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后端程序员一定要看的语言大比拼:Java vs. Go vs. Rust

这是JavaGo和Rust之间的比较。这不是基准测试,更多是对可执行文件大小、内存使用率、CPU使用率、运行时要求等的比较,当然还有一个小的基准测试,可以看到每秒处理的请求数量,我将尝试对这些数字进行有意义的解读。

为了尝试尽可能公平比较,我在此比较中使用每种语言编写了一个Web服务。Web服务非常简单,它提供了三个REST服务端点(endpoint)。


Web服务提供的服务端点

这三个Web服务的代码仓库托管在github上

编译后的二进制文件尺寸

有关如何构建二进制文件的一些信息。对于Java,我使用maven-shade-pluginmvn package命令将所有内容构建到一个大的jar中。对于Go,我使用go build。最后,我使用了cargo build –release构建Rust服务的二进制文件。


每个程序的大小(以兆字节为单位)

编译后的文件大小还取决于所选的库/依赖项,因此,如果依赖项的身躯臃肿,则编译后的程序也将难以幸免。在我的特定情况下,针对我选择的特定库,以上是程序编译后的大小。

在后续的一个单独小节中,我会把这三个程序都构建并打包为docker镜像,并列出它们的大小,以显示每种语言所需的运行时开销。下面有更多详细信息。

内存使用情况

空闲状态


每个应用程序在内存空闲时的内存使用情况

什么?Go和Rust版本显示空闲时内存占用量的条形图在哪里?好了,它们在那里,只有JVM启动的程序在空闲状态时消耗160 MB以上的内存,它什么也没做。Go应用程序仅使用0.86 MB,Rust应用也仅使用了0.36 MB。这是一个巨大的差异!在这里,Java使用的内存比Go和Rust应用使用的内存高出两个数量级,只是空占着内存却什么都不做。那是巨大的资源浪费。

服务REST请求

让我们使用wrk发起访问API的请求,并观察内存和CPU使用情况,以及在我的计算机上三个版本程序的每个端点每秒处理的请求数。

wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/hello
wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/greeting/Jane
wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/fibonacci/35

上面的wrk命令使用两个线程并在连接池中保持400个打开的连接,并重复调用GET端点,持续30秒。这里我仅使用两个线程,因为wrk和被测程序都在同一台计算机上运行,所以我不希望它们在可用资源(尤其是CPU)上相互竞争(太多)。

每个Web服务都经过单独测试,并且在每次运行之间都重新启动了Web服务。

以下是该程序的每个版本的三个运行中的最佳结果。

  • /hello

该端点返回Hello,World!信息。它分配字符串“ Hello,World!” 并将其序列化并以JSON格式返回。


/hello端点的CPU使用率


/hello端点的内存使用情况


/hello端点处理的每秒请求数

  • /greeting/{name}

该端点接受一个段路径参数{name},然后格式化字符串“Hello,{name}!”,序列化并以JSON格式的问候消息返回。


/greeting端点的CPU使用率


/greeting端点的内存使用情况


/greeting端点处理的每秒请求数

  • /fibonacci/{number}

该端点接受一个段路径参数{number},并返回序列化为JSON格式的斐波纳契数和输入数。

对于这个特定的端点,我选择以递归形式实现它。我毫不怀疑,迭代实现会产生更好的性能结果,并且出于生产目的,应该选择一种迭代形式,但是在生产代码中,有些情况下必须使用递归(并非专门用于计算第n个斐波那契数 )。为此,我希望该实现涉及大量CPU栈分配。


/fibonacci端点的CPU使用率


/fibonacci端点的内存使用情况


/fibonacci端点处理的每秒请求数

在Fibonacci端点测试期间,Java是唯一一个有150个请求超时的实现,如下面wrk的输出所示。


超时时间


/fibonacci端点的延迟

运行时大小

为了模拟现实世界中的云原生应用程序,并避免“它仅可以在我的机器上运行!”,我分别为这三个应用程序创建了一个docker镜像。

Docker文件的源代码包含在代码库相应程序文件夹下。

作为我使用过的Java应用程序的基础镜像,openjdk:8-jre-alpine是已知大小最小的镜像之一,但是,这附带了一些警告,这些警告可能适用于您的应用程序,也可能不适用于您的应用程序,主要是alpine镜像在处理环境变量名称方面不是posix兼容的,因此您不能在Dockerfile中使用ENV中的(点)字符(不过这没什么大不了的),另一个是alpine Linux镜像是使用musl libc而不是glibc编译的,这意味着如果您的应用程序依赖于需要glibc,它可能无法正常工作。不过,在这里,alpine镜像工作是正常的。

至于应用程序的Go版本和Rust版本,我已经对其进行了静态编译,这意味着它们不希望在运行时镜像中存在libc(glibc,musl…等),这也意味着它们不需要运行OS的基本镜像。因此,我使用了scratch docker镜像,这是一个no-op镜像,以零开销托管已编译的可执行文件。

我使用的Docker镜像的命名约定为{lang}/webservice。该应用程序的Java,Go和Rust版本的镜像大小分别为113、8.68和4.24 MB。


最终Docker镜像大小

结论


三种语言的比较

在得出任何结论之前,我想指出这三种语言之间的关系。Java和Go都是支持垃圾回收的语言,但是Java会提前编译为在JVM上运行的字节码。启动Java应用程序时,JIT编译器会被调用以通过将字节码编译为本地代码来优化字节码,以提高应用程序的性能。

Go和Rust都提前编译为本地代码,并且在运行时不会进行进一步的优化。

Java和Go都是支持垃圾收集的语言,具有STW(停止世界)的副作用。这意味着,每当垃圾收集器运行时,它将停止应用程序,进行垃圾收集,并在完成后从停止的地方恢复应用程序。大多数垃圾收集器需要停止运行,但是有些实现似乎不需要这样做。

当Java语言在90年代创建时,其最大的卖点之一是一次编写,可在任何地方运行。当时这非常好,因为市场上没有很多虚拟化解决方案。如今,大多数CPU支持虚拟化,这种虚拟化抵消了使用某种语言进行开发的诱惑(该语言承诺可以运行在任何平台上)。Docker和其他解决方案以更为低廉的代价提供虚拟化。

在整个测试中,应用程序的Java版本比Go或Rust对应版本消耗了更多的内存,在前两个测试中,Java使用的内存大约增加了8000%。这意味着对于实际应用程序,Java应用程序的运行成本会更高。

对于前两个测试,Go应用程序使用的CPU比Java少20%,同时处理比java版多出38%的请求。另一方面,Rust版本使用的CPU比Go减少了57%,而处理的请求却增加了13%。

第三次测试在设计上是占用大量CPU的资源,因此我想从中挤出CPU的每一分。Go和Rust都比Java多使用了1%的CPU。而且我认为,如果wrk不是在同一台计算机上运行,那么这三个版本都会使CPU达到100%的上限值。在内存方面,Java使用的内存比Go和Rust多2000%。Java可以处理的请求比Go多出20%,而Rust可以处理的请求比Java多出15%。

在撰写本文时,Java编程语言已经存在了将近30年,这使得在市场上寻找Java开发人员变得相对容易。另一方面,Go和Rust都是相对较新的语言,因此与Java相比,自然而然的开发人员的数量更少些。不过,Go和Rust都拥有很大的吸引力,许多开发人员正在将它们用于新项目,并且有许多使用Go和Rust的生产中正在运行的项目,因为简单地说,就资源而言,它们比Java更有效。

在编写本文的程序时,我同时学习了Go和Rust。就我而言,Go的学习曲线很短,因为它是一种相对容易掌握的语言,并且与其他语言相比语法很小。我只用了几天就用Go编写了程序。关于Go需要注意的一件事是编译速度,我不得不承认,与Java/C/C++/Rust等其他语言相比,它的速度非常快。该程序的Rust版本花了我大约一个星期的时间来完成,我不得不说,大部分时间都花在弄清borrow checker向我要什么上。Rust具有严格的所有权规则,但是一旦掌握了Rust的所有权和借用概念,编译器错误消息就会突然变得更加有意义。违反借阅检查规则时,Rust编译器对您大吼的原因是因为编译器希望在编译时证明已分配内存的寿命和所有权。这样做可以保证程序的安全性(例如:没有悬挂的指针,除非使用了不安全(unsafe)的代码逃离检查),并且在编译时确定了释放位置,从而消除了垃圾收集器的需求和运行时成本。当然,这是以学习Rust的所有权系统为代价的。

在竞争方面,我认为Go是Java(通常是JVM语言)的直接竞争对手,但不是Rust的竞争对手。另一方面,Rust是Java,Go,C和C ++的重要竞争对手。

由于他们的效率,我看到了自己将会在Go和Rust中编写更多的程序,但是很可能在Rust中编写更多的程序。两者都非常适合Web服务,CLI,系统程序(..etc)开发。但是,Rust比Go具有根本优势。它不是垃圾收集的语言,与C和C++相比,它可以安全地编写代码。例如,Go并不是特别适合用于编写OS内核,而这里又是Rust的亮点,并与C/C ++竞争,因为它们是使用OS编写的长期存在和事实上的语言。Rust与C/C++竞争的另一种方式在嵌入式世界中,我将继续进行讨论。

感谢您的阅读!

本文翻译自《Comparison between Java, Go, and Rust》


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图解git原理的几个关键概念

img{512x368}

git是那个“爱骂人”的Linux之父Linus Torvalds继Linux内核后奉献给全世界程序员的第二个礼物(不能确定已经逐渐老去的Torvalds能否迸发第三春,第三次给我们一个超大惊喜^_^)。这里再强调一下,git读作/git/,而不是/dʒit/

在诞生十余载后(2005年发布第一版),git毫无争议地成为了程序员版本管理工具的首选,它改变了全世界程序员的代码版本管理和生产协作的模式,极大促进了开源软件运动的发展。进化到今天的git已经成为了一个比较复杂的工具,多数程序员都将目光聚焦在如何记住这些命令并用好这些命令,对这些复杂命令行背后的原理却知之不多,虽然大多数程序员的确不太需要深刻了解git背后的原理^_^。

关于git原理的文章在互联网上也呈现出“汗牛充栋”之势,有些文章“蜻蜓点水”,有些文章“事无巨细”,看后似乎都无法让我满意。结合自己对git原理的学习,我觉得多数人把握住git运作机制的几个关键概念即可,于是就有了这篇文章,我努力尝试给大家讲清楚。

一. 我就是仓库,我拥有全部

我们首先要明确一个git与先前的版本管理工具(主要是subversion)的不同。下面是使用subversion版本管理工具时,程序员进行代码生产以及程序员间围绕代码仓库进行协作的模式:

img{512x368}

图:subversion代码生产和协作模式

众所周知,subversion是基于中心版本仓库进行版本管理协作的版本管理工具。就像上图中那样,所有开发人员开始生产代码的前提是必须先从中心仓库checkout一份代码拷贝到自己本地的工作目录;而进行版本管理操作或者与他人进行协作的前提也是:中心版本仓库必须始终可用。这有点像以太网的“半双工的集线器(hub)模式”:svn中心仓库就像集线器本身,每个程序员节点就像连接到集线器上的主机;当一个程序员提交(commit)代码到中心仓库时,其他程序员不能提交,否则会出现冲突;如果中心仓库挂掉了,那么整个版本管理过程也将停止,程序员节点间无法进行协作,这就像集线器(hub)挂掉后,所有连接到hub上的主机节点间的网络也就断开无法相互通信一样。

如果我们使用git,我们是不需要“集线器”的:

img{512x368}

图:git代码生产和协作模式

如上图所示,git号称分布式版本管理系统,本质上是没有像subversion中那个所谓的“中心仓库”的。每个程序员都拥有一个本地git仓库,而不仅仅是一份代码拷贝,这个仓库就是一个独立的版本管理节点,它拥有程序员进行代码生产、版本管理、与其他程序员协作的全部信息。即便在一台没有网络连接的机器上,程序员也能利用该仓库完成代码生产和版本管理工作。在网络ready的情况下,任意两个git仓库之间可以进行点对点的协作,这种协作无需中间协调者(中心仓库)参与。

二. github实现了基于git网络协作的控制平面

git实现了分布式版本管理系统,每个git仓库节点都是自治的。诸多git仓库节点一起形成了一个分布式git版本管理网络。这样的一个分布式网络存在着与普通分布式系统的类似的问题:如何发现对端节点的git仓库、如何管理和控制仓库间的访问权限等。如果说linus的git本身是这个分布式网络的数据平面工具(实现client/server间的双向数据通信),那么这个分布式网络还缺少一个“控制平面”

github恰恰给出了一份git分布式网络控制平面的实现:托管、发现、控制…。其名称中含有的“hub”字样让我们想起了上面的“hub模式”:

img{512x368}

图:github:git分布式网络控制平面的实现

我们看到在github的git协作模式实践中,引入了“中心仓库”的概念,各个程序员的节点git仓库源于(clone于)中心仓库。但是它和subversion的“中心仓库”有着本质的不同,这个仓库只是一个“upstream”库、是一个权威库。它并不是“集线器”,也没有按照“集线器”的那种工作模式进行协作。所有程序员节点的代码生产和版本管理操作完全可以脱离该所谓“中心库”而独立实施。

三. objects是个筐,什么都往里面装

上面都是从“宏观”谈git的一些与众不同的理念,而git原理,其实是从这一节才真正开始的^_^。

我们知道:每个git仓库的所有数据都存储在仓库顶层路径下的.git目录下:

$tree -L 1 -F
.
├── COMMIT_EDITMSG
├── HEAD
├── config
├── description
├── hooks/
├── index
├── info/
├── logs/
├── objects/
└── refs/

5 directories, 5 files

而在这些目录和文件中,又以objects路径下的数据内容最多,也最为重要。在git的设计中,objects目录就是一个“筐”,git的核心对象(object)都往里面“装”
img{512x368}

图:git核心数据对象类型与objects目录

从上图中,我们看到objects中存储的最主要的有三类对象:blob、commit和tree。这时你可能还不知道它们究竟是啥。不过没关系,我们通过一个例子来做一下“对号入座”。

我们在一个目录下建立git-internal-repo-demo目录,进入该目录,执行下面命令创建一个git仓库:

➜  /Users/tonybai/test/git/git-internal-repo-demo git:(master) ✗ $git init .
Initialized empty Git repository in /Users/tonybai/Test/git/git-internal-repo-demo/.git/

这是一个处于初始状态的git仓库,我们看看存储git仓库数据的.git目录下的结构:

➜  /Users/tonybai/test/git/git-internal-repo-demo git:(master) $tree .git
.git
├── HEAD
├── config
├── description
├── hooks
│   ├── applypatch-msg.sample
│   ├── commit-msg.sample
│   ├── fsmonitor-watchman.sample
│   ├── post-update.sample
│   ├── pre-applypatch.sample
│   ├── pre-commit.sample
│   ├── pre-push.sample
│   ├── pre-rebase.sample
│   ├── pre-receive.sample
│   ├── prepare-commit-msg.sample
│   └── update.sample
├── info
│   └── exclude
├── objects
│   ├── info
│   └── pack
└── refs
    ├── heads
    └── tags

8 directories, 15 files

这个时候,objects这个筐还是空的!我们这就为仓库添点内容:

$mkdir -p cmd/demo

在cmd/demo目录下添加main.go文件,内容如下:

// cmd/demo/main.go
package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("hello, git")
}

接下来我们使用git add将cmd/demo目录加入到stage区:

$git add .

$git status
On branch master

No commits yet

Changes to be committed:
  (use "git rm --cached <file>..." to unstage)

    new file:   cmd/demo/main.go

这时我们来看一下objects这个筐是否有变化:

├── objects
│   ├── 3e
│   │   └── 759ef88951df9b9b07077a7ec01f96b8e659b3
│   ├── info
│   └── pack

我们有一个object已经被装入到“筐”中了。我们看到objects目录下是一些以哈希值命名的文件和目录,其中目录由两个字符组成,是每个object hash值的前两个字符。hash值后续的字符串用于命名对应的object文件。在这里我们的object的hash值(实质是sha-1算法)为3e759ef88951df9b9b07077a7ec01f96b8e659b3,于是这个对象就被放入名为3e的目录下,对应的object文件为759ef88951df9b9b07077a7ec01f96b8e659b3。

我们使用git提供的低级命令查看一下这个object究竟是什么,其中git cat-file -t查看object的类型,git cat-file -p查看object的内容:

$git cat-file -t 3e759ef889
blob

$git cat-file -p 3e759ef889
package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("hello, git")
}

我们看到objects这个筐中多了一个blob类型的对象,对象内容就是前面main.go文件中内容。

接下来,我们提交一下这次变更:

$git commit -m"first commit" .
[master (root-commit) 3062e0e] first commit
 1 file changed, 7 insertions(+)
 create mode 100644 cmd/demo/main.go

再来看看.git/objects中的变化:

├── objects
│   ├── 1f
│   │   └── 51fe448aacc69c0f799def9506e61ed3eb60fa
│   ├── 30
│   │   └── 62e0ebad9415b704e96e5cee1542187b7ed571
│   ├── 3d
│   │   └── 2045367ea40c098ec5c7688119d72d97fb09a5
│   ├── 3e
│   │   └── 759ef88951df9b9b07077a7ec01f96b8e659b3
│   ├── 40
│   │   └── 6d08e1159e03ae82bcdbe1ad9f076a04a41e2b
│   ├── info
│   └── pack

我们看到筐里被一下子新塞入4个object。我们分别看看新增的4个object类型和内容都是什么:

$git cat-file -t 1f51fe448a
tree
$git cat-file -p 1f51fe448a
100644 blob 3e759ef88951df9b9b07077a7ec01f96b8e659b3    main.go

$git cat-file -t 3062e0ebad
commit
$git cat-file -p 3062e0ebad
tree 406d08e1159e03ae82bcdbe1ad9f076a04a41e2b
author Tony Bai <bigwhite.cn@aliyun.com> 1586243612 +0800
committer Tony Bai <bigwhite.cn@aliyun.com> 1586243612 +0800

first commit

$git cat-file -t 3d2045367e
tree
$git cat-file -p 3d2045367e
040000 tree 1f51fe448aacc69c0f799def9506e61ed3eb60fa    demo

$git cat-file -t 406d08e115
tree
$git cat-file -p 406d08e115
040000 tree 3d2045367ea40c098ec5c7688119d72d97fb09a5    cmd

这里我们看到了另外两种类型的object被加入“筐”中:commit和tree类型。objects这个筐里目前有了5个object,我们不考虑git是以何种格式存储这些object的,我们想知道的是这几个object的关系是什么样的。请看下一小节^_^。

四. 每个commit都是一个git仓库的快照

要理清objects“筐”中各object间的关系,就必须要把握住一个关键概念:“每个commit都是git仓库的一个快照” – 以一个commit为入口,我们能将当时objects下面的所有object联系在一起。因此,上面5个object中的那个commit对象就是我们分析各object关系的入口。我们根据上述5个object的内容将这5个object的关系组织为下面这幅示意图:

img{512x368}

图:commit、tree、blob对象之间的关系

通过上图我们看到:

  • commit是对象关系图的入口;

  • tree对象用于描述目录结构,每个目录节点都会用一个tree对象表示。目录间、目录文件间的层次关系会在tree对象的内容中体现;

  • 每个commit都会有一个root tree对象;

  • blob对象为tree的叶子节点,它的内容即为文件的内容。

上面仅是一次commit后的关系图,为了更清晰的看到多个commit对象之间关系,我们再来对git repo进行一次变更提交:

我们创建pkg/foo目录:

$mkdir -p pkg/foo

然后创建文件pkg/foo/foo.go,其内容如下:

// pkg/foo/foo.go
package foo

import "fmt"

func Foo() {
    fmt.Println("this is foo package")
}

提交这次变更:

$git add pkg
$git commit -m"add package foo" .
[master 6f7f08b] add package foo
 1 file changed, 7 insertions(+)
 create mode 100644 pkg/foo/foo.go

下面是提交变更后的“筐”内的对象:

$tree objects
objects
├── 1f
│   └── 51fe448aacc69c0f799def9506e61ed3eb60fa
├── 29
│   └── 3ae375dcef1952c88f35dd4d2a1d4576dea8ba
├── 30
│   └── 62e0ebad9415b704e96e5cee1542187b7ed571
├── 3d
│   └── 2045367ea40c098ec5c7688119d72d97fb09a5
├── 3e
│   └── 759ef88951df9b9b07077a7ec01f96b8e659b3
├── 40
│   └── 6d08e1159e03ae82bcdbe1ad9f076a04a41e2b
├── 65
│   └── 5dd3aae645813dc53834ebfa8d19608c4b3905
├── 6e
│   └── e873d9c7ca19c7fe609c9e1a963df8d000282b
├── 6f
│   └── 7f08b14168beb114c3cc099b8dc1c09ccd4739
├── cc
│   └── 9903a33cb99ae02a9cb648bcf4a71815be3474
├── info
└── pack

12 directories, 10 files

object已经多到不便逐一分析了。但我们把握住一点:commit是分析关系的入口。我们通过commit的输出或commit log(git log)可知,新增的commit对象的hash值为6f7f08b141。我们还是以它为入口分析新增object的关系以及它们与之前已存在的object的关系:

img{512x368}

图:commit、tree、blob对象之间的关系1

从上图我们看到:

  • git新创建tree对象对应我们新建的pkg目录以及其子目录;

  • cmd目录下的子目录和文件内容并未改变,因此这次commit所对应的root tree对象(293ae375dc)直接使用了已存在的cmd目录对应的对象(3d2045367e);

  • 新commit对象会将第一个commit对象作为parent,这样多个commit对象之间构成一个单向链表。

上面的两个提交都是新增内容,我们再来提交一个commit,这次我们对已有文件内容做变更:

将cmd/demo/main.go文件内容变更为如下内容:

// cmd/demo/main.go
package main

import (
    "fmt"

    "github.com/bigwhite/foo"
)

func main() {
    fmt.Println("hello, git")
    foo.Foo()
}

提交变更:

$git commit -m"call foo.Foo in main" .
[master 2f14635] call foo.Foo in main
 1 file changed, 6 insertions(+), 1 deletion(-)

和上面的分析方法一样,我们通过最新commit对应的hash值2f146359b4对新对象和现存对象的关系进行分析:

img{512x368}

图:commit、tree、blob对象之间的关系2

如上图,第三次变更提交后,我们看到:

  • 由于main.go文件变更,git重建了main.go blob对象、demo、cmd tree对象

  • 由于pkg目录、其子目录布局、子目录下文件内容没有改变,于是新commit对象对应的root tree对象直接“复用”了上一次commit的pkg tree对象。

  • 新commit对象加入commit对象单向链表,并将上一次的commit对象作为parent。

我们看到沿着最新的commit对象(2f146359b4),我们能获取当前仓库的最新结构布局以及各个blob对象的最新内容,即最新的一个快照!

五. object是不可变的,默克尔树(Merkle Tree)判断变化

从上面的三次变更,我们看到无论哪种对象object,一旦放入到objects这个“筐”就是不可变的(immutable)。即便是第三次commit对main.go进行了修改,git也只是根据main.go的最新内容创建一个新的blob对象,而不是修改或替换掉第一版main.go对应的blob对象。

对应目录的tree object亦是如此。如果某目录下的二级目录发生变化或目录下的文件内容发生改变,git会新生成一个对应该目录的tree对象,而不是去修改原先已存在的tree对象。

实际上,git tree对象的组织本身就是一棵默克尔树(Merkle Tree)

默克尔树是一类基于哈希值的二叉树或多叉树,其叶子节点上的值通常为数据块的哈希值,而非叶子节点上的值,是将该节点的所有孩子节点的组合结果的哈希值。默克尔树的特点是,底层数据的任何变动,都会传递到其父亲节点,一直到树根。

img{512x368}

图:默克尔树(图片来自网络)

以上图为例:我们自下向上看,D0、D1、D2和D3是叶子节点包含的数据。N0、N1、N2和N3是叶子节点,它们是将数据(也就是D0、D1、D2和D3)进行hash运算后得到的hash值;继续往上看,N4和N5是中间节点,N4是N0和N1经过hash运算得到的哈希值,N5是N2和N3经过hash运算得到的哈希值。(注意,hash值计算方法:把相邻的两个叶子结点合并成一个字符串,然后运算这个字符串的哈希)。最后,Root节点是N4和N5经过hash运算后得到的哈希值,这就是这颗默克尔树的根哈希。当N0包含的数据发生变化时,根据默克尔树的节点hash值形成机制,我们可以快速判断出:N0、N4和root节点会发生变化

对应git来说,叶子节点对应的就是每个文件的hash值,tree对象对应的是中间节点。因此,通过默克尔树(Merkle Tree)的特性,我们可以快速判断哪些对象对应的目录或文件发生了变化,应该重新创建对应的object。我们还以上面的第三次commit为例:

img{512x368}

图:通过默克尔树(Merkle Tree)的特性判断哪些对象发生变化需要重新创建

如上图所示,第三次commit是因为cmd/demo/main.go内容发生了变化,根据merkle tree特性,我们可以快速判断红色的object会随之发生变化。于是git会自底向上逐一创建这些新对象:main.go文件对应的blob对象以及demo、cmd以及根节点对应的tree对象。

六. branch和tag之所以轻量,因为它们都是“指针”

使用subversion时,创建branch或打tag使用的是svn copy命令。svn copy执行的就是真实的文件拷贝,相当于将trunk下的目录和文件copy一份放到branch或tag下面,建立一个trunk的副本,这样的操作绝对是“超重量级”的。如果svn仓库中的文件数量庞大且size很大,那么svn copy执行起来不仅速度慢,而且还会在svn server上占用较大的磁盘存储空间,因此使用svn时,打tag和创建branch是要“谨慎”的。

而git的branch和tag则极为轻量,我们来给上面例子中的仓库创建一个dev分支:

$git branch dev

我们看看.git下有啥变化:

.

└── refs
    ├── heads
    │   ├── dev
    │   └── master
    └── tags

我们看到.git/refs/heads下面多出了一个dev文件,我们查看一下该文件的内容:

$cat refs/heads/dev
2f146359b475909f2fdcdef046af3431c8077282

$git log --oneline

2f14635 (HEAD -> master, dev) call foo.Foo in main
6f7f08b add package foo
3062e0e first commit

对比发现,dev文件中的内容恰是最新的commit对象:2f146359b475909f2fdcdef046af3431c8077282。

我们再来给repo打一个tag:

$git tag v0.0.1

同样,我们来查看一下.git目录下的变化:

└── refs
    ├── heads
    │   ├── dev
    │   └── master
    └── tags
        └── v0.0.1

我们看到在refs/tags下面增加一个名为v0.0.1的文件,查看其内容:

$cat refs/tags/v0.0.1
2f146359b475909f2fdcdef046af3431c8077282

和dev分支文件一样,它的内容也是最新的commit对象:2f146359b475909f2fdcdef046af3431c8077282。

可见,使用git创建分支或tag仅仅是创建了一个指向某个commit对象的“指针”,这与subversion的副本操作相比,简直不能再轻量了。

前面说过,一个commit对象都是一个git仓库的快照,切换到(git checkout xxx)某个branch或tag,就是将本地工作拷贝切换到commit对象所代表的仓库快照的状态。当然也会将commit对象组成的单向链表的head指向该commit对象,这个head即.git/HEAD文件的内容。

七. 小结

到这里,git原理的几个关键概念就交代完了,再回顾一下:

  • 和subversion这样的集中式版本管理工具最大的不同就是每个程序员节点都是git仓库,拥有全部开发、协作所需的全部信息,完全可以脱离“中心节点”;

  • 如果说git聚焦于数据平面的功能,那么github则是一个基于git网络协作的控制平面的实现;

  • objects是个筐,什么都往里面装。git仓库的核心数据都存在.git/objects下面,主要类型包括:blob、tree和commit;

  • 每个commit都是一个git仓库的快照,记住commit对象是分析对象关系的入口;

  • git是基于数据内容的hash值做等值判定的,object是不可变的,默克尔树(Merkle Tree)用来快速判断变化。

  • branch和tag因为是“指针”,因此创建、销毁和切换都非常轻量。

八. 参考资料


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