使用Go处理每分钟百万请求

请留意，我们实例化了最大数目的worker，并将其生涯到worker池中(就是上面的 WorkerPoolChannel)。因为我们已经将Amazon Elasticbeanstalk用于Docker化的Go项目，而且我们始终实行遵循12要素要领来设置出产中的体系，因此我们从情形变量中读取这些值，这样我们就可以快速调解这些值以节制事变行列的数目和最大局限，而不必要从头陈设集群。

var (  
  MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")  
  MaxQueue  = os.Getenv("MAX_QUEUE")  
) 

在我们宣布了这个版本之后，我们当即看到我们的全部的哀求耽误都降落到了一个很低的数字，我们处理赏罚哀求的服从大大晋升。

在我们的弹性负载平衡器完全热身之后的几分钟，我们看到我们的ElasticBeanstalk应用措施每分钟提供近100万次哀求。凡是在清晨的几个小时里，流量岑岭会高出每分钟100万个哀求。

我们陈设了新的代码，处事器的数目从100台镌汰到约莫20台。

在恰内地设置了集群和自动缩放配置往后，我们在天生情形用4台EC2 c4就能完成事变了。假如CPU在持续5分钟内高出90%，弹性自动缩放体系就自动扩容一个新的实例。

结论

简朴老是我的制胜瑰宝。我们可以计一律个拥有多行列，多靠山历程和难以陈设的伟大体系，可是相反我们抉择操作Elasticbeanstalk的自动缩放和高效简朴的方法去并发，Go说话很好的提供了这些成果。

履历汇报我们，用最吻合的器材去完成事变。偶然，当你的 RubyonRails体系必要实现一个很是强盛的处理赏罚措施时，可以思量在 Ruby生态体系之外探求更简朴且更强盛的更换办理方案。

（编辑：湖南网）

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