Go 的性能真是高到爆炸，不过快速增长也带来了一些问题

go pprof

每秒不到 10 次，估计对 Go 来说就像挠痒痒。

@gamexg #1
@msg7086 #2 我指的是 linux 上面的 socket 等等

你说个支持不了每天 60 万次请求的语言吧.

带来了什么问题？

pprof 和火焰图

我感觉这点量 lnmp 架构也没问题

rust 更

我看成每秒 60 万了，每天 60 万，也太少了。

哪怕是 8 个小时，也是一秒 21 个请求，我想我用 Python 都能实现这样的水平

你 golang 党水平不错…

“ Go 的性能真是高到爆炸”这句话很明显的就是夸 Go 啊，可不是“只是提到了 Go ”

@binbinyouliiii #12
@boyxupers #11 所以我就搞不懂了，好端端的帖子，最后变成了优越感了。没有人愿意坐下来讨论

@kslr 你的标题内容把 go 拿掉，他们就会和你好好讨论问题了。

问题是每秒十来个请求还没到需要调优的地步吧。。

@widewing #15 以快速增长的业务抛出来论点，现在的请求是这几个星期增长的，并且一马奔腾。迟早都要面对这个问题，所以现在来讨论一下。
不过看来凉了，我还是多研究文档吧，这里还是灌水生活琐事居多。

@kslr #13 这么夸张的修辞手法，引不起战才不正常。所以楼主你还没认识到问题所在吗？

原谅我没 get 到楼主的问题在哪里

还以为是 60w qps。。。

从楼主的标题以及描述来看，楼主是个新手 go 程序员吧

性能好轮不到 go 称第一
请求频率一般是 QPS，而不是每天 xx 万

每天。。。还有以天为单位的吗

“现在知道调整 socket limit 和 open file limit 优化”

其实我觉得你理解的优化和一般做的 linux 优化不是一回事。ulimit 和 open file 这些都是基本系统配置问题，修改了就可以了。

更多的优化是修改系统内核参数，比如 /etc/sysctl.conf 里的 net.core 和 net.ipv4 一类的，修改可能造成内核的不稳定。

随着业务量的增加，多搞几台机器更保险。随便修改内核的东西，危险性很大。

标题有点浮夸，还是要低调

每天 60 万次 按照 12 个小时高峰跑的话 就是一小时 5 万次 一秒 10-20 次 别说 go 了 稍微好的设计跑带 SQL 的 CURD 都做的到吧

我的 ruby python php 看起来也性能好

...最好还是说峰值的 QPS。。。不然根本体现不出“性能搞到爆炸”…………

另外你以前用的都是啥才会觉得这个性能就爆炸了…………

话说到了 1000qps 再说说调优吧

呃，不是大家不配合，一方面你问的问题和 golang 本身没关系，另一方面，我估摸着大家都没太清楚你到底在问什么？

试着给个建议，自己写的服务如果可靠性不是特别有把握的话，前面可以挂一个更加成熟的 server，比如 nginx，或者如果你用 aws 的话就放个 elb，阿里云我记得也有类似的负载均衡器，这些一般都有日志或者统计信息，假设这些前置的 server 不出问题，那么就能正常记录你自己写的 server 的错误信息，然后再根据错误信息做优化，是内存还是文件描述符或者别的什么原因，想一劳永逸除非服务特别简单，访问量很低，不然还是需要留有足够的日志信息

@msg7086
@bottleimp
@pymumu
@neoblackcap

按照 24 小时来获取每秒值明显是个错误的想法，大量的用户会集中在某一个时段去调用 api，而不是分散在不同时段。

啥叫性能优化？
tlb miss 多了就上巨页
cache miss 多了就减少上下文切换
兄弟你开个 open file limit 就觉得发现了一片天么
这都不叫调优啊兄弟。

laravel：吓我一跳

每天 60w，等你什么时候达到了 50QPS 再来讨论优化吧，遇到了才知道是什么问题

发现一只菜鸟

我们公司的 golang 服务，每台机器的 qps 是 500 ！

我以为楼主说每秒 60W。建议楼主补充一下帖子关于一天 60W 内， 峰值期间每秒的请求数。这样才可以体验到 GO 性能真的很爽。

我也以为是好几万的 qps。。。

@lfzyx 每秒本来就是说的平均，大量用户集中在某一时段去调用 API 也是你一厢情愿的想法，具体分布需要楼主自己提供。如果是面向服务器的监控 API 呢，服务器会白天多调用晚上少调用吗？如果面向的是全世界的人呢，调用分布不也平均吗。楼主只提供了 24 小时的访问量，除以 24 小时得到每秒访问量算什么错误的想法。

就算我们退一步，楼主的 API 一天只跑一个小时，剩下 23 小时打酱油，那就是一个小时 60 万，也只是一秒 170 个请求，不还是轻轻松松。

看来大公司喜欢招有高并发后台经验的人员是有道理的，哈哈哈。