原文：how we built uber engineering』s highest query per second service using go譯者：孫薇
2023年初，我們建立了乙個微服務來負責這項任務：地理圍欄查詢（geofence lookups），結果完成很出色。如今已過一年，這項技術在uber數以百計的生產應用中脫穎而出，成為了每秒查詢量最高（qps）的服務。本文講述了我們建立這個服務的原因，還有近來go語言對構建和擴充套件該服務速度的貢獻。
在uber，地理圍欄指的是地面上由人為定義的地理區域（或幾何術語中的多邊形），廣泛用於地理位置的配置中。向使用者展示在指定位置上有哪些產品可用，根據特定需求（比如機場）定義區域，在同時有多人請求搭車的周邊區域執行動態定價，這些都非常重要。下圖是位於科羅拉多州的乙個地理圍欄樣例：
第一步是檢索地理位置的配置，根據使用者的手機定位，查詢經緯度之類的資訊，以確定該位置處於哪個地理圍欄中。這個功能曾經在多個服務/模組中都有實現，不過隨著從單體架構遷移到面向（微）服務架構，我們選擇將這個功能整合在新的單體微服務中。
根據我們的評估，那時最適合市場團隊的語言是node.js，因為我們在這種語言上有更多的內部知識和經驗。但是，出於下面這些原因，go更符合我們的需求：
我們如何根據經緯度指定的位置，在成千上萬個地理圍欄中查詢它屬於其中的哪乙個？使用簡單匹配演算法（brute-force）非常簡單：只要一一檢視所有地理圍欄，並使用演算法（比如光線投射演算法）進行點是否在多邊形內的比對。不過這個辦法速度太慢。那麼，如何有效地縮小搜尋範圍呢？
我們沒有使用r-tree或複雜的s2演算法，而是選擇了更簡單的辦法來找出地理圍欄：uber的商業模型是以城市為中心的，其商業規則還有定義商業規則的地理圍欄一般都與城市密切相關。這樣我們就可以將地理圍欄分為兩種層級，第一層是城市地理圍欄（定義城市邊界的地理圍欄），第二層是城市間的地理圍欄。
每次查詢，我們首先會通過線性掃瞄，查詢所有的城市地理圍欄，定位所在城市；然後再次通過線性掃瞄，找出其中包含的地理圍欄。根據該解決方案的複雜程度，執行時長為o(n)，n被大幅縮減到100s到10000s的數量級。
我們希望這項服務是無狀態的，以便適用於所有請求；同時在所有的服務例項中，每個請求的結果相同。這意味著每個服務例項都必須有全世界的資訊，而不是某個分割槽的。我們使用確定性輪詢排程，確保來自不同服務例項的地理圍欄資料保持同步。這樣一來，該服務的架構就非常簡單了。後台任務定期對不同的資料庫的地理圍欄資料進行輪詢，並將這些資料儲存在主記憶體中，為查詢提供服務；同時序列化到本地檔案系統中，在服務重啟時快速引導載入：
上圖是我們的地理圍欄查詢服務架構。
我們的架構需要讀取/寫入併發訪問記憶體中的geo索引，特別是：在前台查詢引擎從索引讀取時，後台輪詢任務會對索引執行寫入。對於習慣node.js單執行緒的使用者來說，go的記憶體模型可能會構成挑戰。在go中，常用的方式是通過goroutines與channels同步併發讀取/寫入任務，出於對效能負面影響的擔心，我們嘗試使用sync/atomic資料報的storepointer/loadpointer基元自行管理記憶體屏障，卻導致**脆弱且難以維護。
最後我們進行了妥協，使用讀寫鎖來同步到geo索引的訪問。為了將鎖定等待的時間減到最短，在轉到主索引之前，我們另外構建了新的索引區段為查詢提供服務。使用鎖定導致查詢的延遲相對於storepointer/loadpointer的辦法來說有稍許增加，不過在我們看來利大於弊：**簡單化和可維護性的好處值得用稍許效能來換。
回顧之前的工作，我們非常慶幸選擇了go這種新語言來編寫服務。
優勢：
儘管之前uber的服務大多使用node.js和python，但go語言逐漸成為許多uber工程服務的新選擇。
Uber是如何基於Go語言構建高QPS服務的？
在2015年初，我們構建了乙個只做一件事 也的確做的非常好 的微服務 查詢地理圍欄 geofence lookup 一年後，這項服務已經成為uber數百個正在執行的服務中每秒查詢次數 qps 最高的服務。接下來，本文將談論我們構建這項服務的原因以及我們是如何使用go語言快速構建和擴充套件這項服務的。...
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