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駁狗屎文 “我為什麼放棄Go語言
此篇文章流傳甚廣, 其實裡面沒啥乾貨， 而且裡面很多觀點是有問題的. 這個文章在 golang-china 很早就討論過了.
最近因為 Rust 1.0 和 1.1 的發布, 導致這個文章又出來毒害讀者.
所以寫了這篇反駁文章, 指出其中的問題.
有好幾次，當我想起來的時候，總是會問自己：我為什麼要放棄Go語言？這個決定是正確的嗎？是明智和理性的嗎？其實我一直在認真思考這個問題。
開門見山地說，我當初放棄Go語言（golang），就是因為兩個「不爽」：第一，對Go語言本身不爽；第二，對Go語言社區里的某些人不爽。毫無疑問，這是非常主觀的結論。但是我有足夠詳實的客觀的論據，用以支撐這個看似主觀的結論。
文末附有本文更新日誌。
確實是非常主觀的結論, 因為裡面有不少有問題的觀點(用來忽悠Go小白還行).
第0節：我的Go語言經歷
先說說我的經歷吧，以避免被無緣無故地當作Go語言的低級黑。
2009年底，Go語言（golang）第一個公開版本發布，籠罩著「Google公司製造」的光環，吸引了許多慕名而來的嘗鮮者，我（Liigo）也身居其中，籠統的看了一些Go語言的資料，學習了基礎的教程，因對其語法中的分號和花括弧不滿，很快就遺忘掉了，沒拿它當一回事。
在2009年Go剛發布時, 確實是因為「Google公司製造」的光環而吸引了(包括文章作者和諸多IT記者)很多低級的嘗鮮者.
還好, 經過5年的發展, 這些純粹因為光環來的投機者所剩已經不多了(Google趨勢).
目前, 真正的Go用戶早就將Go用於實際的生產了.
說到 其語法中的分號和花括弧不滿, 我想說這只是你的 個人主觀感受, 還有很多人對Go的分號和花括弧很滿意,
包括水果公司的的 Swift 的語言設計者也很滿意這種風格(Swift中的分號和花括弧和Go基本相同).
如果只談 個人主觀感受, 我也可以說 Rust 的 fn 縮寫也很蛋疼!
兩年之後，2011年底，Go語言發布1.0的計劃被提上日程，相關的報道又多起來，我再次關注它，重新評估之後決定深入參與Go語言。我訂閱了其users、nuts、dev、commits等官方郵件組，堅持每天閱讀其中的電子郵件，以及開發者提交的每一次源代碼更新，給Go提交了許多改進意見，甚至包括修改Go語言編譯器源代碼直接參与開發任務。如此持續了數月時間。
這個到是事實, 在 golang-china 有不少吵架的帖子, 感興趣的可以去挖下, 我就不展開說了.
到2012年初，Go 1.0發布，語言和標準庫都已經基本定型，不可能再有大幅改進，我對Go語言未能在1.0定型之前更上一個台階、實現自我突破，甚至帶著諸多明顯缺陷走向1.0，感到非常失望，因而逐漸疏遠了它（所以Go 1.0之後的事情我很少關心）。後來看到即將發布的Go 1.1的Release Note，發現語言層面沒有太大改變，只是在庫和工具層面有所修補和改進，感到它尚在幼年就失去成長的動力，越發失望。外加Go語言社區里的某些人，其中也包括Google公司負責開發Go語言的某些人，其態度、言行，讓我極度厭惡，促使我決絕地離棄Go語言。
真的不清楚樓主說的可以在 Go1.0 之前短時間內能實現的 重大改進和諸多明顯缺陷 是什麼.
如果是樓主說前面的 其語法中的分號和花括弧不滿 之類的重大改進, 我只能說這只是你的 個人主觀感受 而已,
你的很多想法只能說服你自己, 沒辦法說服其他絕大部分人(不要以為像C++或Rust那樣什麼特性都有就NB了, 各種NB特性加到一起只能是 要你命3000, 而絕對不會是什麼 銀彈).
Go 1.1的Release Note，發現語言層面沒有太大改變. 語言層沒有改變是是因為 Go1 作出的向後兼容的承諾. 對於工業級的語言來說, Go1 這個只能是優點. 如果連語言層在每個版本都會出現諸多大幅改進, 那誰還敢用Go語言來做生產開發呢(我承認Rust的改動很大膽, 但也說明了Rust還處於比較幼稚和任性的階段)?
說 Go語言社區里的某些人固執 的觀點我是同意的. 但是這些 固執 的人是可以講道理的, 但是他們對很多東西的要求很高(特別是關於Go的設計哲學部分).
只要你給的建議有依據(語言的設計哲學是另外一回事情), 他們絕對不會盲目的拒絕(只是討論的周期會比較長).
關於樓主提交的給Go文件添加BOM的文章, 需要補充說明下.
在Go1.0發布的時候, Go語言的源文件(.go)明確要求必須是UTF8編碼的, 而且是無BOM的UTF8編碼的.
注意: 這個 無BOM的UTF8編碼 的限制僅僅是 針對 Go語言的源文件(.go).
這個限制並不是說不允許用戶處理帶BOM的UTF8的txt文件!
我覺得對於寫Go程序來說, 這個限制是沒有任何問題的, 到目前為止, 我還從來沒有使用過帶BOM的.go文件.
不僅是因為帶BOM的.go文件沒有太多的意義, 而且有很多的缺陷.
BOM的原意是用來表示編碼是大端還是小端的, 主要用於UTF16和UTF32. 對於 UTF8 來說, BOM 沒有任何存在的意義(正是Go的2個作者發明了UTF8, 徹底解決了全球的編碼問題).
但是, 在現實中, 因為MS的txt記事本, 對於中文環境會將txt(甚至是C/C++源文件)當作GBK編碼(GBK是個爛編碼),
為了區別到底是GBK還是UTF8, MS的記事本在前面加了BOM這個垃圾(被GBK佔了茅坑), 這裡的bom已經不是表示位元組序本意了. 不知道有沒有人用ms的記事本寫網頁, 然後生成一個帶bom的utf8網頁肯定很有意思.
這是MS的記事本的BUG: 它不支持生成無BOM的UTF8編碼的文本文件!
這些是現實存在的帶BOM的UTF8編碼的文本文件, 但是它們肯定都不是Go語言源文件!
所以說, Go語言的源文件即使強制限制了無BOM的UTF8編碼要求, 也是沒有任何問題的(而且我還希望有這個限制).
雖然後來Go源文件接受帶BOM的UTF8了, 但是運行 go fmt 之後, 還是會刪除掉BOM的(因為BOM就是然並卵). 也就是說 帶 BOM 的 Go 源文件是不符合 Go語言的編碼風格的, go fmt 會強制刪除 BOM 頭.
前面說了BOM是MS帶來的垃圾, 但是BOM的UTF8除瞭然並卵之外還有很多問題, 因為BOM在string的開頭嵌入了垃圾,
導致正則表達式, string的鏈接運算等操作都被會被BOM這個垃圾所污染. 對於.go語言, 即使代碼完全一樣, 有BOM和無BOM會導致文件的MD5之類的校驗碼不同.
所以, 我覺得Go用戶不用糾結BOM這個無關緊要的東西.
在上一個10年，我（Liigo）在我所屬的公司里，深度參與了兩個編程語言項目的開發。我想，對於如何判斷某個編程語言的優劣，或者說至少對於如何判斷某個編程語言是否適合於我自己，我應該還是有一點發言權的。
第1節：我為什麼對Go語言不爽？
Go語言有很多讓我不爽之處，這裡列出我現在還能記起的其中一部分，排名基本上不分先後。讀者們耐心地看完之後，還能淡定地說一句「我不在乎」嗎？
1.1 不允許左花括弧另起一行
關於對花括弧的擺放，在C語言、C++、Java、C#等社區中，十餘年來存在持續爭議，從未形成一致意見。在我看來，這本來就是主觀傾向很重的抉擇，不違反原則不涉及是非的情況下，不應該搞一刀切，讓程序員或團隊自己選擇就足夠了。編程語言本身強行限制，把自己的喜好強加給別人，得不償失。無論傾向於其中任意一種，必然得罪與其對立的一群人。雖然我現在已經習慣了把左花括弧放在行尾，但一想到被禁止其他選擇，就感到十分不爽。Go語言這這個問題上，沒有做到「團結一切可以團結的力量」不說，還有意給自己樹敵，太失敗了。
我覺得Go最偉大的發明是 go fmt, 從此Go用戶不會再有花括弧的位置這種無聊爭論了(當然也少了不少灌水和上tiobe排名的機會).
是這優點, Swift 語言也使用和 Go 類似的風格(當然樓主也可能鄙視swift的作者).
1.2 編譯器莫名其妙地給行尾加上分號
對Go語言本身而言，行尾的分號是可以省略的。但是在其編譯器（gc）的實現中，為了方便編譯器開發者，卻在詞法分析階段強行添加了行尾的分號，反過來又影響到語言規範，對「怎樣添加分號」做出特殊規定。這種變態做法前無古人。在左花括弧被意外放到下一行行首的情況下，它自動在上一行行尾添加的分號，會導致莫名其妙的編譯錯誤（Go 1.0之前），連它自己都解釋不明白。如果實在處理不好分號，乾脆不要省略分號得了；或者，Scala和JavaScript的編譯器是開源的，跟它們學學怎麼處理省略行尾分號可以嗎？
又是樓主的 個人主觀感受, 不過我很喜歡這個特性. Swift 語言也是類似.
1.3 極度強調編譯速度，不惜放棄本應提供的功能
程序員是人不是神，編碼過程中免不了因為大意或疏忽犯一些錯。其中有一些，是大家集體性的很容易就中招的錯誤（Go語言里的例子我暫時想不起來，C++里的例子有「基類析構函數不是虛函數」）。這時候編譯器應該站出來，多做一些檢查、約束、核對性工作，盡量阻止常規錯誤的發生，盡量不讓有潛在錯誤的代碼編譯通過，必要時給出一些警告或提示，讓程序員留意。編譯器不就是機器么，不就是應該多做臟活累活雜活、減少人的心智負擔么？編譯器多做一項檢查，可能會避免數十萬程序員今後多年內無數次犯同樣的錯誤，節省的時間不計其數，這是功德無量的好事。但是Go編譯器的作者們可不這麼想，他們不願意自己多花幾個小時給編譯器增加新功能，覺得那是虧本，反而減慢了編譯速度。他們以影響編譯速度為由，拒絕了很多對編譯器改進的要求。典型的因噎廢食。強調編譯速度固然值得讚賞，但如果因此放棄應有的功能，我不贊成。
編譯速度是很重要的, 如果編譯速度夠慢, 語言再好也不會有人使用的.
比如C/C++的增量編譯/預編譯頭文件/並發編譯都是為了提高編譯速度.
Rust1.1 也號稱 比 1.0 的編譯時間減少了32% (注意: 不是運行速度).
當然, Go剛面世的時候, 編譯速度是其中的一個設計目標.
不過我想樓主, 可能想說的是因為編譯器自己添加分號而導致的編譯錯誤的問題.
我覺得Go中 { 不能另起一行是語言特性, 如果修復這個就是引入了新的錯誤.
其他的我真想不起來還有哪些 調編譯速度，不惜放棄本應提供的功能 (不要提泛型, 那是因為還沒有好的設計).
1.4 錯誤處理機制太原始
在Go語言中處理錯誤的基本模式是：函數通常返回多個值，其中最後一個值是error類型，用於表示錯誤類型極其描述；調用者每次調用完一個函數，都需要檢查這個error並進行相應的錯誤處理：if err != nil { /*這種代碼寫多了不想吐么*/ }。此模式跟C語言那種很原始的錯誤處理相比如出一轍，並無實質性改進。實際應用中很容易形成多層嵌套的if else語句，可以想一想這個編碼場景：先判斷文件是否存在，如果存在則打開文件，如果打開成功則讀取文件，如果讀取成功再寫入一段數據，最後關閉文件，別忘了還要處理每一步驟中出現錯誤的情況，這代碼寫出來得有多變態、多醜陋？實踐中普遍的做法是，判斷操作出錯後提前return，以避免多層花括弧嵌套，但這麼做的後果是，許多錯誤處理代碼被放在前面突出的位置，常規的處理邏輯反而被掩埋到後面去了，代碼可讀性極差。而且，error對象的標準介面只能返回一個錯誤文本，有時候調用者為了區分不同的錯誤類型，甚至需要解析該文本。除此之外，你只能手工強制轉換error類型到特定子類型（靜態類型的優勢沒了）。至於panic – recover機制，致命的缺陷是不能跨越庫的邊界使用，註定是一個半成品，最多只能在自己的pkg裡面玩一玩。Java的異常處理雖然也有自身的問題（比如Checked Exceptions），但總體上還是比Go的錯誤處理高明很多。
話說, 軟體開發都發展了半個世紀, 還是無實質性改進. 不要以為弄一個異常的語法糖就是革命了.
我只能說錯誤和異常是2個不同的東西, 將所有錯誤當作異常那是SB行為.
正因為有異常這個所謂的銀彈, 導致很多等著別人幫忙擦屁股的行為(注意 shit 函數拋出的絕對不會是一種類型的 shit, 而被其間接調用的各種 xxx_shit 也可能拋出各種類型的異常, 這就導致 catch 失控了):
int main() {
try {
shit();
} catch( /* 到底有幾千種 shit ? */) {
…
}
}
Go的建議是 panic – recover 不跨越邊界, 也就是要求正常的錯誤要由pkg的處理掉.
這是負責任的行為.
再說Go是面向並發的編程語言, 在海量的 goroutine 中使用 try/catch 是不是有一種不倫不類的感覺呢?
1.5 垃圾回收器（GC）不完善、有重大缺陷
在Go 1.0前夕，其垃圾回收器在32位環境下有內存泄漏，一直拖著不肯改進，這且不說。Go語言垃圾回收器真正致命的缺陷是，會導致整個進程不可預知的間歇性停頓。像某些大型後台服務程序，如遊戲伺服器、APP容器等，由於佔用內存巨大，其內存對象數量極多，GC完成一次回收周期，可能需要數秒甚至更長時間，這段時間內，整個服務進程是阻塞的、停頓的，在外界看來就是服務中斷、無響應，再牛逼的並發機制到了這裡統統失效。垃圾回收器定期啟動，每次啟動就導致短暫的服務中斷，這樣下去，還有人敢用嗎？這可是後台伺服器進程，是Go語言的重點應用領域。以上現象可不是我假設出來的，而是事實存在的現實問題，受其嚴重困擾的也不是一家兩家了（2013年底ECUG Con 2013，京東的劉奇提到了Go語言的GC、defer、標準庫實現是性能殺手，最大的痛苦是GC；美團的沈鋒也提到Go語言的GC導致後台服務間隔性停頓是最大的問題。更早的網路遊戲仙俠道開發團隊也曾受Go垃圾回收的沉重打擊）。在實踐中，你必須努力減少進程中的對象數量，以便把GC導致的間歇性停頓控制在可接受範圍內。除此之外你別無選擇（難道你還想自己更換GC演算法、甚至砍掉GC？那還是Go語言嗎？）。跳出圈外，我近期一直在思考，一定需要垃圾回收器嗎？沒有垃圾回收器就一定是歷史的倒退嗎？（可能會新寫一篇博客文章專題探討。）
這是說的是32位系統, 這絕對不是Go語言的重點應用領域!! 我可以說Go出生就是面向64位系統和多核心CPU環境設計的. (再說 Rust 目前好像還不支持 XP 吧, 這可不可以算是影響巨大?)
32位當時是有問題, 但是對實際生產影響並不大(請問樓主還是在用32位系統嗎, 還只安裝4GB的內存嗎). 如果是8位單片機環境, 建議就不要用Go語言了, 直接C語言好了.
而且這個問題早就不存在了(大家可以去看Go的發布日誌).
Go的出生也就5年時間, GC的完善和改進是一個持續的工作, 2015年8月將發布的 Go1.5將採用並行GC.
關於GC的被人詬病的地方是會導致卡頓, 但是我以為這個主要是因為GC的實現還不夠完美而導致的.
如果是完美的並發和增量的GC, 那應該不會出現大的卡頓問題的.
當然, 如果非要實時性, 那用C好了(實時並不表示性能高, 只是響應時間可控).
對於Rust之類沒有GC的語言來說, 想很方便的開發並發的後台程序那幾乎是不可能的.
不要總是吹Rust能代替底層/中層/上層的開發, 我們要看有誰用Rust真的做了什麼.
1.6 禁止未使用變數和多餘import
Go編譯器不允許存在被未被使用的變數和多餘的import，如果存在，必然導致編譯錯誤。但是現實情況是，在代碼編寫、重構、調試過程中，例如，臨時性的注釋掉一行代碼，很容易就會導致同時出現未使用的變數和多餘的import，直接編譯錯誤了，你必須相應的把變數定義注釋掉，再翻頁回到文件首部把多餘的import也注釋掉，……等事情辦完了，想把剛才注釋的代碼找回來，又要好幾個麻煩的步驟。還有一個讓人蛋疼的問題，編寫資料庫相關的代碼時，如果你import某資料庫驅動的pkg，它編譯給你報錯，說不需要import這個未被使用的pkg；但如果你聽信編譯器的話刪掉該import，編譯是通過了，運行時必然報錯，說找不到資料庫驅動；你看看程序員被折騰的兩邊不是人，最後不得不請出大神：import _。對待這種問題，一個比較好的解決方案是，視其為編譯警告而非編譯錯誤。但是Go語言開發者很固執，不容許這種折中方案。
這個問題我只能說樓主的吐槽真的是沒水平.
為何不使用的是錯誤而不是警告? 這是為了將低級的bug消滅在編譯階段(大家可以想下C/C++的那麼多警告有什麼卵用).
而且, import 即使沒有使用的話, 也是用副作用的, 因為 import 會導致 init 和全局變數的初始化.
如果某些代碼沒有使用, 為何要執行 init 這些初始化呢?
如果是因為調試而添加的變數, 那麼調試完刪除不是很正常的要求嗎?
如果是因為調試而要導入fmt或log之類的包, 刪除調試代碼後又導致 import 錯誤的花,
樓主難道不知道在一個獨立的文件包裝下類似的輔助調試的函數嗎?
import (
“fmt”
“log”
)
func logf(format string, a …interface{}) {
file, line := callerFileLine()
fmt.Fprintf(os.Stderr, “%s:%d: “, file, line)
fmt.Fprintf(os.Stderr, format, a…)
}
func fatalf(format string, a …interface{}) {
file, line := callerFileLine()
fmt.Fprintf(os.Stderr, “%s:%d: “, file, line)
fmt.Fprintf(os.Stderr, format, a…)
os.Exit(1)
}
import _ 是有明確行為的用法, 就是為了執行包中的 init 等函數(可以做某些註冊操作).
將警告當作錯誤是Go的一個哲學, 當然在樓主看來這是白痴做法.
1.7 創建對象的方式太多令人糾結
創建對象的方式，調用new函數、調用make函數、調用New方法、使用花括弧語法直接初始化結構體，你選哪一種？不好選擇，因為沒有一個固定的模式。從實踐中看，如果要創建一個語言內置類型（如channel、map）的對象，通常用make函數創建；如果要創建標準庫或第三方庫定義的類型的對象，首先要去文檔里找一下有沒有New方法，如果有就最好調用New方法創建對象，如果沒有New方法，則退而求其次，用初始化結構體的方式創建其對象。這個過程頗為周折，不像C++、Java、C#那樣直接new就行了。
C++的new是狗屎. new導致的問題是構造函數和普通函數的行為不一致, 這個補丁特性真的沒啥優越的.
我還是喜歡C語言的 fopen 和 malloc 之類構造函數, 構造函數就是普通函數, Go語言中也是這樣.
C++中, 除了構造不兼容普通函數, 析構函數也是不兼容普通函數. 這個而引入的坑有很多吧.
1.8 對象沒有構造函數和析構函數
沒有構造函數還好說，畢竟還有自定義的New方法，大致也算是構造函數了。沒有析構函數就比較難受了，沒法實現RAII。額外的人工處理資源清理工作，無疑加重了程序員的心智負擔。沒人性啊，還嫌我們程序員加班還少嗎？C++里有析構函數，Java里雖然沒有析構函數但是有人家finally語句啊，Go呢，什麼都沒有。沒錯，你有個defer，可是那個defer問題更大，詳見下文吧。
defer 可以覆蓋析構函數的行為, 當然 defer 還有其他的任務. Swift2.0 也引入了一個簡化版的 defer 特性.
1.9 defer語句的語義設定不甚合理
Go語言設計defer語句的出發點是好的，把釋放資源的「代碼」放在靠近創建資源的地方，但把釋放資源的「動作」推遲（defer）到函數返回前執行。遺憾的是其執行時機的設置似乎有些不甚合理。設想有一個需要長期運行的函數，其中有無限循環語句，在循環體內不斷的創建資源（或分配內存），並用defer語句確保釋放。由於函數一直運行沒有返回，所有defer語句都得不到執行，循環過程中創建的大量短暫性資源一直積累著，得不到回收。而且，系統為了存儲defer列表還要額外佔用資源，也是持續增加的。這樣下去，過不了多久，整個系統就要因為資源耗盡而崩潰。像這類長期運行的函數，http.ListenAndServe()就是典型的例子。在Go語言重點應用領域，可以說幾乎每一個後台服務程序都必然有這麼一類函數，往往還都是程序的核心部分。如果程序員不小心在這些函數中使用了defer語句，可以說後患無窮。如果語言設計者把defer的語義設定為在所屬代碼塊結束時（而非函數返回時）執行，是不是更好一點呢？可是Go 1.0早已發布定型，為了保持向後兼容性，已經不可能改變了。小心使用defer語句！一不小心就中招。
前面說到 defer 還有其他的任務, 也就是 defer 中執行的 recover 可以捕獲 panic 拋出的異常.
還有 defer 可以在 return 之後修改命名的返回值.
上面2個工作要求 defer 只能在函數退出時來執行.
樓主說的 defer 是類似 Swift2.0 中 defer 的行為, 但是 Swift2.0 中 defer 是沒有前面2個特性的.
Go中的defer是以函數作用域作為觸發的條件的, 是會導致樓主說的在 for 中執行的錯誤用法(哪個語言沒有坑呢?).
不過 for 中 局部 defer 也是有辦法的 (Go中的defer是以函數作用域):
for {
func(){
f, err := os.Open(…)
defer f.Close()
}()
}
在 for 中做一個閉包函數就可以了. 自己不會用不要怪別人沒告訴你.
1.10 許多語言內置設施不支持用戶定義的類型
for in、make、range、channel、map等都僅支持語言內置類型，不支持用戶定義的類型(?)。用戶定義的類型沒法支持for in循環，用戶不能編寫像make、range那樣「參數類型和個數」甚至「返回值類型和個數」都可變的函數，不能編寫像channel、map那樣類似泛型的數據類型。語言內置的那些東西，處處充斥著斧鑿的痕迹。這體現了語言設計的局限性、封閉性、不完善，可擴展性差，像是新手作品——且不論其設計者和實現者如何權威。延伸閱讀：Go語言是30年前的陳舊設計思想，用戶定義的東西幾乎都是二等公民（Tikhon Jelvis）。
說到底, 這個是因為對泛型支持的不完備導致的.
Go語言是沒啥NB的特性, 但是Go的特性和工具組合在一起就是好用.
這就是Go語言NB的地方.
1.11 沒有泛型支持，常見數據類型介面醜陋
沒有泛型的話，List、Set、Tree這些常見的基礎性數據類型的介面就只能很醜陋：放進去的對象是一個具體的類型，取出來之後成了無類型的interface{}（可以視為所有類型的基礎類型），還得強制類型轉換之後才能繼續使用，令人無語。Go語言缺少min、max這類函數，求數值絕對值的函數abs只接收/返回雙精度小數類型，排序介面只能藉助sort.Interface無奈的迴避了被比較對象的類型，等等等等，都是沒有泛型導致的結果。沒有泛型，介面很難優雅起來。Go開發者沒有明確拒絕泛型，只是說還沒有找到很好的方法實現泛型（能不能學學已經開源的語言呀）。現實是，Go 1.0已經定型，泛型還沒有，那些醜陋的介面為了保持向後兼容必須長期存在著。
Go有自己的哲學, 如果能有和目前哲學不衝突的泛型實現, 他們是不會反對的.
如果只是簡單學學(或者叫抄襲)已經開源的語言的語法, 那是C++的設計風格(或者說C++從來都是這樣設計的, 有什麼特性就抄什麼), 導致了各種腦裂的編程風格.
編譯時泛型和運行時泛型可能是無法完全兼容的, 看這個例子:
type AdderT interface {
Add(a, b T) T
}
如何實現支持數億用戶的長連消息系統
此文是根據周洋在【高可用架構群】中的分享內容整理而成，轉發請註明出處。周洋，360手機助手技術經理及架構師，負責360長連接消息系統，360手機助手架構的開發與維護。不知道咱們群名什麼時候改為「Python高可用架構群」了，所以不得不說，很榮幸能在接下來的一個小時里在Python群里討論golang….360消息系統介紹360消息系統更確切的說是長連接push系統，目前服務於360內部多個產品，開發平台數千款app，也支持部分聊天業務場景，單通道多app復用，支持上行數據，提供接入方不同粒度的上行數據和用戶狀態回調服務。目前整個系統按不同業務分成9個功能完整的集群，部署在多個idc上（每個集群覆蓋不同的idc），實時在線數億量級。通常情況下，pc，手機，甚至是智能硬體上的360產品的push消息，基本上是從我們系統發出的。關於push系統對比與性能指標的討論很多同行比較關心go語言在實現push系統上的性能問題，單機性能究竟如何，能否和其他語言實現的類似系統做對比么？甚至問如果是創業,第三方雲推送平台，推薦哪個?其實各大廠都有類似的push系統，市場上也有類似功能的雲服務。包括我們公司早期也有erlang，nodejs實現的類似系統，也一度被公司要求做類似的對比測試。我感覺在討論對比數據的時候，很難保證大家環境和需求的統一，我只能說下我這裡的體會，數據是有的，但這個數據前面估計會有很多定語~第一個重要指標：單機的連接數指標做過長連接的同行，應該有體會，如果在穩定連接情況下，連接數這個指標，在沒有網路吞吐情況下對比，其實意義往往不大，維持連接消耗cpu資源很小，每條連接tcp協議棧會佔約4k的內存開銷，系統參數調整後，我們單機測試數據，最高也是可以達到單實例300w長連接。但做更高的測試，我個人感覺意義不大。因為實際網路環境下，單實例300w長連接，從理論上算壓力就很大：實際弱網路環境下，移動客戶端的斷線率很高，假設每秒有1000分之一的用戶斷線重連。300w長連接，每秒新建連接達到3w，這同時連入的3w用戶，要進行註冊，載入離線存儲等對內rpc調用，另外300w長連接的用戶心跳需要維持,假設心跳300s一次，心跳包每秒需要1w tps。單播和多播數據的轉發，廣播數據的轉發，本身也要響應內部的rpc調用，300w長連接情況下，gc帶來的壓力，內部介面的響應延遲能否穩定保障。這些集中在一個實例中，可用性是一個挑戰。所以線上單實例不會hold很高的長連接,實際情況也要根據接入客戶端網路狀況來決定。第二個重要指標:消息系統的內存使用量指標這一點上，使用go語言情況下，由於協程的原因，會有一部分額外開銷。但是要做兩個推送系統的對比，也有些需要確定問題。比如系統從設計上是否需要全雙工（即讀寫是否需要同時進行）如果半雙工，理論上對一個用戶的連接只需要使用一個協程即可（這種情況下，對用戶的斷線檢測可能會有延時），如果是全雙工，那讀/寫各一個協程。兩種場景內存開銷是有區別的。另外測試數據的大小往往決定我們對連接上設置的讀寫buffer是多大，是全局復用的，還是每個連接上獨享的，還是動態申請的。另外是否全雙工也決定buffer怎麼開。不同的策略，可能在不同情況的測試中表現不一樣。第三個重要指標：每秒消息下發量這一點上，也要看我們對消息到達的QoS級別(回復ack策略區別），另外看架構策略，每種策略有其更適用的場景，是純粹推？還是推拉結合？甚至是否開啟了消息日誌？日誌庫的實現機制、以及緩衝開多大？flush策略……這些都影響整個系統的吞吐量。另外為了HA，增加了內部通信成本，為了避免一些小概率事件，提供閃斷補償策略，這些都要考慮進去。如果所有的都去掉，那就是比較基礎庫的性能了。所以我只能給出大概數據，24核，64G的伺服器上，在QoS為message at least，純粹推，消息體256B~1kB情況下，單個實例100w實際用戶（200w+）協程，峰值可以達到2~5w的QPS…內存可以穩定在25G左右，gc時間在200~800ms左右（還有優化空間）。我們正常線上單實例用戶控制在80w以內，單機最多兩個實例。事實上，整個系統在推送的需求上，對高峰的輸出不是提速，往往是進行限速，以防push系統瞬時的高吞吐量，轉化成對接入方業務伺服器的ddos攻擊所以對於性能上，我感覺大家可以放心使用，至少在我們這個量級上，經受過考驗，go1.5到來後，確實有之前投資又增值了的感覺。消息系統架構介紹下面是對消息系統的大概介紹，之前一些同學可能在gopher china上可以看到分享，這裡簡單講解下架構和各個組件功能，額外補充一些當時遺漏的信息：架構圖如下，所有的service都 written by golang.幾個大概重要組件介紹如下：dispatcher service根據客戶端請求信息，將應網路和區域的長連接伺服器的，一組IP傳送給客戶端。客戶端根據返回的IP，建立長連接，連接Room service.room Service，長連接網關，hold用戶連接，並將用戶註冊進register service，本身也做一些接入安全策略、白名單、IP限制等。register service是我們全局session存儲組件，存儲和索引用戶的相關信息，以供獲取和查詢。coordinator service用來轉發用戶的上行數據，包括接入方訂閱的用戶狀態信息的回調，另外做需要協調各個組件的非同步操作，比如kick用戶操作,需要從register拿出其他用戶做非同步操作.saver service是存儲訪問層，承擔了對redis和mysql的操作，另外也提供部分業務邏輯相關的內存緩存，比如廣播信息的載入可以在saver中進行緩存。另外一些策略，比如客戶端sdk由於被惡意或者意外修改，每次載入了消息，不回復ack，那服務端就不會刪除消息，消息就會被反覆載入，形成死循環，可以通過在saver中做策略和判斷。（客戶端總是不可信的）。center service提供給接入方的內部api伺服器，比如單播或者廣播介面，狀態查詢介面等一系列api,包括運維和管理的api。舉兩個常見例子，了解工作機制：比如發一條單播給一個用戶，center先請求Register獲取這個用戶之前註冊的連接通道標識、room實例地址，通過room service下發給長連接 Center Service比較重的工作如全網廣播，需要把所有的任務分解成一系列的子任務，分發給所有center，然後在所有的子任務里，分別獲取在線和離線的所有用戶，再批量推到Room Service。通常整個集群在那一瞬間壓力很大。deployd/agent service用於部署管理各個進程，收集各組件的狀態和信息,zookeeper和keeper用於整個系統的配置文件管理和簡單調度關於推送的服務端架構常見的推送模型有長輪訓拉取，服務端直接推送（360消息系統目前主要是這種），推拉結合（推送只發通知，推送後根據通知去拉取消息）.拉取的方式不說了，現在並不常用了，早期很多是nginx+lua+redis，長輪訓，主要問題是開銷比較大，時效性也不好，能做的優化策略不多。直接推送的系統，目前就是360消息系統這種，消息類型是消耗型的，並且對於同一個用戶並不允許重複消耗,如果需要多終端重複消耗，需要抽象成不同用戶。推的好處是實時性好，開銷小，直接將消息下發給客戶端，不需要客戶端走從接入層到存儲層主動拉取.但純推送模型，有個很大問題，由於系統是非同步的，他的時序性無法精確保證。這對於push需求來說是夠用的，但如果復用推送系統做im類型通信，可能並不合適。對於嚴格要求時序性，消息可以重複消耗的系統，目前也都是走推拉結合的模型，就是只使用我們的推送系統發通知，並附帶id等給客戶端做拉取的判斷策略，客戶端根據推送的key，主動從業務伺服器拉取消息。並且當主從同步延遲的時候，跟進推送的key做延遲拉取策略。同時也可以通過消息本身的QoS，做純粹的推送策略，比如一些「正在打字的」低優先順序消息，不需要主動拉取了，通過推送直接消耗掉。哪些因素決定推送系統的效果？首先是sdk的完善程度，sdk策略和細節完善度，往往決定了弱網路環境下最終推送質量.SDK選路策略,最基本的一些策略如下：有些開源服務可能會針對用戶hash一個該接入區域的固定ip，實際上在國內環境下不可行，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一組，而且埠也要參開，必要時候，客戶端告知是retry多組都連不上，返回不同idc的伺服器。因為我們會經常檢測到一些case，同一地區的不同用戶，可能對同一idc內的不同ip連通性都不一樣，也出現過同一ip不同埠連通性不同，所以用戶的選路策略一定要靈活，策略要足夠完善.另外在選路過程中，客戶端要對不同網路情況下的長連接ip做緩存，當網路環境切換時候（wifi、2G、3G)，重新請求分配器，緩存不同網路環境的長連接ip。客戶端對於數據心跳和讀寫超時設置,完善斷線檢測重連機制針對不同網路環境，或者客戶端本身消息的活躍程度，心跳要自適應的進行調整並與服務端協商，來保證鏈路的連通性。並且在弱網路環境下，除了網路切換（wifi切3G）或者讀寫出錯情況，什麼時候重新建立鏈路也是一個問題。客戶端發出的ping包，不同網路下，多久沒有得到響應，認為網路出現問題，重新建立鏈路需要有個權衡。另外對於不同網路環境下，讀取不同的消息長度，也要有不同的容忍時間，不能一刀切。好的心跳和讀寫超時設置，可以讓客戶端最快的檢測到網路問題，重新建立鏈路，同時在網路抖動情況下也能完成大數據傳輸。結合服務端做策略另外系統可能結合服務端做一些特殊的策略，比如我們在選路時候，我們會將同一個用戶盡量映射到同一個room service實例上。斷線時，客戶端盡量對上次連接成功的地址進行重試。主要是方便服務端做閃斷情況下策略，會暫存用戶閃斷時實例上的信息，重新連入的 時候，做單實例內的遷移，減少延時與載入開銷.客戶端保活策略很多創業公司願意重新搭建一套push系統，確實不難實現，其實在協議完備情況下（最簡單就是客戶端不回ack不清數據），服務端會保證消息是不丟的。但問題是為什麼在消息有效期內,到達率上不去？往往因為自己app的push service存活能力不高。選用雲平台或者大廠的，往往sdk會做一些保活策略，比如和其他app共生，互相喚醒，這也是雲平台的push service更有保障原因。我相信很多雲平台旗下的sdk，多個使用同樣sdk的app，為了實現服務存活，是可以互相喚醒和保證活躍的。另外現在push sdk本身是單連接，多app復用的，這為sdk實現，增加了新的挑戰。綜上，對我來說，選擇推送平台，優先會考慮客戶端sdk的完善程度。對於服務端，選擇條件稍微簡單，要求部署接入點（IDC）越要多，配合精細的選路策略，效果越有保證，至於想知道哪些雲服務有多少點，這個群里來自各地的小夥伴們，可以合夥測測。go語言開發問題與解決方案下面講下，go開發過程中遇到挑戰和優化策略，給大家看下當年的一張圖，在第一版優化方案上線前一天截圖~可以看到，內存最高佔用69G，GC時間單實例最高時候高達3~6s.這種情況下，試想一次悲劇的請求，經過了幾個正在執行gc的組件，後果必然是超時… gc照成的接入方重試，又加重了系統的負擔。遇到這種情況當時整個系統最差情況每隔2，3天就需要重啟一次~當時出現問題，現在總結起來，大概以下幾點1.散落在協程里的I/O，Buffer和對象不復用。當時（12年）由於對go的gc效率理解有限，比較奔放，程序里大量short live的協程，對內通信的很多io操作，由於不想阻塞主循環邏輯或者需要及時響應的邏輯，通過單獨go協程來實現非同步。這回會gc帶來很多負擔。針對這個問題，應盡量控制協程創建，對於長連接這種應用，本身已經有幾百萬並發協程情況下，很多情況沒必要在各個並發協程內部做非同步io，因為程序的並行度是有限，理論上做協程內做阻塞操作是沒問題。如果有些需要非同步執行，比如如果不非同步執行，影響對用戶心跳或者等待response無法響應，最好通過一個任務池，和一組常駐協程，來消耗，處理結果，通過channel再傳回調用方。使用任務池還有額外的好處，可以對請求進行打包處理，提高吞吐量，並且可以加入控量策略.2.網路環境不好引起激增go協程相比較以往高並發程序，如果做不好流控，會引起協程數量激增。早期的時候也會發現，時不時有部分主機內存會遠遠大於其他伺服器，但發現時候，所有主要profiling參數都正常了。後來發現，通信較多系統中，網路抖動阻塞是不可免的(即使是內網)，對外不停accept接受新請求，但執行過程中，由於對內通信阻塞，大量協程被 創建，業務協程等待通信結果沒有釋放，往往瞬時會迎來協程暴漲。但這些內存在系統穩定後，virt和res都並沒能徹底釋放，下降後，維持高位。處理這種情況，需要增加一些流控策略，流控策略可以選擇在rpc庫來做，或者上面說的任務池來做，其實我感覺放在任務池裡做更合理些，畢竟rpc通信庫可以做讀寫數據的限流，但它並不清楚具體的限流策略，到底是重試還是日誌還是緩存到指定隊列。任務池本身就是業務邏輯相關的，它清楚針對不同的介面需要的流控限制策略。3.低效和開銷大的rpc框架早期rpc通信框架比較簡單，對內通信時候使用的也是短連接。這本來短連接開銷和性能瓶頸超出我們預期，短連接io效率是低一些，但埠資源夠，本身吞吐可以滿足需要，用是沒問題的，很多分層的系統，也有http短連接對內進行請求的但早期go版本，這樣寫程序，在一定量級情況，是支撐不住的。短連接大量臨時對象和臨時buffer創建，在本已經百萬協程的程序中，是無法承受的。所以後續我們對我們的rpc框架作了兩次調整。第二版的rpc框架，使用了連接池，通過長連接對內進行通信（復用的資源包括client和server的：編解碼Buffer、Request/response），大大改善了性能。但這種在一次request和response還是佔用連接的，如果網路狀況ok情況下，這不是問題，足夠滿足需要了，但試想一個room實例要與後面的數百個的register，coordinator，saver，center，keeper實例進行通信，需要建立大量的常駐連接，每個目標機幾十個連接，也有數千個連接被佔用。非持續抖動時候（持續逗開多少無解），或者有延遲較高的請求時候，如果針對目標ip連接開少了，會有瞬時大量請求阻塞，連接無法得到充分利用。第三版增加了Pipeline操作，Pipeline會帶來一些額外的開銷，利用tcp的全雙特性，以盡量少的連接完成對各個服務集群的rpc調用。4.Gc時間過長Go的Gc仍舊在持續改善中，大量對象和buffer創建，仍舊會給gc帶來很大負擔，尤其一個佔用了25G左右的程序。之前go team的大咖郵件也告知我們，未來會讓使用協程的成本更低，理論上不需要在應用層做更多的策略來緩解gc.改善方式，一種是多實例的拆分，如果公司沒有埠限制，可以很快部署大量實例，減少gc時長，最直接方法。不過對於360來說，外網通常只能使用80和433。因此常規上只能開啟兩個實例。當然很多人給我建議能否使用SO_REUSEPORT，不過我們內核版本確實比較低，並沒有實踐過。另外能否模仿nginx，fork多個進程監控同樣埠，至少我們目前沒有這樣做，主要對於我們目前進程管理上，還是獨立的運行的，對外監聽不同埠程序，還有配套的內部通信和管理埠，實例管理和升級上要做調整。解決gc的另兩個手段，是內存池和對象池,不過最好做仔細評估和測試，內存池、對象池使用，也需要對於代碼可讀性與整體效率進行權衡。這種程序一定情況下會降低並行度，因為用池內資源一定要加互斥鎖或者原子操作做CAS，通常原子操作實測要更快一些。CAS可以理解為可操作的更細行為粒度的鎖（可以做更多CAS策略，放棄運行，防止忙等）。這種方式帶來的問題是，程序的可讀性會越來越像C語言，每次要malloc，各地方用完後要free，對於對象池free之前要reset，我曾經在應用層嘗試做了一個分層次結構的「無鎖隊列」上圖左邊的數組實際上是一個列表，這個列表按大小將內存分塊，然後使用atomic操作進行CAS。但實際要看測試數據了，池技術可以明顯減少臨時對象和內存的申請和釋放，gc時間會減少，但加鎖帶來的並行度的降低，是否能給一段時間內的整體吞吐量帶來提升，要做測試和權衡…在我們消息系統，實際上後續去除了部分這種黑科技，試想在百萬個協程裡面做自旋操作申請復用的buffer和對象，開銷會很大，尤其在協程對線程多對多模型情況下，更依賴於golang本身調度策略，除非我對池增加更多的策略處理，減少忙等，感覺是在把runtime做的事情，在應用層非常不優雅的實現。普遍使用開銷理論就大於收益。但對於rpc庫或者codec庫，任務池內部，這些開定量協程，集中處理數據的區域，可以嘗試改造~對於有些固定對象復用，比如固定的心跳包什麼的，可以考慮使用全局一些對象，進行復用，針對應用層數據，具體設計對象池，在部分環節去復用，可能比這種無差別的設計一個通用池更能進行效果評估.消息系統的運維及測試下面介紹消息系統的架構迭代和一些迭代經驗，由於之前在其他地方有過分享，後面的會給出相關鏈接，下面實際做個簡單介紹，感興趣可以去鏈接裡面看架構迭代~根據業務和集群的拆分，能解決部分灰度部署上線測試，減少點對點通信和廣播通信不同產品的相互影響，針對特定的功能做獨立的優化.消息系統架構和集群拆分，最基本的是拆分多實例，其次是按照業務類型對資源佔用情況分類，按用戶接入網路和對idc布點要求分類（目前沒有條件，所有的產品都部署到全部idc）系統的測試go語言在並發測試上有獨特優勢。對於壓力測試，目前主要針對指定的伺服器，選定線上空閑的伺服器做長連接壓測。然後結合可視化，分析壓測過程中的系統狀態。但壓測早期用的比較多，但實現的統計報表功能和我理想有一定差距。我覺得最近出的golang開源產品都符合這種場景，go寫網路並發程序給大家帶來的便利，讓大家把以往為了降低複雜度，拆解或者分層協作的組件，又組合在了一起。QAQ1:協議棧大小，超時時間定製原則？移動網路下超時時間按產品需求通常2g，3G情況下是5分鐘，wifi情況下5~8分鐘。但對於個別場景，要求響應非常迅速的場景，如果連接idle超過1分鐘，都會有ping，pong，來校驗是否斷線檢測，儘快做到重新連接。Q2:消息是否持久化？消息持久化，通常是先存後發，存儲用的redis，但落地用的mysql。mysql只做故障恢復使用。Q3:消息風暴怎麼解決的？如果是發送情況下，普通產品是不需要限速的，對於較大產品是有發送隊列做控速度，按人數，按秒進行控速度發放，發送成功再發送下一條。Q4:golang的工具鏈支持怎麼樣？我自己寫過一些小程序千把行之內，確實很不錯，但不知道代碼量上去之後，配套的debug工具和profiling工具如何，我看上邊有分享說golang自帶的profiling工具還不錯，那debug呢怎麼樣呢，官方一直沒有出debug工具，gdb支持也不完善，不知你們用的什麼？是這樣的，我們正常就是println，我感覺基本上可以定位我所有問題，但也不排除由於並行性通過println無法復現的問題，目前來看只能靠經驗了。只要常見並發嘗試，經過分析是可以找到的。go很快會推出調試工具的~Q5:協議棧是基於tcp嗎？是否有協議拓展功能？協議棧是tcp，整個系統tcp長連接，沒有考慮擴展其功能~如果有好的經驗，可以分享~Q6:問個問題，這個系統是接收上行數據的吧，系統接收上行數據後是轉發給相應系統做處理么，是怎麼轉發呢，如果需要給客戶端返回調用結果又是怎麼處理呢？系統上行數據是根據協議頭進行轉發，協議頭裡面標記了產品和轉發類型，在coordinator裡面跟進產品和轉發類型，回調用戶，如果用戶需要阻塞等待回復才能後續操作，那通過再發送消息，路由回用戶。因為整個系統是全非同步的。Q7:問個pushsdk的問題。pushsdk的單連接，多app復用方式，這樣的情況下以下幾個問題是如何解決的：1）系統流量統計會把所有流量都算到啟動連接的應用吧？而啟動應用的連接是不固定的吧？2）同一個pushsdk在不同的應用中的版本號可能不一樣，這樣暴露出來的介面可能有版本問題，如果用單連接模式怎麼解決？流量只能算在啟動的app上了，但一般這種安裝率很高的app承擔可能性大，常用app本身被檢測和殺死可能性較少，另外消息下發量是有嚴格控制 的。整體上用戶還是省電和省流量的。我們pushsdk盡量向上兼容，出於這個目的，push sdk本身做的工作非常有限，抽象出來一些常見的功能，純推的系統，客戶端策略目前做的很少，也有這個原因。Q8:生產系統的profiling是一直打開的么？不是一直打開，每個集群都有採樣，但需要開啟哪個可以後台控制。這個profling是通過介面調用。Q9:面前系統中的消息消費者可不可以分組？類似於Kafka。客戶端可以訂閱不同產品的消息，接受不同的分組。接入的時候進行bind或者unbind操作Q10:為什麼放棄erlang,而選擇go，有什麼特別原因嗎？我們現在用的erlang？erlang沒有問題，原因是我們上線後，其他團隊才做出來，經過qa一個部門對比測試，在沒有顯著性能提升下，選擇繼續使用go版本的push，作為公司基礎服務。Q11:流控問題有排查過網卡配置導致的idle問題嗎？流控是業務級別的流控，我們上線前對於內網的極限通信量做了測試，後續將請求在rpc庫內，控制在小於內部通信開銷的上限以下.在到達上限前作流控。Q12:服務的協調調度為什麼選擇zk有考慮過raft實現嗎？golang的raft實現很多啊，比如Consul和ectd之類的。3年前，還沒有後兩者或者後兩者沒聽過應該。zk當時公司內部成熟方案，不過目前來看，我們不準備用zk作結合系統的定製開發，準備用自己寫的keeper代替zk，完成配置文件自動轉數據結構，數據結構自動同步指定進程，同時裡面可以完成很多自定義的發現和控制策略，客戶端包含keeper的sdk就可以實現以上的所有監控數據，profling數據收集，配置文件更新，啟動關閉等回調。完全抽象成語keeper通信sdk，keeper之間考慮用raft。Q13:負載策略是否同時在服務側與CLIENT側同時做的 (DISPATCHER 會返回一組IP)？另外，ROOM SERVER/REGISTER SERVER連接狀態的一致性可用性如何保證? 服務側保活有無特別關注的地方? 安全性方面是基於TLS再加上應用層加密?會在server端做，比如重啟操作前，會下髮指令類型消息，讓客戶端進行主動行為。部分消息使用了加密策略，自定義的rsa+des，另外滿足我們安全公司的需要，也定製開發很多安全加密策略。一致性是通過冷備解決的，早期考慮雙寫，但實時狀態雙寫同步代價太高而且容易有臟數據，比如register掛了，調用所有room，通過重新刷入指定register來解決。Q14:這個keeper有開源打算嗎？還在寫，如果沒耦合我們系統太多功能，一定會開源的，主要這意味著，我們所有的bind在sdk的庫也需要開源~Q15:比較好奇lisence是哪個如果開源？
為什麼go語言適合開發網遊伺服器端
前段時間在golang-China讀到這個貼：
個人覺得golang十分適合進行網遊伺服器端開發，寫下這篇文章總結一下。
從網遊的角度看：
要成功的運營一款網遊，很大程度上依賴於玩家自發形成的社區。只有玩家自發形成一個穩定的生態系統，遊戲才能持續下去，避免鬼城的出現。而這就需要多次大量導入用戶，在同時在線用戶量達到某個臨界點的時候，才有可能完成。因此，多人同時在線十分有必要。
再來看網遊的常見玩法，除了排行榜這類統計和數據匯總的功能外，基本沒有需要大量CPU時間的應用。以前的項目里，即時戰鬥產生的各種傷害計算對CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通過客戶端-伺服器端-客戶端這樣一個來回，為了獲得高響應速度，滿足玩家體驗，伺服器端的處理也不能佔用太多時間。所以，每次請求對應的CPU佔用是比較小的。
網遊的IO主要分兩個方面，一個是網路IO，一個是磁碟IO。網路IO方面，可以分成美術資源的IO和遊戲邏輯指令的IO，這裡主要分析遊戲邏輯的IO。遊戲邏輯的IO跟CPU佔用的情況相似，每次請求的位元組數很小，但由於多人同時在線，因此並發數相當高。另外，地圖信息的廣播也會帶來比較頻繁的網路通信。磁碟IO方面，主要是遊戲數據的保存。採用不同的資料庫，會有比較大的區別。以前的項目里，就經歷了從MySQL轉向MongoDB這種內存資料庫的過程，磁碟IO不再是瓶頸。總體來說，還是用內存做一級緩衝，避免大量小數據塊讀寫的方案。
針對網遊的這些特點，golang的語言特性十分適合開發遊戲伺服器端。
首先，go語言提供goroutine機製作為原生的並發機制。每個goroutine所需的內存很少，實際應用中可以啟動大量的goroutine對並發連接進行響應。goroutine與gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的時候，調度器就會自動切換到另一個goroutine執行，保證CPU不會因為IO而發生等待。而goroutine與gevent相比，沒有了python底層的GIL限制，就不需要利用多進程來榨取多核機器的性能了。通過設置最大線程數，可以控制go所啟動的線程，每個線程執行一個goroutine，讓CPU滿負載運行。
同時，go語言為goroutine提供了獨到的通信機制channel。channel發生讀寫的時候，也會掛起當前操作channel的goroutine，是一種同步阻塞通信。這樣既達到了通信的目的，又實現同步，用CSP模型的觀點看，並發模型就是通過一組進程和進程間的事件觸發解決任務的。雖然說，主流的編程語言之間，只要是圖靈完備的，他們就都能實現相同的功能。但go語言提供的這種協程間通信機制，十分優雅地揭示了協程通信的本質，避免了以往鎖的顯式使用帶給程序員的心理負擔，確是一大優勢。進行網遊開發的程序員，可以將遊戲邏輯按照單線程阻塞式的寫，不需要額外考慮線程調度的問題，以及線程間數據依賴的問題。因為，線程間的channel通信，已經表達了線程間的數據依賴關係了，而go的調度器會給予妥善的處理。
另外，go語言提供的gc機制，以及對指針的保護式使用，可以大大減輕程序員的開發壓力，提高開發效率。
展望未來，我期待go語言社區能夠提供更多的goroutine間的隔離機制。個人十分推崇erlang社區的脆崩哲學，推動應用發生預期外行為時，儘早崩潰，再fork出新進程處理新的請求。對於協程機制，需要由程序員保證執行的函數不會發生死循環，導致線程卡死。如果能夠定製goroutine所執行函數的最大CPU執行時間，及所能使用的最大內存空間，對於提升系統的魯棒性，大有裨益。
如何安裝Go語言安裝包
go語言作為google的一個主推語言，最近很多人都在研究，也花了一點時間對他的安裝進行了測試，本人使用Sublime Text 2 + GoSublime + gocode
顧名思義首先是安裝Go，這裡有很詳細的安裝說明， 或者（golang.org自己去找hosts），官方已經支持Windows版本
下載解壓配置環境變數
「環境變數」（我的電腦-高級系統設置-環境變數），在系統變數的標籤下，依次新建編輯如下幾個鍵值對：
(1). 新建 變數名：GOBIN 變數值 ：c:\go\bin
(2). 新建 變數名：GOARCH 變數值：386
(3). 新建 變數名：GOOS 變數值：windows
(4). 新建 變數名： GOROOT 變數值：c:\go
(5). 編輯 Path 在Path的變數值的最後加上 %GOBIN%
1. 下載 Sublime Text 2，地址如下：
2. 解壓以後，雙擊 sublime_text，就可以使用 Sublime Text 2 了。
破解：
用 WinHex 編輯 sublime_text_backup.exe 文件, 跳到 000CBB70 那一行，將該行的 8A C3 修改為 B0 01 然後保存
破解註冊成功
3. 安裝 Package Control，在打開 Sublime Text 2以後，按下快捷鍵 Ctrl + `，打開命令窗行（具體在view——show Console），並回車：
import urllib2,os; pf=』Package Control.sublime-package』; ipp=sublime.installed_packages_path(); os.makedirs(ipp) if not os.path.exists(ipp) else None; urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(urllib2.ProxyHandler())); open(os.path.join(ipp,pf),』wb』).write(urllib2.urlopen(『』+pf.replace(『 『,』%20′)).read()); print 『Please restart Sublime Text to finish installation』
4. 重啟Sublime Text 2後，就可以發現在 Preferences菜單下，多出一個菜單項 Package Control。
5.現在安裝GoSublime插件了，按住Ctrl+Shilft+p會彈出一個對話框輸入install回車彈出一個安裝包的對話框
同上輸入GoSublime選擇GoSublime回車
本機已經安裝所以沒有出現選項，輸入Go build選中回車（這個屬於可選）
到此GoSublime安裝成功
6.下面安裝gocode，
首安裝 Git-1.7.11-preview20120710。
打開控制台，輸入以下內容：
go get github.com/nsf/gocode
go install github.com/nsf/gocode
go get github.com/DisposaBoy/MarGo
go install github.com/DisposaBoy/MarGo
也可以去github下載（要安裝google的git版本管理工具）
安裝完成後，我們可以在 go/bin 目錄下，發現多出了個 gocode 文件。（一定要放在bin目錄下）
7. 修改GoSublime配置：在 Preferences菜單下，找到Package Settings，然後找到 GoSublime，再往下找到 Settings – Default。再打開的文件中，添加如下配置，並保存：
“env”: {“path”:”c:/go/bin;” },
好了，到目前為止，開發環境搭建完成。
下面可以自由編程了。呵呵。
按下快捷鍵 Ctrl + b 界面下方會出現如下界面：
好了，到現在，開發環境就搭建完畢了。
如下是內容我這邊沒有使用照樣可以使用：
sublime Text 2 編譯配置設置方法
tools-build system-new build system 新建一個配置文件 設置為
{
「cmd」: [“go”, “run”, “$file_name”],
「file_regex」: 「^[ ]*File \」(…*?)\」, line ([0-9]*)」,
「working_dir」: 「$file_path」,
「selector」: 「source.go」
}
然後就可以用ctrl+b 編譯了
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原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/278294.html
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