不同架构在性能和优势上各有不同：gin以高吞吐量渐长，适宜高并发场景；echo高效可扩展，灵活性高；fiber超高性能，内嵌中间件；gorilla mux路由器自定性好；martini依赖注入简约雅致。对于不同场景，选择合适架构并进行性能优化。如高并发场景，可选gin或fiber，并用goroutine并发处理要求；繁杂领域模型情景，martini依赖注入架构可将领域模型划分为模块化；数据密集型情景，可使用适用sql和nosql数据库架构，并合理优化数据库架构。
Go 架构性能对比：对于不同场景提升架构特性
在 Go APP开发中，选择合适的架构针对特性尤为重要。不同的框架以其作用、效率适合性而异。本文将比较热门的 Go 架构，并提供对于特定场景的性能优化手册。
架构比照架构特性优点 [Gin](https://github.com/gin-gonic/gin) 轻量、高性能高吞吐量解决 [Echo](https://github.com/labstack/echo) 高效、可扩展灵活的路由配置 [Fiber](https://github.com/gofiber/fiber) 超高性能、可扩展内建中间件适用 [Gorilla Mux](https://github.com/gorilla/mux) 路由器库高自定性 [Martini](https://github.com/codegangsta/martini) 简约、雅致内嵌依赖注入依据情景提升架构特性情景 1：高并发请求
挑选高吞吐量架构，如 Gin 或 Fiber。应用 goroutine 并发处理要求。提升数据库，应用缓存和检索。情景 2：繁杂领域模型
应用依赖注入架构，如 Martini。将领域模型划分为可重用的模块。评估和标准测试代码，找到性能瓶颈。情景 3：数据密集型应用软件
应用适用 SQL 和 NoSQL 数据库架构，如 GORM 和 MongoDB。提升数据库架构，应用适度的检索和分块对策。考虑使用缓存技术降低数据库访问。实战案例
应用 Gin 提升高并发请求货运量
funcmain(){
r:=gin.Default()
r.GET("/",func(cgin.Context){
c.JSON(200,gin.H{"message":"Hello,Go!"})
})
//增加并发 goroutine 总数
r.Use(gin.Recovery(),gin.LoggerWithConfig(gin.LoggerConfig{Output:io.MultiWriter(os.Stdout,writer)}))
pool:=sync.Pool{
New:func()interface{}{return&sync.WaitGroup{}},
}
wg:=pool.Get().(sync.WaitGroup)
fori:=0;i
wg.Add(1)
gofunc(){
deferwg.Done()
client:=&http.Client{}
for{
resp,err:=client.Get("http://localhost:8080/")
iferr!=nil{
log.Printf("ErrormakingGETrequest:%v",err)
}else{
io.Copy(ioutil.Discard,resp.Body)
}
}
}()
}
wg.Wait()
}
应用 Echo 完成可扩展的罗盘API
funcmain(){
e:=echo.New()
//为罗盘 API 绑定路由
compassAPI:=e.Group("/api/compass")
compassAPI.GET("/heading",getHeading)
//运行服务器
e.Logger.Fatal(e.Start(":8080"))
}
funcgetHeading(cecho.Context)error{
//解决罗盘 heading 的领域模型
heading,err:=calculateHeading()
iferr!=nil{
returnc.JSON(http.StatusInternalServerError,err)
}
returnc.JSON(http.StatusOK,heading)
}
以上就是golang架构性能对比：怎样对于特定场景提升架构特性？的详细内容，大量请关注其他类似文章！