高并发后端:坚守 Go,还是拥抱 Rust?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/30/high-concurrency-backend-go-vs-rust

大家好,我是Tony Bai。

在高并发后端开发领域,Go 语言曾是当之无愧的“默认选项”。然而,随着 Rust 生态的成熟和性能神话的普及,越来越多的架构师开始动摇:是继续坚守 Go 的高效与简洁,还是拥抱 Rust 的极致性能与零成本抽象?

近日,r/golang 社区的一场热议将这一抉择摆上了台面。这不仅是语言之争,更是关于工程效率、系统复杂度与团队协作的深度博弈。本文将基于这场高质量的社区讨论,为你梳理出理性决策的核心逻辑。

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坚守 Go 的理由——“早点下班”的生产力

在讨论中,尽管 Rust 呼声很高,但支持坚守 Go 的声音依然占据了工程实践的主流。理由惊人地一致:生产力 (Productivity)

“可用的软件 > 早期的优化”

一位Reddit 用户 的高赞回答道出了软件工程的真谛:“使用让你高效的工具。可用的软件 > 早期的优化。

对于绝大多数后端业务来说,瓶颈往往在于数据库、网络 I/O 或者架构设计,而不是语言本身的 CPU 执行效率。Go 语言的设计初衷就是为了解决谷歌规模的软件工程问题——快速编译、快速部署、易于阅读、易于维护。选择 Go,意味着选择了更快的交付速度。

“足够好”的并发性能

Go 的 goroutine 和 channel 使得并发编程变得前所未有的简单。正如一位用户所言:“Go 依然是处理高并发请求的王者,因为它简单、易于测试、易于优化。”

在 99% 的场景下(例如 QPS < 100k),Go 的性能已经绰绰有余。为了追求 Rust 那最后 5% 的性能提升,而牺牲 50% 的开发效率,对于大多数追求商业闭环的项目来说,是一笔亏本买卖。

人才与生态的护城河

“如果你不是在造火箭,Go 是大多数公司的最佳选择。” Go 拥有庞大且成熟的云原生生态系统(Docker, K8s, Etcd…),以及大量(相对于Rust)容易招聘的工程师。相比之下,Rust 的学习曲线陡峭,人才库相对较小,且招聘与薪资成本更高。

拥抱 Rust 的动力——当“每一字节”都至关重要

当然,Rust 的崛起并非空穴来风。社区也客观地分析了拥抱 Rust 的必要场景——那些 Go 力不从心 的极端领域。

极致的资源控制

当你的应用对延迟极其敏感(P99 要求极高),或者需要处理海量数据且对内存占用有严格要求时(例如高频交易、嵌入式系统、数据库内核),Go 的 GC (Garbage Collection) 带来的停顿就成了无法忽视的痛点。此时,Rust 的无 GC 特性就成为了杀手锏。

一位用户指出:“当 QPS 超过 100k,或者你需要榨干硬件的每一个周期时,Go 的 GC 可能会成为瓶颈,这时 Rust(或 C++)才是更好的选择。”

“编译期正确”的安全性

Rust 的借用检查器虽然让初学者头疼,但它在编译期就消灭了数据竞争和内存安全问题。对于那些绝对不能崩溃的关键基础设施(如数据平面代理),Rust 提供了比 Go 更强的安全保证。拥抱 Rust,意味着用编译时的痛苦换取运行时的安心。

工程视角的理性决策

这场讨论最终回归到了工程权衡 (Trade-offs) 上。我们不应在真空中做选择,而应根据业务场景裁决:

  • 业务开发坚守 Go。CRUD、微服务、Web API……Go 写起来快,改起来也快,心智负担低,是构建业务逻辑的首选。
  • 基础设施分层选择。Go 依然是控制面(Control Plane)的主流(看看 K8s),但在更底层的数据平面(Data Plane,如 Envoy, Linkerd 的代理部分),拥抱 Rust 正在成为趋势。
  • 混合架构:一种越来越流行的模式是——用 Go 写控制面和业务逻辑,用 Rust 写核心的高性能组件。正如一位用户所分享:“我用 Rust 写内核模块和 IO 密集型组件,用 Go 写扩展性后端和 OLAP 管道。”

小结:服务于目标的决策

高并发后端的选择,本质上不是非黑即白的站队,而是对项目目标的精准匹配。

  • 如果你追求快速交付易于维护团队协作顺畅,Go 依然是后端开发的默认选项
  • 如果你遇到了极端的性能瓶颈,或者需要极致的内存安全,那么 Rust 是你强大的特种武器

不要为了技术而技术。正如一位智者所言:“Done is better than perfect.” (完成比完美更重要)。在你的产品还没遇到 Go 的性能瓶颈之前,先用 Go 把它做出来吧!

资料链接:https://www.reddit.com/r/golang/comments/1pi3914/is_go_still_the_best_choice_for_highconcurrency


你的选择是?

在这场“生产力”与“极致性能”的博弈中,你的团队选择了哪条路? 是坚守 Go 的高效交付,还是为了 5% 的性能提升而转向 Rust?又或者,你们已经开始了“混合架构”的尝试?

欢迎在评论区分享你的选型逻辑和实战经验! 让我们一起看看大家都在怎么选。

如果这篇文章帮你在技术选型上理清了思路,别忘了点个【赞】和【在看】,并转发给还在纠结的架构师朋友!


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“为什么很多工程师还在无视 AI 编程?”—— 这里的答案,或许决定了你三年后的身价

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/29/why-many-software-engineers-still-ignore-ai-programming

大家好,我是Tony Bai。

“我注意到一件让我非常惊讶的事:似乎大多数软件工程师并没有充分利用(甚至根本不用)像 Claude Code、Cursor 或 GitHub Copilot 这样的 AI 编程工具。

我所在的自由职业者社区里,每个人都在疯狂压榨这些工具的极限,生产力飙升。但当我和传统公司的工程师聊天时,画风完全不同。大多数人几乎不用 AI,公司文化也不支持。

自由职业者/早期采用者与普通大厂员工之间,似乎出现了一道巨大的鸿沟。

近日,Reddit 上的一篇热帖,再次引爆了关于“AI 编程”的讨论。显然,这不仅是一个技术问题,更是一场关于职业生存、工程伦理与未来选择的深刻辩论。

为什么在 AI 席卷全球的今天,仍有大量工程师选择“无视”甚至“抵制”它?这背后的原因,远比“懒惰”或“守旧”要复杂得多。

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信任危机:“它写得很快,但错得离谱”

对于许多资深工程师来说,拒绝 AI 的首要原因不是“傲慢”,而是恐惧——对不可控代码的恐惧。

一位 20 年经验的老兵在高赞评论中写道:

“AI 工具既棒极了又糟透了。它们能飞快地生成代码,但也会以一种极具想象力或极其隐蔽的方式破坏整个系统,让你花上几个小时去修补。”

这道出了无数人的心声。自己写的代码,就算有 Bug,你也知道逻辑脉络;而 AI 生成的代码,虽然看着像模像样,但你不仅要理解它,还要审查它是否引入了安全漏洞、性能陷阱或是荒谬的幻觉。

“如果我花了 80% 的时间在构思,20% 的时间在写代码。AI 颠倒了这个过程,但我那 80% 的时间变成了帮 AI 擦屁股。” 一位开发者如是说。

环境的枷锁:大厂的围墙 vs. 荒野的求生

帖主观察到的“鸿沟”,其实是生存环境的差异

  • 自由职业者/创业者:他们是荒野猎人。每一分钟的节省都直接转化为收入。他们往往处理的是从 0 到 1 的新项目,没有历史包袱。AI 在这种场景下是神兵利器,能让他们以一当十。
  • 大厂员工:他们是城堡守卫。面对的是数百万行、有着 10 年甚至更长历史的“屎山”代码。这里充满了复杂的业务逻辑、诡异的依赖关系和严苛的安全合规要求。
    • 复杂的上下文:AI 很难理解一个庞大、老旧代码库的全部上下文。
    • 安全与合规:正如许多评论指出的,很多公司出于数据泄露的恐惧,直接封禁了 AI 工具,或者只允许使用“阉割版”或“内部部署的大模型”。
    • 激励机制:在大厂,多干活往往不意味着多拿钱,甚至可能因为引入了 AI 生成的 Bug 而背锅。既然工资照发,为什么要冒险去改变工作流?

一位开发者总结得精辟:“微服务架构、遗留代码和复杂的业务逻辑,是 AI 目前难以逾越的护城河。”

技能的诅咒:新手狂欢,高手叹息?

这里出现了一个有趣的“技能倒挂”现象。

  • 初级开发者:往往对 AI 趋之若鹜。因为 AI 能帮他们写出自己原本写不出来的代码,填补了能力的空白。
  • 高级开发者:态度两极分化。
    • 抵制者:他们以此为荣,认为编程是一门精密的艺术,容不得 AI 的“大概差不多”。他们享受对每一行代码的掌控感。
    • 驾驭者:他们把 AI 当作“超级实习生”。他们不让 AI 做架构决策,只让它写单元测试、生成样板代码、转换数据格式。他们深知 AI 的局限,所以只在 AI 擅长的领域使用它。

正如评论所言:“用 AI 编程就像坐自动驾驶的车。新手觉得‘哇,车自己会动!’,老司机则时刻把手放在方向盘上,因为他知道这玩意儿随时可能把车开进沟里。

未来的分岔路:你是工匠,还是操作员?

这场讨论最终指向了一个终极问题:软件工程师的未来是什么?

有人悲观:“这就像当年会计师抵制 Excel 一样。拒绝工具的人,最终会被淘汰。”
有人乐观:“AI 将消灭平庸的‘代码搬运工’,但会放大真正懂得系统设计、能解决复杂问题的工程师的价值。”

无论你属于哪个阵营,一个趋势是不可逆转的:编码(Coding)本身的门槛正在降低,但工程(Engineering)的门槛并未改变,甚至在提高。

未来的工程师,可能分为两类:

  1. AI 操纵者:利用 AI 快速交付产品,关注的是“结果”而非“过程”。
  2. 系统守望者:负责审查 AI 的产出,解决 AI 无法处理的极端边界情况,维护系统的架构与安全。

小结:打破“傲慢与偏见”

回到最初的问题:“为什么很多人无视 AI?”

  • 也许不是无视,而是审慎
  • 也许不是傲慢,而是负责
  • 也许不是懒惰,而是受限

但对于我们每一个个体而言,最危险的态度是“傲慢的无视”。你可以因为安全原因不用,可以因为质量原因少用,但绝不能因为“看不起”而不去了解。

去试一试吧。 不要只用它写 Hello World,试着让它重构一个函数,写一个测试,解释一段晦涩的代码。了解它的上限,摸清它的下限。

因为在不久的将来,评价一个工程师的标准,或许不再是你写代码有多快,而是你能多好地驾驭这个不知疲倦、偶尔发疯、但潜力无限的“硅基队友”。

资料链接:https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ot9b8n/why_are_so_many_software_engineers_still_ignoring/


你属于哪一类?

在AI浪潮面前,你觉得自己更像是一个在荒野中狂奔的“猎人”,还是在城堡中坚守的“守卫”?你所在的团队对AI编程持什么态度?

欢迎在评论区分享你的真实处境和思考!


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