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Go 标准库将迎来 Zstandard:性能超越 Gzip,让你的应用更快、更省

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/08/proposal-zstd

大家好,我是Tony Bai。

在 Go 的世界里,一项被社区翘首以盼的提案在沉寂一年后,终于迎来了决定性的进展。2024 年,将 Zstandard 压缩算法纳入标准库的提案(#62513)被正式 Accept,但在那之后便鲜有动静。直到最近的 Go 编译器与运行时会议纪要中透露,这项工作将由社区的明星开发者 Klaus Post 主导推进。

这意味着,在未来的 Go 版本中,开发者将能开箱即用地获得一个官方维护、安全可靠且性能卓越的压缩工具。这不仅是对 Go 生态的一次重要补强,更将直接为无数 Go 应用带来性能提升、带宽节约和成本削减,真正实现“更快、更省”的承诺。

同时,这个提案背后曲折的历程——从激烈的技术选型辩论,到精雕细琢的 API 设计,再到因核心团队资源紧张而搁置,最终由社区力量重新激活——本身就是一幅展现 Go 生态演进的生动图景。

在本文中,我们将探讨 Zstandard 脱颖而出的技术优势,剖析其在工业界的成功案例,并揭示 compress/zstd 标准库从提案、API 设计到最终由社区力量重启的完整历程。

Zstandard:为何是它,而非其他?

在决定为标准库引入新的压缩算法时,Go 团队面临着众多选择。提案发起者 dsnet 在讨论中进行了一次精彩的“选美”,清晰地阐述了为何 Zstandard (Zstd) 能够脱颖而出:

  • Zstandard (Zstd): 由 Facebook (现 Meta) 开发并开源,拥有极佳的压缩/解压速度和出色的压缩比。更重要的是,它有正式的 RFC 规范(RFC 8878),这对于标准库实现的“正确性”至关重要。
  • Brotli: 同样优秀,但在设计上更偏向 Web 静态内容,且其庞大的静态字典(约 120KiB)与 Go 追求小体积静态二进制文件的哲学相悖。
  • XZ (LZMA): 拥有极高的压缩比,但代价是极其缓慢的压缩和解压速度,不适合通用场景。且缺乏正式的、明确的规范。
  • Snappy / LZ4: 追求极致的速度,但在压缩比上做出了巨大牺牲,应用场景相对小众。

Zstd 巧妙地结合了 LZ77 算法和一种名为 ANS (Asymmetric Numeral Systems) 的现代熵编码技术,在性能、压缩比和资源消耗之间取得了近乎完美的平衡,使其成为替代 Gzip 的“天选之子”。

注:截至Go 1.25.3版本,Go compress目录下提供了多种压缩算法的实现:bzip2实现了Burrows-Wheeler变换及霍夫曼编码;flate提供了DEFLATE算法核心,结合了LZ77和霍夫曼编码;gzip和zlib则分别将DEFLATE算法封装为gzip文件格式和zlib数据流格式;lzw实现了Lempel-Ziv-Welch算法。这些包共同为Go语言提供了多样化的数据压缩与解压缩能力。

注:Zstandard最新RFC规范为RFC 9659

工业界验证:Discord 与 Cloudflare 的性能飞跃

理论上的优势必须经过实践的检验。Zstd 在工业界的应用早已硕果累累。

  • **Discord 的 40% 带宽削减:** 通讯巨头 Discord 在将其实时网关的压缩算法从 zlib (Gzip) 迁移到流式 Zstandard 后,获得了惊人的收益。对于核心的 MESSAGE_CREATE 事件,压缩时间缩短了一半以上,负载体积也显著减小。这直接转化为更低的服务端 CPU 占用和客户端带宽节省,最终实现了 整体 Websocket 流量降低 40% 的壮举。

  • **Cloudflare 的容器镜像加速:** 在其全球容器平台上,Cloudflare 需要快速分发巨大的 AI 模型镜像(常超过 15GB)。通过将镜像层压缩算法从 Gzip 更换为 Zstd,一个 30GB 镜像的拉取时间从 8 分钟骤降至 4 分钟,速度翻倍,极大地提升了全球调度的灵活性和响应速度。

这些案例雄辩地证明,Zstd 是为现代高吞吐量、低延迟应用而生的。

API 设计的艺术:一场关于简洁、安全与未来的辩论

将新包引入标准库,API 的设计是重中之重。#62513 的讨论串完整记录了 compress/zstd API 从雏形到最终形态的演进过程。

核心原则:安全与一致性

提案伊始,就确立了两大基石:

  1. 安全优先: 标准库实现必须是纯 Go版本,不使用 unsafe 或汇编。dsnet 强调:“Go 社区调查一致显示,安全性比性能更重要。” 这意味着标准库版本追求的是可审查性、可维护性和跨平台的一致性,而非极致的性能。
  2. API 一致性: 新 API 应与 compress/gzip、compress/flate 等现有包保持风格统一,降低开发者的学习和迁移成本。

社区的声音:Klaus Post 的关键输入

在讨论中,github.com/klauspost/compress 系列库的作者 Klaus Post 扮演了关键角色。他的库是 Go 社区公认的最高性能压缩实现,其丰富的实战经验为标准库的设计提供了宝贵视角。

Klaus 指出,他自己的库 API 相对复杂,是因为支持多线程、异步等高级特性。他赞同标准库应剥离这些复杂性,提供一个完全同步的、线程安全的 API。同时,他也对字典(Dictionary)功能的 API 设计提出了深刻见解,强调了字典预处理的开销问题,这直接影响了后续 API 的设计。

最终定稿的 API

经过多轮讨论,由 Russ Cox (rsc) 总结并最终被接受的 API 形态如下(并非最终版):

package zstd

const (
    NoCompression      = 0
    BestSpeed          = 1
    BestCompression    = 9
    DefaultCompression = -1
)

type Dict struct { /* ... */ }
func ParseDict(enc []byte) (*Dict, error)
// ... 可能还包含 Marshal/Unmarshal 方法

type Reader struct { /* ... unexported fields ... */ }
func NewReader(r io.Reader) (*Reader, error)
func (z *Reader) Reset(r io.Reader) error
func (z *Reader) AddDict(*Dict)
func (z *Reader) SetRawDict([]byte)
func (z *Reader) Read(p []byte) (int, error)
func (z *Reader) Close() error

type Writer struct { /* ... unexported fields ... */ }
func NewWriter(w io.Writer) *Writer
func (z *Writer) Reset(w io.Writer)
func (z *Writer) SetLevel(int) error
func (z *Writer) AddDict(*Dict)
func (z *Writer) SetRawDict([]byte)
func (z *Writer) Write([]byte) (int, error)
func (z *Writer) Flush() error
func (z *Writer) Close() error

这个设计体现了 Go 标准库的哲学:

  • Setter 模式: 采用 SetLevel、AddDict 等方法进行配置,而不是更复杂的构造函数重载或函数式选项,兼顾了灵活性和简洁性。
  • 独立的 Dict 类型: 将字典抽象为 Dict 类型,通过 ParseDict 进行预处理。这解决了 Klaus 提出的“重复解析字典开销大”的问题,允许用户一次解析,多次复用。
  • 错误处理: 关键配置(如 SetLevel、ParseDict)返回 error,增强了 API 的健壮性。

漫长的等待与社区英雄的登场

提案于 2024 年被接受,为何直到 2025 年底才真正启动?这背后反映了 Go 核心团队面临的现实挑战。Go 团队规模精简,核心成员的精力需要分配给语言、编译器、运行时等更高优先级的任务。提案发起者 dsnet 也深度参与了 json/v2 等重大项目,无暇分身。

在此期间,Klaus Post 主动请缨,表示愿意贡献一个精简版的、符合标准库要求的实现。然而,这个提议在当时并未得到明确的推进信号。

转机出现在 2025 年 11 月的 Go 团队内部会议。纪要显示,团队终于有带宽来审查社区对 compress/flate 和 compress/zstd 的贡献。会议明确提到:“很高兴有社区审查。我们能去问问 k8s 的人吗?”(意指寻求更多社区的反馈和测试)。这标志着官方正式为 Klaus Post 的贡献打开了大门。随后Klaus Post也给出了自己的贡献时间表,大约在2026年Q1提交第一版实现给Go团队审查。

小结:一次迟到但意义非凡的升级

compress/zstd 的加入,对 Go 生态而言,是一次迟到但意义非凡的升级。它不仅仅是增加了一个功能包,更是一次:

  • 技术的现代化: 用一个在性能和效率上全面超越 Gzip 的现代算法,武装 Go 的标准库。
  • 生态的成熟: 将社区经过千锤百炼的最佳实践,以安全、稳健的方式融入官方标准。
  • 模式的探索: 展示了在核心团队资源有限的情况下,如何通过与社区领袖的协作,共同推动语言生态向前发展。

对于广大 Go 开发者来说,未来已来。不久之后(或许在 Go 1.27),我们将能以最简单、最 Go-like 的方式,为我们的应用插上 Zstandard 的翅膀,轻松实现性能提升与成本节约。这无疑是 Go 社区协作精神的又一次伟大胜利。

参考资料

  • https://github.com/golang/go/issues/62513
  • https://blog.cloudflare.com/container-platform-preview
  • https://discord.com/blog/how-discord-reduced-websocket-traffic-by-40-percent
  • https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc8878

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除了技术能力,什么决定了软件工程师的上限?答案是“品味”

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/09/30/good-taste-in-software-engineering

大家好,我是Tony Bai。

在软件工程领域,我们习惯于用“技术能力”(Technical Skill)来衡量一位工程师的优劣。他是否精通并发模型?能否写出高性能的代码?对底层原理的理解有多深?这些能力可以通过学习和重复练习来获得,是我们评价体系中的“硬通货”。

然而,github工程师Sean Goedecke在他最新的博文中,提出了一个新的观点:决定工程师成长上限的是“技术品味”(Technical Taste)。他认为,“品味”与“能力”是两个正交的维度。你可以技术能力很强,但品味很差;也可以技术尚在发展,但已具备良好的品味。就像一个美食家,即使自己不会烹饪,也能分辨出食物的好坏。同样,一个有品味的工程师,在能亲手构建一个复杂系统之前,就已经知道自己喜欢什么样的软件。在文章中,他还特意以Go的一些语法特性举例,来诠释什么是工程品味。

在这篇文章中,我们将一起拆解“技术品味”这个看似玄妙的概念,学习如何识别自己和他人身上的“坏品味”(比如对“最佳实践”的盲从),并探索一条培养“好品味”的实践路径,帮助我们Go开发者在日常的权衡与决策中,做出更成熟的选择。

“品味”不是“对错”,而是“价值观”的排序

文章以一个经典的例子开场:for循环 vs. map/filter。

许多来自函数式编程背景的开发者会认为,使用map/filter的代码“看起来更美”,因为它们通常涉及纯函数,易于推理,还能避免一类的迭代器bug。这似乎是一个关乎“正确”与“错误”的技术问题。

然而,Go语言的设计者们,出于“有原则的理由”,并没有在语言核心中原生内置map/filter。在Go中,一个简单的for循环:

  • 性能上更易于推理:没有高阶函数调用的开销。
  • 更灵活:可以轻松扩展到更复杂的迭代策略(如一次处理两个或多个元素)。

这个分歧的本质是什么?Goedecke一针见血地指出:这不是一个关于技术能力高低的争论,而是一个关于“工程价值观”(Engineering Values)优先级排序的差异。

  • 偏爱map/filter的工程师,可能将“表达力”“数学上的优雅”排在了更高的位置。
  • 偏爱for循环的Go语言设计者们,则将“性能透明度”“实现的直接性”置于首位。

成熟的工程师,能够理解并承认这种差异源于价值观的不同,而非技能的缺失。

什么是工程中的“好品味”?

几乎所有软件工程决策都是一次权衡(tradeoff)

你很少能在两个选项中找到一个绝对更优的。你总是在不同的工程价值观之间做艰难的取舍,比如在“性能”和“可读性”之间,或者在“开发速度”和“正确性”之间。

不成熟的工程师会固执己见,认为“X永远比Y好”。而成熟的工程师则会评估双方的优劣,并思考:“在当前这个特定的项目中,X的收益是否大于Y的收益?”

因此,Goedecke对“技术品味”给出了一个精辟的定义:

Taste is the ability to adopt the set of engineering values that fit your current project.
(品味,是为当前项目选择一套恰如其分的工程价值观的能力。)

你的个人技术偏好,构成了你的基础“品味”。而“好品味”,则是在这个基础上,根据项目所处的真实环境(团队能力、业务阶段、性能要求、交付压力等),灵活调整你的价值观优先级的能力。

如何识别“坏品味”?—— “最佳实践”的诅咒

“坏品味”最常见的表现形式,就是僵化(inflexibility)

I will always distrust engineers who justify decisions by saying “it’s best practice”.
(我永远不信任那些用“这是最佳实践”来为决策辩护的工程师。)

没有任何工程决策是在所有情境下的“最佳实践”。

当你听到有人用这个词时,往往意味着他正在将过去某个项目的成功经验(那套当时恰好适用的价值观),僵化地、不加思考地套用到一个全新的问题上。

  • 一个在金融科技公司追求“五个九”可用性的工程师,如果将同样的价值观带到一个需要快速迭代验证想法的初创公司,坚持为内部仪表盘构建跨区域部署,那就是“坏品味”。这会让项目变得复杂无比,难以理解,拖慢了产品发布的速度,甚至导致了失去市场的机会。
  • 一个习惯于用Ruby元编程“炫技”的开发者,如果在一个追求长期可维护性的Go项目中,滥用reflect来实现类似的动态能力,那也是“坏品味”。

Goedecke用了一个绝妙的比喻:品味差的工程师就像一块坏掉的指南针。在一块特定的磁场里(比如他之前工作的领域),这块坏指南针可能恰好能指向北方,让他看起来非常高效。但一旦环境变化(换了项目或公司),这块指南针就会立刻将团队引向错误的方向。

如何培养“好品味”?—— 拥抱灵活性与真实世界

培养技术能力有明确的路径:读书、练习、看代码。而培养“技术品味”则更为神秘。Goedecke给出的建议是:

  1. 涉猎多样化的项目:在不同类型、不同阶段、不同需求的项目中工作。密切关注在这些项目中,哪些部分做起来很“容易”,哪些又异常“艰难”。
  2. 聚焦于灵活性:刻意避免形成关于“编写软件的唯一正确方式”的强烈、普适性的观点。始终保持开放,愿意倾听和理解那些与你价值观相悖的观点。
  3. 拥抱真实世界的混乱:“好品味”无法在玩具问题或技术问答中得到检验。你必须投身于一个真实的、充满了各种混乱约束的实际问题中,才能锻炼你在多重约束下做出最佳权衡的能力。

小结:从理解“品味”,到成为更好的Gopher

综上所述,Sean Goedecke为我们揭示了一个深刻的层次:“技术品味”是超越“技术能力”的、衡量工程师成熟度的关键标尺。 文章的核心不在于掌握多少工具,而在于面对具体问题时,能否为之匹配一套恰如其分的工程价值观。这正是成熟与僵化、权衡与教条、情境与普适之间的分水岭。一个工程师的成长上限,或许就取决于他/她能否从固守个人偏好,进化到为项目选择最佳价值排序的“好品味”阶段。

这套关于“品味”的哲学,在Go的语境中显得尤为贴切,甚至可以说,它完美地解释了Go语言及其社区文化的形成。

Go语言本身,就是其设计者们“好品味”的结晶。他们没有盲目追随当时其他语言的风潮,而是为“构建大型、可维护的网络服务”这一特定问题,选择了一套恰如其分的工程价值观——将简单性、可读性和性能透明度置于极高的优先级。

这门语言的设计,反过来也在塑造着我们的“品味”。它通过“做减法”,有意地减少了语言的“魔法”,迫使开发者回归到问题的本质,进行更多的第一性原理思考,而不是依赖于复杂的框架或语法糖。在Go社区所推崇的“务实主义”、“显式优于隐式”,以及对“最佳实践”的天然警惕,本质上都是一种对情境化“好品味”的追求。

只有理解了为什么Go是现在这个样子,我们才能在使用这门语言时,做出同样充满“品味”的、与项目需求相匹配的决策,从而真正发挥出Go语言的全部威力,成为一名真正成熟的软件工程师。


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