㈠ 编程范式 有哪些
编程范式主要有以下几种：
1. 面向对象编程
面向对象编程是一种编程范式，它将对象作为程序的基本单元。对象包含数据和作用于这些数据的一组操作。面向对象编程具有封装、继承、多态等特性，可以提高代码的可维护性和复用性。
2. 函数式编程
函数式编程是一种基于函数的编程范式。在函数式编程中，计算被视为一种纯函数的应用，不依赖于任何外部状态或之前的计算过程。函数式编程强调不可变性和高阶函数的使用，有助于编写出更加简洁、清晰的代码。
3. 响应式编程
响应式编程是一种处理异步数据流的编程范式。在这种范式中，系统能够响应某些事件或信号并产生相应的动作。响应式编程常用于处理用户交互、实时数据流等情况，能简化异步处理，提高代码的可读性和可维护性。
4. 命令式编程
命令式编程是一种通过明确指示计算机如何执行操作来完成任务的编程范式。它侧重于通过定义状态和状态转换来实现程序的逻辑。命令式编程易于学习和理解，广泛应用于各种领域。
以上就是常见的几种编程范式。不同的编程范式有不同的特点和适用场景，程序员在实际开发中需要根据需求和目标选择合适的方法。同时，许多现代编程语言支持多种编程范式的混合使用，以实现更高效、灵活的编程。
㈡ 云计算通常采用什么编程模式
1）MapRece
MapRece是Google公司的Jeff Dean等人提出的编程模型，用于大规模数据的处理和生成。从概念上讲，MapRece处理一组输入的key/value对(键值对)，产生另一组输出的键值对。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Rece(化简)函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。程序员只需要根据业务逻辑设计Map和Rece函数，具体的分布式、高并发机制由MapRece编程系统实现。
相信大家对MapRece相关机制已经比较熟悉，这里不做更深入的阐述。
MapRece在Google得到了广泛应用，包括反向索引构建、分布式排序、Web访问日志分析、机器学习、基于统计的机器翻译、文档聚类等。
Hadoop——作为MapRece的开源实现——得到了Yahoo!、Facebook、IBM等大量公司的支持和应用。
2）Dryad
Dryad是Microsoft设计并实现的允许程序员使用集群或数据中心计算资源的数据并行处理编程系统。从概念上讲，一个应用程序表示成一个有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)。顶点表示计算，应用开发人员针对顶点编写串行程序，顶点之间的边表示数据通道，用来传输数据，可采用文件、TCP管道和共享内存的FIFO等数据传输机制。Dryad类似Unix中的管道。如果把Unix中的管道看成一维，即数据流动是单向的，每一步计算都是单输入单输出，整个数据流是一个线性结构，那么Dryad可以看成是二维的分布式管道，一个计算顶点可以有多个输入数据流，处理完数据后，可以产生多个输出数据流，一个Dryad作业是一个DAG。
3）Pregel
Pregel是Google提出的一个面向大规模图计算的通用编程模型。许多实际应用中都涉及到大型的图算法，典型的如网页链接关系、社交关系、地理位置图、科研论文中的引用关系等，有的图规模可达数十亿的顶点和上万亿的边。Pregel编程模型就是为了对这种大规模图进行高效计算而设计。
㈢ Golang 并发模式：扇入、扇出
在构建高效、高可用的程序时，Golang 的并发模式提供了强大的工具，本文旨在深入探讨其中的核心概念——扇入和扇出。
扇入和扇出是描述数据流在并发编程中的两种重要模式。扇入是指将多个数据源汇聚到单一流或管道中的操作；而扇出则是将单一数据流分散到多个接收器的过程。这种模式有助于优化数据处理流程，提升程序的并发性能。
为了更好地理解扇入与扇出，首先我们需明确数据来源。一种常见的数据生成器函数如下所示，其返回一个只接收通道的定义，确保了数据接收的单向性。
接下来，我们用生成器函数创建“扇子”。例如，假设我们需要合并所有事件，此时“扇子”将数据汇聚到单一流中。
在处理数据的场景中，扇出功能显得尤为重要。它允许将单一数据流分配给一组接收器，进一步处理或分发消息。在实现过程中，将生成器函数修改以包含延迟操作，以模拟消息或作业的处理时间。
分析代码实现，我们可以看到延迟操作如何影响数据处理流程。运行此代码，我们能观察到数据处理过程中的延迟效果。
总结而言，通过掌握扇入和扇出模式，我们能更高效地管理和优化数据流，实现更复杂的并发编程需求。在后续的文章中，我们将继续探讨 Golang 中的其他设计模式，以期提供更全面的并发编程指南。
本文旨在分享 Golang 并发模式中的扇入与扇出概念，通过实际代码示例加深理解，希望对您的学习之旅有所助益。