程序的基本结构和要素 4.3 常量 4.4 变量 4.5 基本类型和运算符 4.6 字符串 4.7 strings 和 strconv 包 4.8 时间和日期 4.9 指针 - 2 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 第5章：控制结构 5.1 if-else 结构 5.2 测试多返回值函数的错误 5.3 switch 结构 5.4 for 结构 5.5 Break 与 8.5 map 的排序 8.6 将 map 的键值对调 第9章：包（package） 9.1 标准库概述 9.2 regexp 包 9.3 锁和 sync 包 - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 9.4 精密计算和 big 包 9.5 自定义包和可见性 9.6 为自定义包使用 godoc 9.7 使用 go install 安装自定义包 9.8 自定义包的目录结构、go 结构体、集合和高阶函数 第12章：读写数据 12.1 读取用户的输入 12.2 文件读写 12.3 文件拷贝 12.4 从命令行读取参数 12.5 用 buffer 读取文件 - 4 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 12.6 用切片读写文件 12.7 用 defer 关闭文件 12.8 使用接口的实际例子：fmt.Fprintf 12.9 格式化 JSON 数据 12

Stroustrup 做了让 C++ 兼容 C 语言以能够让其编译 C 程序这个正确的决定。我们当时需要 C++ 的出 现。” “之后我们学到了更多。我们毫无疑问地接受了垃圾回收，异常处理和虚拟机这些当年人们认为只有疯子 才会想的东西。C++ 的复杂程度（新版的 C++ 甚至更加复杂）极大了影响了软件开发的高效性，这使得 它再也不再适合这个时代。人们不再像过往那样认同在 C++ 中兼容使用 20% 兼 职项目，即相关员工利用 20% 的空余时间来参与 Go 语言的研发工作。该项目的三位领导者均是著名的 IT 工程师：Robert Griesemer，参与开发 Java HotSpot 虚拟机；Rob Pike，Go 语言项目总负责人，贝 尔实验室 Unix 团队成员，参与的项目包括 Plan 9，Inferno 操作系统和 Limbo 编程语言；Ken Thompson，贝尔实验室 核的计算机，这一点对于谷歌内部的使用来说就非常重要了。设计者通过 goroutine 这种轻量级线程的概 念来实现这个目标，然后通过 channel 来实现各个 goroutine 之间的通信。他们实现了分段栈增长和 goroutine 在线程基础上多路复用技术的自动化。 这个特性显然是 Go 语言最强有力的部分，不仅支持了日益重要的多核与多处理器计算机，也弥补了现存 编程语言在这方面所存在的不足。

• 可以适配Hyperchain、Fabric等 多种不同的区块链主流平台 • 单机器性能优化 • 多压⼒机分布式可扩展 • 基于Lua脚本和虚拟机，user hook提供可编程的⽤例扩展 • 配置操作⽅便 • 脚本定制简单 • 虚拟机内置接⼝统⼀的Go区块链客 户端，可快速构建平台测试 28 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 28 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 ©2016-2021 28 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 28 分布式 控制 分布式 控制 核心架构 测试⽤例 控制器 压⼒调度 … 数据统计 虚拟机池 worker 0 master 压⼒调度 … 数据统计 虚拟机池 worker n 测试数据 脚本/参数 存储/可视化 数据汇总 区块链平台 … NBI NBI 29 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 29 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 29 执 行 加 速 1 灵活性 2 高性能 测试脚本 测试数据 实现 结果 hooks 虚拟机 go插件 测试引擎 30 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 30 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 30 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 30 实现中的Go plugin问题

步或者开发和生产环境之间的差异导致的。Docker 帮助解决了这些问题。

相比于虚拟机的优势

容器提供了与虚拟机相似的资源分配和隔离优势。然而，相同之处仅此而已。

一个虚拟机需要它自己的客户操作系统而容器共享主机操作系统的内核。这意味着容器更加轻量 且需要更少的资源。从本质上讲，一个虚拟机是操作系统中的一个操作系统。而另一方面的容器则更 是操作系统中的其它应 是操作系统中的其它应用程序。基本上，容器需要的资源（内存、磁盘空间等等）比虚拟机少很多， 且具有比虚拟机快很多的启动时间。

Docker 在开发阶段的优势

在开发中使用 Docker 的优势包括：

• 一个用于所有团队成员的标准开发环境
• 更新的依赖性集中化以及在任何地方都能使用相同的容器
• 在开发和生产中完全相同的环境

分析测试的场景、多次测量、决定统计检验的类型 ● 可对比的结果是在可控的环境下得到的 ○ 笔记本电脑 CPU 的执行效率受电源管理等因素影响，连续测试同一段代码可能先得到短暂的性 能提升，而后由于温度的上升导致性能下降 ○ 虚拟机或（共享）云服务器上可能受到宿主机资源分配等因素导致测量结果不稳定 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 性能基准测试的两个基本目标 6 daemon，否则 cpufreq 参数将不会恢复 ● 只锁定了系统的 CPU 频率，并没有限制与系统中其他资源的占用情况，该被打断的依然会被打断 ● 使用前检查 cpufreq 是否能够被修改，不能在虚拟机上使用、不能在容器内使用 ○ 无法获取 /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq ● ... 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5. 栈与队列 61 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 28 Figure

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5. 栈与队列 61 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 28 Figure

都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 第 5 章 栈与队列 90 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 第 5 章 栈与队列 90 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 ‧ 递归调用函数会产生额

都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 第 5 章 栈与队列 90 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。