部署
前言
Go应用部署一般都相当简单，既不像C、C++那样需要各种依赖，也不像Java需要一个JVM、Python需要一个Python解释器，Go应用编译出来的二进制文件一般都可以直接使用，除非有些CGO特性。
因为各个环境、各个业务需求的不同，所需要的部署方案也是各种各样，本文只简单介绍一些常见的部署方案，具体的配置不会涉及。
常见部署方案
1. 单实例直接访问
这种部署方案一般用于开发环境和测试环境，或者一些非核心业务应用。客户端直接请求，中间没有其它组件。
2. 反向代理
客户端和Web应用之间隔了一个反向代理，比如Nginx，客户端通过反向代理器请求Web应用。反向代理器提供负载均衡、建立HTTPS连接、访问控制等功能。这是生产环境最简单的一种高可用方案，在这基础上，一般还要用crontab、systemd、supervisor等工具实现反向代理器、Web应用各实例的自动重启。反向代理器一般来说很少出现故障掉线的情况，所以只需要考虑Web应用的高可用。这种方案一般适用于小型生产项目。
3. Keepalive+反向代理
方案2 一般不考虑反向代理器的故障情况，如果生产环境同时要求反向代理器的高可用，可以用keepalive实现。
4. 容器化+Kubernetes
应用容器化后部署到kubernetes(后面简称"k8s")算是当前终极部署方案，应用部署到k8s上后，基本不用考虑应用的高可用和动态伸缩问题，也不用添加其它组件做服务发现和服务配置。如果k8s再集成istio，应用更不需要考虑流量管理的问题了。可以简单粗暴地说，一旦应用上了k8s，应用只需要解决业务问题，其它基础架构问题，k8s基本都能解决。
当然，k8s本身相对来说比较复杂，需要有专门的团队来维护，不太适合缺少运维人员的小型团队。
5. GitOps自动化
这一节只是简述一套基于Git、k8s和helm的自动化流程
- 开发人员提交开发分支，提交合并到main或master的PR，找领导或其它同事Review。
- Review后Approve PR，触发自动构建
- 自动构建出镜像后，自动推送到镜像仓库
- 推送完后，自动触发helm部署chart来更新镜像
- 结束
监控
无监控，不运维。一套稳定可靠直观的监控系统有助于观察系统的运行状态，根据运行状态调整资源分配，出现故障时有助于追查问题。
监控一般分为日志监控和指标监控。日志监控需要收集系统日志、应用日志等，常见的日志监控系统有ELK、Loki。指标监控主要收集主机的硬件指标，比如CPU使用率、内存使用率等，应用的运行指标，比如接口响应时间、接口请求分布等，常见的指标监控系统有Zabbix、Prometheus。
就个人而言，一般会在Gin Web应用中集成Prometheus的SDK，提供/metrics的API来暴露运行指标，比如运行时间，各API请求次数和请求耗时，各API请求状态码情况等。
如果应用运行在k8s，可以直接将日志输出到控制台，让日志监控系统直接采集控制台的日志，避免应用自身还要管理日志文件，并且省去配置日志文件采集器。
如果应用需要将日志输出到文件，一定要注意控制日志文件大小，配置rotate做自动分割，避免日志文件太大占用硬盘空间。
监控系统一般也是比较复杂的，如果没有 专门的运维人员，最好还是别搞ELK，出问题的话看看日志文件就行了。