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### Alternative API-Dokumentation { #alternative-api-docs }

Gehen Sie nun auf <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.

	errFatal := func(err error) {
		t.Helper()
		if err != nil {
			t.Fatal(err)
		}
	}
	grid, err := SetupTestGrid(2)
	errFatal(err)
	remoteHost := grid.Hosts[1]
	local := grid.Managers[0]

	// 1: Echo
	errFatal(local.RegisterSingleHandler(handlerTest, func(payload []byte) ([]byte, *RemoteErr) {
		t.Log("1: server payload: ", len(payload), "bytes.")
		return append([]byte{}, payload...), nil
	}))

自動生成された対話的APIドキュメントが表示されます (<a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>で提供):

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### 他のAPIドキュメント

次に、<a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>にアクセスします。

		if atEOF {
			panic("didn't get enough data")
		}
		if numSplits >= okCount {
			return 0, nil, testError
		}
		numSplits++
		return 1, data[0:1], nil
	}
	// Read the data.
	const text = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
	buf := strings.NewReader(text)
	s := NewScanner(&slowReader{1, buf})
	s.Split(errorSplit)
	var i int
	for i = 0; s.Scan(); i++ {

並行和平行都與 "不同的事情或多或少同時發生" 有關。

但並行和平行之間的細節是完全不同的。

為了理解差異，請想像以下有關漢堡的故事：

### 並行漢堡

你和你的戀人去速食店，排隊等候時，收銀員正在幫排在你前面的人點餐。😍

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-01.png" class="illustration">

輪到你了，你給你與你的戀人點了兩個豪華漢堡。🍔🍔

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-02.png" class="illustration">

收銀員通知廚房準備你的漢堡（儘管他們還在為前面其他顧客準備食物）。

上述异步代码的思想有时也被称为“并发”，它不同于“并行”。

并发和并行都与“不同的事情或多或少同时发生”有关。

但是并发和并行之间的细节是完全不同的。

要了解差异，请想象以下关于汉堡的故事：

### 并发汉堡

你和你的恋人一起去快餐店，你排队在后面，收银员从你前面的人接单。😍

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-01.png" class="illustration">

然后轮到你了，你为你的恋人和你选了两个非常豪华的汉堡。🍔🍔

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-02.png" class="illustration">

收银员对厨房里的厨师说了一些话，让他们知道他们必须为你准备汉堡（尽管他们目前正在为之前的顾客准备汉堡）。

    multimap.put("foo", 4);
    multimap.put(null, -1);
    multimap.put("bar", 3);
    multimap.put("bar", 1);
    multimap.put("foo", 1);

    assertEquals(
        "{foo=[3, -1, 2, null, 4, 1], null=[null, 0, -1], bar=[1, 2, null, 3]}",
        multimap.toString());
  }

  public void testPutMultimapOrdered() {
    SetMultimap<String, Integer> multimap = LinkedHashMultimap.create();

	"fmt"
	"sync"
	"sync/atomic"
	"time"

	"github.com/rcrowley/go-metrics"
)

//go:generate msgp -file $GOFILE

const (
	// beta is the weight used to calculate exponential moving average
	beta = 0.1 // Number of averages considered = 1/(1-beta)
)

// rateMeasurement captures the transfer details for one bucket/target
//msgp:ignore rateMeasurement

type rateMeasurement struct {
	lock                 sync.Mutex

    Builder<Integer, String> builder = ImmutableMap.builder();
    Map<Integer, String> expected = new LinkedHashMap<>();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
      // Truncate to even key, so we have put(0, "0") then put(0, "1"). Half the entries are
      // duplicates.
      Integer key = i & ~1;
      String value = String.valueOf(i);
      builder.put(key, value);
      expected.put(key, value);
    }

		}
		labelMap[labels[i]] = labels[i+1]
	}

	if len(labels)/2 != len(validLabels) {
		panic("not all labels were given values")
	}

	v, ok := m.values[name]
	if !ok {
		v = make([]metricValue, 0, 1)
	}
	// If valid non zero value set the metrics
	if value > 0 {
		m.values[name] = append(v, metricValue{
			Labels: labelMap,
			Value:  value,
		})
	}
}