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Go 1.22新特性前瞻

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/12/25/go-1-22-foresight

美国时间2023年12月20日,Go官方宣布Go 1.22rc1发布,开启了为期2个多月的、常规的公测之旅,Go 1.22预计将于2024.2月份正式发布!

除了在官网下载Go 1.22rc1版本进行新特性体验之外,我们还可以通过在线的Go Playground选择“Go dev branch”来体验(相比下载安装,在线版本体验会有一些局限):

注:关于Go的多种安装方法,《Go语言第一课》专栏有系统全面的讲解,欢迎订阅阅读。

本文将和大家一起看看Go 1.22都会带来哪些新特性。不过由于目前为时尚早,下面列出的有些变化最终不一定能进入到Go 1.22的最终版本中,所以切记一切变更点要以最终Go 1.22版本发布时为准。

1. 语言变化

Go 1.22的语言特性变化主要是围绕for loop的

1.1 loopvar试验特性转正

Go 1.21版本中,作为试验特性loopvar在Go 1.22中正式转正。如果你还不知道这个特性是啥,我们来看一下下面这个最能说明问题的示例:

// go1.22-foresight/lang/for-range/for_range.go

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    sl := []int{11, 12, 13, 14, 15}
    var wg sync.WaitGroup
    for i, v := range sl {
        wg.Add(1)
        go func() {
            fmt.Printf("%d : %d\n", i, v)
            wg.Done()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

我们分别用Go 1.22rc1和Go 1.21.0来运行上面这段代码:

// 使用go 1.22rc1的运行结果:

$go run for_range.go
4 : 15
1 : 12
0 : 11
3 : 14
2 : 13

// 使用go 1.21.0的运行结果:
$go run for_range.go
4 : 15
4 : 15
4 : 15
4 : 15
4 : 15

之所以存在差异,是因为Go 1.22版本开始,for range语句中声明的循环变量(比如这里的i和v)不再是整个loop一份(loop var per loop),而是每次iteration都会有自己的变量(loop var per-iteration),这样在Go 1.22中,for range中的goroutine启动的闭包函数中捕获的变量是loop var per-iteration,这样才会输出5个不同的索引值和对应的切片值。

注:关于Go 1.22版本之前的for range的坑,《Go语言第一课》专栏有图文并茂的原理讲解,欢迎订阅阅读。

那传统的3-clause的for loop呢?其中的循环变量的语义是否也发生变化了呢?我们看下面示例:

// go1.22-foresight/lang/for-range/classic_for_loop.go

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    sl := []int{11, 12, 13, 14, 15}
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < len(sl); i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            v := sl[i]
            fmt.Printf("%d : %d\n", i, v)
            wg.Done()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

我们依然分别用Go 1.22rc1和Go 1.21.0版本运行这段代码,得到的结果如下:

// 使用go 1.22rc1的运行结果:

$go run classic_for_loop.go
0 : 11
4 : 15
2 : 13
3 : 14
1 : 12

// 使用go 1.21.0的运行结果:

$go run classic_for_loop.go
panic: runtime error: index out of range [5] with length 5

goroutine 20 [running]:
main.main.func1()
    /Users/tonybai/test/go/go1.22-foresight/lang/for-range/classic_for_loop.go:14 +0xc9
created by main.main in goroutine 1
    /Users/tonybai/test/go/go1.22-foresight/lang/for-range/classic_for_loop.go:13 +0x7f
panic: runtime error: index out of range [5] with length 5

goroutine 19 [running]:
main.main.func1()
    /Users/tonybai/test/go/go1.22-foresight/lang/for-range/classic_for_loop.go:14 +0xc9
created by main.main in goroutine 1
    /Users/tonybai/test/go/go1.22-foresight/lang/for-range/classic_for_loop.go:13 +0x7f
exit status 2

从输出结果来看,3-clause的for语句中声明的循环变量也变成了loop var per-iteration了。

在Go 1.22之前,go vet工具在遇到像上面代码那样在闭包中引用循环变量的情况时会给出警告,但由于Go 1.22的这个语义修正,go vet对于Go 1.22及以后版本(根据go.mod中的指示)的类似Go代码将不再报错。

不过就像Russ Cox在spec: less error-prone loop variable scoping这一issue中提及那样,该特性落地可能会带来不兼容问题,即对存量代码行为的破坏性改变。为此Go团队提供了一个名为bisect的工具,该工具可以检测出存量代码在for loop语义发生变更后是否会导致问题。不过该工具似乎只能与go test一起使用,也就是说你只能对那些被Go测试覆盖到的for loop进行检测。

目前spec: less error-prone loop variable scoping这一issue还处于open状态,也没有放入Go 1.22 milestone中,不知道后续是否还会存在变数!

1.2 range支持整型表达式

在Go 1.22版本中,for range后面的range表达式除了支持传统的像数组、切片、map、channel等表达式外,还支持放置整型表达式,比如下面这个例子:

// lang/range-expr-support-integer/main.go

func main() {
    n := 5
    for i := range n {
        fmt.Println(i)
    }
}

我们知道:for range会在执行伊始对range表达式做一次求值,这里对n求值结果为5。按照新增的for range后接整型表达式的语义,对于整数值n,for range每次迭代值会从0到n-1按递增顺序进行。上面代码中的for range会从0迭代到4(5-1),我们执行一下上述代码就可以印证这一点:

$go run main.go
0
1
2
3
4

如果n <= 0,则循环不运行任何迭代。

这个新语法特性,可以理解为是一种“语法糖”,是下面等价代码的“语法糖”:

for i := 0; i < 5; i++ {
    fmt.Println(i)
}

不过,迭代总是从0开始,似乎限制了该语法糖的使用范围。

1.3 试验特性:range-over-function iterators

在for range支持整型表达式的时候,Go团队也考虑了增加函数迭代器(iterator),不过前者语义清晰,实现简单。后者展现形式、语义和实现都非常复杂,于是在Go 1.22中,函数迭代器以试验特性提供,通过GOEXPERIMENT=rangefunc可以体验该功能特性。

在没有函数迭代器之前,我们实现一个通用的反向迭代切片的函数可能是像这样:

// lang/range-over-function-iterator/backward_iterate_slice_old.go

func Backward(s []E) func(func(int, E) bool) {
    return func(yield func(int, E) bool) {
        for i := len(s)-1; i >= 0; i-- {
            if !yield(i, s[i]) {
                return
            }
        }
        return
    }
}

下面是在Go 1.21.0版本中使用上面Backward函数的方式:

// lang/range-over-function-iterator/backward_iterate_slice_old.go

func main() {
    sl := []string{"hello", "world", "golang"}
    Backward(sl)(func(i int, s string) bool {
        fmt.Printf("%d : %s\n", i, s)
        return true
    })
}

我们用Go 1.21.0运行一下上述示例:

$go run backward_iterate_slice_old.go
2 : golang
1 : world
0 : hello

在以前版本中,这种对切片、数组或map中进行元素迭代的情况在实际开发中非常常见,也比较模式化,但基于目前语法,使用起来非常不便。于是Go团队提出将它们与for range结合在一起的提案。有了range-over-function iterator机制后,我们就可以像下面这样使用Backward泛型函数了:

// lang/range-over-function-iterator/backward_iterate_slice_new.go

func main() {
    sl := []string{"hello", "world", "golang"}
    for i, s := range Backward(sl) {
        fmt.Printf("%d : %s\n", i, s)
    }
}

相比于上面的老版本代码,这也的代码更简洁清晰了,使用Go 1.22rc1的运行结果也与老版本别无二致:

$GOEXPERIMENT=rangefunc  go run backward_iterate_slice_new.go
2 : golang
1 : world
0 : hello

但代价就是要理解什么样原型的函数才能与for range一起使用实现函数迭代,这的确有些复杂,本文就不展开说了,有兴趣的童鞋可以先看看有关range-over-function iterator的wiki先行了解一下。

2. 编译器、运行时与工具链

2.1 继续增强PGO优化

Go 1.20版本引入PGO(profile-guided optimization)后,PGO这种优化技术带来的优化效果就得到了持续的提升:Go 1.20实测性能提升仅为1.05%;Go 1.21版本发布时,官方的数据是2%~7%,而Go 1.21编译器自身在PGO优化过后编译速度提升约6%。

在Go 1.22中,官方给出的数字则是2%~14%,这14%的提升想必是来自Google内部的某个实际案例。

2.2 inline和devirtualize

在Go 1.22中,Go编译器可以更灵活的运用devirtualize和inline对代码进行优化了。

在面向对象的编程中,虚拟函数是一种在运行时动态确定调用的函数。当调用虚拟函数时,编译器通常会为其生成一段额外的代码,用于在运行时确定要调用的具体函数。这种动态调度的机制使得程序可以根据实际对象类型来执行相应的函数,但也带来了一定的性能开销。通过devirtualize优化技术,编译器会尝试在编译时确定调用的具体函数,而不是在运行时进行动态调度。这样可以避免运行时的开销,并允许编译器进行更多的优化

对应到Go来说,就是在编译阶段将使用接口进行的方法调用转换为通过接口的实际类型的实例直接调用该方法

注:我的《Go语言精进之路》一书中有对通过接口调用方法的原理的详尽说明,欢迎阅读。

关于内联优化,今年Austin Clements发起了inline大修项目,对Go编译器中的内联优化过程进行全面调整,目标是在Go 1.22中拥有更有效的、具有启发能力的内联,为后续内联的进一步增强奠定基础。该大修的成果目前以GOEXPERIMENT=newinliner试验特性的形式在Go 1.22中提供。

2.3 运行时

运行时的变化主要还是来自GC

Go 1.22中,运行时会将基于类型的垃圾回收的元数据放在每个堆对象附近,从而可以将Go程序的CPU性能提高1-3%。同时,通过减少重复的元数据的优化,内存开销也将降低约1%。不确定减少重复元数据(metadata)这一优化是否来自对unique包的讨论

2.4 工具链

在Go工具链改善方面,首当其冲的要数go module相关工具了。

在Go 1.22中,go work增加了一个与go mod一致的特性:支持vendor。通过go work vendor,可以将workspace中的依赖放到vendor目录下,同时在构建时,如果module root下有vendor目录,那么默认的构建是go build -mod=vendor,即基于vendor的构建。

go mod init在Go 1.22中将不再考虑GOPATH时代的包依赖工具的配置文件了,比如Gopkg.lock。在Go 1.22版本之前,如果go module之前使用的是类似dep这样的工具来管理包依赖,go mod init会尝试读取dep配置文件来生成go.mod。

go vet工具取消了对loop变量引用的警告,增加了对空append的行为的警告(比如:slice = append(slice))、增加了deferring time.Since的警告以及在log/slog包的方法调用时key-value pair不匹配的警告。

3. 标准库

最后,我们来看看标准库的变化。每次Go发布新版本,标准库都是占更新的大头儿,这里无法将所有变更点一一讲解,仅说说几个重要的变更点。

3.1 增强http.ServerMux表达能力

Go内置电池,从诞生伊始就内置了强大的http库,不过长期以来http原生的ServeMux表达能力比较单一,不支持通配符等,这也是Go社区长期以来一直使用像gorilla/muxhttprouter等第三方路由库的原因。

今年log/slog的作者Jonathan Amsterdam又创建了新的提案:net/http: enhanced ServeMux routing,提高http.ServeMux的表达能力。在新提案中,新的ServeMux将支持如下路由策略(来自http.ServeMux的官方文档):

  • “/index.html”路由将匹配任何主机和方法的路径”/index.html”;
  • “GET /static/”将匹配路径以”/static/”开头的GET请求;
  • “example.com/”可以与任何指向主机为”example.com”的请求匹配;
  • “example.com/{$}”会匹配主机为”example.com”、路径为”/”的请求,即”example.com/”;
  • “/b/{bucket}/o/{objectname…}”匹配第一段为”b”、第三段为”o”的路径。名称”bucket”表示第二段,”objectname”表示路径的其余部分。

下面就是基于上面的规则编写的示例代码:

// lib/servemux/main.go

func main() {
    mux := http.NewServeMux()
    mux.HandleFunc("/index.html", func(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
        fmt.Fprintln(w, `match /index.html`)
    })
    mux.HandleFunc("GET /static/", func(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
        fmt.Fprintln(w, `match "GET /static/"`)
    })
    mux.HandleFunc("example.com/", func(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
        fmt.Fprintln(w, `match "example.com/"`)
    })
    mux.HandleFunc("example.com/{$}", func(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
        fmt.Fprintln(w, `match "example.com/{$}"`)
    })
    mux.HandleFunc("/b/{bucket}/o/{objectname...}", func(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
        bucket := req.PathValue("bucket")
        objectname := req.PathValue("objectname")
        fmt.Fprintln(w, `match /b/{bucket}/o/{objectname...}`+":"+"bucket="+bucket+",objectname="+objectname)
    })

    http.ListenAndServe(":8080", mux)
}

我们使用curl对上述示例进行一个测试(前提是在/etc/hosts中设置example.com为127.0.0.1):

$curl localhost:8080/index.html
match /index.html

$curl example.com:8080/static/abc
match "example.com/"

$curl localhost:8080/static/abc
match "GET /static/"

$curl example.com:8080/
match "example.com/{$}"

$curl example.com:8080/b/mybucket/o/myobject/tonybai
match "example.com/"

$curl localhost:8080/b/mybucket/o/myobject/tonybai
match /b/{bucket}/o/{objectname...}:bucket=mybucket,objectname=myobject/tonybai

从测试情况来看,不同路由设置之间存在交集,这就需要路由匹配优先级规则。新版Go ServeMux规定:如果一个请求有两个或两个以上的模式匹配,则更具体(specific)的模式优先。如果P1符合P2请求的严格子集,也就是说,如果P2符合P1及更多的所有请求,那么P1就比P2更具体。

举个例子:”/images/thumbnails/”比”/images/”更具体,因此两者都可以注册。前者匹配以”/images/thumbnails/”开头的路径,后者则匹配”/images/”子树中的任何其他路径。

如果两者都不更具体,那么模式就会发生冲突。为了向后兼容,这一规则有一个例外:如果两个模式发生冲突,而其中一个模式有主机(host),另一个没有,那么有主机的模式优先(比如上面测试中的第二次curl执行)。如果通过ServeMux.Handle或ServeMux.HandleFunc设置的模式与另一个已注册的模式发生冲突,这些函数就会panic。

增强后的ServeMux可能会影响向后兼容性,使用GODEBUG=httpmuxgo121=1可以保留原先的ServeMux行为。

3.2 增加math/rand/v2包

在日常开发中,我们多会在生成随机数的场景下使用math/rand包,其他时候使用的较少。但Go 1.22中新增了math/rand/v2包,我之所以将这个列为Go 1.22版本标准库的一次重要变化,是因为这是标准库第一次为某个包建立v2版本包,按照Russ Cox的说法,这次v2包的创建,为标准库中的其他可能的v2包树立了榜样。创建math/rand/v2可以使Go团队能够在一个相对不常用且风险较低的包中解决工具问题(如gopls、goimports等对v2包的支持),然后再转向更常用、风险更高的包,如sync/v2或encoding/json/v2等。

新增rand/v2包的直接原因是清理math/rand并修复其中许多悬而未决的问题,特别是使用过时的生成器、慢速算法以及与crypto/rand冲突的问题,这里就不针对v2包举具体的示例了,对该包感兴趣的同学可以自行阅读该包的在线文档,并探索如何使用v2包。

同时,该提案也为标准库中的v2包的创建建立了一种模式,即v2包是原始包的子目录,并且以原始包的API为起点,每个偏离点都要有明确的理由。

想当初,go module刚落地到Go中时,Go module支持两种识别major的两种方式,一种是通过branch或tag号来识别,另外一种就是利用vN目录来定义新包。当时还不是很理解为什么要有vN目录这种方式,现在从math/rand/v2包的增加来看,足以体现出当初module设计时的前瞻性考量了。

3.3 大修Go execution tracer

Go Execution Tracer是解决Go应用性能方面“疑难杂症”的杀手锏级工具,它可以提供Go程序在一段时间内发生的情况的即时视图。这些信息对于了解程序随时间推移的行为非常宝贵,可辅助开发人员对应用进行性能改进。我曾在《通过实例理解Go Execution Tracer》中对其做过系统的说明。

不过当前版本的Go Execution Tracer在原理和使用方面还存在诸多问题,Google的Michael Knyszek在年初发起了Execution tracer overhaul的提案,旨在对Go Execution Tracer进行改进,使Go Execution Tracer可扩展到大型Go部署的Go执行跟踪。具体目标如下:

  • 使跟踪解析所需的内存占用量仅为当前的一小部分。
  • 支持可流式传输的跟踪,以便在无需存储的情况下进行分析。
  • 实现部分自描述的跟踪,以减少跟踪消费者的升级负担。
  • 修复长期存在的错误,并提供一条清理实现的路径。

在近一年的时间里,Knyszek与Felix Geisendorfer、Nick Ripley、Michael Pratt等一起实现了该提案的目标。

鉴于篇幅,这里就不对新版Tracer的使用做展开说明,有兴趣的童鞋可结合《通过实例理解Go Execution Tracer》中的使用方法自行体验新版Tracer。

注:新版Tracer的设计文档 – https://go.googlesource.com/proposal/+/ac09a140c3d26f8bb62cbad8969c8b154f93ead6/design/60773-execution-tracer-overhaul.md

3.4 其他

Go 1.4版本以来,syscall包新特性就已经被冻结,并在Go 1.11版本中被标记为不推荐使用(deprecate)。Go团队推荐gopher使用golang.org/x/sys/unix或golang.org/x/sys/windows。syscall包的大多数功能都能被golang.org/x/sys包替代,除了下面这几个:

syscall.SysProcAttr(类型os/exec.Cmd.SysProcAttr)
syscall.Signal(参考文献os.Signal)
syscall.WaitStatus(参考文献os.(*ProcessState).Sys)
syscall.Stat_t
... ...

由于syscall包已经弃用,IDE等工具在开发人员使用上述内容时总是得到警告!这引发了众多开发人员的抱怨。为此,在Go 1.22版本中,syscall取消了弃用状态,但其功能特性依旧保持冻结,不再添加新特性。

  • TCPConn to UnixConn:支持zerocopy

gnet作者Andy Pan的提案:TCPConn to UnixConn:支持zerocopy在Go 1.22落地,具体内容可以看一下原始提案issue

  • 新增go/version包

在Go 1.21版本发布后,Go团队对Go语言的版本规则做了调整,并明确了Go语言的向前兼容性和toolchain规则,Go 1.22中增加go/version包实现了按照上述版本规则的Go version判断,这个包既用于go工具链,也可以用于Gopher自行开发的工具中。

4. 小结

Go 1.22版本具有至少两点重要的里程碑意义:

  • 通过对loopvar语义的修正,开启了Go已有“语法坑”的fix之路
  • 通过math/rand/v2包树立了Go标准库建立vN版本的模式

“语法坑”fix是否能得到社区正向反馈还是一个未知数,其导致的兼容性问题势必会成为Go社区在升级到Go 1.22版本的重要考虑因素,即便决定升级到Go 1.22,严格的代码审查和测试也是必不可少的。

最后,感谢Go团队以及所有Go 1.22贡献者做出的伟大工作!

文本涉及的源码可以在这里下载。

5. 参考资料

-Go 1.22 Milestone – https://github.com/golang/go/milestone/298


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简单之道

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/12/11/simplicity

已经退居二线的Go语言之父Rob Pike近日发表了一篇名为“Simplicity”的博文,记述了2009年在Google内部一次圆桌会议上发表的演讲内容。Pike老先生在这个时间点发表这篇文章究竟有何深意呢?是对Go语言演进的路线有所不满吗?我们不得而知。不过,这篇文章的内容却是非常值得我们学习,这里我简单翻译一下,供大家参考。


2009年5月,Google举办了一次内部的“设计巫术(Design Wizardry)”小组讨论会,我有幸与Jeff Dean、Mike Burrows、Paul Haahr、Alfred Spector和Bill Coughran一起发表了演讲。以下是我演讲内容的文字稿(略作了修改)。尽管一些细节可能已经过时,但演讲的主题依然具有重要意义,而且如今它可能比以往任何时候都更为重要

简单胜于复杂

简单的东西更容易理解、搭建、调试和维护,而且最重要的是更易于理解,因为这会带来其他一切好处。让我们来看看google.com的网页,它只有一个搜索框,你输入查询并获取结果,这个简洁的设计是Google成功的一个关键原因。早期的搜索引擎界面要复杂得多,而现在的搜索引擎产品,要么是模仿我们的设计,要么用户体验很差。

那么,Google搜索引擎(GWS)又是如何运作的呢?我瞥了一眼GWS实例的运行参数列表,里面有成千上万的配置标志和数百个参数,还有一些后端机器的名称、后端配置以及一些特性的启用和禁用。其中大多数参数可能是正确的,但我相信也有一些已经过时或错误的。

所以问题是:一个能设计出google.com这样简洁网页的公司,怎么可能同时设计出复杂庞大的GWS搜索引擎呢?答案是,GWS并非从一开始就被“设计”出来,而是通过有机增长逐渐形成的。有机增长的路径非常复杂,每个部分、每次修改看起来都很简单,但综合起来就变得难以维护。

复杂性是乘法效应的。在像Google这样由多个组件组装而成的系统中,如果你让一个组件变得复杂,那么其中的一部分复杂性就会反映到其他组件中。这就是失控的复杂性。

复杂性也是普遍存在的

很多年前,Tom Cargill从贝尔实验室的研究部门休了一年的假,加入了开发部门。他加入的团队每个子系统的代码都被打印出来,装订成册放在员工办公室的书架上。Tom发现其中一个子系统基本上是完全冗余的,大部分功能在其他地方已经重新实现过。于是他花了几个月的时间删除了那个子系统,删掉了1.5万行代码,并从所有人的书架上移走了一整本厚厚的代码目录。这样简化了整个系统,减少了代码量、测试工作量和维护工作量。他的同事们都很高兴。

然而,在评估时出现了问题。Tom得知管理层有一个衡量生产力的指标是代码行数。由于Tom在那一年删掉了那么多代码,他的生产力指标直接变成了负数。更糟糕的是,他的团队的整体生产力也变成了负数。他只能沮丧地回到研究部门。

这个故事给他上了一课:复杂性无处不在。简单性没有获得奖励。

你可以对这个故事嗤之以鼻,但我们与此并不相去甚远。谁会因为删除Google的代码而得到晋升呢?我们沉浸在自己拥有的庞大复杂代码中,新员工需要花费大量的精力去理解,我们也投入了大量的资源来培训和指导他们适应。我们为能够理解和修改这些代码而感到自豪。

Google是一个民主的组织,代码对每个人都是透明的,可以查看、修改、完善和增加功能。但是每增加一点东西,复杂性就会增加。引入一个新的库,复杂性就增加了;再加上一个存储封装,复杂性又增加了;在子系统中添加新选项,配置变得更加复杂。如果对核心基础模块(如网络库)进行这样的修改,整个系统的复杂性都会大大增加。

复杂性就这样逐步累积,其代价以几何级数增长。

另一方面,简单需要付出努力——但大部分工作都在前期。设计简单的系统是非常困难的,但一旦设计完成并实施,后续的维护和操作就会更加容易。选择避免复杂性可以使简化系统的好处成倍增加。

举个例子,来看看我们的查询日志系统。虽然它在完美程度上还有待提高,但在设计初期就被定位为——至今仍然是——Google内部唯一解决特定核心问题的系统。正是由于这个原因,它确保了系统的稳定性、安全性、一致性以及大规模的经济效益。如果每个团队都自行构建日志基础架构,Google绝对不会达到现在的规模。

然而,这种思路并没有被广泛应用,各个团队仍然频繁地提出建立新的数据存储系统、工作流系统、代码库、基础架构等等。

这种重复建设和快速增长的复杂性正在拖累我们,因为复杂系统的运作效率较低。

Google有几条重要的工程原则:代码要可读,要可测试,别惹恼SRE(译注:Site Reliability Engineering,网站可靠性工程),要追求速度。

然而,简单性从未被纳入考虑。但实际上,它比上述任何一条都更为重要。更简单的设计意味着更易于阅读,代码更易于测试,对SRE更易于解释和修复问题。

此外,简单的系统运行速度更快

注意,我强调的是系统设计,而不是代码。有时为了提升性能,确实需要增加代码的复杂性,这可能是无法避免的。然而,复杂的系统从来都不会变得更快,因为调试和交互变得复杂,难以理解。复杂性只会导致低效。

简单性甚至比性能更为重要。复杂性对系统的影响是成倍增加的——增加2%的复杂度只能换来2%的性能提升(或者1%、0.1%等),这完全得不偿失。

等一下,服务器利用率为什么那么低?难道不是因为系统太慢吗?

不是的,利用率低是因为系统过于复杂。我们无法理解系统的性能表现,无论是在单机还是集群环境下。组件之间的交互难以清晰描述。

应用开发人员无法完全理解底层基础架构。

基础架构工程师也无法准确了解网络状况。

很难弄清楚应用程序需要哪些资源,问题层出不穷。

为了弥补这些问题,每个人都在配置中添加各种参数和补丁代码,使得一切变得更加难以调试。

为了确保产品正常运行,我们只能围绕产品建立防护墙,以避免受到外部环境的影响——然而,这只是增加了更多的复杂性。

这是一个死循环

所以请仔细考虑你正在进行的工作,是否可以将其设计得更简单一些?那个功能真的是必需的吗?通过删除、合并或共享资源,是否可以使整个系统变得更简单?请考虑与其他相关团队进行讨论,设计一个更简单、更统一的架构,避免相互之间的制约。

多研究已有系统的适应性,在此基础上进行改进,而不是从头开始构建。如果发现现有系统无法满足需求,也许问题出在你对需求的定义,而不是系统本身。

如果确实需要开发新的组件,请确保它可以被推广和重用,不仅仅为本地团队提供服务。

构建复杂系统很容易。为了赶进度,编码比重新设计更简单、更快。但是技术债务会不断积累,长期来看必然会失败。

我们的代码库比一年前增加了50%。再过一年呢?五年后呢?

如果不能控制复杂性,总有一天不仅仅是利用率低的简单警告。系统会变得过于复杂、运行缓慢,最终导致彻底崩溃。那将是一场“全面崩溃”的灾难。


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