接口 | Tony Bai

标签接口下的文章

Service Weaver：以单体形式编码，以微服务形式部署

十月 9, 2023
0 条评论

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/10/09/service-weaver-coding-in-monolithic-deploy-in-microservices

分布式应用的主流架构模式演化为微服务架构已经有些年头了。微服务、DevOps、持续交付和容器技术(k8s)是构成最初云原生概念的核心要素。它们相生相拌，共同演进，并推动了云计算全面进入云原生时代。

云原生应用普遍采用微服务架构，遗留的单体应用程序会逐步演进并拆分为多个微服务，新应用则会直接采用微服务架构进行设计与实现。微服务的好处是显而易见的：

每个微服务都编译为一个二进制文件并独立部署和扩展，可以提高资源利用率；
一个微服务的崩溃不会影响到其他微服务，限制了错误的传播半径，从而提高了容错能力；
改善了抽象的边界。微服务需要清晰明确的API，降低了代码纠缠不清的可能性；
灵活部署，不同微服务的二进制文件可以以不同频率发布，从而实现更敏捷的代码升级。
… …

不过做过微服务的朋友都知道，微服务架构带来的不仅仅是好处，还有很多挑战：

单体应用内的模块间可通过内存直接交互，而在微服务架构的应用中，多个微服务需要进行跨进程跨机器的通信，对数据的序列化和反序列化操作必不可少，其开销很难避免，对应用性能是有较大损耗的；
研究表明，三分之二的故障是由于不同版本的微服务之间的交互引发的，这会损害应用的正确性；
每个微服务开发人员都有自己的发布和管理计划，而无法像单体应用那样使用单个二进制文件来统一构建、测试和部署，这给微服务开发管理带来了很高的复杂性；
API管理变得复杂。一旦某个微服务发布了，它的API很难在不影响其他使用该API的服务的情况下进行变更，新老API同时存在是常态；
减慢了应用程序开发的速度。在进行会影响多个微服务的更改时，开发人员无法原子地实现和部署这些更改。他们必须仔细计划如何根据自己的发布时间表在n个微服务中引入变更；
… …

由此可见，微服务并非“银弹”，人们在消除微服务的缺点方面做了很多工作，不可谓不努力，但收效甚微，甚至出现了回归monolith(大单体)的现象。

今年年初Google发布了一个在这方面的探索成果：Service Weaver。Service Weaver不仅仅是一个分布式应用的开发框架，更是一个旨在减少或消除微服务弊端的探索实验的结论。

Service Weaver到底有何与众不同？它的核心抽象是什么？它的最大优点又是什么呢？在这一篇文章中，我就和大家一起来学习和了解一下Service Weaver这个开发框架。

1. Service Weaver简介

Service Weaver是Google开源的一个编程框架(programming framework) ，用于编写、部署和管理用Go开发的分布式应用程序。

注：随着Service Weaver的演进，后续可能会有其他语言的版本。

使用Service Weaver，你可以像编写在本地机器上运行的传统单进程Go可执行文件一样编写应用程序。然后，将其部署到云中，该框架会将其分解为一组微服务，并将其与云提供商(主要是k8s)集成（如监控、跟踪、日志等）。简单来说，就是“以单体形式编码，以微服务形式部署”。

开篇提过，Google开源的Service Weaver本就是为解决微服务架构在实践中出现的诸多问题而提出的创新思路与实验，为此它提出并实现了三个核心原则：

在构建阶段，开发人员只需编写模块化的单体程序；
在首次部署和运行阶段，Service Weaver会将逻辑组件分配给物理进程，可以是本地的一个进程，也可以是多个进程，当然最主流的还是分配给运行在公有云提供商k8s的不同pod；
以原子方式升级变更应用，彻底杜绝应用的不同版本间的交互。

这么说依然很抽象，闻名不如见面，接下来我们就用一些例子来看一下Service Weaver是如何践行这三个原则的。

我们先来看看用Service Weaver开发的“Hello, World”程序长什么样子。

2. Hello, World

安装Service Weaver很简单，只需执行下面命令：

$go install github.com/ServiceWeaver/weaver/cmd/weaver@latest

$weaver
USAGE

  weaver generate                 // weaver code generator
  weaver version                  // show weaver version
  weaver single    <command> ...  // for single process deployments
  weaver multi     <command> ...  // for multiprocess deployments
  weaver ssh       <command> ...  // for multimachine deployments
  weaver gke       <command> ...  // for GKE deployments
  weaver gke-local <command> ...  // for simulated GKE deployments
  weaver kube      <command> ...  // for vanilla Kubernetes deployments

DESCRIPTION

  Use the "weaver" command to deploy and manage Weaver applications.

  The "weaver generate", "weaver version", "weaver single", "weaver multi", and
  "weaver ssh" subcommands are baked in, but all other subcommands of the form
  "weaver <deployer>" dispatch to a binary called "weaver-<deployer>".
  "weaver gke status", for example, dispatches to "weaver-gke status".

注：Weaver要求Go版本高于1.21。另外在MacOS上安装使用时，官方文档提到要开启export CGO_ENABLED=1; export CC=gcc; 不过CGO_ENABLED=1通常是默认的。另外我使用CC=clang也可以正常安装和使用weaver。

安装完Weaver后，我们就来看一个基于Weaver的Hello, World示例，了解一下基于Weaver框架开发的应用的基本结构。

我们创建一个hello目录，然后在hello下面使用go mod init hello来初始化一个go module。这个例子非常简单，hello目录下只有一个main.go：

// serviceweaver-examples/hello/main.go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/ServiceWeaver/weaver"
)

func main() {
    if err := weaver.Run(context.Background(), serve); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

// app is the main component of the application. weaver.Run creates
// it and passes it to serve.
type app struct {
    weaver.Implements[weaver.Main]
}

// serve is called by weaver.Run and contains the body of the application.
func serve(context.Context, *app) error {
    fmt.Println("Hello, World")
    return nil
}

我们看到：示例导入了weaver包，然后在main函数中调用weaver.Run函数。Run函数的原型如下：

// github.com/ServiceWeaver/weaver/weaver.go
func Run[T any, P PointerToMain[T]](ctx context.Context, app func(context.Context, *T) error) error

weaver充分利用了Go 1.18引入的泛型，Run就是一个泛型函数，它的第二个参数为app，这是一个函数类型的参数。顾名思义，app这个函数封装了整个应用的主运行逻辑。在hello这个示例中，我们为Run的第二个参数传入的是serve。而serve的逻辑非常简单，就是输出“Hello, World”，然后就返回nil了，返回nil表示正常退出。weaver.Run会处理应用的生命周期，比如优雅关闭等，serve函数就只需要关心业务逻辑即可，通过这种方式，通用的服务框架代码和业务代码便分离开来，降低了耦合，提高可维护性。

到这里，很多读者可能注意到了：由于示例过于简单，serve函数并没有使用传入的第二个参数(类型为*app)，但在用Weaver开发的实用程序中，Run的第二个参数是整个应用的核心，并且app这个类型恰好就是weaver.Run泛型函数中T的类型实参(type argument)。

Run函数的注释中明确说明：T类型(app)必须是一个struct类型且包含一个weaver.Implements[weaver.Main]的嵌入字段，在该示例中app类型的定义恰是如此：

// serviceweaver-examples/hello/main.go
type app struct {
    weaver.Implements[weaver.Main]
}

说到这里，就不得不提到Service Weaver的核心抽象：组件(component)了！基于Service Weaver框架开发的应用是由一个组件的集合。实际上，Weaver中的组件就是一个普通Go接口的实现，编写代码时，组件间的交互也是通过接口的方法调用完成的。

那么，上面示例中的组件在哪里呢？上面的示例仅包含一个Weaver应用必须的组件：main组件。app类型就理解为一个main组件，它通过嵌入weaver.Implements[weaver.Main]这个类型实现了weaver.Main接口：

// Main is the interface implemented by an application's main component.
type Main interface{}

对于Weaver应用而言，main组件是不可获取的，如果注释掉app结构体类型中weaver.Implements[weaver.Main]这一行，那么无论执行weaver generate命令还是go run命令，你得到的都会是错误：

$weaver generate .
-: # hello
./main.go:12:22: *app does not satisfy "github.com/ServiceWeaver/weaver".PointerToMain[app] (missing method implements)
/Users/tonybai/Test/Go/service-weaver/hello/main.go:12:12: *app does not satisfy "github.com/ServiceWeaver/weaver".PointerToMain[app] (missing method implements)

$go run .
# hello
./weaver_gen.go:34:40: cannot use (*app)(nil) (value of type *app) as "github.com/ServiceWeaver/weaver".InstanceOf["github.com/ServiceWeaver/weaver".Main] value in variable declaration: *app does not implement "github.com/ServiceWeaver/weaver".InstanceOf["github.com/ServiceWeaver/weaver".Main] (missing method implements)
./weaver_gen.go:37:25: cannot use (*app)(nil) (value of type *app) as "github.com/ServiceWeaver/weaver".Unrouted value in variable declaration: *app does not implement "github.com/ServiceWeaver/weaver".Unrouted (missing method routedBy)
./main.go:12:22: *app does not satisfy "github.com/ServiceWeaver/weaver".PointerToMain[app] (missing method implements)

好了，大致了解Weaver应用的结构后，我们来运行一下这个示例：

$go mod tidy
go: finding module for package github.com/ServiceWeaver/weaver
go: found github.com/ServiceWeaver/weaver in github.com/ServiceWeaver/weaver v0.21.2
go: downloading modernc.org/ccgo/v3 v3.16.13
go: downloading modernc.org/cc/v3 v3.40.0
go: downloading lukechampine.com/uint128 v1.2.0
go: downloading modernc.org/token v1.0.1

$weaver generate .
$go run .
╭───────────────────────────────────────────────────╮
│ app        : hello                                │
│ deployment : ca0fcdf2-d9bc-456b-a668-159688e3cca5 │
╰───────────────────────────────────────────────────╯
Hello, World

我们看到，在go run执行之前，我们通过weaver generate命令生成一些代码，这些生成的代码放在了weaver_gen.go中，有100多行，是weaver应用运行所必须的stub代码。

hello, world虽然简单易懂，但对Weaver的核心抽象：逻辑组件(component)的体现并不明显，我们再来看一个复杂一些的例子。

3. 一个http服务器例子

我们来实现一个http服务器的例子，下面是这个例子的组件逻辑拓扑结构：

从图中可以看到，这个实例程序一共有三个weaver component：main组件(listener)、reverser组件(用于将输入的字符串反转)和converter组件（用于将输入的字符串变成大写字符串）。

reverser组件和converter组件都比较简单，每个组件对应的接口仅有一个方法，它们的代码如下：

// serviceweaver-examples/httpserver/reverser.go

package main

import (
    "context"

    "github.com/ServiceWeaver/weaver"
)

// Reverser component.
type Reverser interface {
    Reverse(context.Context, string) (string, error)
}

// Implementation of the Reverser component.
type reverser struct {
    weaver.Implements[Reverser]
}

func (r *reverser) Reverse(_ context.Context, s string) (string, error) {
    runes := []rune(s)
    n := len(runes)
    for i := 0; i < n/2; i++ {
        runes[i], runes[n-i-1] = runes[n-i-1], runes[i]
    }
    return string(runes), nil
}

// serviceweaver-examples/httpserver/converter.go

package main

import (
    "context"
    "strings"

    "github.com/ServiceWeaver/weaver"
)

// Converter component.
type Converter interface {
    ToUpper(context.Context, string) (string, error)
}

// Implementation of the Converter component.
type converter struct {
    weaver.Implements[Converter]
}

func (r *converter) ToUpper(_ context.Context, s string) (string, error) {
    return strings.ToUpper(s), nil
}

接下来，我们实现这个示例的实现weaver.Main接口的app类型：

// serviceweaver-examples/httpserver/main.go

type app struct {
    weaver.Implements[weaver.Main]
    reverser  weaver.Ref[Reverser]
    converter weaver.Ref[Converter]
    lis       weaver.Listener
}

这里app结构体类型通过weaver.Ref嵌入了实现了另外两个组件接口的组件实例，Ref函数的定义如下：

// Ref[T] is a field that can be placed inside a component implementation
// struct. T must be a component type. Service Weaver will automatically
// fill such a field with a handle to the corresponding component.
type Ref[T any] struct {
    value T
}

// Get returns a handle to the component of type T.
func (r Ref[T]) Get() T { return r.value }

此外，通过泛型类型Ref的Get方法，可以获得对相应组件的访问权。

app结构体类型中还包含了一个weaver.Listener类型的实例，Listener理论上并非组件，而是Weaver框架提供了网络服务端口监听的实现，可以放置在任何提供网络服务的组件实现内部，比如本示例的app这个main组件。app将reverser、converter和listener聚合在一起，为后续的serve函数实现提供支持。

接下来，我们看看serve函数的实现：

// serviceweaver-examples/httpserver/main.go

func serve(ctx context.Context, app *app) error {
    // The lis listener will listen on a random port chosen by the operating
    // system. This behavior can be changed in the config file.
    fmt.Printf("http listener available on %v\n", app.lis)

    // Serve the /reverse endpoint.
    http.HandleFunc("/reverse", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        name := r.URL.Query().Get("name")
        if name == "" {
            name = "World"
        }
        reversed, err := app.reverser.Get().Reverse(ctx, name)
        if err != nil {
            http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
            return
        }
        fmt.Fprintf(w, "after reversing, name is %s\n", reversed)
    })
    // Serve the /convert endpoint.
    http.HandleFunc("/convert", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        name := r.URL.Query().Get("name")
        if name == "" {
            name = "World"
        }
        converted, err := app.converter.Get().ToUpper(ctx, name)
        if err != nil {
            http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
            return
        }
        fmt.Fprintf(w, "after converting, name is %s\n", converted)
    })
    return http.Serve(app.lis, nil)
}

我们看到serve函数定义了两个端点/reverse和/convert的Handler函数，并通过http.Serve启动了一个http服务器，http服务器返回，应用退出，否则http服务将一直运行。

我们来运行一下这个程序：

$cd serviceweaver-examples/httpserver
$go mod tidy
$weaver generate .
$go run .
╭───────────────────────────────────────────────────╮
│ app        : httpserver                           │
│ deployment : 55827837-896f-4060-88c2-f1f1d953d142 │
╰───────────────────────────────────────────────────╯
http listener available on [::]:59493

我们看到，示例中的httpserver启动后在59493这个端口监听客户端的连接，我们用curl工具来测试一下：

$curl "http://localhost:59493/convert?name=abcdefg"
after converting, name is ABCDEFG
$curl  "http://localhost:59493/reverse?name=abcdefg"
after reversing, name is gfedcba

我们看到，无论是reverser组件还是converter组件工作都正常。

由于我们没有指定端口，59493是一个随机端口。如果要指定监听的地址和端口，我们可以借助weaver提供的toml格式的配置文件来实现：

// weaver.toml
[single]
listeners.lis = {address = "localhost:8080"}

基于weaver.toml配置文件启动httpserver的命令如下：

$SERVICEWEAVER_CONFIG=weaver.toml go run .
╭───────────────────────────────────────────────────╮
│ app        : httpserver                           │
│ deployment : ee49694c-4935-4f44-96f3-cc7d1d0167ae │
╰───────────────────────────────────────────────────╯
http listener available on 127.0.0.1:8080

在这种模式下启动的httpserver，所有组件都会在一个单一的进程中，组件间的通信通过方法调用进行。这种单体程序在单个进程中部署运行的方式称为single process部署模式，十分适合开发者对程序的开发与调试。weaver为这种方式提供了专门的子命令single，我们可以通过single命令在单进程启动httpserver，不过我们要修改一下weaver.toml：

// weaver.toml

[single]
listeners.lis = {address = "localhost:8080"}

[serviceweaver]
binary = "./httpserver"

无论是single子命令，还是后面即将讲到的multi，都是基于一个可执行文件进行的，因此我们要将httpserver这个示例编译为一个可执行文件”httpserver”，我已经将编译命令放入Makefile，大家输入make命令执行即可。

有了可执行的二进制文件httpserver后，我们就可以使用single子命令启动单进程版的httpserver了：

$weaver single deploy weaver.toml
╭───────────────────────────────────────────────────╮
│ app        : httpserver                           │
│ deployment : ad7c0341-d5d2-4182-8944-306d7682e708 │
╰───────────────────────────────────────────────────╯
http listener available on 127.0.0.1:8080

在开篇讲Service Weaver的三个核心原则时提到，基于Weaver的应用既可以跑在一个进程中，也可以部署在多个进程，以及云提供商的k8s环境中，下面我们就来看看weaver应用的部署，先来将单进程部署模式改为本地多进程部署模式。

4. 部署

基于Weaver应用的部署方式与编码完全解耦，我们无需修改源码便可以实现多进程部署。唯一要做的就是改改weaver.toml，新增多进程部署模式下应用的监听地址信息：

// weaver.toml
[single]
listeners.lis = {address = "localhost:8080"}

[serviceweaver]
binary = "./httpserver"

[multi]
listeners.lis = {address = "localhost:8080"} // 新增

接下来使用下面命令，我们就可以将httpserver以多进程的形式启动起来：

$weaver multi deploy weaver.toml
╭───────────────────────────────────────────────────╮
│ app        : httpserver                           │
│ deployment : bd689290-4929-47f1-a0f0-774d5e1a9307 │
╰───────────────────────────────────────────────────╯
S1003 18:51:02.042859 stdout               ac04576d                      │ http listener available on 127.0.0.1:8080
S1003 18:51:02.043210 stdout               c03c4eed                      │ http listener available on 127.0.0.1:8080

weaver multi子命令提供了查看httpserver多进程启动后状态的方法：

$weaver multi status
╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ DEPLOYMENTS                                              │
├────────────┬──────────────────────────────────────┬──────┤
│ APP        │ DEPLOYMENT                           │ AGE  │
├────────────┼──────────────────────────────────────┼──────┤
│ httpserver │ bd689290-4929-47f1-a0f0-774d5e1a9307 │ 1m3s │
╰────────────┴──────────────────────────────────────┴──────╯
╭───────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ COMPONENTS                                                    │
├────────────┬────────────┬──────────────────────┬──────────────┤
│ APP        │ DEPLOYMENT │ COMPONENT            │ REPLICA PIDS │
├────────────┼────────────┼──────────────────────┼──────────────┤
│ httpserver │ bd689290   │ weaver.Main          │ 30194, 30195 │
│ httpserver │ bd689290   │ httpserver.Converter │ 30198, 30199 │
│ httpserver │ bd689290   │ httpserver.Reverser  │ 30196, 30197 │
╰────────────┴────────────┴──────────────────────┴──────────────╯
╭─────────────────────────────────────────────────────╮
│ LISTENERS                                           │
├────────────┬────────────┬──────────┬────────────────┤
│ APP        │ DEPLOYMENT │ LISTENER │ ADDRESS        │
├────────────┼────────────┼──────────┼────────────────┤
│ httpserver │ bd689290   │ lis      │ 127.0.0.1:8080 │
╰────────────┴────────────┴──────────┴────────────────╯

在status输出的信息中，我们能看到deployment(部署)信息、组件(components)信息以及listener信息。从组件信息来看，weaver multi子命令将每个component放入了一个单独进程，包括main component，并且每个component的副本数(replica)为2，即一共启动了6个进程。从下面ps命令的输出结果也能印证这点：

$ps -ef|grep httpserver
  501 30194 30193   0  6:51下午 ttys006    0:00.05 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver/httpserver
  501 30195 30193   0  6:51下午 ttys006    0:00.05 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver/httpserver
  501 30196 30193   0  6:51下午 ttys006    0:00.07 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver/httpserver
  501 30197 30193   0  6:51下午 ttys006    0:00.04 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver/httpserver
  501 30198 30193   0  6:51下午 ttys006    0:00.05 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver/httpserver
  501 30199 30193   0  6:51下午 ttys006    0:00.04 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver/httpserver

在multi process这种模式下，应用的各个组件由于不在同一进程内，它们之间的通信由基于方法调用改为了基于RPC调用的方式。

weaver multi还提供了以web形式查看应用运行状态的命令：dashboard

$weaver multi dashboard
Dashboard available at: http://127.0.0.1:62183

weaver multi dashboard命令会自动打开浏览器并展示httpserver的各种运行信息和状态信息：

点击页面上的Deployment超链接，我们将进入到下面的页面中：

除此之外，页面最下方还有一个展示组件拓扑以及组件间traffic的图：

通过上图我们知道，reverse端点和convert端点分别接到过2次和1次请求。

注：web状态页面上的traces由于没有开启trace，会暂无数据。

和weaver multi一样，weaver ssh可以实现多机器部署，weaver kube实现基于k8s的部署，weaver gke实现在Google Kubernetes Engine上的部署，这里的multi、ssh、kube等都可以称为deployer。single、multi、ssh是weaver内置支持的，而其他weaver 则是调用weaver-完成的，比如：weaver gke status将调用weaver-gke status命令。

注：由于手里没有现成的kubernetes环境，weaver kube命令无法展示了。

到这里，我们已经践行了Service Weaver的两大核心原则：开发阶段以单体程序形式编码开发，以及运行时通过不同deployer(multi、ssh、k8s等)来实现部署环境与代码的解耦。到这里，你是否体会到了本文题目“以单体形式编码，以微服务形式部署”的深意了呢！

下面我们再来看看Weaver核心原则的第3条：原子升级。

5. 升级

对于使用go run或weaver multi deployment部署的应用程序来说，避免升级过程中的跨版本通信是轻而易举的事，因为每个部署都是独立运行的。

我本地没有Kubernetes环境，也没有GKE的账号，那么如何验证weaver的原子升级过程呢？好在weaver提供了gke-local，即在本地建立一个模拟gke环境，我们可以使用这种方式来看看通过weaver如何实现app的原子升级。

首先我们要执行下面命令单独安装weaver-gke-local：

$go install github.com/ServiceWeaver/weaver-gke/cmd/weaver-gke-local@latest

在我的机器和网络环境下，这个安装过程略显“漫长”，因为要拉取很多依赖的go module，还包括像k8s、k8s client这样的go module。

安装好weaver-gke-local后，我们基于httpserver建立一个新module：httpserver-upgrade。然后修改其weaver.toml，增加gke和rollout相关配置：

// serviceweaver-examples/httpserver-upgrade/weaver.toml

[single]
listeners.lis = {address = "localhost:8080"}

[serviceweaver]
binary = "./httpserver"
rollout = "5m" # Perform five minutes slow rollout.

[multi]
listeners.lis = {address = "localhost:8080"}

[gke]
regions = ["us-west1"]
listeners.lis = {public_hostname = "hello.com"}

然后，为了区分不同版本，我在main.go中为各个端点的处理handler加上了一些带有版本信息的日志，并重新执行make构建新的可执行文件。

下面我们就在gke-local环境下首次部署httpserver：

$weaver gke-local deploy weaver.toml
Deploying the application... Done
Version "b343b4de-bb84-4bd7-8bc0-09eb0054b07d" of app "httpserver" started successfully.
Note that stopping this binary will not affect the app in any way.
Tailing the logs...
S1004 06:33:14.621470 stdout               ea68b26c                      │ http v1 listener available on http://localhost:8000
S1004 06:33:14.627226 stdout               be97798d                      │ http v1 listener available on http://localhost:8000

我们可以ctrl+c结束weaver gke-local deploy这个命令的执行，但一旦部署成功，即便这个命令退出，已经部署的程序依然会运行。

^CTo continue watching the logs, run the following command:

    weaver gke-local logs --follow 'version == "b343b4de"'

并且按照上述提示，我们可以继续执行下面命令来tail整个应用的输出日志：

$weaver gke-local logs --follow 'version == "b343b4de"'
S1004 06:33:14.621470 stdout               ea68b26c                      │ http v1 listener available on http://localhost:8000
S1004 06:33:14.627226 stdout               be97798d                      │ http v1 listener available on http://localhost:8000

和multi子命令在本地多进程部署一样，在gke-local下部署后，我们也可以使用status查看应用部署信息和状态：

$weaver gke-local status
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Deployments                                                        │
├────────────┬──────────────────────────────────────┬───────┬────────┤
│ APP        │ DEPLOYMENT                           │ AGE   │ STATUS │
├────────────┼──────────────────────────────────────┼───────┼────────┤
│ httpserver │ b343b4de-bb84-4bd7-8bc0-09eb0054b07d │ 4m55s │ ACTIVE │
╰────────────┴──────────────────────────────────────┴───────┴────────╯
╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ COMPONENTS                                                          │
├────────────┬────────────┬──────────┬──────────────────────┬─────────┤
│ APP        │ DEPLOYMENT │ LOCATION │ COMPONENT            │ HEALTHY │
├────────────┼────────────┼──────────┼──────────────────────┼─────────┤
│ httpserver │ b343b4de   │ us-west1 │ weaver.Main          │ 2/2     │
│ httpserver │ b343b4de   │ us-west1 │ httpserver.Converter │ 2/2     │
│ httpserver │ b343b4de   │ us-west1 │ httpserver.Reverser  │ 2/2     │
╰────────────┴────────────┴──────────┴──────────────────────┴─────────╯
╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ TRAFFIC                                                                                     │
├───────────┬────────────┬────────────┬────────────┬──────────┬────────────┬──────────────────┤
│ HOST      │ VISIBILITY │ APP        │ DEPLOYMENT │ LOCATION │ ADDRESS    │ TRAFFIC FRACTION │
├───────────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┼────────────┼──────────────────┤
│ hello.com │ public     │ httpserver │ b343b4de   │ us-west1 │ [::]:62559 │ 0.5              │
│ hello.com │ public     │ httpserver │ b343b4de   │ us-west1 │ [::]:62564 │ 0.5              │
╰───────────┴────────────┴────────────┴────────────┴──────────┴────────────┴──────────────────╯
╭────────────────────────────╮
│ ROLLOUT OF httpserver      │
├─────────────────┬──────────┤
│                 │ us-west1 │
├─────────────────┼──────────┤
│ TIME            │ b343b4de │
│ Oct  3 22:37:59 │ 1.00     │
╰─────────────────┴──────────╯

我们看到整个应用被模拟部署到us-west1 region，每个组件有两个副本，用ps命令查看，我们也能看到6个进程：

$ps -ef|grep httpserver
  501 38480 35224   0  6:33上午 ttys006    0:00.13 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver-upgrade/httpserver
  501 38481 35224   0  6:33上午 ttys006    0:00.11 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver-upgrade/httpserver
  501 38482 35224   0  6:33上午 ttys006    0:00.10 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver-upgrade/httpserver
  501 38483 35224   0  6:33上午 ttys006    0:00.10 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver-upgrade/httpserver
  501 38484 35224   0  6:33上午 ttys006    0:00.10 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver-upgrade/httpserver
  501 38485 35224   0  6:33上午 ttys006    0:00.10 /Users/tonybai/test/go/service-weaver/httpserver-upgrade/httpserver

现在我们可以使用curl命令来验证一下应用的可用性：

$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/reverse?name=abcdefg"
after reversing-v1, name is gfedcba
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/reverse?name=abcdefg"
after reversing-v1, name is gfedcba
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/reverse?name=abcdefg"
after reversing-v1, name is gfedcba
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/convert?name=abcdefg"
after converting-v1, name is ABCDEFG
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/convert?name=abcdefg"
after converting-v1, name is ABCDEFG

可以看到，app工作正常！

此外，我们还可以通过dashboard可以以图形化的方式观测app状态(weaver gke-local dashboard)，在后续升级过程中，通过dashboard可以清楚地看到整个升级过程：

注：gke-local会在本地建立一个模拟load balancer，并将发到hello.com主机的请求按Traffic Fraction分发给不同副本。

接下来，我们就来开发httpserver的v2版本，将main.go中的version改为v2，然后重新编译httpserver，执行下面命令部署新版httpserver：

$weaver gke-local deploy weaver.toml
Deploying the application... Done
Version "2ee38e73-323f-4b42-b115-ee5bc40a8c09" of app "httpserver" started successfully.
Note that stopping this binary will not affect the app in any way.
Tailing the logs...
S1004 06:50:12.575585 stdout               702058ba                      │ http v2 listener available on http://localhost:8000
S1004 06:50:12.586352 stdout               ef3d7c3f                      │ http v2 listener available on http://localhost:8000

^CTo continue watching the logs, run the following command:

    weaver gke-local logs --follow 'version == "2ee38e73"'

由于我们配置的rollout为5分钟，所以新版httpserver替换掉旧版httpserver的过程会持续5分钟。而这个过程中load balancer针对新旧两个版本的Traffic Fraction也会动态调整：旧版本会逐渐降低，新版本会逐渐升高：

这时向app发送的请求，既可能由v1版本处理，也可能由v2版本处理：

$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/convert?name=abcdefg"
after converting-v1, name is ABCDEFG
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/reverse?name=abcdefg"
after reversing-v1, name is gfedcba
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/convert?name=abcdefg"
after converting-v1, name is ABCDEFG
$curl  --header 'Host: hello.com' "http://localhost:8000/reverse?name=abcdefg"
after reversing-v2, name is gfedcba

最后新版app将全面接手对请求的处理：

之后，旧版的app将被delete掉：

这样新版app的升级部署(rollout)就结束了！rollout后，所有请求将被v2版本处理，应答中将带有v2字样。

在新版本升级的过程中，你如果使用ps查看httpserver进程数量，你会发现数量多出一倍，那是因为整个rollout过程采用的是蓝绿部署方式，即完全部署一套新app，然后通过调整load balancer的分发比例，让新版app逐渐承担全部流量，而在这个过程中，不会存在新老版本组件交互的情况出现。下图展示了这一过程：

注：如果要杀掉app，可以用weaver gke-local kill httpserver命令。

6. 小结

Service Weaver是一个优秀的框架，可以帮助开发人员以单体形式快速构建、以微服务形式快速部署分布式应用，其三个核心原则的创新思路值得我们学习借鉴。

但Service Weaver也不是万能的，Service Weaver主要针对在线的分布式服务系统，即需要在用户请求到达时处理它们的系统，例如网络应用程序或API Server正是此类分布式服务系统。基于Weaver开发这类系统，应用可以轻松获取网络Listener并建立HTTP 服务器，应用可以支持原子升级，且应用组件的副本数量可以根据请求压力的大小自动扩缩(本文并未演示这个特性)。

不过要注意的是：Service Weaver仅仅开源了几个月，其API尚未Stable，本文中的示例基于v0.21.2版本实现，也许在未来的某个时间点，这些示例可能会因API的变化而无法Run起来, status命令和dashboard命令所展现给用户的样式也会发生变化。另外学习weaver本身也是有学习成本的，weaver自身的代码由于采用了泛型和反射，读起来也是很晦涩。

综上，Service Weaver所践行的理念的优秀的，但考虑其成熟度以及Go社区崇尚的“The Best Go framework is no framework”的信条，选择引入Service Weaver框架之前务必要仔细斟酌。

本文涉及的Go源码，可以在这里下载。

7. 参考资料

A Quick Introduction to Service Weaver – https://serviceweaver.dev/blog/quick_intro.html
Towards Modern Development of Cloud Applications – https://serviceweaver.dev/assets/docs/hotos23_vision_paper.pdf
Service Weaver FAQ – https://serviceweaver.dev/docs.html#faq

“Gopher部落”知识星球旨在打造一个精品Go学习和进阶社群！高品质首发Go技术文章，“三天”首发阅读权，每年两期Go语言发展现状分析，每天提前1小时阅读到新鲜的Gopher日报，网课、技术专栏、图书内容前瞻，六小时内必答保证等满足你关于Go语言生态的所有需求！2023年，Gopher部落将进一步聚焦于如何编写雅、地道、可读、可测试的Go代码，关注代码质量并深入理解Go核心技术，并继续加强与星友的互动。欢迎大家加入！

img{512x368}

著名云主机服务厂商DigitalOcean发布最新的主机计划，入门级Droplet配置升级为：1 core CPU、1G内存、25G高速SSD，价格5$/月。有使用DigitalOcean需求的朋友，可以打开这个链接地址：https://m.do.co/c/bff6eed92687 开启你的DO主机之路。

Gopher Daily(Gopher每日新闻) – https://gopherdaily.tonybai.com

我的联系方式：

微博(暂不可用)：https://weibo.com/bigwhite20xx
微博2：https://weibo.com/u/6484441286
博客：tonybai.com
github: https://github.com/bigwhite
Gopher Daily归档 – https://github.com/bigwhite/gopherdaily

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。

聊聊Go与依赖注入

九月 28, 2023
2 条评论

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/09/28/dependency-injection-with-go

如果你读过Robert C. Martin的《敏捷软件开发：原则、模式与实践》(书的封皮见下图)，那么你一定知道经典的SOLID设计原则中的“D”：依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle, DIP）。

依赖倒置原则是面向对象设计中的基本原则之一，它阐述了高层模块和低层模块的依赖关系应该倒置(如下图)，也就是:

高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象
抽象不应该依赖细节，细节应该依赖抽象

依赖倒置原则实际上就是对控制反转(Inversion of Control，IoC)这一概念的阐述，而依赖注入(Dependency Injection)是实现控制反转的一种机制。所以可以说，依赖倒置原则是设计级的指导思想，它提出了正确的依赖关系；而依赖注入是实现级的具体设计模式，它将组件的依赖关系控制权移到了外部，实现了组件之间的解耦，是对依赖倒置原则的一种实现手段。

依赖注入可以帮助你开发出松耦合的代码，松耦合使代码更易于维护。

在《Go语言包设计指南》一文中，我们提到过：在Go中，耦合发生在包这一层次。而在Go代码层面最低的耦合是接口耦合。在Go中，接口的实现是隐式的，即a包实现b包中定义的接口时是不需要显式导入b包的，我们可以在c包中完成对a包与b包的组装，这样c包依赖a包和b包，但a包与b包之间没有任何耦合。那么负责组装a包与b包的c包能否在代码层面消除掉对a和b的依赖呢？这个就很难了。不过我们可以使用依赖注入技术来消除在代码层面手动基于依赖进行初始化或创建时的复杂性，在中大型的程序中，依赖注入的优点更能得到体现。

在这篇文章中，我们就来聊聊Go中依赖注入可以解决的问题，并初步认识一下两个在Go社区认可度较高的Go依赖注入框架。

1. 手动注入

我们先建立一个符合DIP原则的例子，其依赖关系如下图：

这里有三个“模块”，从高到低分别为Service、BussinessLogic和DatabaseAccess。Service是一个接口，其实现ServiceImpl依赖BussinessLogic接口。Business是BussinessLogic的实现，它还依赖DatabaseAccess接口。Database则是DatabaseAccess接口的实现。

围绕这一示例，我们分别用手动组装和依赖注入框架演示一下如何实现注入，先来看一下手动组装与注入。

下面是示例的项目结构布局：

./manual
└── demo/
    ├── Makefile
    ├── business/
    │   └── business.go
    ├── database/
    │   └── database.go
    ├── go.mod
    ├── main.go
    └── service/
        └── service.go

manual/demo目录下的service、business和database包下面包含了导出的接口与其具体实现的定义。这里将这些包的代码列出来，这些代码在后续应用依赖注入工具的示例中也是保持不变的：

// dependency-injection-examples/manual/demo/service/service.go

package service

import "demo/business"

// Service interface
type Service interface {
    HandleRequest() string
}

// ServiceImpl struct
type ServiceImpl struct {
    logic business.BusinessLogic
}

// Constructor
func NewService(logic business.BusinessLogic) *ServiceImpl {
    return &ServiceImpl{logic: logic}
}

// Implement HandleRequest()
func (s ServiceImpl) HandleRequest() string {
    return "Handled request: " + s.logic.ProcessData()
}

// dependency-injection-examples/manual/demo/business/business.go

package business

import (
    "demo/database"
)

// BusinessLogic interface
type BusinessLogic interface {
    ProcessData() string
}

// Business struct
type Business struct {
    db database.DatabaseAccess
}

// Constructor
func NewBusiness(db database.DatabaseAccess) *Business {
    return &Business{db: db}
}

// Implement ProcessData()
func (b Business) ProcessData() string {
    return "Business logic processed " + b.db.GetData()
}

// dependency-injection-examples/manual/demo/database/database.go

package database

// DatabaseAccess interface
type DatabaseAccess interface {
    GetData() string
}

// Database struct
type Database struct{}

func NewDatabase() *Database {
    return &Database{}
}

// Implement GetData()
func (db Database) GetData() string {
    return "Data from database"
}

service.Service是直面client的接口。于是在main函数中，我们实例化一个Service的实现并传给Client，后者调用Service的HandleRequest方法触发全流程。service.NewService的调用依赖一个实现了business.BusinessLogic接口的实例，我们在调用NewService之前还需要调用business.NewBusiness创建一个实现了business.BusinessLogic接口的实例；business.NewBusiness的调用依赖一个实现了database.DatabaseAccess接口的实例，我们在调用NewBusiness之前需要调用database.NewDatabase创建一个实现了database.DatabaseAccess接口的实例。

这就是手工组装的现实：我们要记住“模块”间的依赖关系，并手动创建对应实例以满足这种依赖。下面是main函数的代码：

// dependency-injection-examples/manual/demo/main.go

package main

import (
    "demo/business"
    "demo/database"
    "demo/service"
    "fmt"
)

// Client struct
type Client struct {
    service service.Service
}

// Constructor
func NewClient(service service.Service) *Client {
    return &Client{service: service}
}

// Call service
func (c Client) MakeRequest() string {
    return "Client request: " + c.service.HandleRequest()
}

func main() {
    // make dependency injection manually
    db := database.NewDatabase()
    busi := business.NewBusiness(db)
    svc := service.NewService(busi)
    client := NewClient(svc)

    fmt.Println(client.MakeRequest())
}

编译运行上述示例的结果如下：

$cd dependency-injection-examples/manual/demo
$make
$./demo
Client request: Handled request: Business logic processed Data from database

这种为了满足依赖而进行的手工实例创建的行为，在一些小型或演示型程序中还可以自诩为straightforward，但在拥有上百个包的大型程序中，这种为了组装而进行的创建行为就会因多点发生、依赖众多而显现出“复杂性”和难于维护。为了保持代码的松耦合还要降低组装创建行为的复杂度，依赖注入工具被引入，并且往往代码库越庞大，引入DI的好处就越发明显。松耦合带来的好处并不总是立竿见影，但随着时间的推移，随着代码库复杂性的增加，这些好处就会变得显而易见。

注：大家不要进入这样的误区：“采用依赖注入工具的代码就一定是符合DIP原则的松耦合的代码”。至少在Go中，不符合DIP原则的代码(比如没有建立接口抽象)也可以使用依赖注入工具来进行依赖的创建和模块间的组装。

Go社区（尤其是一些大厂）提供了一些Go依赖注入工具，比如：Google wire、uber Fx、facebook inject等。这些工具大致可分为两类，一类是利用代码生成技术的编译期依赖注入，另一类则是利用反射技术的运行时依赖注入。

下面我们分别以编译器依赖注入的Google wire和运行时依赖注入的uber fx为例来看看如何通过依赖注入工具来完成依赖模块的组装(assembly)。

注：facebook的inject已经public archived；google wire目前的开发也不是很active，wire团队给出的理由是要保持wire足够简单并认为从v0.3.0开始，wire已经是功能特性完备的了，目前不接受新feature，仅接受bug报告和修复的补丁pr。只有uber的fx还处于非常积极的开发状态，uber宣称fx是经过uber生产验证的：uber几乎所有的Go服务都是建立在Fx基础之上的。

2. google/wire：编译期的依赖注入

wire是由Google Go Cloud开发包团队于2018年下旬开源的Go编译期依赖注入工具，与uber fx、facebook的inject等使用反射在运行时注入不同的是，wire灵感来自Java的Dagger 2，使用的是代码生成技术，而不是反射或服务定位器(service locator)技术。

相较于运行时依赖注入，编译期间注入的最大好处就是生成的依赖注入和组装的代码是对你可见的，没有任何背后的“魔法”。这便于在编译期捕捉到注入过程的错误，也便于代码的调试。

此外，wire团队认为编译期注入可以避免依赖膨胀。Wire生成的代码只会导入所需的依赖项，因此，你的二进制文件不会有未使用的导入。运行时依赖项注入在运行时之前无法识别未使用的依赖项。

下面我们就用wire注入来改造一下上面的示例。

注：安装wire命令为go install github.com/google/wire/cmd/wire@latest 。

相对于manual那个示例，我们在main包下面增加一个新文件wire.go：

// dependency-injection-examples/wire/demo/wire.go

//go:build wireinject
// +build wireinject

package main

// wire.go

import (
    "demo/business"
    "demo/database"
    "demo/service"

    "github.com/google/wire"
)

func InitializeService() service.Service {
    wire.Build(service.NewService,
        wire.Bind(new(service.Service), new(*service.ServiceImpl)),
        business.NewBusiness,
        wire.Bind(new(business.BusinessLogic), new(*business.Business)),
        database.NewDatabase,
        wire.Bind(new(database.DatabaseAccess), new(*database.Database)),
    )
    return nil
}

我们看到wire.go中提供了一个InitializeService函数，用于为main函数中的Client实例提供一个service.Service接口的具体实现。但是在这个函数中我们并没有像manual中那样手工调用NewService等来创建实例，我们仅仅是将各个“模块”Service、BussinessLogic以及DatabaseAccess的实例的创建函数传给了wire.Build函数。另外我们看到wire.go这个源文件使用了build tag，这个文件仅仅是用于代码生成，并不会参与到最终的代码编译过程中，这也是InitializeService函数的返回值随意设置为nil的原因，这个nil在代码生成过程中会被忽略并替换掉。

注：为什么要使用wire.Bind？我们示例中的各个模块的NewXXX函数接受的参数都为接口类型，返回的都是具体的类型实例，这符合Go的惯例。但如果不使用wire.Bind，wire将无法知道NewXXX依赖的接口类型参数该如何创建！通过wire.Bind告诉wire某个接口类型参数，比如service.Service，可由创建如*service.ServiceImpl的类型替代。关于Binding Interfaces的具体介绍，可以参考wire官方文档。

接下来，我们就可以通过wire命令生成代码，完成注入过程：

$cd dependency-injection-examples/wire/demo
$wire
wire: demo: wrote /Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/dependency-injection-examples/wire/demo/wire_gen.go

wire工具基于wire.go生成了wire_gen.go文件，在该示例中，wire_gen.go的内容如下：

// Code generated by Wire. DO NOT EDIT.

//go:generate go run github.com/google/wire/cmd/wire
//go:build !wireinject
// +build !wireinject

package main

import (
    "demo/business"
    "demo/database"
    "demo/service"
)

// Injectors from wire.go:

func InitializeService() service.Service {
    databaseDatabase := database.NewDatabase()
    businessBusiness := business.NewBusiness(databaseDatabase)
    serviceImpl := service.NewService(businessBusiness)
    return serviceImpl
}

看一下wire生成的代码，和我们在manual中手动组装的代码基本是一样的。基于这份代码，我们调整一下main函数，主要是去掉手动组装的过程，改为直接调用InitializeService：

// dependency-injection-examples/wire/demo/main.go

func main() {
    // make dependency injection by code generated by wire
    svc := InitializeService()
    client := NewClient(svc)
    fmt.Println(client.MakeRequest())
}

运行一下wire注入这个demo，其结果与manual demo是一致的：

$cd dependency-injection-examples/wire/demo
$make
$./demo
Client request: Handled request: Business logic processed Data from database

关于wire，这里仅是作了“浅尝辄止”的介绍。要想深入了解wire的功能特性，可以阅读Wire tutorial和Wire User Guide。

接下来，我们再来看看如何使用uber/fx来实现依赖注入。

3. uber/fx：运行时的依赖注入

如果我没记错的话，uber应该是先开源的dig，再有的fx。dig是基于反射的依赖注入工具包，而fx则是由dig支撑的依赖注入框架。对应普通Go开发者而言，直接使用fx就对了。

下面是使用fx实现上面示例依赖注入的代码，我们只需要改造一下main.go：

// dependency-injection-examples/fx/demo/main.go

func main() {
    app := fx.New(
        fx.Provide(
            fx.Annotate(
                service.NewService,
                fx.As(new(service.Service)),
            ),
        ),
        fx.Provide(
            fx.Annotate(
                business.NewBusiness,
                fx.As(new(business.BusinessLogic)),
            ),
        ),
        fx.Provide(
            fx.Annotate(
                database.NewDatabase,
                fx.As(new(database.DatabaseAccess)),
            ),
        ),

        fx.Invoke(func(svc service.Service) {
            client := NewClient(svc)
            fmt.Println(client.MakeRequest())
        }),
        fx.NopLogger, // no fx log output
    )

    app.Run()
}

我们在main函数中，使用fx.Provide注册了所有依赖类型的实例的构造方法(NewXXX)，然后将我们要执行的代码放入一个匿名函数，并传给fx.Invoke。当我们运行程序时，fx会在内存中构建对象调用依赖图，并使用Provide中注册的类型实例的构造方法构造实例，完成依赖注入和代码组装，然后运行传给Invoke的函数。

在向fx.Provide传递NewXXX时，我们使用了fx.Annotate，其目的与在wire示例中使用wire.Bind一样，即将一个类型实例转换为接口类型，以满足参数为接口类型的NewXXX的依赖所需。关于fx.Annotate的详细说明，可参考fx的官方文档。

上述使用fx示例还有两处要提及一下，一个是使用fx.NopLogger关闭fx框架自身的日志输出；另外一个则是上述示例run起来后并不会自动退出，只有当按下ctrl+c后，程序才会因收到系统退出信号而退出！

对比fx和wire，你可能也发现了这样一点：fx将很多工作放到了“背后隐蔽处”，如果你不了解fx框架的运行机理，你很难使用好fx框架；而wire生成的代码就是编译到程序中的代码，没有额外的“魔法”。

当然fx不仅提供了Provide、Annotate、Invoke，其他一些功能特性大家可以自行到官方文档阅读并理解使用。

4. 小结

依赖注入常用来解决软件模块之间高度耦合的问题。传统的程序设计中，一个模块直接new或者静态调用另一个模块，这使得模块之间产生了强耦合。依赖注入将模块创建和注入的控制权移交给外部，由外部动态地将某个实现类实例注入到需要它的模块中。这样实现了模块之间的松耦合。

如果你来自Java等面向对象编程语言的群体，你对依赖注入肯定不陌生。

但是在Go社区，我觉得依赖注入并非惯用法。Go社区很多人崇尚“You often don’t need frameworks in Go”这样的信条。但凡引入一个框架，都会带来学习和理解上的额外负担，Go依赖注入框架亦是如此。

究竟是否使用依赖注入，完全取决于你在开发过程中的权衡和取舍。

如果你决定使用依赖注入，wire和fx都是你可选择的框架。就目前情况来看，fx是目前开发最active、历经生产考验最多的Go依赖注入框架，不过要想用好fx，必须深入理解fx的运行机制和底层原理，这又会带来一定的学习负担。

本文涉及的Go源码，可以在这里下载。

5. 参考资料

《Dependency Injection：Principles, Practices, and Patterns》 – https://book.douban.com/subject/30932387/
Compile-time Dependency Injection With Go Cloud’s Wire – https://go.dev/blog/wire
Wire tutorial – https://github.com/google/wire/blob/main/_tutorial/README.md
Wire User Guide – https://github.com/google/wire/blob/main/docs/guide.md
Inversion of Control Containers and the Dependency Injection pattern – https://martinfowler.com/articles/injection.html

img{512x368}

Gopher Daily(Gopher每日新闻)归档仓库 – https://github.com/bigwhite/gopherdaily

我的联系方式：

微博(暂不可用)：https://weibo.com/bigwhite20xx
微博2：https://weibo.com/u/6484441286
博客：tonybai.com
github: https://github.com/bigwhite

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。

标签接口下的文章

Service Weaver：以单体形式编码，以微服务形式部署

1. Service Weaver简介

2. Hello, World

3. 一个http服务器例子

4. 部署

5. 升级

6. 小结

7. 参考资料

聊聊Go与依赖注入

1. 手动注入

2. google/wire：编译期的依赖注入

3. uber/fx：运行时的依赖注入

4. 小结

5. 参考资料

欢迎使用邮件订阅我的博客

文章

评论

分类

归档

链接

开源项目

翻译项目

标签 接口 下的文章

Service Weaver：以单体形式编码，以微服务形式部署

1. Service Weaver简介

2. Hello, World

3. 一个http服务器例子

4. 部署

5. 升级

6. 小结

7. 参考资料

聊聊Go与依赖注入

1. 手动注入

2. google/wire：编译期的依赖注入

3. uber/fx：运行时的依赖注入

4. 小结

5. 参考资料

欢迎使用邮件订阅我的博客

文章

评论

分类

标签

归档

链接

开源项目

翻译项目

标签接口下的文章