Go

用一个 Go 服务器同时支持 REST、gRPC、gRPC-Web 和 Connect 客户端。本文使用claude code编写 什么是 vanguard-go？ vanguard-go 是 ConnectRPC 团队开发的一个 Go 中间件库，核心功能是协议转码（Transcoding）：它能让你只写一套 RPC 服务实现，就同时支持多种客户端协议： 客户端协议 是否支持 Connect Protocol ✅ gRPC ✅ gRPC-Web ✅ REST + JSON（HTTP 转码） ✅ 与 gRPC-Gateway 不同，vanguard 直接作为 net/http 中间件运行，无需额外的代理进程，性能更高，集成更简单。 核心概念 理解这三个概念就掌握了 vanguard 的精髓： Service（服务）：对一个 Protobuf RPC 服务的配置包装，包含服务的 schema（用于协议转换）和实际的 HTTP 处理器。 Transcoder（转码器）：将一组 Service 包装成 http.Handler，自动处理所有协议转换逻辑，也充当路由器。 HTTP Transcoding Annotations（HTTP 转码注解）：在 .proto 文件里用 google.api.http 注解将 RPC 方法映射到 RESTful 路径，这是支持 REST 客户端的关键。 快速开始 1. 安装依赖 go get connectrpc....

你买不到模型的权重，但你可以在 API 层实施"外科手术式"控制。本文用 OpenAI Go SDK 演示每种干预手段在真实业务中的完整用法。 前置准备 go get github.com/openai/openai-go // client.go — 全文共用的客户端 package main import ( "github.com/openai/openai-go" "github.com/openai/openai-go/option" ) func newClient() *openai.Client { return openai.NewClient( option.WithAPIKey("sk-..."), // 或读取 os.Getenv("OPENAI_API_KEY") ) } 1. System Message — 给模型装"人格芯片" 原理 System Message 是发给模型的"宪法"，在对话开始前设定角色、禁忌和回答格式。它不会被用户消息覆盖（模型会优先遵从）。 业务场景：客服机器人只允许回答产品相关问题 package main import ( "context" "fmt" "github.com/openai/openai-go" ) func customerServiceBot(userQuestion string) (string, error) { client := newClient() resp, err := client.Chat.Completions.New(context.Background(), openai.ChatCompletionNewParams{ Model: openai.F(openai.ChatModelGPT4o), Messages: openai....

本文由claude code生成。作为备忘录和分享，欢迎指正和补充。 一、Ent简介 Ent是一个简单但功能强大的实体框架，用于Go语言，使构建和维护具有大型数据模型的应用程序变得容易。 Ent是由Meta（Facebook）开源团队构建的ORM框架，提供了一个API，用于将任何数据库模式建模为Go对象。 核心特性 Ent的主要特性包括： Schema As Code：将任何数据库模式建模为Go对象 轻松遍历任何图结构：运行查询、聚合并轻松遍历任何图结构 静态类型和显式API：100%静态类型和显式API，通过代码生成实现 多存储驱动支持：支持MySQL、PostgreSQL、SQLite和Gremlin 易于扩展：使用Go模板简单扩展和自定义 Ent是一个相当新的ORM，使用代码优先的方法，在Go代码中定义模式。Ent之所以流行，是因为它能够优雅地处理复杂的数据模型和关系。 二、快速开始 2.1 安装Ent # 初始化Go模块 go mod init myapp # 安装ent CLI工具 go install entgo.io/ent/cmd/ent@latest # 或者使用go get go get entgo.io/ent/cmd/ent 2.2 创建第一个Schema # 创建User实体 ent new User 这会在 ent/schema/ 目录下生成一个基础的schema文件： package schema import ( "entgo.io/ent" "entgo.io/ent/schema/field" ) // User holds the schema definition for the User entity. type User struct { ent.Schema } // Fields of the User....

本文由claude code编写，仅供参考。 在现代应用开发中，提供第三方登录已经成为标配功能。本文将详细介绍如何在Go语言中实现Google和Apple的OAuth登录，以及如何处理iOS和Android的原生登录。 一、OAuth 2.0 基础概念 OAuth 2.0是一个授权框架，允许应用在用户授权的情况下访问用户在第三方服务上的资源，而无需获取用户的密码。主要流程包括： 授权请求：引导用户到OAuth提供商的授权页面 授权确认：用户同意授权 获取授权码：重定向回应用并携带授权码 交换令牌：使用授权码换取访问令牌 访问资源：使用访问令牌获取用户信息 二、Google OAuth登录实现 2.1 前期准备 首先需要在Google Cloud Console创建项目并配置OAuth 2.0凭据： 访问 Google Cloud Console 创建新项目或选择现有项目 启用Google+ API或Google Identity服务 创建OAuth 2.0客户端ID（Web应用、iOS、Android分别创建） 配置授权重定向URI 2.2 安装依赖 go get golang.org/x/oauth2 go get golang.org/x/oauth2/google go get google.golang.org/api/oauth2/v2 2.3 Web端Google登录实现 package main import ( "context" "encoding/json" "fmt" "log" "net/http" "os" "golang.org/x/oauth2" "golang.org/x/oauth2/google" oauth2api "google.golang.org/api/oauth2/v2" "google.golang.org/api/option" ) var googleOauthConfig *oauth2.Config func init() { googleOauthConfig = &oauth2....

Hertz的优缺点 优点 中文社区维护 稳定，字节产品，有相关的开源项目参考，比如coze和coze studio hz的模板支持，使得代码生成更加灵活 缺点 工程体验上，不如go-kratos等项目。比如不能很好得支持buf等第三方生态。代码生成的使用场景，如多service模式下体验不好。 Template 模板 之所以将模板放在第一，是因为Hertz里面模板是过不去的坎。😄官方的一个mvc的template 或者 cwgo内置的模板 自动生成路由注册 新建一个template/package.yaml layouts: # 覆盖默认 router.go 模板 # 关键：将 Register 函数名改为包含服务名的唯一名称 - path: router.go delims: ['{{', '}}'] body: |- // Code generated by hertz generator. DO NOT EDIT. package {{$.PackageName}} import ( "github.com/cloudwego/hertz/pkg/app/server" {{- range $k, $v := .HandlerPackages}} {{$k}} "{{$v}}" {{- end}} ) /* This file will register all the routes of the services in the master idl....

原文链接 https://destel.dev/blog/preserving-order-in-concurrent-go 并发是 Go 语言的一大优势，但它带来一个根本性的权衡：当多个 goroutine 同时处理数据时，自然顺序会被打乱。大多数情况下，这并无大碍——无序处理已足够，且更快速、更简单。 但有时，顺序至关重要。 当顺序至关重要 以下是三个需要保持顺序至关重要的实际场景： 实时日志增强 ：您正在处理高流量的日志流，通过数据库或外部 API 为每个条目添加用户元数据。顺序处理无法跟上输入速率，但并发处理会打乱顺序，使得增强后的日志对依赖时间顺序的下游消费者变得不可用。 在文件列表中查找首个匹配项 ：您需要从云存储下载文件列表，并找到包含特定字符串的第一个文件。并发下载速度更快，但完成顺序是乱序的——第 50 个文件可能比第 5 个文件先完成，因此您不能简单地返回找到的第一个匹配项，因为无法确定更早的文件是否也包含该字符串。 时间序列数据处理 ：这个场景激发了我的原始实现。我需要下载 90 天的交易日志（每个约 600MB），提取部分数据，然后比较连续日期的数据以进行趋势分析。顺序下载需要数小时；并发下载可实现数量级的速度提升，但会破坏我进行比较所需的时间关联性。 挑战很明确：我们需要在不牺牲结果顺序可预测性的前提下获得并发处理的速度优势。这不仅是理论问题——更是影响实际大规模系统的现实约束。 本文将探讨我在生产级 Go 应用中开发并采用的三种方法。我们将构建一个并发的 OrderedMap 函数，它能在保持顺序的同时将输入通道转换为输出通道，并支持具有背压机制的无限流处理。通过对每种方法进行基准测试，我们将理解其权衡取舍，并在此过程中发现令人惊讶的性能洞见。 问题：为何并发会破坏顺序 让我们快速回顾一下为什么并发会打乱顺序。原因之一是各个 goroutine 处理任务的速度不同。另一个常见原因——我们无法预测 Go 运行时如何精确调度 goroutine。 例如，goroutine #2 可能在 goroutine #1 完成第 10 项之前就处理完了第 50 项，导致结果顺序错乱。这是并发处理的自然行为。 若想查看实际效果，这里有一个在 Go Playground 上的快速演示 。 设计理念：背压与缓冲的权衡 传统的顺序并发方法采用某种重排序缓冲区或队列。当工作线程计算出结果但尚不能写入输出时，该结果会被暂存于缓冲区中，直至能够按正确顺序写入。 在这种设计中，缓冲区通常可以无限制地增长。这种情况发生在： 输入存在倾斜 – 早期项目的处理时间比后续项目更长 下游消费者处理速度较慢 另一种常见方法是将所有结果暂存于内存中（切片/映射等）再进行排序。但我们今天的目标是构建一个流式解决方案，它能够： 最小化延迟 – 结果一旦准备就绪立即输出 处理无限输入流 – 支持任意大甚至无限的输入（例如从标准输入或网络流读取） 保持内存受限 – 避免不必要地在内存中累积结果 话虽如此，下面介绍的算法是背压优先的。如果工作协程还无法将结果写入输出通道，它就会阻塞。这种设计受内存限制，并保持了开发者对 Go 通道行为的预期。...

原文链接 https://blog.vertigrated.com/iterseq-in-practice FirstN 返回序列中的前 N 个项。 // FirstN takes an iter.Seq[int] and returns a new iter.Seq[int] that // yields only the first 'limit' items without creating intermediate slices. func FirstN[T any](original iter.Seq[T], limit int) iter.Seq[T] { return iter.Seq[T](func(yield func(T) bool) { count := 0 for item := range original { if count < limit { if !yield(item) { return } count++ } else { return } } }) } SkipFirstN 跳过前 N 个元素并返回剩余的序列。...

缘起 今天开发的时候遇到一个奇怪的问题，一个JSON文件，使用文本编辑器打开复制，并使用strings.NewReader来decode，是正常的，但是通过文件打开同样调用的方法来decode，却是失败的。后面通过打开IDE，发现文件前面有一些空白的内容。是一些bom信息。 关于BOM BOM (Byte Order Mark) 的历史原因和用途主要与字符编码和跨平台兼容性有关： 历史原因 Unicode 出现前： ASCII 只用 1 字节，没有字节序问题 各国有自己的编码标准(GB2312、Shift-JIS等) Unicode 引入后： UTF-16 使用 2 字节表示字符 不同CPU架构的字节序不同： Big Endian (大端序): 高位字节在前 Little Endian (小端序): 低位字节在前 跨平台问题： Intel x86 使用小端序 Motorola 68k 使用大端序 同一文件在不同平台解析可能出错 BOM 的作用 UTF-16 的字节序标记： FE FF: Big Endian FF FE: Little Endian UTF-8 的编码标识： EF BB BF: 表明这是 UTF-8 编码 UTF-8 实际不需要 BOM（字节序无关） Windows 添加 BOM 主要为了兼容性 实际例子 // 字符 "中" 在不同编码下的表示 text := "中" // UTF-8: E4 B8 AD // UTF-16BE: 4E 2D // UTF-16LE: 2D 4E // 示例代码 func showEncoding() { text := "中" utf8Bytes := []byte(text) // UTF-8 utf16beBytes := utf16....

入门 Connect RPC 是一个轻量级的 HTTP API 构建库，支持浏览器和 gRPC 兼容的 API。它通过 Protocol Buffer 定义服务，并生成类型安全的服务器和客户端代码。 压缩和序列化 Connect 支持多种压缩和序列化选项，默认情况下，Connect 处理程序支持在默认压缩级别使用标准库的 compress/gzip 进行 gzip 压缩。Connect 客户端默认发送未压缩的请求并请求 gzip 压缩的响应。如果您知道服务器支持 gzip，则还可以在客户端构建期间使用 WithSendGzip 选项来压缩请求。 // 服务端不需要进行什么选项设置 参考https://github.com/connectrpc/connect-go/issues/773 handler := greetv1connect.NewGreetServiceHandler( &GreetServer{}, ) // 客户端配置压缩，默认 client := greetv1connect.NewGreetServiceClient( http.DefaultClient, "http://localhost:8080", connect.WithSendGzip(), ) 自定义压缩实现： type CustomCompressor struct{} func (c *CustomCompressor) Name() string { return "custom" } func (c *CustomCompressor) Compress(w io.Writer) (io.WriteCloser, error) func (c *CustomCompressor) Decompress(r io.Reader) (io.Reader, error) connect的brotli压缩...

⚠️代码仅最后部分进行了测试,前面的暂未测试 1. 简介 BLE (Bluetooth Low Energy) 是一种低功耗蓝牙技术。Go-BLE 是 Go 语言的 BLE 库，提供了简单易用的 API 来开发 BLE 应用。本文将通过一个完整的示例来展示如何使用 Go-BLE 创建一个蓝牙服务器。 Go-BLE 主要支持 Linux 和 macOS 平台(1)，但需要注意 macOS 部分目前并未被积极维护。 2. 环境准备 2.1 安装依赖 # 安装 go-ble go get -u github.com/go-ble/ble # 安装设备支持库 go get -u github.com/go-ble/ble/examples/lib/dev # Linux系统需要设置权限 sudo setcap 'cap_net_raw,cap_net_admin+eip' ./your_program 3. BLE基础概念 3.1 核心概念 Peripheral (外围设备)：提供服务的设备 Central (中心设备)：连接外围设备的设备（如手机） Service (服务)：功能的集合 Characteristic (特征)：具体的数据点 Descriptor (描述符)：特征的元数据 3.2 常见的 UUID 标准服务 UUID： 电池服务：0x180F 设备信息服务：0x180A 心率务：0x180D 标准特征 UUID： 电池电量：0x2A19 设备名称：0x2A00 制造商名称：0x2A29 型号名称：0x2A24 序列号：0x2A25 固件版本：0x2A26 信号强度：0x2A1C 自定义 UUID 生成： // 使用在线工具生成 UUID v4 svcUUID := ble....