1、Go有什么优势

  • 可直接编译成机器码,不依赖其他库,glibc的版本有一定要求,部署就是扔一个文件上去就完成了。
  • 静态类型语言,但是有动态语言的感觉,静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题,动态语言的感觉就是有很多的包可以使用,写起来的效率很高。
  • 语言层面支持并发,这个就是Go最大的特色,天生的支持并发,我曾经说过一句话,天生的基因和整容是有区别的,大家一样美丽,但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢?Go就是基因里面支持的并发,可以充分的利用多核,很容易的使用并发。
  • 内置runtime,支持垃圾回收,这属于动态语言的特性之一吧,虽然目前来说GC不算完美,但是足以应付我们所能遇到的大多数情况,特别是Go1.1之后的GC。
  • 简单易学,Go语言的作者都有C的基因,那么Go自然而然就有了C的基因,那么Go关键字是25个,但是表达能力很强大,几乎支持大多数你在其他语言见过的特性:继承、重载、对象等。
  • 丰富的标准库,Go目前已经内置了大量的库,特别是网络库非常强大,我最爱的也是这部分。
  • 内置强大的工具,Go语言里面内置了很多工具链,最好的应该是gofmt工具,自动化格式化代码,能够让团队review变得如此的简单,代码格式一模一样,想不一样都很困难。
  • 跨平台编译,如果你写的Go代码不包含cgo,那么就可以做到window系统编译linux的应用,如何做到的呢?Go引用了plan9的代码,这就是不依赖系统的信息。
  • 内嵌C支持,前面说了作者是C的作者,所以Go里面也可以直接包含c代码,利用现有的丰富的C库。

2、Go适合用来做什么

  • 服务器编程,以前你如果使用C或者C++做的那些事情,用Go来做很合适,例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。
  • 分布式系统,数据库代理器等
  • 网络编程,这一块目前应用最广,包括Web应用、API应用、下载应用、
  • 内存数据库,前一段时间google开发的groupcache,couchbase的部分组建
  • 云平台,目前国外很多云平台在采用Go开发,CloudFoundy的部分组建,前VMare的技术总监自己出来搞的apcera云平台。

3、Go成功的项目

nsq:bitly开源的消息队列系统,性能非常高,目前他们每天处理数十亿条的消息

docker:基于lxc的一个虚拟打包工具,能够实现PAAS平台的组建。

packer:用来生成不同平台的镜像文件,例如VM、vbox、AWS等,作者是vagrant的作者

skynet:分布式调度框架

Doozer:分布式同步工具,类似ZooKeeper

Heka:mazila开源的日志处理系统

cbfs:couchbase开源的分布式文件系统

tsuru:开源的PAAS平台,和SAE实现的功能一模一样

groupcache:memcahe作者写的用于Google下载系统的缓存系统

god:类似redis的缓存系统,但是支持分布式和扩展性

gor:网络流量抓包和重放工具

以下是一些公司,只是一小部分:

下面列出来了一些使用的用户

GoUsers - go-wiki - A list of organizations that use Go.

4、Go还存在的缺点

以下缺点是我自己在项目开发中遇到的一些问题:

  • Go的import包不支持版本,有时候升级容易导致项目不可运行,所以需要自己控制相应的版本信息
  • Go的goroutine一旦启动之后,不同的goroutine之间切换不是受程序控制,runtime调度的时候,需要严谨的逻辑,不然goroutine休眠,过一段时间逻辑结束了,突然冒出来又执行了,会导致逻辑出错等情况。
  • GC延迟有点大,我开发的日志系统伤过一次,同时并发很大的情况下,处理很大的日志,GC没有那么快,内存回收不给力,后来经过profile程序改进之后得到了改善。
  • pkg下面的图片处理库很多bug,还是使用成熟产品好,调用这些成熟库imagemagick的接口比较靠谱

最后还是建议大家学习Go,这门语言真的值得大家好好学习,因为它可以做从底层到前端的任何工作。



学习Go的话欢迎大家通过我写的书来学习,我已经开源在github:

astaxie/build-web-application-with-golang · GitHub



还有如果你用来做API开发或者网络开发,那么我做的开源框架beego也许适合你,可以适当的来学习一下:

astaxie/beego · GitHub

  1. 部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因,Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方
    PyPI 源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
  2. 并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核,并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁 GIL 的原因,多线程的 Python 程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的 multiprocessing
    包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程,对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存,而服务器有 32 个 CPU 核,那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
  3. 良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go 的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有
    gofix, govet 等非常有用的工具。
  4. 执行性能好。虽然不如 C 和 Java,但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

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