大规模并发
这一章我或许没有办法写出一些实例代码，因为经验有限。我会结合以往运维的一些系统举出部分例子共读者参考，详情力荐阅读原文。
异常传递
异常时什么，什么时候发生，提供哪些好处？我们需要明确以下信息：
- 发生了什么，例如：磁盘已满，证书过期，链接超时，不存在的路径
- 发生在什么时间，什么位置，优秀的 Golang 第三方日志库可以帮助到我们
- 对用于友好的信息，例如：给与类似的提示信息，参考 linux 命令行提示
- 告诉用户如何获得更多的信息，例如：man 手册
异常通常被我们分为两类：
- Bug 未知，未发现的错误
- 已知信息。例如：用户传入错误参数，网络断开，证书过期
正如上一章错误处理中所说我们需要将错误视为一等公民存在，个人认为 Golang 错误处理机制的特立独行，让我重新审视系统中可能存在的错误。
超时和取消
超时：对于创建一个已于理解的系统是至关重要的，例如：TCP 链接中，我们可以利用超时避免链接占用过久；etcd 中利用超时，规避全局时钟一致性问题
我们为什么希望并发程序支持超时呢？这里有几个原因：
- 系统饱和
- 请求在超时时不太可能重复
- 没有资源来存储请求，例如：内存队列的内存；持久队列的磁盘空间；消息队列阻塞
- 如果对系统响应或请求发送数据有时效性要求，例如：访问网页
- 陈旧数据
- Kafka log 清理机制，默认2小时前的数据被清理
- Redis 中的缓存
- 试图防止死锁
- 在关键的并发操作中增加超时处理
并发进程可能被取消的原因有很多：
- 超时，隐式取消
- 用户干预，例如：正在执行某个命令，等了太久，你按了 Ctr + c
- 父进程取消，例如：ppid 被 kill ,那么所属 pid 也会被 kill
- 复制请求，例如：同时有多个请求，哪个最先返回用哪个的
心跳
在分布式系统中非常常见的，心跳是并发进程向外界发出信号的一种方式。书中讨论了两种心跳：
- 在一段时间间隔内发出的心跳，例如：Server 和 Agent 之间的通信；分布式系统中个节点的心跳，确保领导者存活的心跳；
- 在工作单元开始时发出的心跳，例如：分布式计算任务，确认计算单元是否完成任务，或宕机
复制请求
当一个请求到达我们的服务，我们可以使用 Nginx ，HAproxy 等分发到多个节点上，但这会消耗过多的计算资源，空间资源(服务器机柜)，维护成本。如果我们都在进程内，或进程间通信，我们仅仅多消耗了一部分内存资源。最为典型的案例就是利用 Golang 重写了负载层的中间件，例如：
速率限制
笔者最近刚刚到一家网络安全公司就职运维工程师，了解到很多关于网络攻击的信息，最为明显的就是 DDoS，CC攻击。DDoS 的攻击可能是利用 udp服务反射, 或残缺报文造成流量洪峰，可能比较已于识别。但是 CC 攻击，就是正常的访问，大量的正常访问，导致网站不可用。对于这样的场景我们不单单需要在负载层添加速率限制，在后台内部调用层也需要添加。
特别是在容器化的环境中，弹性扩缩虽然美好。但是有一句至理名言，一样东西有多光鲜，背后就有多阴暗。我曾经经历过，服务疯狂扩容导致运行在小机上的 Oracle 数据库不堪重负的场景。在访问 Oracke 也需要速率限制。
治愈异常的 goroutine
作者最后又再次强调了，治愈异常的 goroutine ，看来并发安全一直是一个非常值得关注的问题。
结束语
本次连载到此就要画上句号了。至于原书的最后一章 goroutine 和 Go 语言进行时，我相信中文集里面没有人比刘丹冰讲的更加透彻，希望各位给与作者三连支持。附上 B 站链接 GPM 模型
2021 让我们共同启航，在十四五开局之年，金牛聚福，身体健康，驱疫避害。