哲学家与工程师:为何 Rust 和 Go 的“官方之声”如此不同?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/21/go-rust-official-voices

大家好,我是Tony Bai。

最近,在阅读 Rust 核心团队负责人 Niko Matsakis 庆祝十周年的系列博文时,我注意到了一个有趣的现象。我下意识地将他的文字,与我长期关注的 Go语言之父Rob Pike以及Go 团队前技术负责人 Russ Cox 的文章放在一起对比。

这时我发现,两者窗外的风景截然不同。

一边,Niko Matsakis 这样写道:

“Graydon(Rust创始人)为我们设定了正确的‘北极星’……‘是的,我们可以拥有好东西’,我常这么想。这句话也捕捉到了 Rust 的另一种特质,那就是试图挑战关于‘权衡’的传统智慧。”

另一边,Russ Cox 在一篇关于 Go 模块依赖的重要文章中,开篇即是:

“本文定义了 Go 模块,这是对 go get 命令支持的版本化依赖的提议。这篇文章是七篇文章中的第一篇,描述了一个关于版本化 Go 的全面提案。”

可以看到,一种声音像一位哲学家,在讨论愿景和原则;另一种,则像一位总工程师,直接给出工程计划。

这并非偶然的文笔差异。

一门编程语言核心团队的写作风格,不只是表面的文字选择,而是其设计哲学、治理模式和社区文化的直接反映。 它在很大程度上预示了这门语言的演进方向,以及它最终会吸引哪一类开发者。

今天,我想和你一起分析这两种迥异的“官方之声”,并尝试回答一个核心问题:

在 Rust 的哲学思辨与 Go 的工程决断之间,究竟隐藏着怎样的语言灵魂与未来?

Rust 的“探索式叙事”——在复杂世界中寻求赋能

如果你长期阅读 Rust 官方博客或 Niko Matsakis 的个人博客,会发现一种独特的叙事模式:愿景驱动,讨论权衡,社区对话。

Niko 的“Rust 2025”系列,开篇并非罗列要实现的功能,而是先定义 Rust 的“核心使命”——赋能基础软件。他花了不少篇幅来构建一个叙事框架,用“北极星”来比喻指引方向的技术与文化原则,用“大力水手菠菜”来形容类型系统的作用,用“平滑的迭代式深化”来描述理想的用户体验。

这种风格的背后,是对一个根本事实的承认:系统编程本身是复杂的。

Rust 的设计哲学,不是回避这种复杂性,而是正视它,并提供一套强大的工具去驾驭它。这套工具,就是其所有权系统、生命周期和 Trait 系统。

这些工具无疑是复杂的,也带来了陡峭的学习曲线。但 Rust 官方文章的字里行间,总是在传达一个核心信念:这种复杂性,是为了换取一种前所未有的“赋能 (Empowerment)”。

当你掌握了这些工具,你便能在编译器的帮助下,编写出兼具高性能、内存安全和高度抽象的代码。这是一种“先难后易”的设计。Rust 的文章,就像一位向导,它不否认前路复杂,但会耐心解释工具的用法,并清晰地展示目标达成后所能获得的能力,让你相信这种投入是值得的。

这种“探索感”也体现在 Rust 的社区文化和治理模式上。

Niko 在文章中反复使用 “我们 (we)” 这个词,而这个“我们”,指代的通常是整个 Rust 社区和所有贡献者。他乐于讲述 ACM 获奖名单难产的故事,以此来证明 Rust 的成功是“集体所有”的。

这种对话式的风格,与其开放的 RFC (Request for Comments) 流程是一致的。任何重大的语言变更,都必须经过漫长、公开的社区讨论。Rust 的进化,是一个由全球开发者共同参与、自下而上推动的过程。

所以,当你阅读 Rust 的“官方之声”时,你其实是在了解一个公开的设计讨论。它邀请你一起思考“什么是更好的软件”,并相信通过集体的智慧,能够不断接近理想的答案,哪怕过程充满思辨与权衡。

Go 的“工程化叙事”——在现实世界中追求简洁

现在,让我们切换到 Go 的世界。

如果你阅读 Russ Cox 或 Rob Pike 的文章,会立刻感受到一种截然不同的气息:问题驱动,逻辑清晰,方案明确。

Go 的文章,几乎总是以一个具体的、待解决的工程问题开篇。无论是包管理的混乱,还是泛型的缺失,他们会用严谨的逻辑,一步步地分析问题背景、评估现有方案,最终给出一个经过深思熟虑的官方提案。

这里没有宏大的比喻,取而代之的是清晰的数据、代码示例和对各种边界情况的分析。他们追求的不是思想的深邃,而是方案的“显而易见 (obvious)”

这种风格背后,是对另一个根本事实的坚守:大规模软件工程的核心挑战,是控制复杂性。

Go 的设计哲学,可以概括为“规定性的简单性 (prescriptive simplicity)”。它相信,通过提供一个更小的工具集,并制定严格的工程规范(如 gofmt),可以显著降低团队协作的认知成本,从而提升整体生产力。

Go 团队清楚,每一个新加入语言的特性,都是一种“复杂性预算”的支出。因此,他们对此极为审慎。泛型这个功能,Go 社区讨论了近十年,核心团队才最终拿出一个他们认为足够简单、不会破坏 Go 核心价值的方案。

在这种哲学下,Go 的文章读起来就像一份工程白皮书。它不展示所有可能的路径,而是直接告诉你那条经过专家团队验证过,被认为最平坦、最宽阔的道路。它传递的核心信念是:“相信我们,这条路最简单直接,最能规模化。”

这种“决断感”也体现在 Go 的治理模式上。

Go 的演进,更多是由一小群核心专家(很多来自 Google)主导的“自上而下”模式。虽然他们也会通过提案流程征求社区反馈,但最终的决策权高度集中。文章中,“我们 (we)”这个词,更多时候指代的是 Go 核心团队。

这种模式保证了 Go 的稳定性和向后兼容性,但也意味着语言的演进会更加保守。Go 的进化,更像是一系列精准解决现实问题的“外科手术”,而非一场开放式的探索。

所以,当你阅读 Go 的“官方之声”时,你其实是在看一份来自顶级工程团队的技术报告。它不侧重于邀请你参与设计权衡,而是直接为你提供一个经过验证的、旨在解决你当前问题的最佳实践。

文字的岔路口,语言的未来

这两种截然不同的叙事风格,如同两条岔路,清晰地预示了 Rust 和 Go 在未来演进道路上的不同选择。

Rust 的未来,将是一场对语言能力边界的持续探索。

它会继续在“可扩展编译器”、“语言互操作”、“函数Traits”等领域,尝试为开发者提供更强大的“赋能”工具。它的进化过程将继续是思辨性的、社区驱动的,充满思想碰撞。这也可能意味着,它的学习曲线在短期内不会变得平缓,而重大的新特性,依然需要较长的讨论和共识周期。

Go 的未来,则是一场稳健的工程建设。

它将继续保持克制和实用主义。下一个重大变更,几乎可以肯定是为了解决大规模工程中出现的下一个具体痛点(比如,可感知NUMA的GC、对SIMD指令的内置支持等)。Go 会极力捍卫其“简单”的核心价值,避免任何可能导致语言心智模型复杂化的改动。它的进化将是可预测的、问题驱动的。

在这里,我想提出一个或许能概括两者差异的观点:

Rust 试图通过提供复杂的工具,让你成为一个思考更周全、能力更强的程序员;而 Go 则试图通过提供简单的工具,让你立即成为一个在团队中高效协作的程序员。

一个是授你以渔,但渔具复杂;一个是直接给你一条标准化的、足够好用的鱼竿。

小结:开发者如何选择?——聆听与你共鸣的声音

到这里,我们已经清晰地看到,Rust 和 Go 的“官方之声”背后,是两套截然不同的世界观。

  • Rust 的世界观是赋能与驾驭: 它相信通过赋予开发者强大的工具,可以驾驭固有的复杂性,构建出理论上最优的软件。
  • Go 的世界观是约束与纪律: 它相信通过设定清晰的约束,可以消除不必要的复杂性,构建出工程上最稳健、最易于维护的软件。

那么,作为开发者,我们该如何选择?

我的建议是,超越那些性能跑分和“Hello World”的语法对比,去读一读他们核心团队的文章吧

问问你自己:

  • 你是更倾向于一场开放式的、关于“可能性”的哲学讨论,还是更需要一份逻辑严密、直指问题核心的工程方案?
  • 你是在寻找一个与你一同探索复杂问题的“伙伴”,还是一个为你提供清晰建造指南的“总工程师”?

这个问题的答案,可能比任何技术指标都更能决定你的项目能否成功、你的团队是否快乐。

因为最终,我们选择一门编程语言,远不止是选择一个编译器和一套库。我们是在选择一个与之共鸣的社区,一套解决问题的世界观,一种塑造我们思维方式的技术文化。

而这一切,早已写在了他们的字里行行间。

你,听到了哪种声音的回响?


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日志查询从 70 小时到 10 秒?VictoriaMetrics 联创揭示 PB 级日志处理性能奥秘

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/20/large-scale-logging-made-easy

当日志规模达到 PB 级别,传统的关系型数据库(如 PostgreSQL 或 MySQL)往往力不从心,不仅性能急剧下降,运维成本也变得难以承受。在 FrOSCon 2025 大会上,VictoriaMetrics 的联合创始人兼CTO、fasthttp作者、资深 Go 工程师Aliaksandr Valialkin 发表了题为“大规模日志处理变得简单”的演讲,深入剖析了专为日志设计的数据库如何通过一系列精巧的工程设计,实现单机处理 PB 级数据的惊人性能。

本文将和大家一起听演讲,并了解其分享的核心技术——包括列式存储、时间分区、日志流索引和布隆过滤器——并看看为什么这些技术能将日志查询速度从理论上的 70 小时超大幅缩短至 10 秒,以及为何传统数据库在这场竞赛中注定落败。

什么是“大规模日志”?一个与时俱进的定义

在探讨解决方案之前,演讲者 Aliaksandr Valialkin 首先抛出了一个引人深思的问题:究竟什么是“大规模日志”? 业界通常用每日的数据量来衡量,是 GB、TB 还是 PB?然而,这个定义是浮动的。Aliaksandr 提出了一个更具工程实践意义的定义,它将问题从抽象的数字拉回到了具体的物理约束上:

当你的日志无法装入单台计算机时,它就达到了“大规模”。

这个定义的巧妙之处在于,它将“规模”与具体的硬件能力和软件效率紧密地联系起来。一台搭载着普通硬盘、运行着 PostgreSQL 的服务器,可能在处理每日 GB 级日志时就会捉襟见肘。然而,一台配备了高速 NVMe 硬盘、拥有数百 CPU 核心和 TB 级内存的“巨兽”,在运行像 VictoriaLogs 这样的专用数据库时,其处理能力可能是前者的数千倍。在这种情况下,即便是每日 PB 级的日志,也可能不属于“大规模”的范畴。

这个定义为我们接下来的讨论奠定了基础:在诉诸昂贵且复杂的分布式集群(水平扩展)之前,我们是否已经通过选择正确的工具,充分压榨了单机(垂直扩展)的潜力?

单机处理 PB 级日志:一场从 70 小时到 10 秒的性能优化之旅

为了具象化地展示专用日志数据库的威力,演讲者构建了一个思想实验:在一台配备了顶级 NVMe 硬盘(理论持续读取速度 4 GB/s)的 Google Cloud 虚拟机上,查询 1 PB 的日志数据。

起点:暴力扫描 (理论耗时: 70 小时)

如果我们将 1 PB 的原始日志直接存储在硬盘上,并进行一次全盘扫描,理论上需要的时间是:

1 PB / 4 GB/s ≈ 1,048,576 GB / 4 GB/s ≈ 262,144 秒 ≈ 72.8 小时

这在任何生产环境中都是完全无法接受的查询延迟。

第一步:高压缩率带来的飞跃 (理论耗时: 4.6 小时)

专用日志数据库的第一个魔法在于其惊人的数据压缩能力。根据 VictoriaLogs 用户的真实反馈,对于典型的结构化或半结构化日志,压缩比通常在8x 到 50x 之间。

我们取一个相对保守的 16x 压缩比。这意味着 1 PB 的原始日志,可以被压缩到仅有 64 TB 的磁盘空间——这恰好是 Google Cloud 单个虚拟机可挂载的最大磁盘容量。

此时,全盘扫描的时间大幅缩短:

64 TB / 4 GB/s = 16,384 秒 ≈ 4.55 小时

这已经是一个巨大的进步,但对于即时的问题排查来说,仍然太慢。

优化的核心基石:列式存储 (Columnar Storage)

传统关系型数据库(如 PostgreSQL, MySQL)采用行式存储 (Row-oriented Storage)。这意味着一张表中,同一行记录的所有字段(列)在物理上是连续存储的。

[Row1: ColA, ColB, ColC] [Row2: ColA, ColB, ColC] ...

这种存储方式在处理事务性(OLTP)负载时非常高效,因为它能一次性读取或更新整条记录。但对于日志分析这种分析性(OLAP)负载,却是灾难性的。当一个查询只需要分析 ColA 字段时,数据库仍然被迫从磁盘上读取包含 ColB 和 ColC 的完整行数据,造成了大量的 I/O 浪费。

专用日志数据库则借鉴了数据仓库的设计,采用列式存储 (Columnar Storage)

将结构化日志按字段(列)进行拆分,将所有日志中同一个字段的值物理上连续存储在一起。

[ColA: Row1, Row2, ...] [ColB: Row1, Row2, ...] [ColC: Row1, Row2, ...]

这种设计的优势是颠覆性的:

  1. I/O 效率:当查询只涉及 ColA 和 ColB 时,数据库只需读取这两列的数据,完全跳过 ColC,I/O 量可以减少几个数量级。
  2. 压缩效率:同一列的数据具有极高的相似性。例如,log_level 列只包含 “info”, “warn”, “error” 等少数几个值;http_status 列只包含 200, 404, 500 等数字。将这些同质化的数据放在一起,其压缩效果远非混合了各种类型数据的行式存储可比。专用数据库还能根据每列的数据特征(如常量、枚举、时间戳、IP 地址等)自动选择最优的专用编码 (Specialized Codex),进一步提升压缩率,有时甚至能达到上千倍。

回到我们的实验,假设查询只涉及所有日志字段中的一小部分,需要读取的数据量从 64 TB 减少到了 4 TB。查询时间随之骤降至:

4 TB / 4 GB/s = 1024 秒 ≈ 17 分钟

仅仅列式存储还不够,为了避免全列扫描,还需要更智能的数据组织方式。

第二步:按时间分区 (理论耗时: 1 分 40 秒)

日志数据天然带有强烈的时间属性。几乎所有的日志查询都会带上时间范围。专用日志数据库利用这一点,将数据按时间(例如,每小时或每天)进行物理分区。每个分区可以是一个独立的目录或文件。

当一个查询带有 time > T1 AND time < T2 的条件时,数据库可以在查询开始前就完全跳过时间范围之外的所有数据分区,无需读取任何磁盘块。

假设我们的服务保留了 30 天的日志,而我们的查询只关心其中 3 天的数据。需要扫描的数据量等比例减少 90%:

4 TB * (3 / 30) = 400 GB

查询时间进一步缩短至:

400 GB / 4 GB/s = 100 秒 ≈ 1 分 40 秒

第三步:按日志流 (Log Stream) 索引 (理论耗时: 10 秒)

另一个重要的日志维度是其来源。演讲者将“日志流”定义为来自单个应用实例的、按时间排序的日志序列。例如,在一个 Kubernetes 集群中,每个 pod 的每个 container 都会产生一个独立的日志流。

通过为每个日志流(通常由 service, hostname, pod_name 等标签组合定义)建立索引,数据库可以在查询时,只扫描那些与查询条件(例如 service=”api-gateway”)匹配的流。

假设我们的系统中有 1000 个日志流,而查询只涉及其中的 100 个。需要扫描的数据量再次减少 90%:

400 GB * (100 / 1000) = 40 GB

查询时间最终缩短至惊人的:

40 GB / 4 GB/s = 10 秒

我们成功地将一个理论上需要 70 小时的查询,通过一系列精巧的工程设计,在单台机器上优化到了 10 秒以内!

第四步:为“大海捞针”准备的布隆过滤器 (Bloom Filters)

对于需要查找唯一或稀有子串(如 trace_id, user_id, ip_address)的“大海捞针”式查询,全量扫描即使优化后也可能很慢。为此,专用数据库引入了布隆过滤器。

布隆过滤器是一种空间效率极高的概率性数据结构,它可以快速地告诉你一个元素“绝对不存在”“可能存在”于一个集合中。它可能会有误报(说“可能存在”但实际不存在),但绝不会漏报。

通过为每个数据块(block)中的所有词元(word tokens)构建一个布隆过滤器,数据库可以在查询时:

  1. 先检查数据块的布隆过滤器。
  2. 如果过滤器显示目标 trace_id 绝对不存在于此块中,则完全跳过对该数据块的读取和解压

这可以将此类查询的性能再次提升高达 100 倍,实现亚秒级的响应。一个 64 TB 的压缩日志,其布隆过滤器索引的大小可能在 640 GB 到 6.4 TB 之间,这是一个典型的空间换时间策略。

为何传统数据库在海量日志场景中注定失败?

演讲清晰地指出了 PostgreSQL 或 MySQL 在处理大规模日志时的几个根本性缺陷,这些缺陷导致它们无法与专用数据库竞争。

  1. 行式存储的原罪:如前所述,这导致了严重的 I/O 浪费和低下的压缩率。
  2. 随机 I/O 的噩梦:由于缺乏自动的、基于日志特性的物理分区,查询一个时间范围内的特定日志流,在行式数据库中会退化成对磁盘上数百万个不同位置的随机读取。考虑到机械硬盘和 SSD 的随机 I/O 性能远低于顺序读取,这将导致灾难性的性能表现。
  3. B-Tree 索引的“水土不服”
    • 体积庞大:B-Tree 索引的大小通常与数据本身的大小在同一个数量级。对于 PB 级数据,索引本身就需要 TB 级的内存才能高效工作,这在成本上是不可接受的。
    • 不适合分析型扫描:B-Tree 擅长快速定位单条或少数几条记录,但对于需要扫描数百万行的分析型日志查询,其效率远低于专用日志数据库的稀疏索引(例如,仅索引每个数据块的起始/结束时间戳和流 ID)。
  4. 致命的写放大 (Write Amplification):传统数据库为了维护事务性和索引,会频繁地在磁盘上进行小块数据的原地更新(in-place updates)。这在现代 SSD 和 NVMe 硬盘上会触发“读取-修改-写入”的内部操作,一个 4KB 的逻辑写入可能导致 512KB 的物理写入,极其低效且会严重损耗硬盘寿命。而专用日志数据库通常采用仅追加(append-only)的写入模式,数据块一旦写入便不可变,这与现代存储硬件的工作原理完美契合。

日志系统技术选型的建议

在深入探讨了 VictoriaLogs 的设计哲学后,Aliaksandr Valialkin 还在演讲的最后分享了他对当前主流开源日志数据库的看法,并回答了现场观众的提问。这部分内容为我们提供了宝贵的技术选型参考。

主流开源日志数据库横向对比

当决定从传统数据库迁移时,开发者通常面临以下几个选择:

  1. Elasticsearch

    • 优点:功能强大,生态成熟,是全文搜索领域的王者。
    • 缺点:资源消耗巨大,尤其是内存。Aliaksandr 指出,要在 Elasticsearch 中存储 PB 级的日志,“准备好为基础设施花费数千万美元”。其横向扩展的运维复杂度也相对较高。
  2. Grafana Loki

    • 优点:设计理念新颖,只索引元数据(标签),不索引日志内容,旨在降低存储成本。与 Grafana 无缝集成。
    • 缺点:运维和配置相对复杂。更重要的是,它在处理高基数(high cardinality)日志字段(如 trace_id, user_id)时存在性能问题,这正是许多现代可观测性场景的核心需求。
  3. ClickHouse

    • 优点:一个极其快速的开源列式分析数据库,性能卓越。
    • 缺点:灵活性是一把双刃剑。要用好 ClickHouse 存储日志,你需要成为半个专家,深入理解如何正确地设计表结构、选择分区键、设置排序键等,配置门槛较高。
  4. VictoriaLogs (演讲者推荐):

    • 优点:吸收了上述方案的优点,同时致力于简化运维。它内置了所有前面提到的优化技术,并且默认开启,无需复杂配置。其架构设计使其能够轻松处理高基数数据,并实现了从树莓派到大型服务器的平滑扩展,而无需调整配置。

现场 Q&A 精华:深入 VictoriaLogs

现场观众的提问也帮助我们进一步了解了 VictoriaLogs 的一些关键特性和未来规划:

  • Q: 为什么选择Go?

    • A: 在过去十多年里,演讲者主要使用 Go 语言编写代码。Go 是他的首选编程语言。他喜欢 Go,因为Go是一门非常简洁且富有生产力的语言。用 Go 编写高性能的代码很容易,而且与其他之前使用的编程语言相比,Go 的代码通常更容易阅读和维护。演讲者喜欢编写有用的开源软件,并且喜欢让这些软件能够开箱即用,不需要查阅大量文档,也不需要进行复杂的配置。这是许多开源项目所欠缺的一个特性,但演讲者认为它对最终用户至关重要。他喜欢创建为速度和低资源消耗而优化的服务器。这也是他创建 VictoriaMetrics 的原因,它是一个用于指标(也称为时间序列数据)的开源数据库,非常高效和快速。最近,他又创建了 VictoriaLogs,这是另一个专门用于存储日志的数据库。
  • Q: VictoriaLogs 是否提供 UI?

    • A: 是的。它内置了一个用于快速日志调查的 Web UI,并且提供了功能完备的 Grafana 插件,允许用户构建任意复杂的仪表盘。其查询语言是自研的 LogSQL,被设计得比 Loki 的 LogQL 等更强大,支持在单次查询中进行复杂的数据转换和多维度统计计算。
  • Q: 是否支持日志不可篡改(immutability)?

    • A: VictoriaLogs 不支持对已存日志的修改,只支持未来的删除操作(且该功能可被禁用),这在一定程度上保证了数据的不可篡改性。但它目前没有提供基于密码学的签名验证功能。
  • Q: 多租户支持如何?

    • A: VictoriaLogs 原生支持多租户,并且可以轻松处理数万级别的租户,这与 Loki 等因架构设计而在租户数量上受限的系统形成了对比。
  • Q: 对于更大的存储需求(如单个 EC2 实例挂载 450TB 磁盘),你会如何选择?

    • A: 演讲者建议,虽然技术上可行,但他会选择水平扩展。他认为单节点存储的数据量最好有一个平衡点(例如 16TB 的压缩数据),因为过大的单节点会给备份和恢复带来巨大的运维挑战(可能需要数小时)。
  • Q: 未来的路线图是什么?

    • A: 近期最重要的主线功能是支持将历史日志分层存储到对象存储(如 S3)中。系统将能够透明地将冷数据归档到更廉价的存储,并在查询时无缝地拉取,进一步降低成本。至于是否会支持完全无本地磁盘、直接读写对象存储的模式,团队表示会在此功能实现后再做评估,因为需要解决对象存储带来的高延迟问题。

小结:为你的工作选择正确的工具

Aliaksandr Valialkin 的分享为所有处理大规模数据的 Go 开发者提供了清晰、深刻的工程指引:不要试图用一把锤子(通用关系型数据库)去拧所有的螺丝。理解问题的本质,并选择专为该问题设计的工具。

对于日志处理,这意味着:

  • 拥抱专用数据库:当你每天的日志量超过 TB 级别,或者发现现有的日志系统运维成本高昂、查询缓慢时,从 PostgreSQL/MySQL 迁移到像 VictoriaLogs、ClickHouse 或 Loki 这样的专用系统,将带来数量级的成本节约和性能提升。
  • 优先垂直扩展:在投入到复杂且昂贵的水平扩展(分布式集群)之前,先通过使用正确的单机软件,充分压榨现代硬件的潜力。这不仅能节省成本,还能极大地降低运维的复杂性。

正如演讲者所倡导的“小数据”运动理念:许多所谓的“大数据”问题,在正确的工具和架构面前,完全可以在单台计算机上被更简单、更高效地解决。 对于追求性能、效率和简洁性的 Go 开发者而言,这不仅是一次技术分享,更是一堂关于工程哲学的深刻课程。


你的Go技能,是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期?

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