Go 高质量编程与性能调优实战——图片分享网站 DAY 03｜青训营实现一个简单的图片分享网站的案例，用户可以上传和分

DAY3 | 高质量编程与性能调优实战

实现一个简单的图片分享网站的案例，用户可以上传和分享图片

优化思路：

图片优化： 使用Go语言对上传的图片进行压缩和调整大小，减少文件大小并提高加载速度。
数据请求优化： 使用Go语言的并发特性对图片资源进行异步加载，并使用CDN加速图片加载，减少页面加载时间。

图片优化的步骤

首先，我们来看一下Go语言中图片优化的部分：

实现一个简单的go语言HTTP服务器，接收用户上传的图片，进行优化处理

使用标准库net/http和第三方库github.com/nfnt/resize

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/jpeg"
    _ "image/png" // Import required for png image decoding
    "log"
    "net/http"
    "os"

    "github.com/nfnt/resize"
)

第一步，处理HTTP请求

使用http.HandleFunc将handleImageUpload函数与"/upload"路径绑定。这样当用户向服务器发送HTTP POST请求，路径为"/upload"时，就会调用handleImageUpload函数来处理上传的图片

第二步，解析HTTP请求中的Multipart表单

r.ParseMultipartForm(10 << 20) // 限制上传文件大小为10MB

r是http.Request类型的参数，它包含了客户端发送的HTTP请求信息。在这行代码中，调用

ParseMultipartForm函数的作用是解析Multipart表单，并将上传的文件和表单字段存储在r.Form和r.MultipartForm中，以供后续的处理函数使用

第三步，图片处理

使用image.Decode函数将上传的图片解码为image.Image对象，这样可以对图片进行后续处理。然后，通过resize.Resize函数对图片进行大小调整，将其缩小为宽度为800像素，高度按比例缩放。这样可以在不明显影响视觉质量的前提下，减少文件大小，提高图片加载速度

// 解码图片
img, _, err := image.Decode(file)
if err != nil {
    http.Error(w, "无法解码图片", http.StatusInternalServerError)
    return
}

// 调整图片大小
resizedImg := resize.Resize(800, 0, img, resize.Lanczos3)

第四步，文件保存

将优化后的图片保存到服务器上的"uploads"目录中，文件名前缀加上"optimized_"以区别原始图片。这样保存了优化后的图片，用户可以在之后通过URL来访问这些优化后的图片

// 创建输出文件
outputFile, err := os.Create("uploads/" + "optimized_" + file.Filename)
if err != nil {
    http.Error(w, "无法保存图片", http.StatusInternalServerError)
    return
}
defer outputFile.Close()

// 使用JPEG编码器将图片保存到输出文件中
err = jpeg.Encode(outputFile, resizedImg, nil)
if err != nil {
    http.Error(w, "无法保存图片", http.StatusInternalServerError)
    return
}

第五步，错误处理

返回适当的HTTP错误状态码和错误信息

数据请求优化

通过将图片URL列表的获取和处理逻辑分离，实现了数据请求优化

首先定义一个结构体

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)
type Image struct {
    URL string `json:"url"`
}

Image结构体用于表示图片的URL信息，包含一个URL字段，该字段对应JSON中的url键

实现一个处理函数

func handleImageList(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    images := []Image{
        {URL: "uploads/optimized_image1.jpg"},
        {URL: "uploads/optimized_image2.jpg"},
        {URL: "uploads/optimized_image3.jpg"},
        // 添加更多图片URL
    }

直接定义了一个图片URL列表，但在实际应用中，这里可能会从数据库或其他存储中获取图片信息，这样的设计可以将图片信息的获取和处理与HTTP服务器的逻辑分离，实现了优化请求的目的

接着设置响应头和编码响应

首先通过w.Header().Set("Content-Type", "application/json")设置响应头，指定返回的内容类型为JSON格式

使用json.NewEncoder(w).Encode(images)将images切片编码为JSON，并将编码后的JSON数据写入w（http.ResponseWriter）

服务器将以JSON格式返回图片URL列表给客户端

存在的问题

如果同时有多个用户上传图片，服务器可能会因为大量的图片调整计算而导致性能下降。优化方案可以考虑异步处理图片调整操作，将图片调整放到消息队列中，由后台进程逐个处理图片，减轻主服务器的负担
简单的文件保存方式可能会导致大量图片堆积在同一个目录下，造成目录过于庞大和文件查找性能下降
对于高并发场景，这可能导致请求排队等待，造成响应时间增加。优化方案可以考虑使用Go语言的并发模式，使用Goroutines来处理请求，从而提高并发处理能力
使用数据库索引、缓存和批量操作等手段来优化数据库性能

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优化思路：

图片优化的步骤

数据请求优化

存在的问题

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