为什么要使用 Go 语言？Go 语言的优势在哪里？

背景

在接触Golang以前，我用C/C++、Lua及Python作为主要开发语言。

C/C++的问题：

• 开发效率低，对开发者要求高
• libc只向后兼容，运维难度偏大

Lua/Python的问题：

• 动态语言，缺少编译过程，低级错误频出
• 缺少有效的性能分析及调试工具

场景

当时刚完成了nginx WAF模块的开发工作，便开始着手搭建WAF的后台管理系统。 由于之前同事都用的fluentd作为日志收集组件，为保持基础组件的一致性，我也选择了fluentd。 即最终架构为fluentd->mongodb->mysql，再基于mysql做前端数据展示。 后来被坑了许多次，就决定用Go重写fluentd以解决下面几个问题：

• fluentd在ubuntu 9.04偶尔会出现假死，导致数据丢失
• fluentd难以接入公司现有的包发布系统，导致运维难度极大
• mongodb采用mmap实现，数据量大时占用内存过高

方案

• gofluent的代码 请点击这里
• httpmq的代码 请点击这里

事实上，这两个项目都是为了解决上面提到的问题。 说起来也许你不信，这两个套代码是我在业余时间完成的，也就是说这根本不算在KPI之内。 其实一开始我也没想到能够这么快就写得七七八八，毕竟是现学现用啊。 但实际情况就是，我花了一周时间写完httpmq，一个月多时间就写好了gofluent……当然，这两个项目还有很多不完善的地方。目前就日志收集方案来说，我更推荐elastic/logstash-forwarder · GitHub和elastic/logstash · GitHub配合使用。

为什么选择Golang

那么，为什么我会选择Golang呢？其实我在做出这个选择之前已经花了大量时间做过详尽调研。 国外如Google、AWS、Cloudflare、CoreOS等，国内如七牛、阿里等都已经开始大规模使用Golang开发其云计算相关产品。 跟着世界级巨人的脚步应该不至于走错方向，而且在学习Golang的过程中，我也渐渐被其背后的设计哲学所折服。

另外，云风博客中曾说过这样一句话：

我发现我花了四年时间锤炼自己用 C 语言构建系统的能力，试图找到一个规范，可以更好的编写软件。结果发现只是对 Go 的模仿。缺乏语言层面的支持，只能是一个拙劣的模仿。

以下则是我对Golang的浅薄理解：

• 有C基础，学Golang非常轻松
• 同步方式轻松实现高并发
• 代码简洁，格式统一，阅读方便
• 性能强劲的同时，开发效率又不差于Python等动态语言

效果

最开始准备上线的时候其实心里挺忐忑，毕竟一旦出现故障，不仅黑锅得自己背，面子也上过不去啊。 还好结果蛮漂亮，自上线后没出现过一次突发性BUG，降低运维难度的同时还减少了机器的负载。

总而言之，从工程的角度上来看，对于大多数后台应用场景，选择Golang是极为明智的选择。 这样可以很轻松的兼顾运行性能、开发效率及维护难度这三大让诸多程序猿欲仙欲死的奇点。

----------------------- 广告分割线 -------------------------

最近开源了新一代Go框架，结合了这些年编写Go代码的最佳实践，欢迎大家关注下。

https://github.com/go-kod/kod

知乎大部分项目是 Python 写的，有几个小项目是用 Go 写的。我从一个 Python 为主的开发者的角度说说对 Go 的优点的体会吧：

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。