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Go 1.14中值得关注的几个变化

可能是得益于2020年2月26日Go 1.14的发布,在2020年3月份的TIOBE编程语言排行榜上,Go重新进入TOP 10,而去年同期Go仅排行在第18位。虽然Go语言以及其他主流语言在榜单上的“上蹿下跳”让这个榜单的权威性饱受质疑:),但Go在这样的一个时间节点能进入TOP 10,对于Gopher和Go社区来说,总还是一个不错的结果。并且在一定层度上说明:Go在努力耕耘十年后,已经在世界主流编程语言之林中牢牢占据了自己的一个位置。

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图:TIOBE编程语言排行榜2020.3月榜单,Go语言重入TOP10

Go自从宣布Go1 Compatible后,直到这次的Go 1.14发布,Go的语法和核心库都没有做出不兼容的变化。这让很多其他主流语言的拥趸们觉得Go很“无趣”。但这种承诺恰恰是Go团队背后努力付出的结果,因此Go的每个发布版本都值得广大gopher尊重,每个发布版本都是Go团队能拿出的最好版本

下面我们就来解读一下Go 1.14的变化,看看这个新版本中有哪些值得我们重点关注的变化。

一. 语言规范

和其他主流语言相比,Go语言的语法规范的变化那是极其少的(广大Gopher们已经习惯了这个节奏:)),偶尔发布一个变化,那自然是要引起广大Gopher严重关注的:)。不过事先说明:只要Go版本依然是1.x,那么这个规范变化也是backward-compitable的

Go 1.14新增的语法变化是:嵌入接口的方法集可重叠。这个变化背后的朴素思想是这样的。看下面代码(来自这里):

type I interface { f(); String() string }
type J interface { g(); String() string }

type IJ interface { I; J }  ----- (1)
type IJ interface { f(); g(); String() string }  ---- (2)

代码中已知定义的I和J两个接口的方法集中都包含有String() string这个方法。在这样的情况下,我们如果想定义一个方法集合为Union(I, J)的新接口IJ,我们在Go 1.13及之前的版本中只能使用第(2)种方式,即只能在新接口IJ中重新书写一遍所有的方法原型,而无法像第(1)种方式那样使用嵌入接口的简洁方式进行。

Go 1.14通过支持嵌入接口的方法集可重叠解决了这个问题:

// go1.14-examples/overlapping_interface.go
package foo

type I interface {
    f()
    String() string
}
type J interface {
    g()
    String() string
}

type IJ interface {
    I
    J
}

在go 1.13.6上运行:

$go build overlapping_interface.go
# command-line-arguments
./overlapping_interface.go:14:2: duplicate method String

但在go 1.14上运行:

$go build overlapping_interface.go

// 一切ok,无报错

不过对overlapping interface的支持仅限于接口定义中,如果你要在struct定义中嵌入interface,比如像下面这样:

// go1.14-examples/overlapping_interface1.go
package main

type I interface {
    f()
    String() string
}

type implOfI struct{}

func (implOfI) f() {}
func (implOfI) String() string {
    return "implOfI"
}

type J interface {
    g()
    String() string
}

type implOfJ struct{}

func (implOfJ) g() {}
func (implOfJ) String() string {
    return "implOfJ"
}

type Foo struct {
    I
    J
}

func main() {
    f := Foo{
        I: implOfI{},
        J: implOfJ{},
    }
    println(f.String())
}

虽然Go编译器没有直接指出结构体Foo中嵌入的两个接口I和J存在方法的重叠,但在使用Foo结构体时,下面的编译器错误肯定还是会给出的:

$ go run overlapping_interface1.go
# command-line-arguments
./overlapping_interface1.go:37:11: ambiguous selector f.String

对于结构体中嵌入的接口的方法集是否存在overlap,go编译器似乎并没有严格做“实时”检查,这个检查被延迟到为结构体实例选择method的执行者环节了,就像上面例子那样。如果我们此时让Foo结构体 override一个String方法,那么即便I和J的方法集存在overlap也是无关紧要的,因为编译器不会再模棱两可,可以正确的为Foo实例选出究竟执行哪个String方法:

// go1.14-examples/overlapping_interface2.go

.... ....

func (Foo) String() string {
        return "Foo"
}

func main() {
        f := Foo{
                I: implOfI{},
                J: implOfJ{},
        }
        println(f.String())
}

运行该代码:

$go run overlapping_interface2.go
Foo

二. Go运行时

1. 支持异步抢占式调度

《Goroutine调度实例简要分析》一文中,我曾提到过这样一个例子:

// go1.14-examples/preemption_scheduler.go
package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "time"
)

func deadloop() {
    for {
    }
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(1)
    go deadloop()
    for {
        time.Sleep(time.Second * 1)
        fmt.Println("I got scheduled!")
    }
}

在只有一个P的情况下,上面的代码中deadloop所在goroutine将持续占据该P,使得main goroutine中的代码得不到调度(GOMAXPROCS=1的情况下),因此我们无法看到I got scheduled!字样输出。这是因为Go 1.13及以前的版本的抢占是”协作式“的,只在有函数调用的地方才能插入“抢占”代码(埋点),而deadloop没有给编译器插入抢占代码的机会。这会导致GC在等待所有goroutine停止时等待时间过长,从而导致GC延迟;甚至在一些特殊情况下,导致在STW(stop the world)时死锁。

Go 1.14采用了基于系统信号的异步抢占调度,这样上面的deadloop所在的goroutine也可以被抢占了:

// 使用Go 1.14版本编译器运行上述代码

$go run preemption_scheduler.go
I got scheduled!
I got scheduled!
I got scheduled!

不过由于系统信号可能在代码执行到任意地方发生,在Go runtime能cover到的地方,Go runtime自然会处理好这些系统信号。但是如果你是通过syscall包或golang.org/x/sys/unix在Unix/Linux/Mac上直接进行系统调用,那么一旦在系统调用执行过程中进程收到系统中断信号,这些系统调用就会失败,并以EINTR错误返回,尤其是低速系统调用,包括:读写特定类型文件(管道、终端设备、网络设备)、进程间通信等。在这样的情况下,我们就需要自己处理EINTR错误。一个最常见的错误处理方式就是重试。对于可重入的系统调用来说,在收到EINTR信号后的重试是安全的。如果你没有自己调用syscall包,那么异步抢占调度对你已有的代码几乎无影响。

Go 1.14的异步抢占调度在windows/arm, darwin/arm, js/wasm, and plan9/*上依然尚未支持,Go团队计划在Go 1.15中解决掉这些问题

2. defer性能得以继续优化

Go 1.13中,defer性能得到理论上30%的提升。我们还用那个例子来看看go 1.14与go 1.13版本相比defer性能又有多少提升,同时再看看使用defer和不使用defer的对比:

// go1.14-examples/defer_benchmark_test.go
package defer_test

import "testing"

func sum(max int) int {
    total := 0
    for i := 0; i < max; i++ {
        total += i
    }

    return total
}

func foo() {
    defer func() {
        sum(10)
    }()

    sum(100)
}

func Bar() {
    sum(100)
    sum(10)
}

func BenchmarkDefer(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        foo()
    }
}
func BenchmarkWithoutDefer(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        Bar()
    }
}

我们分别用Go 1.13和Go 1.14运行上面的基准测试代码:

Go 1.13:

$go test -bench . defer_benchmark_test.go
goos: darwin
goarch: amd64
BenchmarkDefer-8              17873574            66.7 ns/op
BenchmarkWithoutDefer-8       26935401            43.7 ns/op
PASS
ok      command-line-arguments    2.491s

Go 1.14:

$go test -bench . defer_benchmark_test.go
goos: darwin
goarch: amd64
BenchmarkDefer-8              26179819            45.1 ns/op
BenchmarkWithoutDefer-8       26116602            43.5 ns/op
PASS
ok      command-line-arguments    2.418s

我们看到,Go 1.14的defer性能照比Go 1.13还有大幅提升,并且已经与不使用defer的性能相差无几了,这也是Go官方鼓励大家在性能敏感的代码执行路径上也大胆使用defer的原因。

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图:各个Go版本defer性能对比(图来自于https://twitter.com/janiszt/status/1215601972281253888)

3. internal timer的重新实现

鉴于go timer长期以来性能不能令人满意,Go 1.14几乎重新实现了runtime层的timer。其实现思路遵循了Dmitry Vyukov几年前提出的实现逻辑:将timer分配到每个P上,降低锁竞争;去掉timer thread,减少上下文切换开销;使用netpoll的timeout实现timer机制。

// $GOROOT/src/runtime/time.go

type timer struct {
        // If this timer is on a heap, which P's heap it is on.
        // puintptr rather than *p to match uintptr in the versions
        // of this struct defined in other packages.
        pp puintptr

}

// addtimer adds a timer to the current P.
// This should only be called with a newly created timer.
// That avoids the risk of changing the when field of a timer in some P's heap,
// which could cause the heap to become unsorted.

func addtimer(t *timer) {
        // when must never be negative; otherwise runtimer will overflow
        // during its delta calculation and never expire other runtime timers.
        if t.when < 0 {
                t.when = maxWhen
        }
        if t.status != timerNoStatus {
                badTimer()
        }
        t.status = timerWaiting

        addInitializedTimer(t)
}

// addInitializedTimer adds an initialized timer to the current P.
func addInitializedTimer(t *timer) {
        when := t.when

        pp := getg().m.p.ptr()
        lock(&pp.timersLock)
        ok := cleantimers(pp) && doaddtimer(pp, t)
        unlock(&pp.timersLock)
        if !ok {
                badTimer()
        }

        wakeNetPoller(when)
}
... ...

这样你的程序中如果大量使用time.After、time.Tick或者在处理网络连接时大量使用SetDeadline,使用Go 1.14编译后,你的应用将得到timer性能的自然提升

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图:切换到新timer实现后的各Benchmark数据

三. Go module已经production ready了

Go 1.14中带来的关于go module的最大惊喜就是Go module已经production ready了,这意味着关于go module的运作机制,go tool的各种命令和其参数形式、行为特征已趋稳定了。笔者从Go 1.11引入go module以来就一直关注和使用Go module,尤其是Go 1.13中增加go module proxy的支持,使得中国大陆的gopher再也不用为获取类似golang.org/x/xxx路径下的module而苦恼了。

Go 1.14中go module的主要变动如下:

a) module-aware模式下对vendor的处理:如果go.mod中go version是go 1.14及以上,且当前repo顶层目录下有vendor目录,那么go工具链将默认使用vendor(即-mod=vendor)中的package,而不是module cache中的($GOPATH/pkg/mod下)。同时在这种模式下,go 工具会校验vendor/modules.txt与go.mod文件,它们需要保持同步,否则报错。

在上述前提下,如要非要使用module cache构建,则需要为go工具链显式传入-mod=mod ,比如:go build -mod=mod ./...

b) 增加GOINSECURE,可以不再要求非得以https获取module,或者即便使用https,也不再对server证书进行校验。

c) 在module-aware模式下,如果没有建立go.mod或go工具链无法找到go.mod,那么你必须显式传入要处理的go源文件列表,否则go tools将需要你明确go.mod。比如:在一个没有go.mod的目录下,要编译一个hello.go,我们需要使用go build hello.go(hello.go需要显式放在命令后面),如果你执行go build .就会得到类似如下错误信息:

$go build .
go: cannot find main module, but found .git/config in /Users/tonybai
    to create a module there, run:
    cd .. && go mod init

也就是说在没有go.mod的情况下,go工具链的功能是受限的。

d) go module支持subversion仓库了,不过subversion使用应该很“小众”了。

要系统全面的了解go module的当前行为机制,建议还是通读一遍Go command手册中关于module的说明以及官方go module wiki

四. 编译器

Go 1.14 go编译器在-race和-msan的情况下,默认会执行-d=checkptr,即对unsafe.Pointer的使用进行合法性检查,主要检查两项内容:

  • 当将unsafe.Pointer转型为*T时,T的内存对齐系数不能高于原地址的

比如下面代码:

// go1.14-examples/compiler_checkptr1.go
package main

import (
    "fmt"
    "unsafe"
)

func main() {
    var byteArray = [10]byte{'a', 'b', 'c'}
    var p *int64 = (*int64)(unsafe.Pointer(&byteArray[1]))
    fmt.Println(*p)
}

以-race运行上述代码:

$go run -race compiler_checkptr1.go
fatal error: checkptr: unsafe pointer conversion

goroutine 1 [running]:
runtime.throw(0x11646fd, 0x23)
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/panic.go:1112 +0x72 fp=0xc00004cee8 sp=0xc00004ceb8 pc=0x106d152
runtime.checkptrAlignment(0xc00004cf5f, 0x1136880, 0x1)
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/checkptr.go:13 +0xd0 fp=0xc00004cf18 sp=0xc00004cee8 pc=0x1043b70
main.main()
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.14-examples/compiler_checkptr1.go:10 +0x70 fp=0xc00004cf88 sp=0xc00004cf18 pc=0x11283b0
runtime.main()
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/proc.go:203 +0x212 fp=0xc00004cfe0 sp=0xc00004cf88 pc=0x106f7a2
runtime.goexit()
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/asm_amd64.s:1373 +0x1 fp=0xc00004cfe8 sp=0xc00004cfe0 pc=0x109b801
exit status 2

checkptr检测到:转换后的int64类型的内存对齐系数严格程度要高于转化前的原地址(一个byte变量的地址)。int64对齐系数为8,而一个byte变量地址对齐系数仅为1。

  • 做完指针算术后,转换后的unsafe.Pointer仍应指向原先Go堆对象
compiler_checkptr2.go
package main

import (
    "unsafe"
)

func main() {
    var n = 5
    b := make([]byte, n)
    end := unsafe.Pointer(uintptr(unsafe.Pointer(&b[0])) + uintptr(n+10))
    _ = end
}

运行上述代码:

$go run  -race compiler_checkptr2.go
fatal error: checkptr: unsafe pointer arithmetic

goroutine 1 [running]:
runtime.throw(0x10b618b, 0x23)
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/panic.go:1112 +0x72 fp=0xc00003e720 sp=0xc00003e6f0 pc=0x1067192
runtime.checkptrArithmetic(0xc0000180b7, 0xc00003e770, 0x1, 0x1)
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/checkptr.go:41 +0xb5 fp=0xc00003e750 sp=0xc00003e720 pc=0x1043055
main.main()
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.14-examples/compiler_checkptr2.go:10 +0x8d fp=0xc00003e788 sp=0xc00003e750 pc=0x1096ced
runtime.main()
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/proc.go:203 +0x212 fp=0xc00003e7e0 sp=0xc00003e788 pc=0x10697e2
runtime.goexit()
    /Users/tonybai/.bin/go1.14/src/runtime/asm_amd64.s:1373 +0x1 fp=0xc00003e7e8 sp=0xc00003e7e0 pc=0x1092581
exit status 2

checkptr检测到转换后的unsafe.Pointer已经超出原先heap object: b的范围了,于是报错。

不过目前Go标准库依然尚未能完全通过checkptr的检查,因为有些库代码显然违反了unsafe.Pointer的使用规则

Go 1.13引入了新的Escape Analysis,Go 1.14中我们可以通过-m=2查看详细的逃逸分析过程日志,比如:

$go run  -gcflags '-m=2' compiler_checkptr2.go
# command-line-arguments
./compiler_checkptr2.go:7:6: can inline main as: func() { var n int; n = 5; b := make([]byte, n); end := unsafe.Pointer(uintptr(unsafe.Pointer(&b[0])) + uintptr(n + 100)); _ = end }
./compiler_checkptr2.go:9:11: make([]byte, n) escapes to heap:
./compiler_checkptr2.go:9:11:   flow: {heap} = &{storage for make([]byte, n)}:
./compiler_checkptr2.go:9:11:     from make([]byte, n) (non-constant size) at ./compiler_checkptr2.go:9:11
./compiler_checkptr2.go:9:11: make([]byte, n) escapes to heap

五. 标准库

每个Go版本,变化最多的就是标准库,这里我们挑一个可能影响后续我们编写单元测试行为方式的变化说说,那就是testing包的T和B类型都增加了自己的Cleanup方法。我们通过代码来看一下Cleanup方法的作用:

// go1.14-examples/testing_cleanup_test.go
package main

import "testing"

func TestCase1(t *testing.T) {

    t.Run("A=1", func(t *testing.T) {
        t.Logf("subtest1 in testcase1")

    })
    t.Run("A=2", func(t *testing.T) {
        t.Logf("subtest2 in testcase1")
    })
    t.Cleanup(func() {
        t.Logf("cleanup1 in testcase1")
    })
    t.Cleanup(func() {
        t.Logf("cleanup2 in testcase1")
    })
}

func TestCase2(t *testing.T) {
    t.Cleanup(func() {
        t.Logf("cleanup1 in testcase2")
    })
    t.Cleanup(func() {
        t.Logf("cleanup2 in testcase2")
    })
}

运行上面测试:

$go test -v testing_cleanup_test.go
=== RUN   TestCase1
=== RUN   TestCase1/A=1
    TestCase1/A=1: testing_cleanup_test.go:8: subtest1 in testcase1
=== RUN   TestCase1/A=2
    TestCase1/A=2: testing_cleanup_test.go:12: subtest2 in testcase1
    TestCase1: testing_cleanup_test.go:18: cleanup2 in testcase1
    TestCase1: testing_cleanup_test.go:15: cleanup1 in testcase1
--- PASS: TestCase1 (0.00s)
    --- PASS: TestCase1/A=1 (0.00s)
    --- PASS: TestCase1/A=2 (0.00s)
=== RUN   TestCase2
    TestCase2: testing_cleanup_test.go:27: cleanup2 in testcase2
    TestCase2: testing_cleanup_test.go:24: cleanup1 in testcase2
--- PASS: TestCase2 (0.00s)
PASS
ok      command-line-arguments    0.005s

我们看到:

  • Cleanup方法运行于所有测试以及其子测试完成之后。

  • Cleanup方法类似于defer,先注册的cleanup函数后执行(比如上面例子中各个case的cleanup1和cleanup2)。

在拥有Cleanup方法前,我们经常像下面这样做:

// go1.14-examples/old_testing_cleanup_test.go
package main

import "testing"

func setup(t *testing.T) func() {
    t.Logf("setup before test")
    return func() {
        t.Logf("teardown/cleanup after test")
    }
}

func TestCase1(t *testing.T) {
    f := setup(t)
    defer f()
    t.Logf("test the testcase")
}

运行上面测试:

$go test -v old_testing_cleanup_test.go
=== RUN   TestCase1
    TestCase1: old_testing_cleanup_test.go:6: setup before test
    TestCase1: old_testing_cleanup_test.go:15: test the testcase
    TestCase1: old_testing_cleanup_test.go:8: teardown/cleanup after test
--- PASS: TestCase1 (0.00s)
PASS
ok      command-line-arguments    0.005s

有了Cleanup方法后,我们就不需要再像上面那样单独编写一个返回cleanup函数的setup函数了。

此次Go 1.14还将对unicode标准的支持从unicode 11 升级到 unicode 12 ,共增加了554个新字符。

六. 其他

超强的可移植性是Go的一个知名标签,在新平台支持方面,Go向来是“急先锋”。Go 1.14为64bit RISC-V提供了在linux上的实验性支持(GOOS=linux, GOARCH=riscv64)。

rust语言已经通过cargo-fuzz从工具层面为fuzz test提供了基础支持。Go 1.14也在这方面做出了努力,并且Go已经在向将fuzz test变成Go test的一等公民而努力。

七. 小结

Go 1.14的详细变更说明在这里可以查看。整个版本的milestone对应的issue集合在这里

不过目前Go 1.14在特定版本linux内核上会出现crash的问题,当然这个问题源于这些内核的一个已知bug。在这个issue中有关于这个问题的详细说明,涉及到的Linux内核版本包括:5.2.x, 5.3.0-5.3.14, 5.4.0-5.4.1。
本篇博客涉及的代码在这里可以下载。


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Go语言之禅

本文翻译自Go社区知名Gopher和博主Dave Cheney的文章《The Zen of Go》

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本文来自我在GopherCon Israel 2020上的演讲。文章很长:) 如果您希望阅读精简版,请移步到the-zen-of-go.netlify.com

该演讲视频还未上线。如上线,我会把它更新到本文中的。

我应该如何编写出好代码?

我最近一直在思考很多事情,每当反思自己的工作成果时,眼前常会出现一行字幕:我该如何编写出好代码? 主观上,没人愿意去编写糟糕的代码,那么问题来了:你是怎么知道你编写出好的Go代码了呢?

如果好与坏之间存在连续性,那么我们怎么知道哪些是好的部分?它的特性、属性、标志、模式和惯用法又是什么呢?

Go语言惯用法(idiomatic Go)

img{512x368}

这让我走进Go惯用法。说某种东西是惯用的,就是说它遵循了时代的风格。如果某些东西不是惯用的,那它没有遵循流行的风格,感觉不时髦。

更重要的是,对某人说他们的代码不复合惯用法并不能解释为什么这些代码不符合惯用法。为什么会这样?像所有真相一样,答案可以在词典中找到:

idiom (noun): a group of words established by usage as having a meaning not deducible from those of the individual words.
惯用法(名词):一组由用法确定的且其含义无法从单个单词的含义中推导出来的单词。

惯用法是共享价值观(value)的标志。Go惯用法不是您从书本中学到的东西,而是通过成为社区的一部分而获得的

img{512x368}

Go惯用法字样用多了,便形成了“口头禅”,这引起我的担忧:这种口头禅在许多方面它可能是具有排他性的。比如:有人说“你不能和我们坐在一起。” 但毕竟这不是我们批评某人的代码不符合惯用法时的索要表达的意思,是吧?他们只是没有做对,看起来不对,它没有遵循流行的风格而已。

我认为Go惯用法不是教如何编写好的Go代码的合适机制,因为从根本上说,它仍然告诉某人做错了(译注:这容易引起对方反感)。如果在他们最愿意接受建议的时候,我们给出让他们不感觉疏远的建议是否会更好些?

谚语(Proverbs)

摆脱有问题的惯用法,Gopher们还有哪些其他的文化手工艺品吗?也许我们可以转向Rob Pike精彩的Go 谚语。这些谚语是合适的教学工具吗?它们会告诉Go新手如何编写好的Go代码吗?

总的来说,我不这么认为。这并不是要驳斥Rob Pike的作品。只是像濑越宪作(Segoe Kensaku)的原著一样,Go谚语只是观察,而不是价值观的陈述。我们再次搬出字典:

proverb (noun): a short, well-known pithy saying, stating a general truth or piece of advice.
谚语(名词):简短而众所周知的俗语,陈述一般的真理或一段忠告。

Go Proverbs的目的是揭示有关语言设计的更深层次的真理,但是像empty interface says nothing这样的建议对于一个来自商没有结构化类型的语言的新手来说有什么用呢?

重要的是要认识到,在一个不断发展的社区中,任何时候学习Go语言的人的数量都远超过那些声称掌握了该语言的人的数量。因此,在这种情况下,谚语可能也不是最佳的教学工具。

工程价值观

丹·卢(Dan Luu)找到了马克·卢科夫斯基(Mark Lucovsky)关于Windows团队在Windows NT-Windows 2000开发阶段时的工程文化的演讲。我之所以提到它,是因为卢科夫斯基将一种文化描述为一种评估设计和权衡取舍的常用方法。

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讨论文化的方法有很多,但是就工程文化而言,Lucovsky的描述是恰当的。其中心思想是在未知的设计空间中用价值观指导决策。Windows NT团队的价值观是:可移植性,可靠性,安全性和可扩展性。粗略地说工程价值观就是在这里完成工作的方式。

Go的价值观

Go的显式价值观是什么呢?定义Go程序员解释世界方式的核心信念或哲学又是什么?他们如何发布宣传?他们怎么传授?如何执行?它们又是如何随着时间变化的?

作为新Go程序员,您将如何被灌输Go的工程价值观?或者,你是一位经验丰富的Go专家,你如何将你的价值观传播给“下一代”?就像我们知道的那样,知识传递的过程不是一个可选项。没有新的血液和新的观念,我们的社区将变得短视和枯萎。

其他语言的价值观

为了给我所要了解的场景做铺垫,我们可以先看看其他语言,我们看看它们的工程价值观。

例如,C++(包括其扩展:Rust)认为程序员不必为自己不使用的特性付费。如果程序未使用该语言的某些计算成本昂贵的特性,则不应强迫该程序承担该特性的成本。该价值观从语言扩展到其标准库,并用作判断所有用C++编写的代码设计的标准。

在Java,Ruby和Smalltalk中,一切都是对象的核心价值观驱动着围绕着消息传递,信息隐藏和多态的程序设计风格。在程序中采用过程式或函数式设计风格会被认为是错误的,或者按照Gophers的说法,是不符合惯用法的。

回到我们自己的Go社区,烙印在Go程序员心中的工程价值观是什么呢?在我们社区中的讨论是很容易引战的,因此要从第一条原则衍生出一套价值观念将是一个巨大的挑战。共识很关键,但随着讨论贡献者数量的增加,难度就成倍增加。但是,如果有人已经为我们完成了这些艰苦的工作了呢?

~~Python~~ Go之禅

几十年前,蒂姆·彼得斯(Tim Peters)坐下来写下了PEN-20(Python之禅)。Peters试图记录他认为Guido van Rossum(Python之父)在Python社区扮演的BDFL(仁慈的独裁者)角色时所应用的工程价值观。

在本文的剩余部分中,我将着眼于Python之禅,并问问大家:是否有什么可以用来揭秘Go程序员的工程价值观的?

一个好的package始于一个好名字

让我们从香辛的东西开始

“Namespaces are one honking great idea–let’s do more of those!” The Zen of Python, Item 19
“命名空间是一个很棒的主意-让我们多做些吧!” Python之禅,条款19

这是相当明确的,Python程序员应该使用命名空间,多多益善。

package就是Go语言的命名空间。我怀疑是否有人质疑将组件分组到程序包中利好设计和潜在重用。但关于这么做的正确方法的困惑肯定会有的,尤其是你拥有另一门语言10年的使用经验。

在Go中,每个程序包都应有一个目的/用途,而了解程序包目的/用途的最佳方法是通过其名字-一个名词。包的名字描述了它提供的内容。因此,这里重新解释一下Peters的话:每个Go软件包(package)都应该仅有一个单一的目的/用途。

这不是一个新主意,我已经说了一段时间了,但是为什么要这样做而不是使用将软件包用于细粒度分类的方法呢?为什么,因为变化(change)。

“Design is the art of arranging code to work today, and be changeable forever.” - Sandi Metz
“设计是安排代码以使其至今天仍然可以工作并且永远可以更改的艺术。” - 桑迪·梅斯

变化是我们所从事的游戏的名称(译注:这里的游戏指代程序开发工作)。作为程序员,我们要做的就是管理变变化。当我们做得很好时,我们称之为设计或架构。当我们做得不好时,我们称其为技术债务或遗留代码。

如果你编写的程序对于一组固定的输入可以一次性地完美地工作,那么没人会在乎代码的好坏,因为最终程序的输出才是企业和业务所关心的。

但这是不正确的。软件具有缺陷(bug),需求变更,输入变更,并且很少有程序被编写为仅执行一次,因此您的程序会随着时间而变化。可能是您要为此承担任务,更有可能是其他人,但是必须更改该代码。有人必须维护该代码。

那么,如何使程序更改变得容易呢?无所不在的接口?使一切变得易于mock?邪恶的依赖注入(译注:作者对DI似乎很排斥,用了带有感情色彩的词汇)?好吧,也许,对于某类程序,但不是很多,这些技术将很有用。但是,对于大多数程序而言,预先设计一些灵活的方法要比工程设计更为重要。

相反,如果我们采取的立场是取代组件而不是增强组件,该怎么办?知道何时需要更换某些物品的最佳方法是什么时候该物品没有按照锡盒/罐头盒上的说明进行操作。

一个好的包始于选择一个好的名字。把你的包名字想象成电梯游说(Elevator pitch,即用极具吸引力的方式简明扼要地阐述自己的观点), 仅用一个词就可以描述包的内容。当名字不再符合要求时,请查找替代名字。

简单性很重要

“Simple is better than complex.” - The Zen of Python, Item 3
“简单胜于复杂。” - Python之禅,条款3

PEP-20说:简单胜于复杂,我完全同意。几年前,我发布了这条推文:

大多数编程语言开始都是为了简单,但最终只是为了功能强大而努力。— Dave Cheney(@davecheney)2014年12月2日

至少在当时,我的观察是,我想不出一生中使用的哪门语言不标榜着简单。每种新语言都为其固有的简单性提供了理由和诱因。但是,当我研究时,我发现简单性并不是与Go语言同时代的许多现代语言的核心价值观。也许这只是一个便宜的镜头1,但是可能是这些语言不是很简单,或者它们不认为自己很简单。他们不认为简单是其核心价值观。

但是什么时候简单变得过时了?为什么商业软件开发行业会忘记这个基本原则?

“There are two ways of constructing a software design: One way is to make it so simple that there are obviously no deficiencies, and the other way is to make it so complicated that there are no obvious deficiencies. The first method is far more difficult.” - C. A. R. Hoare, The Emperor’s Old Clothes, 1980 Turing Award Lecture

“构建软件设计的方式有两种:一种方式是使其变得如此简单,以至于显然没有缺陷,另一种方式是使得它变得如此复杂以至于没有明显的缺陷。第一种方法要困难得多。” - CAR Hoare,皇帝的旧衣,1980年图灵奖演讲

我们知道:简单并不意味着容易。通常,使某些东西易于使用而不是易于构建需要更多的工作。

“Simplicity is prerequisite for reliability.” - Edsger W Dijkstra, EWD498, 18 June 1975
“简单性是可靠性的前提。”-  埃兹格·迪克斯特拉(Essger W Dijkstra),EWD498,1975年6月18日

我们为什么要追求简单?为什么Go程序简单很重要?简单并不意味着粗糙,它意味着可读性和可维护性。简单并不意味着“不复杂”,它意味着可靠,有共鸣且易于理解。

“Controlling complexity is the essence of computer programming.” - Brian W. Kernighan, Software Tools (1976)
“控制复杂性是计算机编程的本质。” - Brian W. Kernighan,软件工具  (1976)

Python是否遵守其简单性的说法尚有争议,但Go坚持将简单性作为核心价值观。我认为我们都可以认同,就Go而言,简单代码比聪明代码更可取

避免包级别状态

“Explicit is better than implicit.” - The Zen of Python, Item 2
“显式胜于隐式。” - Python的禅宗,第2项

我认为彼得斯在这个地方的抱负胜于实际。Python中的许多内容并不明确;装饰器,dunder方法(译注:不知此为何物)等。毫无疑问,这些特性的功能强大,存在这些特性是有原因的。每个特性都是因某人非常关心的事情,尤其是复杂的特性。但是大量使用这些特性使读者很难预测操作的成本。

好消息是,像Go程序员一样,我们可以选择显式代码。显式可能意味着很多事情,也许您可能认为显式只是一种表达官僚主义和漫长风气的好方法,但这只是肤浅的解释。只关注页面的语法、烦恼行长和自制表达式是一种错误的说法。在我看来,更有价值的地方是与耦合和状态有关。

耦合(coupling)是衡量一件东西依赖另一件东西的数量的方法。如果两件事紧密结合,它们就会一起运动。影响其中一个事物的行为会直接反映在另一个事物中。想象一下,一列火车,每个车厢连在一起;发动机行驶到哪里,车厢就跟随到哪里。

描述耦合的另一种方法是内聚(cohesion)一词。内聚衡量两件事自然地在一起的程度。当我们进行一个内聚的争论,或者一个内聚的团队,它们的所有零件都可以自然装配在一起,就像设计的一样。

为什么耦合很重要?因为就像火车一样,当您需要更改一段代码时,与之紧密相关的所有代码都必须更改。一个再适合不过的例子:有人发布了他们的API的新版本,现在您的代码无法通过编译了。

API是不可避免的耦合源,但是存在更多隐蔽的耦合形式。显然,每个人都知道,如果API的原型发生更改,则该调用的传入和返回数据都会发生变化。就在函数原型中;我采用这些类型的值,并返回其他类型的值。但是,如果API以其他方式传递数据怎么办?如果每次调用此API的结果都是基于上次调用该API的结果,即使您没有更改参数该怎么办?

这是状态,状态管理是计算机科学中的问题。

package counter

var count int

func Increment(n int) int {
        count += n
        return count
}

假设我们有这个简单的counter包。您可以调用Increment以增加计数器,即便传入0,你也可以得到返回值。

假设您必须测试此代码,那么每次测试后如何重置计数器?假设您想并行运行这些测试,可以吗?现在,假设您要为每个程序进行不止一个计数,您可以这样做吗?

不,当然不行。显然,答案是将count变量封装为类型。

package counter

type Counter struct {
        count int
}

func (c *Counter) Increment(n int) int {
        c.count += n
        return c.count
}

现在想象一下,这个问题不局限于计数器,还包括应用程序的主要业务逻辑。您可以单独测试吗?您可以并行测试吗?您一次可以使用多个实例吗?如果回答那些问题为否,则原因是软件的包级别状态。

避免包级别状态。通过提供一种类型需要的依赖项作为该类型上的字段,而不是使用包变量,来减少耦合和怪异的行为。

为失败而计划,而不是成功而计划

“Errors should never pass silently.” - The Zen of Python, Item 10
“错误绝不能默默传递。” - Python之禅,条款10

有人说过,支持异常处理的语言遵循武士原则(Samurai principle)。要么全胜归来,要么(失败)全不回来。在基于异常的语言中,函数仅返回有效结果。如果他们没有成功,那么控制流程将采纳完全不同的路径。

未检查的异常显然是不安全的编程模型。当您不知道哪些语句可能引发异常时,如何在存在错误的情况下编写健壮的代码?Java尝试通过引入checked exception的概念来使异常更安全,据我所知,这种checked exception在另一种主流语言中没有被引入。有很多使用异常的语言,但是除了Java,所有语言都使用未经检查的各种异常(unchecked exception)。

显然,Go选择了不同的路径。Go程序员认为,健壮的程序是由处理失败情况的片段组成的,然后再处理happy path。在Go设计的空间中:服务器程序,多线程程序,处理网络输入的程序,如果要构建可靠的程序,那么处理意外数据、超时、连接失败和损坏的数据必须是程序员的首要任务。

“I think that error handling should be explicit, this should be a core value of the language.” - Peter Bourgon, GoTime #91
“我认为错误处理应该是显式的,这应该是语言的一个核心价值观。” - 彼得·布尔贡(Peter Bourgon),GoTime#91

我想回应彼得的主张,因为这是本文的动力。我认为Go的成功很大程度上归功于显式的处理错误的方式。Go程序员首先考虑失败情况。我们首先解决如果...怎么办的情况。这导致程序在编写时处理故障,而不是在生产中处理故障。

反复出现的下面代码片段:

if err != nil {
    return err
}

所付出的成本已基本被在故障发生时刻意处理每个故障情况的价值超过了(译者注:上面的重复代码段也是利大于弊)。关键还在于显式处理每个错误的文化价值观。

早点返回,而不是深层嵌套

“Flat is better than nested.” - The Zen of Python, Item 5
“扁平比嵌套更好。” - Python的禅宗,条款5

这是一个明智的建议,而且它来自以缩进作为控制流主要形式的语言。我们如何用Go来解释这个建议呢?gofmt控制Go程序的整体风格(空白与缩进),因此无需执行任何额外操作。

我之前写过关于package名字的文章,这里可能有一些建议:避免复杂的软件包层次结构。以我的经验,程序员越努力细分和分类Go代码库,他们越有可能陷入包导入循环的死角。

我认为第5项条款建议的最佳应用是函数内的控制流。简而言之,避免需要控制流缩进过深。

“Line of sight is a straight line along which an observer has unobstructed vision.” - May Ryer, "Code: Align the happy path to the left edge" https://medium.com/@matryer/line-of-sight-in-code-186dd7cdea88

“代码行展现给观察者的视觉效果应该是一条畅通的直线。- May Ryer, “代码:将快乐路径对齐到左边缘”

Mat Ryer将这种想法描述为视线编码(line of sight coding )。视线编码意味着:

  • 如果不满足前提条件,则使用保护子句尽早返回。
  • 将成功的return语句放在函数的末尾,而不是放在条件代码块中。
  • 通过提取函数和方法来降低函数的整体缩进级别。

该建议的关键是您所关心的事情,功能所要做的事情永远不会有在屏幕右侧滑出视线的危险。这种风格有一个额外的副作用,您可以避免团队中对行长度的毫无意义的争论。

每次缩进时,都会向程序员堆栈添加另一个先决条件,从而消耗他们的7±2个短期内存插槽之一(译注:7±2指的是人类能短期记忆的事件数量大约是7,±2是个体差异)。将函数的成功执行路径贴近屏幕左手侧,不要深入嵌套。

如果你认为它性能差,请通过基准测试证明

“In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.” - The Zen of Python, Item 12
“面对模棱两可,拒绝猜测的诱惑。” - Python之禅,条款12

编程基于数学和逻辑,这两个概念很少涉及机会元素。但是,作为程序员,我们每天都在猜测许多事情。这个变量有什么作用?此参数有什么作用?如果我在这类传入nil会怎样?如果我调用Register两次会怎样?实际上,现代编程中存在很多猜测,尤其是在使用不是你编写的库时。

“APIs should be easy to use and hard to misuse.”  - Josh Bloch
“API应该易于使用并且不容易被滥用。” - 乔什·布洛赫(Josh Bloch)

我知道的帮助程序员避免猜测的最好方法之一是在构建API时,应专注于默认用例。使调用者尽可能轻松地执行最常见的事情。但是,我过去写过很多关于API设计的文章,所以我对第12项的解释是:不要猜测性能

尽管您可能考虑到Knuth的建议,但Go语言成功的推动力之一是其高性能的执行。您可以在Go中编写高性能的程序,因此人们会因此选择Go。关于性能有很多误解,所以我的要求是,当您希望对代码进行性能调优时,或者遇到一些教条式的建议时,例如defer缓慢,CGO昂贵,或者始终使用原子操作而不是互斥锁时,请不要猜。

不要因为过时的教条而使您的代码复杂化,并且,如果您认为某些事情很慢,请首先使用基准测试进行证明。Go提供了出色的基准测试和性能分析工具,这些工具均可免费获得。使用它们来找出您程序中的性能瓶颈。

在启动goroutine之前,请知道它何时会停止

在这一点上,我认为我已经从PEP-20中挖掘了有价值的要点,并且可能扩展其重新解释的范围。我认为很好,因为尽管这是一种有用的修辞手法,但最终我们还是在谈论两种不同的语言。

“You type go, a space, and then a function call. Three keystrokes, you can’t make it much shorter than that. Three keystrokes and you’ve just started a sub process.” - Rob Pike, Simplicity is Complicated, dotGo 2015

“您键入go,一个空格和一个函数调用。三次按键,您不能做到比这还短了。三次按键,您就启动了一个子过程。” - 罗伯·派克(Rob Pike),Simplicity is Complicated,dotGo,2015年

接下来的两个建议,我将专注于goroutines。Goroutines是语言的标志性功能,这是我们给出的关于一等公民(first class)并发的答案。它们非常易于使用,只需将单词go放在语句前面,即可异步启动该函数。非常简单,没有线程,没有堆栈大小,没有线程池执行程序(thread pool executor),没有ID,没有跟踪完成状态。

Goroutines代价很低。由于运行时(runtime)能够将goroutine多路复用到一个小的线程池中(您不必管理),因此可以轻松容纳数十万,数百万个goroutine。这开创了在竞争性并发模型(例如线程或事件回调)下不可行的设计。

但是,即便如goroutine一样便宜,但它们也不是免费的。至少它们的堆栈有几千字节,当您启动10^6个goroutine时,它们的确开始累加。这并不是说就不应该使用数百万个goroutine,如果你的设计需要,可以做。但是当您这样做时,请务必对其进行跟踪,因为10^6数量级的任何东西累计可能消耗的资源都不是少量的。

Goroutines是Go中资源所有权的关键。为了程序有用,goroutine必须做一些事情,这意味着它几乎总是持有对资源的引用或所有权:锁、网络连接、带有数据的缓冲区、channel的发送端。当该goroutine处于活动状态时,将持有锁,保持网络连接打开,保留缓冲区,并且channel的接收器将继续等待更多数据。

释放这些资源的最简单方法是将它们与goroutine的生命周期相关联-当goroutine退出时,资源释放。因此,尽管开始执行goroutine几乎是微不足道的,但在进行三次按键(go+空格)前,请确保您对以下问题有答案:

  • goroutine在什么情况下会停止? Go没有办法告诉goroutine退出。没有停止或终止功能,这是有充分的理由的。如果我们无法命令goroutine停止,则必须礼貌地对其提出要求。这几乎总是归结于channel操作。当channel关闭时,针对一个channel的range loop将退出循环。如果一个channel关闭,它将变为可选(selectable)。从一个goroutine到另一个goroutine的信号最好表示为一个关闭的channel。

  • 出现这种情况需要什么? 如果channel既是在goroutines之间进行通讯的工具,又是它们传达完成信号的机制,那么程序员面临的下一个问题就是,谁将关闭channel,何时会发生?

  • 您将使用什么信号知道goroutine已停止? 当您发出信号告知goroutine要停止时,在将来的某个时间gouroutine停止动作会发生。就人类的感知而言,它可能很快发生,但是计算机每秒执行数十亿条指令,并且从每个goroutine的角度来看,它们的指令执行是不同步的。解决方案通常是使用channel发应答信号或fan-in方法需要的waitgroup。

将并发留给调用者

在您编写的任何严肃的Go程序中,都可能涉及并发。这就提出了一个问题,我们编写的许多库和代码都采用每个连接一个goroutine或采用工作者(worker)模式。您将如何管理这些goroutine的生命周期?

net/http是一个很好的例子。关闭拥有监听套接字的server相对来说是直截了当的,但是从该接受套接字产生的goroutines呢?net/http确实在请求对象中提供了一个上下文(context)对象,该上下文对象可用于向正在监听的代码发出信号,表明应该取消请求(cancel),从而终止goroutine,但是尚不清楚如何知道何时完成所有这些操作。一种方法是调用context.Cancel,知道取消已经完成是另一回事。2

我想说明的一点net/http是,它是良好实践的反例。由于每个连接都是由net/http.Server类型内部产生的goroutine处理的,因此驻留在程序net/http包外部的程序无法控制接受套接字产生的goroutine。

这是一个仍在不断发展的设计领域,例如go-kitrun.Group和Go团队等努力ErrGroup提供了执行,取消和等待异步运行功能的框架。

这里更大的设计准则是针对库编写者的,或者是任何编写可以异步运行的代码的人,将使用goroutine的责任留给调用者。让调用者选择他们希望如何启动,跟踪和等待函数执行。

编写测试以锁定包API的行为

也许您希望从我这里读到一篇我不咆哮测试的文章。可悲的是,今天不是那天。

测试是关于您的软件做什么和不做什么的契约。程序包级别的单元测试应锁定程序包API的行为。他们用代码描述了程序包承诺要做的事情。如果针对每个输入排列组合都有一个单元测试,那么您已经定义了代码将在代码(而不是文档)中执行的约定 。

通过简单的输入go test,您就可以断言代码是否遵守契约。在任何阶段,您都可以高度自信地知道人们在更改之前所依赖的行为在更改之后将继续有效。

测试会锁定api行为。添加,修改或删除公共api的任何更改都必须包括对其测试的更改。

适度是一种美德

Go是一种简单的语言,只有25个关键字。在某些方面,这使该语言内置的功能脱颖而出。同样,这些是语言销售的功能,轻量级并发,结构化类型。

我想我们所有人都经历过尝试立即使用Go的所有功能所带来的困惑。谁对使用channel如此兴奋以至于他们尽可能多地,尽可能多地使用它们?就我个人而言,我发现结果很难测试,脆弱且最终过于复杂。只有我一个人吗?

我在goroutines上经历了相同的经历,试图将工作分解成很小的单元,我创建了一群难以管理的goroutines,最终观察到我的大多数goroutines总是阻塞等待–代码最终是顺序的,我增加了很多复杂性,几乎没有给现实世界带来任何好处。谁经历过这样的事情?

我在嵌入机制方面(embedding)也有同样的经历。最初,我将其误认为是继承。然后,我通过将已经承担多个职责的复杂类型组合成更复杂的巨大类型重现了创建脆弱的基类问题。

这可能是最不可行的建议,但我认为这一点很重要。建议始终是相同的,所有事情都要适度,Go的特性也不例外。如果可以的话,请不要寻求goroutine或channel,也不要嵌入结构,匿名函数,过渡用package,为每样东西建立接口(interface),要用简单方法而不是聪明的方法。

可维护性很重要

我想谈谈关于PEP-20的最后一项,

“可读性很重要。” - Python之禅,条款7
“Readability Counts.” - The Zen of Python, Item 7

关于可读性的重要性已经被谈论了很多,不仅在Go语言中,而且在所有编程语言中。像我这样的人,倡导在Go的舞台上使用简单,可读性,清晰度,生产力等词,但最终它们都是一个词的同义词- 可维护性

真正的目标是编写可维护的代码。原始作者之后的代码可以存活下了。存在的代码不仅可以作为时间点投资,而且可以作为未来价值的基础。不是可读性并不重要,而是可维护性更重要。

Go并不是为聪明人而优化的语言。Go不是一种为了在程序中编写最少行数而进行优化的语言。我们没有针对磁盘上源代码的大小进行优化,也没有针对将程序键入编辑器花费的时间进行优化。而是,我们希望优化我们的代码以使读者清晰(clear)。因为需要维护此代码的人正是读者。

如果您是为自己编写程序,则也许只需要运行一次,或者您是唯一会看到该程序的人,然后程序为您工作。但是,如果这是一个将由多个人贡献的软件,或者将由人们使用足够长的时间以致其需求,功能或运行环境可能发生变化,那么您的目标必须是针对程序的可维护性。如果无法维护软件,则它将被重写;那可能是您的公司最后一次投资Go。

你离开后,您努力实现东西可以维护吗?您今天该如何做才能使某人明天更容易维护您的代码?



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  1. 演讲的这一部分具有Ruby,Swift,Elm,Go,NodeJS,Python,Rust的网站登录页面的几个屏幕截图,展示了该语言如何描述自己。 

  2. 我倾向于选择net/http很多东西,但这并不是因为它很糟糕,实际上是相反的,它是Go代码库中最成功,最古老,最常用的API。因此,它的设计,发展和缺点已被彻底地接受。你可以认为这是奉承,而不是批评。 

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