Flower既是一个反应式编程框架，又是一个分布式微服务框架。
Flower框架使得开发者无需关注反应式编程细节，即可得到一个反应式系统。
快速上手
Flower框架的主要元素包括：Flower Service（服务）、Flower 流程和Flow容器。Service实现一个细粒度的服务功能，Service之间通过Message关联，前一个Service的返回值（Message），必须是后一个Service的输入参数（Message），Service按照业务逻辑编辑成一个Flow（流程），Flower容器负责将前一个Service的返回消息，传递给后一个Service。
安装
Maven
Gradle
SBT
Ivy
Flower初始化
Flower使用前需要进行初始化，这里演示最简单的方式。
Flower初始化
定义Flower服务
开发Service类必须实现Flower框架的Service接口或者继承AbstractService基类，在process方法内完成服务业务逻辑处理。
UserServiceA
UserServiceB
UserServiceC1
服务注册
Flower提供两种服务注册方式：配置文件方式和编程方式。
服务流程编排
Flower框架提供两种服务流程编排方式：配置文件方式和编程方式。
两种编排方式的结果是一样：
调用Flower流程
前面定义了3个Flower服务，并编排了名称为flower_test的服务流程。那么怎么使用它呢？
完整示例
在Flower里面消息是一等公民，基于Flower开发的应用系统是面向消息的应用系统。 消息由Service产生，是Service的返回值；同时消息也是Service的输入。前一个Service的返回消息是下一个Service的输入消息，没有耦合的Service正是通过消息关联起来，组成一个Service流程，并最终构建出一个拥有完整处理能力的应用系统。流程举例：
术语
Flower消息处理模式
消息除了将服务串联起来，构成一个简单的串行流程，还可以组合应用，产生更强大的功能。
消息分叉
消息分叉是指，一个服务输出的消息，可能产生分叉，分发给1个或者多个其他服务。消息分叉后有两种处理方式，全部分发和条件分发。
全部分发
将输出消息分发给全部流程后续服务。后续多个服务接受到消息后，并行执行。这种模式多用于可并行执行的多个子任务，比如用户注册成功后，需要1、将用户数据写入数据库，2、给用户发送激活邮件，3、给用户发送通知短信，4、将新用户注册信息发送给关联产品，实现账户打通。上述4个服务就可以采用消息全部分发模式，接受用户注册消息，并发完成上述4个任务。
要实现消息全部分发，需要在流程中进行配置，所有需要接受前序服务的输出消息的服务都要配置在流程中，如
service1是前序服务，service2和service3是后继服务。 如果service2和service3的class定义中，实现Service接口的声明中指定了泛型，则泛型类型必须是service1的输出类型或者其父类。
Service1
Service2
Service3
条件分发
有时候，前一个服务产生的消息，根据消息内容和业务逻辑可能会交给后续的某一个服务处理，而不是全部服务处理。比如用户贷款申请，当前服务计算出用户信用等级后，需要根据信用等级判断采用何种贷款方式，或者是拒绝贷款，不同贷款方式和拒绝贷款是不同的服务，这些服务在流程配置的时候，都需要配置为前序服务的后继服务，但是在运行期根据条件决定将消息分发给具体哪个后继服务。
实现条件分发在流程配置上和全部分发一样，所有可能的后继服务都要配置在流程中。具体实现条件分发有如下三种方式。
根据泛型进行分发
后续服务实现接口的时候声明不同的泛型类型，前序服务根据业务逻辑构建不同的消息类型，Flower会根据消息类型匹配对应的服务，只有成功匹配，消息才发送给过去。比如：
构建流程
声明ServiceB接受的消息类型为MessageB
ServiceA
ServiceB是ServiceA的后续服务，ServiceA收到的消息如果是字符串“b”，就会返回消息类型B，这时候框架就会将消息发送给ServiceB，而不会发送给ServiceC。
在消息中指定后继服务的id进行分发
前序消息实现Condition接口，并指定后继服务的id，如：
一般说来，服务是可复用的，可复用于不同的流程中，但是在不同的流程中后继服务可能是不同的，后继服务的id也是不同的，在服务中写死后续服务id，显然不利于服务的复用。解决方案有两种，一种是在不同的流程中，写一个专门用于分发的服务，也就是处理业务逻辑的服务并不关心消息的分发，只管返回消息内容，但是其后继服务是一个专门用来做消息分发的服务，这个服务没有业务逻辑，仅仅实现Condition接口根据消息内容指定后继服务。
另一种是使用框架内置服务ConditionService进行消息分发
使用框架内置服务ConditionService进行消息分发
ConditionService是一个通用的消息分发服务，
服务serviceE要将消息根据条件分发给serviceF或者serviceG，流程配置如上，中间加入serviceCondition进行适配。 serviceCondition的服务注册方法为
comlytrainflowercommonserviceConditionService为框架内置服务
这种方式中，依然需要在serviceCondition的前驱服务serviceE中设置返回消息的condition，但是不必设置后续服务的id，只需要设置后续服务的顺序号即可。
几种条件分发的代码示例参考/flowersample/src/main/java/com/ly/train/flower/common/sample/condition/Samplejava
消息聚合
对于全部分发的消息分叉而言，通常目的在于使多个服务能够并行执行，加快处理速度。通常还需要得到这些并行处理的服务的全部结果，进行后续处理。 在Flower中，得到多个并行处理服务的结果消息，称为消息聚合。实现方式为，在流程中，配置需要聚合的多个消息的后续服务为comlytrainflowercommonserviceAggregateService，这是一个框架内置服务，负责聚合多个并行服务产生的消息，将其封装到一个Set对象中返回。 如流程
这里的service5就是一个消息聚合服务，负责聚合并行的service2和service3产生的消息，并把聚合后的Set消息发送给service4 服务配置如下，service5配置为框架内置服务AggregateService。
service4负责接收处理聚合后的消息，从Set中取出各个消息，分别处理。
消息回复
Flower中的消息全部都是异步处理，也就是服务之间不会互相阻塞等待，以实现低耦合、无阻塞、高并发的响应式系统。Flower流程调用者发送出请求消息以后，消息在流程中处理，调用者无需阻塞等待处理结果，可以继续去执行其他的计算任务。
和传统的命令式编程不同，通常流程的发起调用者并不是流程处理结果的最终接受者，比如对于web开发，流程的发起者通常是一个servlet，但是真正接受处理结果的是用户端浏览器或者App，流程中的服务可以直接发送处理结果给用户端，而不必通过servlet。也就是调用发起者servlet无需等待流程服务的最终处理结果，将用户请求发送到流程中后，不必阻塞等待处理，可以立即获取另一个用户的请求继续进行处理。
但是Flower也支持调用者阻塞等待消息处理结果，消息回复模式可以使流程调用者得到流程处理的最终结果消息。可参考代码示例 /flowersample/src/main/java/com/ly/train/flower/common/sample/textflow/Samplejava
Flower web开发模式
Flower集成Servlet3的web开发模式
Flower支持Servlet3的异步模式，请求处理线程在调用Flower流程，并传入AsyncContext对象后立即释放。 代码示例参考/flowersample/src/main/java/com/ly/train/flower/common/sample/web/async/AsyncServletjava
开发支持Servlet3的Flower服务，需要实现框架的Service接口，在方法 Object process(T message, ServiceContext context) throws Exception;中，Flower框架会传入一个Web对象，通过contextgetWeb()得到Web对象，用以获得请求参数和输出处理响应结果。
Flower集成Spring boot的web开发模式
Flower支持Spring boot开发，在项目中依赖flowerweb，实现框架中的Service接口和InitController接口。 初始化@BindController注解需要的参数，在编译过程中自动由flowerweb枚举@BindController注解, 生成Spring boot需要的Controller。
注意： flowerweb利用annotation为Service生成spring boot所需的Controller类。这个生成过程在程序编译的时候完成，如果IDE环境不支持热编译，需要在命令行执行mvn install生成代码。
代码示例参考/flowersample/src/main/java/com/ly/train/flower/common/sample/springboot
使用Flower框架的开发建议
Flower分布式部署架构
开发流程
一 启动Flowercenter注册中心
二 开发Flower Service，启动业务服务Flower容器，自动向注册中心注册服务
三 开发Flower web网关，启动Flower网关服务，编排流程
一 注册中心
Flowercenter基于spring-boot开发，通过打包成fat-jar后通过命令行启动即可。
Flower注册中心启动入口/flowercenter/src/main/java/com/ly/train/flower/center/CenterApplicationjava Flower注册中心启动命令java -jar flowercenter-012jar
二 启动业务Flower容器
Flower部署支持Flower容器和Spring容器，下面的例子基于spring-boot演示
21 创建配置文件floweryml
22 配置FlowerFactory
23 开发flower服务
24 创建启动类
三 启动网关服务器，编排流程
31 创建floweryml
32 配置FlowerFactory
33 开发Flower服务
34 开发网关Controller
35 启动类
实例项目细节
flower分布式实例 >
基于这样一个假设，那就是客户端已经知道了服务端的地址，这部分会由后续的服务发现机制完善。通用接口
hello方法需要传递一个对象，HelloObject对象，定义如下：
注意这个对象需要实现 Serializable 接口，因为它需要在调用过程中从客户端传递给服务端。
接着我们在服务端对这个接口进行实现，实现的方式也很简单，返回一个字符串就行：
服务端需要哪些信息，才能唯一确定服务端需要调用的接口的方法呢？
那么服务端知道以上四个条件，就可以找到这个方法并且调用了。我们把这四个条件写到一个对象里，到时候传输时传输这个对象就行了。即 RpcRequest 对象：
那么服务器调用完这个方法后，需要给客户端返回哪些信息呢？
如果调用成功的话，显然需要返回值，如果调用失败了，就需要失败的信息，这里封装成一个 RpcResponse 对象：
这里还多写了两个静态方法，用于快速生成成功与失败的响应对象。其中，statusCode属性可以自行定义，客户端服务端一致即可。
客户端方面，由于在 客户端这一侧我们并没有接口的具体实现类，就没有办法直接生成实例对象 。这时，我们可以 通过动态代理的方式生成实例，并且调用方法时生成需要的RpcRequest对象并且发送给服务端 。
这里我们采用JDK动态代理，代理类是需要实现 InvocationHandler 接口的。
我们需要传递host和port来指明服务端的位置。并且使用getProxy()方法来生成代理对象。
InvocationHandler 接口需要实现invoke()方法，来指明代理对象的方法被调用时的动作。 在这里，我们显然就需要生成一个RpcRequest对象，发送出去，然后返回从服务端接收到的结果即可：
生成RpcRequest很简单，我 使用Builder模式来生成这个对象 。发送的逻辑我使用了一个RpcClient对象来实现，这个对象的作用， 就是将一个对象发过去，并且接收返回的对象。
我的实现很简单，直接使用Java的序列化方式，通过Socket传输。 创建一个Socket，获取ObjectOutputStream对象，然后把需要发送的对象传进去即可，接收时获取ObjectInputStream对象，readObject()方法就可以获得一个返回的对象。
服务端的实现就简单多了， 使用一个ServerSocket监听某个端口，循环接收连接请求，如果发来了请求就创建一个线程，在新线程中处理调用。 这里创建线程采用线程池：
这里简化了一下， RpcServer暂时只能注册一个接口，即对外提供一个接口的调用服务，添加register方法，在注册完一个服务后立刻开始监听：
这里向工作线程WorkerThread传入了socket和用于服务端实例service。
WorkerThread实现了Runnable接口，用于接收RpcRequest对象，解析并且调用，生成RpcResponse对象并传输回去。 run方法如下：
其中，通过classgetMethod方法，传入方法名和方法参数类型即可获得Method对象。如果你上面RpcRequest中使用String数组来存储方法参数类型的话，这里你就需要通过反射生成对应的Class数组了。通过methodinvoke方法，传入对象实例和参数，即可调用并且获得返回值。
服务端侧，我们已经在上面实现了一个HelloService的实现类HelloServiceImpl，我们只需要创建一个RpcServer并且把这个实现类注册进去就行了：
服务端开放在9000端口。
客户端方面，我们需要通过动态代理，生成代理对象，并且调用，动态代理会自动帮我们向服务端发送请求的：
我们这里生成了一个HelloObject对象作为方法的参数。
首先启动服务端，再启动客户端,测试结果：
google服务框架的作用：
1、用来登录谷歌的账号，享受谷歌的服务
2、有些国外的应用和游戏需要谷歌服务框架，不然就闪退。
谷歌公司（Google Inc）成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎。
谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于AdWords等广告服务。 1999年下半年，谷歌网站“Google”正式启用。 2010年3月23日，宣布关闭在中国大陆市场搜索服务。2015年8月10日，宣布对企业架构进行调整，并创办了一家名为Alphabet的“伞形公司”（Umbrella Company），成为Alphabet旗下子公司。
2015年，在2015年度“世界品牌500强”排行中重返榜首，苹果和亚马逊分别位居第二和第三名。
2016年6月8日，《2016年BrandZ全球最具价值品牌百强榜》公布，以229198亿美元的品牌价值重新超越苹果成为百强第一。
2017年2月，Brand Finance发布2017年度全球500强品牌榜单，排名第一。 2017年6月，《2017年BrandZ最具价值全球品牌100强》公布，谷歌公司名列第一位。2017年12月13日，谷歌正式宣布谷歌AI中国中心（Google AI China Center）在北京成立。
为什么golang的开发效率高？
golang是一编译型的强类型语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程序员因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。
它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、调试到发布都很简单方便；
有反向接口、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；
编译速度快，因为是强类型语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；
它在语法级别上支持了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬件、 *** 作系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通信模式，使得程序员可以忽略诸如死锁等问题。
goroutine的目的是描述并发编程模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬件支持，它不是一种物理运行状态，而是一种程序逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高运行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。
实际上golang默认就是运行在单OS进程上面的，通过指定环境变量GOMAXPROCS才能转身跑在多OS进程上面。有人提到了的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏服务器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？
coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的线程，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰着阻塞式i\o，整个进程都会被 *** 作系统主动挂起；需要自己拥有调度控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套线程放user space里面呢？
并发是服务器语言必须要解决的问题；
system space的进程还有线程调度都太慢了、占用的空间也太大了。
把线程放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，线程本身以及切换等 *** 作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个线程不费力。
不同的是，golang的并发调度在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函数内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换调度函数。
中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死循环，进程内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函数还得自己主动叫runtimeSched()来进行调度切换。
3、golang的运行效率怎么样？
我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，运行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。
首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有调度，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o *** 作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质代码。
然后，针对游戏服务器这种高实时性的运行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是屏蔽内存 *** 作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的 *** 作来均摊cpu消耗。
用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬件已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。
4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。
1、c/s、b/s是当下两种服务器架构模型。2、c/s架构是指客户端/服务器的架构，需要同时编写两套代码，即客户端一套，服务端一套，所以开发起来速度较慢，日后的维护工作量也较大。
3、b/s架构是指浏览器/服务器构架，只需要编写服务器端的代码即可，开发完成了，就可以将应用部署到一些中间服务器上来发布自己的运用，拿web应该用来说，这些服务器有IIS、jboss、weblogic、websphere、tomcat等等。
4、客户端与服务器交互时，服务器会根据客户端的不同请求进行相应的业务处理，之后将结果返回对客户端。
以上只是简单的描述了下c/s、b/s架构，更详细说明楼主可以网上找些相关资料了解。
有问题欢迎提问，！
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