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package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"os"
)

func check(e error) {
	if e != nil {
		panic(e)
	}
}
func main() {
	d1 := []byte("hello\ngo\n")
	err := ioutil.WriteFile("/tmp/dat1", d1, 0644)
	check(err)
	f, err := os.Create("/tmp/dat2")
	check(err)
	defer f.Close()

	d2 := []byte{115, 111, 109, 101, 10}
	n2, err := f.Write(d2)
	check(err)
	fmt.Printf("wrote %d bytes\n", n2)

	n3, err := f.WriteString("writes\n")
	fmt.Printf("wrote %d bytes\n", n3)
	f.Sync()
	w := bufio.NewWriter(f)

	n4, err := w.WriteString("buffered\n")
	fmt.Printf("wrote %d bytes\n", n4)
	w.Flush()
}
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$ go run writing-files.go 
wrote 5 bytes
wrote 7 bytes
wrote 9 bytes

$ cat /tmp/dat1
hello
go
$ cat /tmp/dat2
some
writes
buffered

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package main

import s "strings"
import "fmt"

var p = fmt.Println

func main() {
	p("Contains:  ", s.Contains("test", "es"))
	p("Count:     ", s.Count("test", "t"))
	p("HasPrefix: ", s.HasPrefix("test", "te"))
	p("HasSuffix: ", s.HasSuffix("test", "st"))
	p("Index:     ", s.Index("test", "e"))
	p("Join:      ", s.Join([]string{"a", "b"}, "-"))
	p("Repeat:    ", s.Repeat("a", 5))
	p("Replace:   ", s.Replace("foo", "o", "0", -1))
	p("Replace:   ", s.Replace("foo", "o", "0", 1))
	p("Split:     ", s.Split("a-b-c-d-e", "-"))
	p("ToLower:   ", s.ToLower("TEST"))
	p("ToUpper:   ", s.ToUpper("test"))
	p()
	p("Len: ", len("hello"))
	p("Char:", "hello"[1])
}

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$ go run string-functions.go
Contains:   true
Count:      2
HasPrefix:  true
HasSuffix:  true
Index:      1
Join:       a-b
Repeat:     aaaaa
Replace:    f00
Replace:    f0o
Split:      [a b c d e]
toLower:    test
ToUpper:    TEST
Len:  5
Char: 101

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　　毫无疑问，随着互联网、移动网络接入成本的降低，互联网正在日益深入地走入我们的生活，越来越成为人们获取信息的高效平台，ICP行业也顺势呈现出强劲的成长趋势，成为互联网迅猛发展形势下最大的受益者，也直接促成了从web1.0到web2.0以及社区、博客、视频等一系列互联网时代的更迭和运营模式的变动。

　　但是随着各站点访问量和信息交流量的迅猛增长，如何使用最小的资源成本，提高网络的效率，最优化用户体验，已经成为网络管理人员不得不面对的挑战。

　　从技术上讲，就是ICP行业面临的网络资源有效利用问题，也就是如何进行对网络的访问分流，以便能够快速响应用户反应，即：负载均衡。

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package main

import (
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"net/http"
	"net/url"
)

// http get by proxy
func GetByProxy(url_addr, proxy_addr string) (*http.Response, error) {
	request, _ := http.NewRequest("GET", url_addr, nil)
	proxy, err := url.Parse(proxy_addr)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	client := &http.Client{
		Transport: &http.Transport{
			Proxy: http.ProxyURL(proxy),
		},
	}
	return client.Do(request)
}

func main() {
	proxy := "http://58.252.56.149:9000/"
	url := "http://www.baidu.com/"
	resp, _ := GetByProxy(url, proxy)
	fmt.Println(resp)
	defer resp.Body.Close()
	body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
	fmt.Println(string(body))
}

本文引自这里

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快速排序

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package main

import (
	"fmt"
)

func quickSort(values []int, left int, right int) {
	if left < right {

		// 设置基准值
		temp := values[left]

		// 设置哨兵
		i, j := left, right
		for {
			// 从右向左找，找到第一个比基准值小的数
			for values[j] >= temp && i < j {
				j--
			}

			// 从左向右找，找到第一个比基准值大的数
			for values[i] <= temp && i < j {
				i++
			}

			// 如果哨兵相遇，则退出循环
			if i >= j {
				break
			}

			// 交换左右两侧的值
			values[i], values[j] = values[j], values[i]
		}

		// 将基准值移到哨兵相遇点
		values[left] = values[i]
		values[i] = temp

		// 递归，左右两侧分别排序
		quickSort(values, left, i-1)
		quickSort(values, i+1, right)
	}
}

func QuickSort(values []int) {
	quickSort(values, 0, len(values)-1)
}

冒泡排序

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func BubbleSort(values []int) {
	for i := 1; i < len(values); i++ {
		for j := 0; j < len(values)-i; j++ {
			if values[j] > values[j+1] {
				values[j], values[j+1] = values[j+1], values[j]
			}
		}
	}
}
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arr := []int{3, 7, 9, 8, 38, 93, 12, 222, 45, 93, 23, 84, 65, 2}
	QuickSort(arr)
	fmt.Println(arr)
	
	// 结果
	[2 3 7 8 9 12 23 38 45 65 84 93 93 222]

	arr2 := []int{3, 7, 9, 8, 38, 93, 12, 222, 45, 93, 23, 84, 65, 2}
	BubbleSort(arr2)
	fmt.Println(arr2)
	
	// 结果
	[2 3 7 8 9 12 23 38 45 65 84 93 93 222]

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优化从kafka中取用户日志

最初是根据开始时间，结束时间从kafka提供的api中取出json数据，然后挨个解析判断是否符合条件。

由于数据量很大，这种方式会特别慢。

初步优化

通过kakfa官方提供的命令行工具，取出用户日志，然后再利用系统grep命令筛选出符合条件的数据，此时数据为json流，之后将json流数据循环解析过滤出最终数据

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读写锁是针对于读写操作的互斥锁。

基本遵循两大原则：

1、可以随便读。多个gorouting同时读。

2、写的时候，啥都不能干。不能读，也不能写。

解释：

在32位的操作系统中，针对int64类型值的读操作和写操作不可能只由一个CPU指令完成。如果一个写的操作刚执行完了第一个指令，时间片换给另一个读的协程，这就会读到一个错误的数据。

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heap包对任意实现了heap接口的类型提供堆操作。（小根）堆是具有“每个节点都是以其为根的子树中最小值”属性的树。树的最小元素在根部，为index 0.

heap是常用的实现优先队列的方法。要创建一个优先队列，实现一个具有使用（负的）优先级作为比较的依据的Less方法的Heap接口，如此一来可用Push添加项目而用Pop取出队列最高优先级的项目。

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type Interface

type Interface interface {
    sort.Interface
    Push(x interface{}) // add x as element Len()
    Pop() interface{}   // remove and return element Len() - 1.
}

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