作者 | 杨成立（忘篱） 阿里巴巴高级技术专家

Go 开发关键技术指南文章目录：

• 为什么你要选择 Go？
  
• Go 面向失败编程
  
• 带着服务器编程金刚经走进 2020 年
  
• 敢问路在何方？
  

Go 开发指南大图

Engineering

我觉得 Go 在工程上良好的支持，是 Go 能够在服务器领域有一席之地的重要原因。这里说的工程友好包括：

• gofmt 保证代码的基本一致，增加可读性，避免在争论不清楚的地方争论；
• 原生支持的 profiling，为性能调优和死锁问题提供了强大的工具支持；
• utest 和 coverage，持续集成，为项目的质量提供了良好的支撑；
• example 和注释，让接口定义更友好合理，让库的质量更高。

GOFMT 规范编码

之前有段时间，朋友圈霸屏的新闻是码农因为代码不规范问题枪击同事，虽然实际上枪击案可能不是因为代码规范，但可以看出大家对于代码规范问题能引发枪击是毫不怀疑的。这些年在不同的公司码代码，和不同的人一起码代码，每个地方总有人喜欢纠结于 if () 中是否应该有空格，甚至还大开怼戒。

Go 语言从来不会有这种争论，因为有 gofmt，语言的工具链支持了格式化代码，避免大家在代码风格上白费口舌。

比如，下面的代码看着真是揪心，任何语言都可以写出类似的一坨代码：

package main
import (
    "fmt"
    "strings"
)
func foo()[]string {
    return []string{"gofmt","pprof","cover"}}

func main() {
    if v:=foo();len(v)>0{fmt.Println("Hello",strings.Join(v,", "))}
}
复制代码

如果有几万行代码都是这样，是不是有扣动扳机的冲动？如果我们执行下 gofmt -w t.go 之后，就变成下面的样子：

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
)

func foo() []string {
	return []string{"gofmt", "pprof", "cover"}
}

func main() {
	if v := foo(); len(v) > 0 {
		fmt.Println("Hello", strings.Join(v, ", "))
	}
}
复制代码

是不是心情舒服多了？gofmt 只能解决基本的代码风格问题，虽然这个已经节约了不少口舌和唾沫，我想特别强调几点:

• 有些 IDE 会在保存时自动 gofmt，如果没有手动运行下命令 gofmt -w .，可以将当前目录和子目录下的所有文件都格式化一遍，也很容易的是不是；
• gofmt 不识别空行，因为空行是有意义的，因为空行有意义所以 gofmt 不知道如何处理，而这正是很多同学经常犯的问题；
• gofmt 有时候会因为对齐问题，导致额外的不必要的修改，这不会有什么问题，但是会干扰 CR 从而影响 CR 的质量。

先看空行问题，不能随便使用空行，因为空行有意义。不能在不该空行的地方用空行，不能在该有空行的地方不用空行，比如下面的例子：

package main

import (
	"fmt"
	"io"
	"os"
)

func main() {
	f, err := os.Open(os.Args[1])

	if err != nil {

		fmt.Println("show file err %v", err)
		os.Exit(-1)
	}
	defer f.Close()
	io.Copy(os.Stdout, f)
}
复制代码

上面的例子看起来就相当的奇葩，if 和 os.Open 之间没有任何原因需要个空行，结果来了个空行；而 defer 和 io.Copy 之间应该有个空行却没有个空行。空行是非常好的体现了逻辑关联的方式，所以空行不能随意，非常严重地影响可读性，要么就是一坨东西看得很费劲，要么就是突然看到两个紧密的逻辑身首异处，真的让人很诧异。

上面的代码可以改成这样，是不是看起来很舒服了：

package main

import (
	"fmt"
	"io"
	"os"
)

func main() {
	f, err := os.Open(os.Args[1])
	if err != nil {
		fmt.Println("show file err %v", err)
		os.Exit(-1)
	}
	defer f.Close()
	
	io.Copy(os.Stdout, f)
}
复制代码

再看 gofmt 的对齐问题，一般出现在一些结构体有长短不一的字段，比如统计信息，比如下面的代码：

package main

type NetworkStat struct {
	IncomingBytes int `json:"ib"`
	OutgoingBytes int `json:"ob"`
}

func main() {
}
复制代码

如果新增字段比较长，会导致之前的字段也会增加空白对齐，看起来整个结构体都改变了：

package main

type NetworkStat struct {
	IncomingBytes          int `json:"ib"`
	OutgoingBytes          int `json:"ob"`
	IncomingPacketsPerHour int `json:"ipp"`
	DropKiloRateLastMinute int `json:"dkrlm"`
}

func main() {
}
复制代码

比较好的解决办法就是用注释，添加注释后就不会强制对齐了。

Profile 性能调优

性能调优是一个工程问题，关键是测量后优化，而不是盲目优化。Go 提供了大量的测量程序的工具和机制，包括 Profiling Go Programs, Introducing HTTP Tracing，我们也在性能优化时使用过 Go 的 Profiling，原生支持是非常便捷的。

对于多线程同步可能出现的死锁和竞争问题，Go 提供了一系列工具链，比如 Introducing the Go Race Detector, Data Race Detector，不过打开 race 后有明显的性能损耗，不应该在负载较高的线上服务器打开，会造成明显的性能瓶颈。

推荐服务器开启 http profiling，侦听在本机可以避免安全问题，需要 profiling 时去机器上把 profile 数据拿到后，拿到线下分析原因。实例代码如下：

package main

import (
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"time"
)

func main() {
	go http.ListenAndServe("127.0.0.1:6060", nil)

	for {
		b := make([]byte, 4096)
		for i := 0; i < len(b); i++ {
			b[i] = b[i] + 0xf
		}
		time.Sleep(time.Nanosecond)
	}
}
复制代码

编译成二进制后启动 go mod init private.me && go build . && ./private.me，在浏览器访问页面可以看到各种性能数据的导航：http://localhost:6060/debug/pprof/

例如分析 CPU 的性能瓶颈，可以执行 go tool pprof private.me http://localhost:6060/debug/pprof/profile，默认是分析 30 秒内的性能数据，进入 pprof 后执行 top 可以看到 CPU 使用最高的函数：

(pprof) top
Showing nodes accounting for 42.41s, 99.14% of 42.78s total
Dropped 27 nodes (cum <= 0.21s)
Showing top 10 nodes out of 22
      flat  flat%   sum%        cum   cum%
    27.20s 63.58% 63.58%     27.20s 63.58%  runtime.pthread_cond_signal
    13.07s 30.55% 94.13%     13.08s 30.58%  runtime.pthread_cond_wait
     1.93s  4.51% 98.64%      1.93s  4.51%  runtime.usleep
     0.15s  0.35% 98.99%      0.22s  0.51%  main.main
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除了 top，还可以输入 web 命令看调用图，还可以用 go-torch 看火焰图等。

UTest 和 Coverage

当然工程化少不了 UTest 和覆盖率，关于覆盖 Go 也提供了原生支持 The cover story，一般会有专门的 CISE 集成测试环境。集成测试之所以重要，是因为随着代码规模的增长，有效的覆盖能显著的降低引入问题的可能性。

什么是有效的覆盖？一般多少覆盖率比较合适？80% 覆盖够好了吗？90% 覆盖一定比 30% 覆盖好吗？我觉得可不一定，参考 Testivus On Test Coverage。对于 UTest 和覆盖，我觉得重点在于：

• UTest 和覆盖率一定要有，哪怕是 0.1% 也必须要有，为什么呢？因为出现故障时让老板心里好受点啊，能用数据衡量出来裸奔的代码有多少；
• 核心代码和业务代码一定要分离，强调核心代码的覆盖率才有意义，比如整体覆盖了 80%，核心代码占 5%，核心代码覆盖率为 10%，那么这个覆盖就不怎么有效了；
• 除了关键正常逻辑，更应该重视异常逻辑，异常逻辑一般不会执行到，而一旦藏有 bug 可能就会造成问题。有可能有些罕见的代码无法覆盖到，那么这部分逻辑代码，CR 时需要特别人工 Review。

分离核心代码是关键。

可以将核心代码分离到单独的 package，对这个 package 要求更高的覆盖率，比如我们要求 98% 的覆盖（实际上做到了 99.14% 的覆盖）。对于应用的代码，具备可测性是非常关键的，举个我自己的例子，go-oryx 这部分代码是判断哪些 url 是代理，就不具备可测性，下面是主要的逻辑：

http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		if o := r.Header.Get("Origin"); len(o) > 0 {
			w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*")
		}

		if proxyUrls == nil {
			......
			fs.ServeHTTP(w, r)
			return
		}

		for _, proxyUrl := range proxyUrls {
			srcPath, proxyPath := r.URL.Path, proxyUrl.Path
			......
			if proxy, ok := proxies[proxyUrl.Path]; ok {
				p.ServeHTTP(w, r)
				return
			}
		}

		fs.ServeHTTP(w, r)
	})
复制代码

可以看得出来，关键需要测试的核心代码，在于后面如何判断URL符合定义的规范，这部分应该被定义成函数，这样就可以单独测试了：

func shouldProxyURL(srcPath, proxyPath string) bool {
	if !strings.HasSuffix(srcPath, "/") {
		// /api to /api/
		// /api.js to /api.js/
		// /api/100 to /api/100/
		srcPath += "/"
	}

	if !strings.HasSuffix(proxyPath, "/") {
		// /api/ to /api/
		// to match /api/ or /api/100
		// and not match /api.js/
		proxyPath += "/"
	}

	return strings.HasPrefix(srcPath, proxyPath)
}

func run(ctx context.Context) error {
	http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		......
		for _, proxyUrl := range proxyUrls {
			if !shouldProxyURL(r.URL.Path, proxyUrl.Path) {
				continue
			}
复制代码

代码参考 go-oryx: Extract and test URL proxy，覆盖率请看 gocover: For go-oryx coverage，这样的代码可测性就会比较好，也能在有限的精力下尽量让覆盖率有效。

Note: 可见，单元测试和覆盖率，并不是测试的事情，而是代码本身应该提高的代码“可测试性”。

另外，对于 Go 的测试还有几点值得说明：

• helper：测试时如果调用某个函数，出错时总是打印那个共用的函数的行数，而不是测试的函数。比如 test_helper.go，如果 compare 不调用 t.Helper()，那么错误显示是 hello_test.go:26: Returned: [Hello, world!], Expected: [BROKEN!]，调用 t.Helper() 之后是 hello_test.go:18: Returned: [Hello, world!], Expected: [BROKEN!]`，实际上应该是 18 行的 case 有问题，而不是 26 行这个 compare 函数的问题；
• benchmark：测试时还可以带 Benchmark 的，参数不是 testing.T 而是 testing.B，执行时会动态调整一些参数，比如 testing.B.N，还有并行执行的 testing.PB. RunParallel，参考 Benchamrk；
• main: 测试也是有个 main 函数的，参考 TestMain，可以做一些全局的初始化和处理。
• doc.go: 整个包的文档描述，一般是在 package http 前面加说明，比如 http doc 的使用例子。

对于 Helper 还有一种思路，就是用带堆栈的 error，参考前面关于 errors 的说明，不仅能将所有堆栈的行数给出来，而且可以带上每一层的信息。

注意如果 package 只暴露了 interface，比如 go-oryx-lib: aac 通过 NewADTS() (ADTS, error) 返回的是接口 ADTS，无法给 ADTS 的函数加 Example；因此我们专门暴露了一个 ADTSImpl 的结构体，而 New 函数返回的还是接口，这种做法不是最好的，让用户有点无所适从，不知道该用 ADTS 还是 ADTSImpl。所以一种可选的办法，就是在包里面有个 doc.go 放说明，例如 net/http/doc.go 文件，就是在 package http 前面加说明，比如 http doc 的使用例子。

注释和 Example

注释和 Example 是非常容易被忽视的，我觉得应该注意的地方包括：

• 项目的 README.md 和 Wiki，这实际上就是新人指南，因为新人如果能懂那么就很容易了解这个项目的大概情况，很多项目都没有这个。如果没有 README，那么就需要看文件，该看哪个文件？这就让人很抓狂了；
• 关键代码没有注释，比如库的 API，关键的函数，不好懂的代码段落。如果看标准库，绝大部分可以调用的 API 都有很好的注释，没有注释怎么调用呢？只能看代码实现了，如果每次调用都要看一遍实现，真的很难受了；
• 库没有 Example，库是一种要求很高的包，就是给别人使用的包，比如标准库。绝大部分的标准库的包，都有 Example，因为没有 Example 很难设计出合理的 API。

先看关键代码的注释，有些注释完全是代码的重复，没有任何存在的意义，唯一的存在就是提高代码的“注释率”，这又有什么用呢，比如下面代码：

wsconn *Conn //ws connection

// The RPC call.
type rpcCall struct {

// Setup logger.
if err := SetupLogger(......); err != nil {

// Wait for os signal
server.WaitForSignals(
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如果注释能通过函数名看出来（比较好的函数名要能看出来它的职责），那么就不需要写重复的注释，注释要说明一些从代码中看不出来的东西，比如标准库的函数的注释：

// Serve accepts incoming connections on the Listener l, creating a
// new service goroutine for each. The service goroutines read requests and
// then call srv.Handler to reply to them.
//
// HTTP/2 support is only enabled if the Listener returns *tls.Conn
// connections and they were configured with "h2" in the TLS
// Config.NextProtos.
//
// Serve always returns a non-nil error and closes l.
// After Shutdown or Close, the returned error is ErrServerClosed.
func (srv *Server) Serve(l net.Listener) error {

// ParseInt interprets a string s in the given base (0, 2 to 36) and
// bit size (0 to 64) and returns the corresponding value i.
//
// If base == 0, the base is implied by the string's prefix:
// base 2 for "0b", base 8 for "0" or "0o", base 16 for "0x",
// and base 10 otherwise. Also, for base == 0 only, underscore
// characters are permitted per the Go integer literal syntax.
// If base is below 0, is 1, or is above 36, an error is returned.
//
// The bitSize argument specifies the integer type
// that the result must fit into. Bit sizes 0, 8, 16, 32, and 64
// correspond to int, int8, int16, int32, and int64.
// If bitSize is below 0 or above 64, an error is returned.
//
// The errors that ParseInt returns have concrete type *NumError
// and include err.Num = s. If s is empty or contains invalid
// digits, err.Err = ErrSyntax and the returned value is 0;
// if the value corresponding to s cannot be represented by a
// signed integer of the given size, err.Err = ErrRange and the
// returned value is the maximum magnitude integer of the
// appropriate bitSize and sign.
func ParseInt(s string, base int, bitSize int) (i int64, err error) {
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标准库做得很好的是，会把参数名称写到注释中（而不是用 @param 这种方式），而且会说明大量的背景信息，这些信息是从函数名和参数看不到的重要信息。

咱们再看 Example，一种特殊的 test，可能不会执行，它的主要作用是为了推演接口是否合理，当然也就提供了如何使用库的例子，这就要求 Example 必须覆盖到库的主要使用场景。举个例子，有个库需要方式 SSRF 攻击，也就是检查 HTTP Redirect 时的 URL 规则，最初我们是这样提供这个库的：

func NewHttpClientNoRedirect() *http.Client {
复制代码

看起来也没有问题，提供一种特殊的 http.Client，如果发现有 Redirect 就返回错误，那么它的 Example 就会是这样：

func ExampleNoRedirectClient() {
	url := "http://xxx/yyy"

	client := ssrf.NewHttpClientNoRedirect()
	Req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
	if err != nil {
		fmt.Println("failed to create request")
		return
	}

	resp, err := client.Do(Req)
	fmt.Printf("status :%v", resp.Status)
}
复制代码

这时候就会出现问题，我们总是返回了一个新的 http.Client，如果用户自己有了自己定义的 http.Client 怎么办？实际上我们只是设置了 http.Client.CheckRedirect 这个回调函数。如果我们先写 Example，更好的 Example 会是这样：

func ExampleNoRedirectClient() {
	client := http.Client{}

	//Must specify checkRedirect attribute to NewFuncNoRedirect
	client.CheckRedirect = ssrf.NewFuncNoRedirect()

	Req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
	if err != nil {
		fmt.Println("failed to create request")
		return
	}

	resp, err := client.Do(Req)
}
复制代码

那么我们自然知道应该如何提供接口了。

其他工程化

最近得知 WebRTC 有 4GB 的代码，包括它自己的以及依赖的代码，就算去掉一般的测试文件和文档，也有 2GB 的代码！！！编译起来真的是非常耗时间，而 Go 对于编译速度的优化，据说是在 Google 有过验证的，具体我们还没有到这个规模。具体可以参考 Why so fast?，主要是编译器本身比 GCC 快 (5X)，以及 Go 的依赖管理做的比较好。

Go 的内存和异常处理也做得很好，比如不会出现野指针，虽然有空指针问题可以用 recover 来隔离异常的影响。而 C 或 C++ 服务器，目前还没有见过没有内存问题的，上线后就是各种的野指针满天飞，总有因为野指针搞死的时候，只是或多或少罢了。

按照 Go 的版本发布节奏，6 个月就发一个版本，基本上这么多版本都很稳定，Go1.11 的代码一共有 166 万行 Go 代码，还有 12 万行汇编代码，其中单元测试代码有 32 万行(占 17.9%)，使用实例 Example 有 1.3 万行。Go 对于核心 API 是全部覆盖的，提交有没有导致 API 不符合要求都有单元测试保证，Go 有多个集成测试环境，每个平台是否测试通过也能看到，这一整套机制让 Go 项目虽然越来越庞大，但是整体研发效率却很高。

Go2 Transition

Go2 的设计草案在 Go 2 Draft Designs ，而 Go1 如何迁移到 Go2 也是我个人特别关心的问题，Python2 和 Python3 的那种不兼容的迁移方式简直就是噩梦一样的记忆。Go 的提案中，有一个专门说了迁移的问题，参考 Go2 Transition。

Go2 Transition 还不是最终方案，不过它也对比了各种语言的迁移，还是很有意思的一个总结。这个提案描述了在非兼容性变更时，如何给开发者挖的坑最小。

目前 Go1 的标准库是遵守兼容性原则的，参考 Go 1 compatibility guarantee，这个规范保证了 Go1 没有兼容性问题，几乎可以没有影响的升级比如从 Go1.2 升级到 Go1.11。几乎的意思，是很大概率是没有问题，当然如果用了一些非常冷门的特性，可能会有坑，我们遇到过 json 解析时，内嵌结构体的数据成员也得是 exposed 的才行，而这个在老版本中是可以非 exposed；还遇到过 cgo 对于链接参数的变更导致编译失败，这些问题几乎很难遇到，都可以算是兼容的吧，有时候只是把模糊不清的定义清楚了而已。

Go2 在语言和标准库上，会打破 Go1 的兼容性规范，也就是和 Go1 不再兼容。不过 Go 是分布式开源社区在维护，不能依赖于 flag day，还是要容许不同 Go 版本写的 package 的互操作性。

先了解下各个语言如何考虑兼容性：

• C 是严格向后兼容的，很早写的程序总是能在新的编译器中编译。另外新的编译器也支持指定之前的标准，比如 -std=c90 使用 ISO C90 标准编译程序。关键的特性是编译成目标文件后，不同版本的 C 的目标文件，能完美的链接成执行程序；C90 实际上是对之前 K&R C 版本不兼容的，主要引入了 volatile 关键字、整数精度问题，还引入了 trigraphs，最糟糕的是引入了 undefined 行为比如数组越界和整数溢出的行为未定义。从 C 上可以学到的是：后向兼容非常重要；非常小的打破兼容性也问题不大特别是可以通过编译器选项来处理；能将不同版本的目标文件链接到一起是非常关键的；undefined 行为严重困扰开发者容易造成问题；

• C++ 也是 ISO 组织驱动的语言，和 C 一样也是向后兼容的。C++和C一样坑爹的地方坑到吐血，比如 undefined行为等。尽管一直保持向后兼容，但是新的C++代码比如C++11 看起来完全不同，这是因为有新的改变的特性，比如很少会用裸指针、比如 range 代替了传统的 for 循环，这导致熟悉老C++语法的程序员看新的代码非常难受甚至看不懂。C++毋庸置疑是非常流行的，但是新的语言标准在这方面没有贡献。从C++上可以学到的新东西是：尽管保持向后兼容，语言的新版本可能也会带来巨大的不同的感受（保持向后兼容并不能保证能持续看懂）。

• Java 也是向后兼容的，是在字节码层面和语言层面都向后兼容，尽管语言上不断新增了关键字。Java 的标准库非常庞大，也不断在更新，过时的特性会被标记为 deprecated 并且编译时会有警告，理论上一定版本后 deprecated 的特性会不可用。Java 的兼容性问题主要在 JVM 解决，如果用新的版本编译的字节码，得用新的 JVM 才能执行。Java 还做了一些前向兼容，这个影响了字节码啥的（我本身不懂 Java，作者也不说自己不是专家，我就没仔细看了）。Java 上可以学到的新东西是：要警惕因为保持兼容性而限制语言未来的改变。

• Python2.7 是 2010 年发布的，目前主要是用这个版本。Python3 是 2006 年开始开发，2008 年发布，十年后的今天还没有迁移完成，甚至主要是用的 Python2 而不是 Python3，**这当然不是 Go2 要走的路。**看起来是因为缺乏向后兼容导致的问题，Python3 刻意的和之前版本不兼容，比如 print 从语句变成了一个函数，string 也变成了 Unicode（这导致和 C 调用时会有很多问题）。没有向后兼容，同时还是解释型语言，这导致 Python2 和 3 的代码混着用是不可能的，这意味着程序依赖的所有库必须支持两个版本。Python 支持 from __future__ import FEATURE，这样可以在 Python2 中用 Python3 的特性。Python 上可以学到的东西是：向后兼容是生死攸关的；和其他语言互操作的接口兼容是非常重要的；能否升级到新的语言是由调用的库支持的。

• Perl6 是 2000 年开始开发的，15 年后才正式发布，这也不是 Go2 应该走的路。这么漫长的主要原因包括：刻意没有向后兼容，只有语言的规范没有实现而这些规范不断的修改。Perl 上可以学到的东西是：不要学 Perl；设置期限按期交付；别一下子全部改了。

特别说明的是，非常高兴的是 Go2 不会重新走 Python3 的老路子，当初被 Python 的版本兼容问题坑得不要不要的。

虽然上面只是列举了各种语言的演进，确实也了解得更多了，有时候描述问题本身，反而更能明白解决方案。C 和 C 的向后兼容确实非常关键，但也不是它们能有今天地位的原因，C11 的新特性到底增加了多少 DAU 呢，确实是值得思考的。另外 C11 加了那么多新的语言特性，比如 WebRTC 代码就是这样，很多老 C 程序员看到后一脸懵逼，和一门新的语言一样了，是否保持完全的兼容不能做一点点变更，其实也不是的。

应该将 Go 的语言版本和标准库的版本分开考虑，这两个也是分别演进的，例如 alias 是 1.9 引入的向后兼容的特性，1.9 之前的版本不支持，1.9 之后的都支持。语言方面包括：

• Language additions 新增的特性。比如 1.9 新增的 type alias，这些向后兼容的新特性，并不要求代码中指定特殊的版本号，比如用了 alias 的代码不用指定要 1.9 才能编译，用之前的版本会报错。向后兼容的语言新增的特性，是依靠程序员而不是工具链来维护的，要用这个特性或库升级到要求的版本就可以。

• Language removals 删除的特性。比如有个提案 #3939 去掉 string(int)，字符串构造函数不支持整数，假设这个在 Go1.20 版本去掉，那么 Go1.20 之后这种 string(1000) 代码就要编译失败了。这种情况没有特别好的办法能解决，我们可以提供工具，将代码自动替换成新的方式，这样就算库维护者不更新，使用者自己也能更新。这种场景引出了指定最大版本，类似 C 的 -std=C90，可以指定最大编译的版本比如 -lang=go1.19，当然必须能和 Go1.20 的代码链接。指定最大版本可以在 go.mod 中指定，这需要工具链兼容历史的版本，由于这种特性的删除不会很频繁，维护负担还是可以接受的。

• Minimum language version 最小要求版本。为了可以更明确的错误信息，可以允许模块在 go.mod 中指定最小要求的版本，这不是强制性的，只是说明了这个信息后编译工具能明确给出错误，比如给出应该用具体哪个版本。

• Language redefinitions 语言重定义。比如 Go1.1 时，int 在 64 位系统中长度从 4 字节变成了 8 字节，这会导致很多潜在的问题。比如 #20733 修改了变量在 for 中的作用域，看起来是解决潜在的问题，但也可能会引入问题。引入关键字一般不会有问题，不过如果和函数冲突就会有问题，比如 error: check。为了让 Go 的生态能迁移到 Go2，语言重定义的事情应该尽量少做，因为我们不再能依赖编译器检查错误。虽然指定版本能解决这种问题，但是这始终会导致未知的结果，很有可能一升级 Go 版本就挂了。**我觉得对于语言重定义，应该完全禁止。**比如 #20733 可以改成禁止这种做法，这样就会变成编译错误，可能会帮助找到代码中潜在的 BUG。

• Build tags 编译 tags。在指定文件中指定编译选项，是现有的机制，不过是指定的 release 版本号，它更多是指定了最小要求的版本，而没有解决最大依赖版本问题。

• Import go2 导入新特性。和 Python 的特性一样，可以在 Go1 中导入 Go2 的新特性，比如可以显式地导入 import "go2/type-aliases"，而不是在 go.mod 中隐式的指定。这会导致语言比较复杂，将语言打乱成了各种特性的组合。而且这种方式一旦使用，将无法去掉。这种方式看起来不太适合 Go。

如果有更多的资源来维护和测试，标准库后续会更快发布，虽然还是 6 个月的周期。标准库方面的变更包括：

• Core standard library 核心标准库。有些和编译工具链相关的库，还有其他的一些关键的库，应该遵守 6 个月的发布周期，而且这些核心标准库应该保持 Go1 的兼容性，比如 os/signal、reflect、runtime、sync、testing、time、unsafe 等等。我可能乐观的估计 net, os, 和 syscall 不在这个范畴。

• Penumbra standard library 边缘标准库。它们被独立维护，但是在一个 release 中一起发布，当前核心库大部分都属于这种。这使得可以用 go get 等工具来更新这些库，比 6 个月的周期会更快。标准库会保持和前面版本的编译兼容，至少和前面一个版本兼容。

• Removing packages from the standard library 去掉一些不太常用的标准库，比如 net/http/cgi 等。

如果上述的工作做得很好的话，开发者会感觉不到有个大版本叫做 Go2，或者这种缓慢而自然的变化逐渐全部更新成了 Go2。甚至我们都不用宣传有个 Go2，既然没有 C2.0 为何要 Go2.0 呢？主流的语言比如 C、C++ 和 Java 从来没有 2.0，一直都是 1.N 的版本，我们也可以模仿它们。事实上，一般所认为的全新的 2.0 版本，若出现不兼容性的语言和标准库，对用户也不是个好结果，甚至还是有害的。

Others

关于 Go，还有哪些重要的技术值得了解呢？下面将进行详细的分享。

GC

GC 一般是 C/C 程序员对于 Go 最常见、也是最先想到的一个质疑，GC 这玩意儿能行吗？我们以前 C/C 程序都是自己实现内存池的，我们内存分配算法非常牛逼的。

Go 的 GC 优化之路，可以详细读 Getting to Go: The Journey of Go's Garbage Collector。

2014 年 Go1.4，GC 还是很弱的，是决定 Go 生死的大短板。

上图是 Twitter 的线上服务监控。Go1.4 的 STW(Stop the World) Pause time 是 300 毫秒，而 Go1.5 优化到了 30 毫秒。

而 Go1.6 的 GC 暂停时间降低到了 3 毫秒左右。

Go1.8 则降低到了 0.5 毫秒左右，也就是 500 微秒。从 Go1.4 到 Go1.8，优化了 600 倍性能。

如何看 GC 的 STW 时间呢？可以引入 net/http/pprof 这个库，然后通过 curl 来获取数据，实例代码如下：

package main

import (
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
)

func main() {
	http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
}
复制代码

启动程序后，执行命令就可以拿到结果（由于上面的例子中没有 GC，下面的数据取的是另外程序的部分数据）：

$ curl 'http://localhost:6060/debug/pprof/allocs?debug=1' 2>/dev/null |grep PauseNs
# PauseNs = [205683 79032 202102 82216 104853 142320 90058 113638 152504 
145965 72047 49690 158458 60499 99610 112754 122262 52252 49234 68420 159857 
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复制代码

可以用 python 计算最大值是 322 微秒，最小是 26 微秒，平均值是 81 微秒。

Declaration Syntax

关于 Go 的声明语法 Go Declaration Syntax，和 C 语言有对比，在 The "Clockwise/Spiral Rule" 这个文章中也详细描述了 C 的顺时针语法规则。其中有个例子：

int (*signal(int, void (*fp)(int)))(int);
复制代码

这是个什么呢？翻译成 Go 语言就能看得很清楚：

func signal(a int, b func(int)) func(int)int
复制代码

signal 是个函数，有两个参数，返回了一个函数指针。signal 的第一个参数是 int，第二个参数是一个函数指针。

当然实际上 C 语言如果借助 typedef 也是能获得比较好的可读性的：

typedef void (*PFP)(int);
typedef int (*PRET)(int);
PRET signal(int a, PFP b);
复制代码

只是从语言的语法设计上来说，还是 Go 的可读性确实会好一些。这些点点滴滴的小傲娇，是否可以支撑我们够浪程序员浪起来的资本呢？至少 Rob Pike 不是拍脑袋和大腿想出来的规则嘛，这种认真和严谨是值得佩服和学习的。

Documents

新的语言文档支持都很好，不用买本书看，Go 也是一样，Go 官网历年比较重要的文章包括：

• 语法特性及思考：Go Declaration Syntax, The Laws of Reflection, Constants, Generics Discussion, Another Go at Language Design, Composition not inheritance, Interfaces and other types
• 并发相关特性：Share Memory By Communicating, Go Concurrency Patterns: Timing out, moving on, Concurrency is not parallelism, Advanced Go Concurrency Patterns, Go Concurrency Patterns: Pipelines and cancellation, Go Concurrency Patterns: Context, Mutex or Channel
• 错误处理相关：Defer, Panic, and Recover, Error handling and Go, Errors are values, Stack traces and the errors package, Error Handling In Go, The Error Model
• 性能和优化：Profiling Go Programs, Introducing the Go Race Detector, The cover story, Introducing HTTP Tracing, Data Race Detector
• 标准库说明：Go maps in action, Go Slices: usage and internals, Arrays, slices (and strings): The mechanics of append, Strings, bytes, runes and characters in Go
• 和C的结合：C? Go? Cgo!
• 项目相关：Organizing Go code, Package names, Effective Go, versioning, Russ Cox: vgo
• 关于GC：Go GC: Prioritizing low latency and simplicity, Getting to Go: The Journey of Go Garbage Collector, Proposal: Eliminate STW stack re-scanning

其中，文章中有引用其他很好的文章，我也列出来哈：

• Go Declaration Syntax，引用了一篇神作，介绍 C 的螺旋语法，写 C 的多，读过这个的不多，The "Clockwise/Spiral Rule"
• Strings, bytes, runes and characters in Go，引用了很好的一篇文章，号称每个人都要懂的，关于字符集和 Unicode 的文章，Every Software Developer Must Know (No Excuses!)
• 为何错误码模型，比异常模型更有优势，参考 Cleaner, more elegant, and wrong 以及 Cleaner, more elegant, and harder to recognize。
• Go 中的面向对象设计原则 SOLID。
• Go 的版本语义 Semantic Versioning，如何在大型项目中规范版本，避免导致依赖地狱 (Dependency Hell) 问题。

SRS

SRS 是使用 ST，单进程单线程，性能是 EDSM 模型的 nginx-rtmp 的 3 到 5 倍，参考 SRS: Performance，当然不是 ST 本身性能是 EDSM 的三倍，而是说 ST 并不会比 EDSM 性能低，主要还是要根据业务上的特征做优化。

关于 ST 和 EDSM，参考本文前面关于 Concurrency 对于协程的描述，ST 它是 C 的一个协程库，EDSM 是异步事件驱动模型。

SRS 是单进程单线程，可以扩展为多进程，可以在 SRS 中改代码 Fork 子进程，或者使用一个 TCP 代理，比如 TCP 代理 go-oryx: rtmplb。

在 2016 年和 2017 年我用 Go 重写过 SRS，验证过 Go 使用 2CPU 可以跑到 C10K，参考 go-oryx，v0.1.13 Supports 10k(2CPUs) for RTMP players。由于仅仅是语言的差异而重写一个项目，没有找到更好的方式或理由，觉得很不值得，所以还是放弃了 Go 语言版本，只维护 C++ 版本的 SRS。Go 目前一般在 API 服务器用得比较多，能否在流媒体服务器中应用？答案是肯定的，我已经实现过了。

后来在 2017 年，终于找到相对比较合理的方式来用 Go 写流媒体，就是只提供库而不是二进制的服务器，参考 go-oryx-lib。

目前 Go 可以作为 SRS 前面的代理，实现多核的优势，参考 go-oryx。

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作者简介
杨成立（花名：忘篱），阿里巴巴高级技术专家。他发起并维护了基于 MIT 协议的开源流媒体服务器项目 - SRS（Simple Rtmp Server）。感兴趣的同学可以扫描下方二维码进入钉钉群，直面和大神进行交流！

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