万俊峰Kevin

最近接触到微服务框架go-zero，翻看了整个框架代码，发现结构清晰、代码简洁，所以决定阅读源码学习下，本次阅读的源码位于core/syncx/singleflight.go。

序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例，整个系列分十篇文章，目录结构如下： 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务（本文） 支付服务 RPC 服务 Auth

什么是流处理 如果有 java 使用经验的同学一定会对 java8 的 Stream 赞不绝口，极大的提高了们对于集合类型数据的处理能力。 Stream 能让我们支持链式调用和函数编程的风格来实现数据

我为啥给项目取 go-zero 这个名字，我希望解决问题的时候是我们回到原点去思考，而不是遇到钉子就找锤子。正所谓：做正确的事，正确的做事！

为什么需要 MapReduce 在实际的业务场景中我们常常需要从不同的 rpc 服务中获取相应属性来组装成复杂对象。 比如要查询商品详情： 商品服务-查询商品属性 库存服务-查询库存属性 价格服务-查

为什么需要一致性哈希 首先介绍一下什么是哈希 Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。

go-zero 实战项目：blog 本文以 blog 的网站后台为例，着重介绍一下如何使用 go-zero 开发 blog 的用户模块。

很多连锁故障的场景下的一个常见问题是服务器正在消耗大量资源处理那些早已经超过客户端截止时间的请求，这样的结果是，服务器消耗大量资源没有做任何有价值的工作，回复已经超时的请求是没有任何意义的。

chatbot 是一个通过已知对话数据集快速生成回答的 Go 问答引擎。国庆假期，我有点空闲时间，所以就把这个项目整理了开源出来。