Golang工程经验（上）

作为一个C/C++的开发者而言，开启Golang语言开发之路是很容易的，从语法、语义上的理解到工程开发，都能够快速熟悉起来；相比C、C++，Golang语言更简洁，更容易写出高并发的服务后台系统

转战Golang一年有余，经历了两个线上项目的洗礼，总结出一些工程经验，一个是总结出一些实战经验，一个是用来发现自我不足之处

Golang语言简介

Go语言是谷歌推出的一种全新的编程语言，可以在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性。Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程。

基于Golang的IM系统架构

我基于Golang的两个实际线上项目都是IM系统，本文基于现有线上系统做一些总结性、引导性的经验输出。

Golang TCP长连接 & 并发

既然是IM系统，那么必然需要TCP长连接来维持，由于Golang本身的基础库和外部依赖库非常之多，我们可以简单引用基础net网络库，来建立TCP server。一般的TCP Server端的模型，可以有一个协程【或者线程】去独立执行accept，并且是for循环一直accept新的连接，如果有新连接过来，那么建立连接并且执行Connect，由于Golang里面协程的开销非常之小，因此，TCP server端还可以一个连接一个goroutine去循环读取各自连接链路上的数据并处理。当然，这个在C++语言的TCP Server模型中，一般会通过EPoll模型来建立server端，这个是和C++的区别之处。

关于读取数据，Linux系统有recv和send函数来读取发送数据，在Golang中，自带有io库，里面封装了各种读写方法，如io.ReadFull，它会读取指定字节长度的数据

为了维护连接和用户，并且一个连接一个用户的一一对应的，需要根据连接能够找到用户，同时也需要能够根据用户找到对应的连接，那么就需要设计一个很好结构来维护。我们最初采用map来管理，但是发现Map里面的数据太大，查找的性能不高，为此，优化了数据结构，conn里面包含user，user里面包含conn，结构如下【只包括重要字段】。

 1// 一个用户对应一个连接

 2type User struct {

 3 uid int64

 4 conn *MsgConn

 5 BKicked bool // 被另外登陆的一方踢下线

 6 BHeartBeatTimeout bool // 心跳超时

 7 。。。

8}

10type MsgConn struct {

11 conn net.Conn

12 lastTick time.Time // 上次接收到包时间

13 remoteAddr string // 为每个连接创建一个唯一标识符

14 user *User // MsgConn与User一一映射

15 。。。

16}

建立TCP server 代码片段如下

 1func ListenAndServe(network, address string) {

 2 tcpAddr, err := net.ResolveTCPAddr(network, address)

 3 if err != nil {

 4 logger.Fatalf(nil, "ResolveTcpAddr err:%v", err)

5 }

 6 listener, err = net.ListenTCP(network, tcpAddr)

 7 if err != nil {

 8 logger.Fatalf(nil, "ListenTCP err:%v", err)

9 }

10 go accept()

11}

13func accept() {

14 for {

15 conn, err := listener.AcceptTCP()

16 if err == nil {

18 // 包计数，用来限制频率

20 //anti-attack， 黑白名单

21 ...

23 // 新建一个连接

24 imconn := NewMsgConn(conn)

26 // run

27 imconn.Run()

28 }

29 }

30}

33func (conn *MsgConn) Run() {

35 //on connect

36 conn.onConnect()

38 go func() {

39 tickerRecv := time.NewTicker(time.Second * time.Duration(rateStatInterval))

40 for {

41 select {

42 case <-conn.stopChan:

43 tickerRecv.Stop()

44 return

45 case <-tickerRecv.C:

46 conn.packetsRecv = 0

47 default:

49 // 在 conn.parseAndHandlePdu 里面通过Golang本身的io库里面提供的方法读取数据，如io.ReadFull

50 conn_closed := conn.parseAndHandlePdu()

51 if conn_closed {

52 tickerRecv.Stop()

53 return

54 }

55 }

56 }

57 }()

58}

60// 将 user 和 conn 一一对应起来

61func (conn *MsgConn) onConnect() *User {

62 user := &User{conn: conn, durationLevel: 0, startTime: time.Now(), ackWaitMsgIdSet: make(map[int64]struct{})}

63 conn.user = user

64 return user

65}

TCP Server的一个特点在于一个连接一个goroutine去处理，这样的话，每个连接独立，不会相互影响阻塞，保证能够及时读取到client端的数据。如果是C、C++程序，如果一个连接一个线程的话，如果上万个或者十万个线程，那么性能会极低甚至于无法工作，cpu会全部消耗在线程之间的调度上了，因此C、C++程序无法这样玩。Golang的话，goroutine可以几十万、几百万的在一个系统中良好运行。同时对于TCP长连接而言，一个节点上的连接数要有限制策略。

连接超时

每个连接需要有心跳来维持，在心跳间隔时间内没有收到，服务端要检测超时并断开连接释放资源，golang可以很方便的引用需要的数据结构，同时对变量的赋值（包括指针）非常easy

 1var timeoutMonitorTree *rbtree.Rbtree

 2var timeoutMonitorTreeMutex sync.Mutex

 3var heartBeatTimeout time.Duration //心跳超时时间, 配置了默认值ssss

 4var loginTimeout time.Duration //登陆超时, 配置了默认值ssss

 6type TimeoutCheckInfo struct {

 7 conn *MsgConn

 8 dueTime time.Time

9}

12func AddTimeoutCheckInfo(conn *MsgConn) {

13 timeoutMonitorTreeMutex.Lock()

14 timeoutMonitorTree.Insert(&TimeoutCheckInfo{conn: conn, dueTime: time.Now().Add(loginTimeout)})

15 timeoutMonitorTreeMutex.Unlock()

16}

18如 &TimeoutCheckInfo{}，赋值一个指针对象

Golang 基础数据结构

Golang中，很多基础数据都通过库来引用，我们可以方便引用我们所需要的库，通过import包含就能直接使用，如源码里面提供了sync库，里面有mutex锁，在需要锁的时候可以包含进来

常用的如list，mutex，once，singleton等都已包含在内

list链表结构，当我们需要类似队列的结构的时候，可以采用，针对IM系统而言，在长连接层处理的消息id的列表，可以通过list来维护，如果用户有了回应则从list里面移除，否则在超时时间到后还没有回应，则入offline处理
mutex锁，当需要并发读写某个数据的时候使用，包含互斥锁和读写锁

1var ackWaitListMutex sync.RWMutex

2var ackWaitListMutex sync.Mutex

3.once表示任何时刻都只会调用一次，一般的用法是初始化实例的时候使用，代码片段如下

 1var initRedisOnce sync.Once

 3func GetRedisCluster(name string) (*redis.Cluster, error) {

 4 initRedisOnce.Do(setupRedis)

 5 if redisClient, inMap := redisClusterMap[name]; inMap {

 6 return redisClient, nil

 7 } else {

8 }

9}

11func setupRedis() {

12 redisClusterMap = make(map[string]*redis.Cluster)

13 commonsOpts := []redis.Option{

14 redis.ConnectionTimeout(conf.RedisConnTimeout),

15 redis.ReadTimeout(conf.RedisReadTimeout),

16 redis.WriteTimeout(conf.RedisWriteTimeout),

17 redis.IdleTimeout(conf.RedisIdleTimeout),

18 redis.MaxActiveConnections(conf.RedisMaxConn),

19 redis.MaxIdleConnections(conf.RedisMaxIdle),

20 }),

21 ...

22 }

23}

这样我们可以在任何需要的地方调用GetRedisCluster，并且不用担心实例会被初始化多次，once会保证一定只执行一次

4.singleton单例模式，这个在C++里面是一个常用的模式，一般需要开发者自己通过类来实现，类的定义决定单例模式设计的好坏；在Golang中，已经有成熟的库实现了，开发者无须重复造轮子，关于什么时候该使用单例模式请自行Google。一个简单的例子如下

1import "github.com/dropbox/godropbox/singleton"

3 var SingleMsgProxyService = singleton.NewSingleton(func() (interface{}, error) {

4 cluster, _ := cache.GetRedisCluster("singlecache")

5 return &singleMsgProxy{

6 Cluster: cluster,

7 MsgModel: msg.MsgModelImpl,

8 }, nil

9})

Golang interface 接口

如果说goroutine和channel是Go并发的两大基石，那么接口interface是Go语言编程中数据类型的关键。在Go语言的实际编程中，几乎所有的数据结构都围绕接口展开，接口是Go语言中所有数据结构的核心。

interface - 泛型编程

严格来说，在 Golang 中并不支持泛型编程。在 C++ 等高级语言中使用泛型编程非常的简单，所以泛型编程一直是 Golang 诟病最多的地方。但是使用 interface 我们可以实现泛型编程，如下是一个参考示例

 1package sort

 3// A type, typically a collection, that satisfies sort.Interface can be

 4// sorted by the routines in this package. The methods require that the

 5// elements of the collection be enumerated by an integer index.

 6type Interface interface {

 7 // Len is the number of elements in the collection.

 8 Len() int

 9 // Less reports whether the element with

10 // index i should sort before the element with index j.

11 Less(i, j int) bool

12 // Swap swaps the elements with indexes i and j.

13 Swap(i, j int)

14}

16...

18// Sort sorts data.

19// It makes one call to data.Len to determine n, and O(n*log(n)) calls to

20// data.Less and data.Swap. The sort is not guaranteed to be stable.

21func Sort(data Interface) {

22 // Switch to heapsort if depth of 2*ceil(lg(n+1)) is reached.

23 n := data.Len()

24 maxDepth := 0

25 for i := n; i > 0; i >>= 1 {

26 maxDepth++

27 }

28 maxDepth *= 2

29 quickSort(data, 0, n, maxDepth)

30}

Sort 函数的形参是一个 interface，包含了三个方法：Len()，Less(i,j int)，Swap(i, j int)。使用的时候不管数组的元素类型是什么类型（int, float, string…），只要我们实现了这三个方法就可以使用 Sort 函数，这样就实现了“泛型编程”。

这种方式，我在项目里面也有实际应用过，具体案例就是对消息排序。

下面给一个具体示例，代码能够说明一切，一看就懂：

 1type Person struct {

 2Name string

 3Age int

4}

 6func (p Person) String() string {

 7 return fmt.Sprintf("%s: %d", p.Name, p.Age)

8}

10// ByAge implements sort.Interface for []Person based on

11// the Age field.

12type ByAge []Person //自定义

14func (a ByAge) Len() int { return len(a) }

15func (a ByAge) Swap(i, j int) { a[i], a[j] = a[j], a[i] }

16func (a ByAge) Less(i, j int) bool { return a[i].Age < a[j].Age }

18func main() {

19 people := []Person{

20 {"Bob", 31},

21 {"John", 42},

22 {"Michael", 17},

23 {"Jenny", 26},

24 }

26 fmt.Println(people)

27 sort.Sort(ByAge(people))

28 fmt.Println(people)

29}

interface - 隐藏具体实现

隐藏具体实现，这个很好理解。比如我设计一个函数给你返回一个 interface，那么你只能通过 interface 里面的方法来做一些操作，但是内部的具体实现是完全不知道的。

例如我们常用的context包，就是这样的，context 最先由 google 提供，现在已经纳入了标准库，而且在原有 context 的基础上增加了：cancelCtx，timerCtx，valueCtx。

如果函数参数是interface或者返回值是interface，这样就可以接受任何类型的参数

基于Golang的model service 模型【类MVC模型】

在一个项目工程中，为了使得代码更优雅，需要抽象出一些模型出来，同时基于C++面向对象编程的思想，需要考虑到一些类、继承相关。在Golang中，没有类、继承的概念，但是我们完全可以通过struct和interface来建立我们想要的任何模型。在我们的工程中，抽象出一种我自认为是类似MVC的模型，但是不完全一样，个人觉得这个模型抽象的比较好，容易扩展，模块清晰。对于使用java和PHP编程的同学对这个模型应该是再熟悉不过了，我这边通过代码来说明下这个模型

首先一个model包，通过interface来实现，包含一些基础方法，需要被外部引用者来具体实现

1package model

3// 定义一个基础model

4type MsgModel interface {

5 Persist(context context.Context, msg interface{}) bool

6 UpdateDbContent(context context.Context, msgIface interface{}) bool

7 ...

8}

2. 再定义一个msg包，用来具体实现model包中MsgModel模型的所有方法

 1package msg

 3type msgModelImpl struct{}

 5var MsgModelImpl = msgModelImpl{}

 7func (m msgModelImpl) Persist(context context.Context, msgIface interface{}) bool {

 8 // 具体实现

9}

11func (m msgModelImpl) UpdateDbContent(context context.Context, msgIface interface{}) bool {

12 // 具体实现

14}

16...

3. model 和具体实现方定义并实现ok后，那么就还需要一个service来统筹管理

 1package service

 3// 定义一个msgService struct包含了model里面的UserModel和MsgModel两个model

 4type msgService struct {

 5 msgModel model.MsgModel

6}

 8// 定义一个MsgService的变量，并初始化，这样通过MsgService，就能引用并访问model的所有方法

 9var (

10 MsgService = msgService{

11 msgModel: msg.MsgModelImpl,

12 }

13)

4. 调用访问

1import service

3service.MsgService.Persist(ctx, xxx)

总结一下，model对应MVC的M，service 对应 MVC的C，调用访问的地方对应MVC的V

Golang 基础资源的封装

在MVC模型的基础下，我们还需要考虑另外一点，就是基础资源的封装，服务端操作必然会和mysql、redis、memcache等交互，一些常用的底层基础资源，我们有必要进行封装，这是基础架构部门所需要承担的，也是一个好的项目工程所需要的

redis

redis，我们在github.com/garyburd/redigo/redis的库的基础上，做了一层封装，实现了一些更为贴合工程的机制和接口，redis cluster封装，支持分片、读写分离

 1// NewCluster creates a client-side cluster for callers. Callers use this structure to interact with Redis databasefunc NewCluster(config ClusterConfig, instrumentOpts *instrument.Options) *Cluster {

 2 cluster := new(Cluster)

 3 cluster.pool = make([]*client, len(config.Configs))

 4 masters := make([]string, 0, len(config.Configs)) for i, sharding := range config.Configs {

 5 master, slaves := sharding.Master, sharding.Slaves

 6 masters = append(masters, master)

 8 masterAddr, masterDb := parseServer(master)

10 cli := new(client)

11 cli.master = &redisNode{

12 server: master,

13 Pool: func() *redis.Pool {

14 pool := &redis.Pool{

15 MaxIdle: config.MaxIdle,

16 IdleTimeout: config.IdleTimeout,

17 Dial: func() (redis.Conn, error) {

18 c, err := redis.Dial( "tcp",

19 masterAddr,

20 redis.DialDatabase(masterDb),

21 redis.DialPassword(config.Password),

22 redis.DialConnectTimeout(config.ConnTimeout),

23 redis.DialReadTimeout(config.ReadTimeout),

24 redis.DialWriteTimeout(config.WriteTimeout),

25 ) if err != nil { return nil, err

26 } return c, err

27 },

28 TestOnBorrow: func(c redis.Conn, t time.Time) error { if time.Since(t) < time.Minute { return nil

29 }

30 _, err := c.Do("PING") return err

31 },

32 MaxActive: config.MaxActives,

33 } if instrumentOpts == nil { return pool

34 } return instrument.NewRedisPool(pool, instrumentOpts)

35 }(),

36 } // allow nil slaves

37 if slaves != nil {

38 cli.slaves = make([]*redisNode, 0) for _, slave := range slaves {

39 addr, db := parseServer(slave)

41 cli.slaves = append(cli.slaves, &redisNode{

42 server: slave,

43 Pool: func() *redis.Pool {

44 pool := &redis.Pool{

45 MaxIdle: config.MaxIdle,

46 IdleTimeout: config.IdleTimeout,

47 Dial: func() (redis.Conn, error) {

48 c, err := redis.Dial( "tcp",

49 addr,

50 redis.DialDatabase(db),

51 redis.DialPassword(config.Password),

52 redis.DialConnectTimeout(config.ConnTimeout),

53 redis.DialReadTimeout(config.ReadTimeout),

54 redis.DialWriteTimeout(config.WriteTimeout),

55 ) if err != nil { return nil, err

56 } return c, err

57 },

58 TestOnBorrow: func(c redis.Conn, t time.Time) error { if time.Since(t) < time.Minute { return nil

59 }

60 _, err := c.Do("PING") return err

61 },

62 MaxActive: config.MaxActives,

63 } if instrumentOpts == nil { return pool

64 } return instrument.NewRedisPool(pool, instrumentOpts)

65 }(),

66 })

67 }

68 } // call init

69 cli.init()

71 cluster.pool[i] = cli

72 } if config.Hashing == sharding.Ketama {

73 cluster.sharding, _ = sharding.NewKetamaSharding(sharding.GetShardServers(masters), true, 6379)

74 } else {

75 cluster.sharding, _ = sharding.NewCompatSharding(sharding.GetShardServers(masters))

76 } return cluster

77}

总结一下：

使用连接池提高性能，每次都从连接池里面取连接而不是每次都重新建立连接
设置最大连接数和最大活跃连接（同一时刻能够提供的连接），设置合理的读写超时时间
实现主从读写分离，提高性能，需要注意如果没有从库则只读主库
TestOnBorrow用来进行健康检测
单独开一个goroutine协程用来定期保活【ping-pong】
hash分片算法的选择，一致性hash还是hash取模，hash取模在扩缩容的时候比较方便，一致性hash并没有带来明显的优势，我们公司内部统一建议采用hash取模
考虑如何支持双写策略

memcache

memcached客户端代码封装，依赖 github.com/dropbox/godropbox/memcache, 实现其ShardManager接口，支持Connection Timeout，支持Fail Fast和Rehash

goroutine & chann

实际开发过程中，经常会有这样场景，每个请求通过一个goroutine协程去做，如批量获取消息，但是，为了防止后端资源连接数太多等，或者防止goroutine太多，往往需要限制并发数。给出如下示例供参考

 1package main

 3import (

 4 "fmt"

 5 "sync"

 6 "time"

7)

 9var over = make(chan bool)

11const MAXConCurrency = 3

13//var sem = make(chan int, 4) //控制并发任务数

14var sem = make(chan bool, MAXConCurrency) //控制并发任务数

16var maxCount = 6

18func Worker(i int) bool {

20 sem <- true

21 defer func() {

22 <-sem

23 }()

25 // 模拟出错处理

26 if i == 5 {

27 return false

28 }

29 fmt.Printf("now:%v num:%v\n", time.Now().Format("04:05"), i)

30 time.Sleep(1 * time.Second)

31 return true

32}

34func main() {

35 //wg := &sync.WaitGroup{}

36 var wg sync.WaitGroup

37 for i := 1; i <= maxCount; i++ {

38 wg.Add(1)

39 fmt.Printf("for num:%v\n", i)

40 go func(i int) {

41 defer wg.Done()

42 for x := 1; x <= 3; x++ {

43 if Worker(i) {

44 break

45 } else {

46 fmt.Printf("retry :%v\n", x)

47 }

48 }

49 }(i)

50 }

51 wg.Wait() //等待所有goroutine退出

52}

goroutine & context.cancel

Golang 的 context非常强大，详细的可以参考我的另外一篇文章 Golang Context分析

这里想要说明的是，在项目工程中，我们经常会用到这样的一个场景，通过goroutine并发去处理某些批量任务，当某个条件触发的时候，这些goroutine要能够控制停止执行。如果有这样的场景，那么咱们就需要用到context的With 系列函数了，context.WithCancel生成了一个withCancel的实例以及一个cancelFuc，这个函数就是用来关闭ctxWithCancel中的 Done channel 函数。

示例代码片段如下

 1func Example(){

 3 // context.WithCancel 用来生成一个新的Context，可以接受cancel方法用来随时停止执行

 4 newCtx, cancel := context.WithCancel(context.Background())

 6 for peerIdVal, lastId := range lastIdMap {

 7 wg.Add(1)

 9 go func(peerId, minId int64) {

10 defer wg.Done()

12 msgInfo := Get(newCtx, uid, peerId, minId, count).([]*pb.MsgInfo)

13 if msgInfo != nil && len(msgInfo) > 0 {

14 if singleMsgCounts >= maxCount {

15 cancel() // 当条件触发，则调用cancel停止

16 mutex.Unlock()

17 return

18 }

19 }

20 mutex.Unlock()

21 }(peerIdVal, lastId)

22 }

24 wg.Wait()

25}

28func Get(ctx context.Context, uid, peerId, sinceId int64, count int) interface{} {

29 for {

30 select {

31 // 如果收到Done的chan，则立马return

32 case <-ctx.Done():

33 msgs := make([]*pb.MsgInfo, 0)

34 return msgs

36 default:

37 // 处理逻辑

38 }

39 }

40}

traceid & context

在大型项目工程中，为了更好的排查定位问题，我们需要有一定的技巧，Context上下文存在于一整条调用链路中，在服务端并发场景下，n多个请求里面，我们如何能够快速准确的找到一条请求的来龙去脉，专业用语就是指调用链路，通过调用链我们能够知道这条请求经过了哪些服务、哪些模块、哪些方法，这样可以非常方便我们定位问题

traceid就是我们抽象出来的这样一个调用链的唯一标识，再通过Context进行传递，在任何代码模块[函数、方法]里面都包含Context参数，我们就能形成一个完整的调用链。那么如何实现呢？在我们的工程中，有RPC模块，有HTTP模块，两个模块的请求来源肯定不一样，因此，要实现所有服务和模块的完整调用链，需要考虑http和rpc两个不同的网络请求的调用链

traceid的实现

 1const TraceKey = "traceId"

 3func NewTraceId(tag string) string {

 4 now := time.Now()

 5 return fmt.Sprintf("%d.%d.%s", now.Unix(), now.Nanosecond(), tag)

6}

 8func GetTraceId(ctx context.Context) string {

 9 if ctx == nil {

10 return ""

11 }

13 // 从Context里面取

14 traceInfo := GetTraceIdFromContext(ctx)

15 if traceInfo == "" {

16 traceInfo = GetTraceIdFromGRPCMeta(ctx)

17 }

19 return traceInfo

20}

22func GetTraceIdFromGRPCMeta(ctx context.Context) string {

23 if ctx == nil {

24 return ""

25 }

26 if md, ok := metadata.FromIncomingContext(ctx); ok {

27 if traceHeader, inMap := md[meta.TraceIdKey]; inMap {

28 return traceHeader[0]

29 }

30 }

31 if md, ok := metadata.FromOutgoingContext(ctx); ok {

32 if traceHeader, inMap := md[meta.TraceIdKey]; inMap {

33 return traceHeader[0]

34 }

35 }

36 return ""

37}

39func GetTraceIdFromContext(ctx context.Context) string {

40 if ctx == nil {

41 return ""

42 }

43 traceId, ok := ctx.Value(TraceKey).(string)

44 if !ok {

45 return ""

46 }

47 return traceId

48}

50func SetTraceIdToContext(ctx context.Context, traceId string) context.Context {

51 return context.WithValue(ctx, TraceKey, traceId)

52}

http的traceid

对于http的服务，请求方可能是客户端，也能是其他服务端，http的入口里面就需要增加上traceid，然后打印日志的时候，将TraceID打印出来形成完整链路。如果http server采用gin来实现的话，代码片段如下，其他http server的库的实现方式类似即可

 1import "github.com/gin-gonic/gin"

 3func recoveryLoggerFunc() gin.HandlerFunc {

 4 return func(c *gin.Context) {

 5 c.Set(trace.TraceKey, trace.NewTraceId(c.ClientIP()))

 6 defer func() {

 7 ...... func 省略实现

8 }

 9 }()

10 c.Next()

11 }

12}

14engine := gin.New()

15engine.Use(OpenTracingFunc(), httpInstrumentFunc(), recoveryLoggerFunc())

18 session := engine.Group("/sessions")

19 session.Use(sdkChecker)

20 {

21 session.POST("/recent", httpsrv.MakeHandler(RecentSessions))

22 }

25这样，在RecentSessions接口里面如果打印日志，就能够通过Context取到traceid

access log

access log是针对http的请求来的，记录http请求的API，响应时间，ip，响应码，用来记录并可以统计服务的响应情况，当然，也有其他辅助系统如SLA来专门记录http的响应情况

Golang语言实现这个也非常简单，而且这个是个通用功能，建议可以抽象为一个基础模块，所有业务都能import后使用

 1大致格式如下：

 3http_log_pattern='%{2006-01-02T15:04:05.999-0700}t %a - %{Host}i "%r" %s - %T "%{X-Real-IP}i" "%{X-Forwarded-For}i" %{Content-Length}i - %{Content-Length}o %b %{CDN}i'

 5 "%a", "${RemoteIP}",

 6 "%b", "${BytesSent|-}",

 7 "%B", "${BytesSent|0}",

 8 "%H", "${Proto}",

 9 "%m", "${Method}",

10 "%q", "${QueryString}",

11 "%r", "${Method} ${RequestURI} ${Proto}",

12 "%s", "${StatusCode}",

13 "%t", "${ReceivedAt|02/Jan/2006:15:04:05 -0700}",

14 "%U", "${URLPath}",

15 "%D", "${Latency|ms}",

16 "%T", "${Latency|s}",

18具体实现省略

最终得到的日志如下：

12017-12-20T20:32:58.787+0800 192.168.199.15 - www.demo.com:50001 "POST /arcp/unregister HTTP/1.1" 200 - 0.035 "-" "-" 14 - - 13 -

22017-12-20T20:33:27.741+0800 192.168.199.15 - www.demo.com:50001 "POST /arcp/register HTTP/1.1" 200 - 0.104 "-" "-" 68 - - 13 -

32017-12-20T20:42:01.803+0800 192.168.199.15 - www.demo.com:50001 "POST /arcp/unregister HTTP/1.1" 200 - 0.035 "-"

原文发布时间为：2018-08-29

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