一学就会，手把手教你用Go语言调用智能合约

智能合约调用是实现一个 DApp 的关键，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。

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我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。

以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机，此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信。

提到 RPC， 读者应该对 Geth 启动参数有点印象，Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545。。

接着，我们来了解一下智能合约运行的过程。

智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认，至此交易才算完成。

就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了，剩下的问题就是流程和 API 的事情了。

总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。

由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机，所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了。

接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的，我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例。

步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface，应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息，将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi)。

最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下，输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:

步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。

在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮。

部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。

步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码，命令如下:

其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件，读者可以打开该文件欣赏一下，注意不要修改它。

步骤 04:创建 main.go，填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得。

步骤 04:设置 go mod，以便工程自动识别。

前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约，需要下载 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:

该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错。不过，Go 语言自 1.11 版本后，增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了。

接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:

在项目工程内，执行初始化，calldemo 可以自定义名称。

步骤 05:运行代码。执行代码，将看到下面的效果，以及最终输出的 2020。

上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020，相信读者也知道运行结果是正确的了。

怎么样使用Go语言中函数的参数传递与调用

按值传递函数参数，是拷贝参数的实际值到函数的形式参数的方法调用。在这种情况下，参数在函数内变化对参数不会有影响。

默认情况下，Go编程语言使用调用通过值的方法来传递参数。在一般情况下，这意味着，在函数内码不能改变用来调用所述函数的参数。考虑函数swap()的定义如下。

代码如下:

/* function definition to swap the values */

func swap(int x, int y) int {

var temp int

temp = x /* save the value of x */

x = y /* put y into x */

y = temp /* put temp into y */

return temp;

}

现在，让我们通过使实际值作为在以下示例调用函数swap()：

代码如下:

package main

import "fmt"

func main() {

/* local variable definition */

var a int = 100

var b int = 200

fmt.Printf("Before swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("Before swap, value of b : %d\n", b )

/* calling a function to swap the values */

swap(a, b)

fmt.Printf("After swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("After swap, value of b : %d\n", b )

}

func swap(x, y int) int {

var temp int

temp = x /* save the value of x */

x = y /* put y into x */

y = temp /* put temp into y */

return temp;

}

让我们把上面的代码放在一个C文件，编译并执行它，它会产生以下结果：

Before swap, value of a :100

Before swap, value of b :200

After swap, value of a :100

After swap, value of b :200

这表明，参数值没有被改变，虽然它们已经在函数内部改变。

通过传递函数参数，即是拷贝参数的地址到形式参数的参考方法调用。在函数内部，地址是访问调用中使用的实际参数。这意味着，对参数的更改会影响传递的参数。

要通过引用传递的值，参数的指针被传递给函数就像任何其他的值。所以，相应的，需要声明函数的参数为指针类型如下面的函数swap()，它的交换两个整型变量的值指向它的参数。

代码如下:

/* function definition to swap the values */

func swap(x *int, y *int) {

var temp int

temp = *x /* save the value at address x */

*x = *y /* put y into x */

*y = temp /* put temp into y */

}

现在，让我们调用函数swap()通过引用作为在下面的示例中传递数值：

代码如下:

package main

import "fmt"

func main() {

/* local variable definition */

var a int = 100

var b int= 200

fmt.Printf("Before swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("Before swap, value of b : %d\n", b )

/* calling a function to swap the values.

* a indicates pointer to a ie. address of variable a and

* b indicates pointer to b ie. address of variable b.

*/

swap(a, b)

fmt.Printf("After swap, value of a : %d\n", a )

fmt.Printf("After swap, value of b : %d\n", b )

}

func swap(x *int, y *int) {

var temp int

temp = *x /* save the value at address x */

*x = *y /* put y into x */

*y = temp /* put temp into y */

}

让我们把上面的代码放在一个C文件，编译并执行它，它会产生以下结果：

Before swap, value of a :100

Before swap, value of b :200

After swap, value of a :200

After swap, value of b :100

这表明变化的功能以及不同于通过值调用的外部体现的改变不能反映函数之外。

Golang kafka简述和操作（sarama同步异步和消费组）

一、Kafka简述

1. 为什么需要用到消息队列

异步：对比以前的串行同步方式来说，可以在同一时间做更多的事情，提高效率；

解耦：在耦合太高的场景，多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候，会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂。

缓冲：当遇到突发大流量的时候，消息队列可以先把所有消息有序保存起来，避免直接作用于系统主体，系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息。

2.为什么选择kafka呢？

这没有绝对的好坏，看个人需求来选择，我这里就抄了一段他人总结的的优缺点，可见原文

kafka的优点：

1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息，在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群

kafka的缺点：

1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序5.监控不完善，需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据，并且不支持事务8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的，但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建，部署和维护一般都比mq高

3. Golang 操作kafka

3.1. kafka的环境

网上有很多搭建kafka环境教程，这里就不再搭建，就展示一下kafka的环境，在kubernetes上进行的搭建，有需要的私我，可以发yaml文件

3.2. 第三方库

github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组

3.3. 消费者

单个消费者

funcconsumer(){varwg sync.WaitGroup  consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{      fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return}  partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{      fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList {      pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{        fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return}      wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来，然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))        }deferpc.AsyncClose()        wg.Done()      }(pc)  }  wg.Wait()}funcmain(){  consumer()}

消费组

funcconsumerCluster(){  groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig()  config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Second  config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{      glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){      errors := c.Errors()      noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors:            glog.Errorln(err)case-noti:        }      }  }(c)formsg :=rangec.Messages() {      fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))      c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka，有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}

3.4. 生产者

同步生产者

packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){  config := sarama.NewConfig()  config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1：这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中，默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{}  msg.Topic =`test0`msg.Value = sarama.StringEncoder("Hello World!")  client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{      fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close()  pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{      fmt.Println("send message failed, ", err)return}  fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}

异步生产者

funcasyncProducer(){  config := sarama.NewConfig()  config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Second  p, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写，不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){      errors := p.Errors()      success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{              glog.Errorln(err)            }case-success:        }      }  }(p)for{      v :="async: "+ strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000))      fmt.Fprintln(os.Stdout, v)      msg := sarama.ProducerMessage{        Topic: topics,        Value: sarama.ByteEncoder(v),      }      p.Input() - msg      time.Sleep(time.Second *1)  }}funcmain(){goasyncProducer()select{      }}

3.5. 结果展示-

同步生产打印：

分区ID:0,offset:90

消费打印：

Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!

异步生产打印：

async:7272async:7616async:998

消费打印：

Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998

go语言实现一个简单的简单网关

网关=反向代理+负载均衡+各种策略，技术实现也有多种多样，有基于 nginx 使用 lua 的实现，比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关，比如 tyk。

这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。

转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/

整理：go语言钟文文档:

启动两个后端 web 服务（代码）

这里使用命令行工具进行测试

具体代码

直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可，返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法，因此可以直接作为 handler。

具体代码

director中定义回调函数，入参为*http.Request，决定如何构造向后端的请求，比如 host 是否向后传递，是否进行 url 重写，对于 header 的处理，后端 target 的选择等，都可以在这里完成。

director在这里具体做了：

modifyResponse中定义回调函数，入参为*http.Response，用于修改响应的信息，比如响应的 Body，响应的 Header 等信息。

最终依旧是返回一个ReverseProxy，然后将这个对象作为 handler 传入即可。

参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy，只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可，具体实现见后面。

作为一个网关服务，在上面 2.3 的基础上，需要支持必要的负载均衡策略，比如：

随便 random 一个整数作为索引，然后取对应的地址即可，实现比较简单。

具体代码

使用curIndex进行累加计数，一旦超过 rss 数组的长度，则重置。

具体代码

轮询带权重，如果使用计数递减的方式，如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…，其中 a 后端会瞬间压力过大；参考 nginx 内部的加权轮询，或者应该称之为平滑加权轮询，思路是：

后端真实节点包含三个权重：

操作步骤：

具体代码

一致性 hash 算法，主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值，路由到固定后端，但是只能是基本满足流量绑定，一旦后端目标节点故障，会自动平移到环上最近的那么个节点。

实现：

具体代码

每一种不同的负载均衡算法，只需要实现添加以及获取的接口即可。

然后使用工厂方法，根据传入的参数，决定使用哪种负载均衡策略。

具体代码

作为网关，中间件必不可少，这类包括请求响应的模式，一般称作洋葱模式，每一层都是中间件，一层层进去，然后一层层出来。

中间件的实现一般有两种，一种是使用数组，然后配合 index 计数；一种是链式调用。

具体代码

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