提供数据的不可靠传递，它一旦把应用程序发给网络层的数据发送出去，就不保留数据备份（所以UDP有时候也被认为是不可靠的数据报协议）。

UDP在IP数据报的头部仅仅加入了复用和数据校验。

由于缺乏可靠性且属于非连接导向协议，UDP应用一般必须允许一定量的丢包、出错和复制粘贴。

1 在接收udp包时，如果接收包时给定的buffer太小的话，就要自己解决粘包问题。

2 udp包的发送和接收不保证一定成功，不保证按正确顺序抵达。

3 如果不允许丢包的情况出现的话，要有重发机制来保证，如：反馈机制确认。

服务端

客户端

Go语言——goroutine并发模型

参考：

Goroutine并发调度模型深度解析手撸一个协程池

Golang 的 goroutine 是如何实现的？

Golang - 调度剖析【第二部分】

OS线程初始栈为2MB。Go语言中，每个goroutine采用动态扩容方式，初始2KB，按需增长，最大1G。此外GC会收缩栈空间。

BTW，增长扩容都是有代价的，需要copy数据到新的stack，所以初始2KB可能有些性能问题。

更多关于stack的内容，可以参见大佬的文章。聊一聊goroutine stack

用户线程的调度以及生命周期管理都是用户层面，Go语言自己实现的，不借助OS系统调用，减少系统资源消耗。

Go语言采用两级线程模型，即用户线程与内核线程KSE（kernel scheduling entity）是M:N的。最终goroutine还是会交给OS线程执行，但是需要一个中介，提供上下文。这就是G-M-P模型

Go调度器有两个不同的运行队列：

go1.10\src\runtime\runtime2.go

Go调度器根据事件进行上下文切换。

调度的目的就是防止M堵塞，空闲，系统进程切换。

详见 Golang - 调度剖析【第二部分】

Linux可以通过epoll实现网络调用，统称网络轮询器N（Net Poller）。

文件IO操作

上面都是防止M堵塞，任务窃取是防止M空闲

每个M都有一个特殊的G，g0。用于执行调度，gc，栈管理等任务，所以g0的栈称为调度栈。g0的栈不会自动增长，不会被gc，来自os线程的栈。

go1.10\src\runtime\proc.go

G没办法自己运行，必须通过M运行

M通过通过调度，执行G

从M挂载P的runq中找到G，执行G

golang使用Nsq

1. 介绍

最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。

官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。

1.1 Features

1). Distributed

NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。

2). Scalable易于扩展

NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。

3). Ops Friendly

NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。

4.Integrated高度集成

官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。

1.2 组件

1.3 拓扑结构

NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。

NSQ

首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。

事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。

nsqd

每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。

nsqlookupd

2. Internals

2.1 消息传递担保

1）客户表示已经准备好接收消息

2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）

3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息

这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。

如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。

2.2 简化配置和管理

单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。

在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。

2.3 消除单点故障

NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。

这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。

2.4 效率

对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。

efficiency

2.5 心跳和超时

组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。

2.6 分布式

因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。

这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。

2.7 no replication

不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。

2.8 没有严格的顺序

虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。

2.9 无数据重复删除功能

NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。

3. 实践安装过程

本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。

3.1 拓扑结构

topology

实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。

采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。

NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。

主要命令如下:

LOOKUPD命令

NSQD命令

工具类，消费后存储到本地文件。

发布一条消息

3.2 nsqadmin

对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。

nsqadmin

channel

列出所有的NSQD节点:

nodes

消息的统计:

msgs

lookup主机的列表:

hosts

4. 总结

NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。

事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。

结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。

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转载源于：http://mswzjz.cn/article/hhdjoc.html