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Go里面提供了一个关键字select，通过select可以监听channel上的数据流动。
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select的用法与switch语言非常类似，由select开始一个新的选择块，每个选择条件由case语句来描述。
与switch语句相比， select有比较多的限制，其中最大的一条限制就是每个case语句里必须是一个IO操作，大致的结构如下：
在一个select语句中，Go语言会按顺序从头至尾评估每一个发送和接收的语句。
如果其中的任意一语句可以继续执行(即没有被阻塞)，那么就从那些可以执行的语句中任意选择一条来使用。
如果没有任意一条语句可以执行(即所有的通道都被阻塞)，那么有两种可能的情况：
如果给出了default语句，那么就会执行default语句，同时程序的执行会从select语句后的语句中恢复。
如果没有default语句，那么select语句将被阻塞，直到至少有一个通信可以进行下去
有时候会出现goroutine阻塞的情况，那么我们如何避免整个程序进入阻塞的情况呢？我们可以利用select来设置超时，通过如下的方式实现：
select总结：
作用： 用来监听 channel 上的数据流动方向。 读？写？
select实现fibonacci数列：
有个服务会大量使用延迟消息，进行事件处理。随着业务量不断上涨。在晚间、节假日等流量高峰期消息延迟消息队列限流会导致事件丢失，影响业务。与下游沟通后给上调到了最大限流值，问题依然存在，于是决定自己搞一套降级方案。
下游服务触发限流时，能降级部分流量到本地延迟队列，把业务损失降到最低。
本地延迟队列承接部分mq流量
流程如下：
1. 使用zset 存储延迟消息，其中：score为执行时间，value为消息体
2. 启动协程轮询zset，获取score最小的10条数据，协程执行间隔时间xs
如果最小分值小于等于当前时间戳，则发送消息
若最小分值大于当前时间戳，sleep等待执行
需要对key进行hash，打散到多个分片中，避免大key和热key问题，官方大key定义
因此，需保证每个key中value数量n5000，单个value大小不超过 10240/n kb
假设承接10w qps，如何处理？
10w qps延迟120s时，最开始消息队列会积累100000*120=12000000条消息
假如每条消息大小500b，需占用存储6000000kb = 6000Mb = 6GB
为避免大key问题，每个zset存放4000个元素，需要哈希到3000（3000是key的数量，可配置）个zset中。
整个集群假设500台实例，每个处理qps平均在200左右。
单实例消费能力计算：
遍历每个zset，针对每个zset起goroutine处理，此示例中需要 起3000个
但是每秒能处理成功的只有200个，其他都在空跑
综上：
将redis key分片数n和每次处理的消息数m进行动态配置，便于调整
当流量上涨时，调大分片数n和单实例单分片并发数m即可，假如消费间隔200ms，集群处理能力为n*m*5 qps
n = (qps * 120) / 4000
若qps=q，则计算公式如下
zadd = q
zRange = 500 * 5 * n / 500
zRemove = q
setNx = 500 * 5 * n
若10w qps，则
读qps = 15000 + 500*3000*5 =7515000，写 20w
pros
redis 读写性能好，可支持较大并发量，zrange可直接取出到达执行时间的消息
cons
redis 大key问题导致对数据量有一定的限制
分片数量扩缩容会漏消费，会导致事件丢失，业务有损
key分片数量过多时，redis读写压力较大
机器资源浪费，3000个协程，单实例同一秒只有200个针对处理，其他都在空跑
流程如下：
使用带缓冲的channel来实现延迟队列，channel中存放的数据为消息体（包括执行时间），channel能保证先进先出
从channel中取出数据后，判断是否到达执行时间
到达，同步发送mq
未到达，sleep 剩余执行时间，然后再次执行
从channel读出的数据如果未到达执行时间，无法再次放入channel中，需要协程sleep（执行时间-当前时间）
10w qps延迟120s时，最开始消息队列会积累100000*120=12000000条消息，假设每条消息大小500b，需要6G存储空间
channel 大小 = （qps*120）/ c , c=集群实例数，c=500 = channel大小为24000，占用12M内存
要处理10w qps，分摊到每个机器的处理速度为 100000/500 = 200，假设单协程处理10qps，开20个即可。
pros：
本地存储，相比redis，读写速度更快；协程数量少，开销低；资源利用率较方案一高
cons：
稳定性不如redis，实例故障可能导致数据丢失；worker池和channel扩缩容依赖服务重启，成本高速度慢
综上，我们以10w qps为例，对比两种方案在以下指标差异，选择方案二。
附上demo
全球以英国伦敦格林威治作为零度经线的起点，每隔15经度为一个时区，15度经线为该时区的中央经线，共分为24个时区。由西向东每隔15经度增加一个时区，相反的，每向西15经度减少一个时区。中国所在时区为东8区。
当前时间 time.Now() 返回的是当地时区的时间：
CST可以代表如下四个不同的时区：
time.Now() 返回的 +0800 CST 表示的就是中国标准时间，与UTC时间有如下的转化：
Wall Clocks表示挂钟时间，存储的是自1970 年 1 月 1 日 0 时 0 分 0 秒以来的时间戳，当系统和授时服务器进行校准时间时间操作时，有可能造成这一秒是2018-1-1 00:00:00，而下一秒变成了2017-12-31 23:59:59的情况。
Monotonic Clocks，意思是单调时间的，所谓单调，就是只会不停的往前增长，不受校时操作的影响，这个时间是自进程启动以来的秒数。
time.Now() 返回的 m=+0.004002201 就是表示Monotonic Clocks
go语言中如果不设置指定的时区，通过 time.Now() 获取到的就是本地时区
设置时区有两种方式：
固定时区到东八区。但这种不是对程序的全局设置，每次获取时都需要固定时区
加载指定时区。但如果没有go环境使用这种方式就会加载失败，因为时区信息是放在go的安装包中的。
如果你用第二种方式加载时区，在打docker镜像时就需要进行时区相关的配置，配置文件如下：
参考文章：
简单减少slave同步延案架构做优化尽量让主库DDL快速执行主库写数据安全性较高比sync_binlog=1innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 类设置slave则需要高数据安全完全讲sync_binlog设置0或者关闭binloginnodb_flushlog设置0提高sql执行效率另外使用比主库更硬件设备作slave
mysql-5.6.3已经支持线程主复制原理丁奇类似丁奇表做线程Oracle使用数据库(schema)单位做线程同库使用同复制线程
sync_binlog=1
This makes MySQL synchronize the binary log’s contents to disk each time it commits a transaction
默认情况并每写入都binlog与硬盘同步操作系统或机器(仅仅MySQL服务器)崩溃能binlog语句丢 失要想防止种情况使用sync_binlog全局变量(1安全值慢)使binlog每Nbinlog写入与硬盘 同步即使sync_binlog设置1,现崩溃能表内容binlog内容间存致性使用InnoDB表MySQL服务器 处理COMMIT语句整事务写入binlog并事务提交InnoDB两操作间现崩溃重启事务InnoDB滚仍 存binlog用--innodb-safe-binlog选项增加InnoDB表内容binlog间致性(注释：MySQL 5.1需要--innodb-safe-binlog；由于引入XA事务支持该选项作废）该选项提供更程度安全使每事务 binlog(sync_binlog =1)(默认情况真)InnoDB志与硬盘同步该选项效崩溃重启滚事务MySQL服务器binlog剪切滚 InnoDB事务确保binlog反馈InnoDB表确切数据等并使服务器保持与主服务器保持同步(接收 滚语句)
innodb_flush_log_at_trx_commit （管用）
抱怨Innodb比MyISAM慢 100倍概忘调整值默认值1意思每事务提交或事务外指令都需要志写入（flush）硬盘费特别使用电 池供电缓存（Battery backed up cache）设2于运用特别MyISAM表转意思写入硬盘写入系统缓存志仍每秒flush硬 盘所般丢失超1-2秒更新设0更快点安全面比较差即使MySQL挂能丢失事务数据值2整操作系统 挂才能丢数据