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使用Go实现可用select监听的队列

1. 背景与选型

《基于Redis Cluster的分布式锁实现以互斥方式操作共享资源》一文一样,今天要说的Go队列方案也是有一定项目背景的。

5G消息方兴未艾!前一段时间从事了一段时间5G消息网关的研发,但凡涉及类似消息业务的网关,我们一般都离不开队列这种数据结构的支持。这个5G消息网关项目采用的是Go技术栈开发,那么我们应该如何为它选择一个与业务模型匹配且性能不差的实现呢?

如今一提到消息队列,大家第一个想到的一定是kafka,kafka的确是一款优秀的分布式队列中间件,但对于我们这个系统来说,它有些“重”,部署和运维都有门槛,并且项目组里也没有能很好维护它的专家,毕竟“可控”是技术选择的一个重要因素。除此之外,我们更想在Go技术栈的生态中挑选,但kafka是Java实现的。

Go圈里在性能上能与kafka“掰掰手腕”的成熟选手不多,nats以及其主持持久化的子项目nats-streaming算是其中两个。不过nats的消息送达模型是:At-least-once-delivery,即至少送一次(而没有kafka的精确送一次的送达模型)。一旦消费者性能下降,给nats server返回的应答超时,nats就会做消息的重发处理:即将消息重新加入到队列中。这与我们的业务模型不符,即便nats提供了发送超时的设定,但我们还是无法给出适当的timeout时间。Go圈里的另一个高性能分布式消息队列nsq采用的也是“至少送一次”的消息送达模型,因此也无法满足我们的业务需求。

我们的业务决定了我们需要的队列要支持“多生产者多消费者”模型,Go语言内置的channel也是一个不错的候选。经过多个Go版本的打磨和优化,channel的send和recv操作性能在一定数量goroutine的情况下已经可以满足很多业务场景的需求了。但channel还是不完全满足我们的业务需求。我们的系统要求尽可能将来自客户端的消息接收下来并缓存在队列中。即便下游发送性能变慢,也要将客户消息先收下来,而不是拒收或延迟响应。而channel本质上是一个具有“静态大小”的队列并且Go的channel操作语义会在channel buffer满的情况下阻塞对channel的继续send,这就与我们的场景要求有背离,即便我们使用buffered channel,我们也很难选择一个合适的len值,并且一旦buffer满,它与unbuffered channel行为无异。

这样一来,我们便选择自己实现一个简单的、高性能的满足业务要求的队列,并且最好能像channel那样可以被select监听到数据ready,而不是给消费者带去“心智负担” :消费者采用轮询的方式查看队列中是否有数据。

2. 设计与实现方案

要设计和实现这样一个队列结构,我们需要解决三个问题:

  • 实现队列这个数据结构;
  • 实现多goroutine并发访问队列时对消费者和生产者的协调;
  • 解决消费者使用select监听队列的问题。

我们逐一来看!

1) 基础队列结构实现来自一个未被Go项目采纳的技术提案

队列是最基础的数据结构,实现一个“先进先出(FIFO)”的练手queue十分容易,但实现一份能加入标准库、资源占用小且性能良好的queue并不容易。Christian Petrin在2018年10月份曾发起一份关于Go标准库加入queue实现的技术提案,提案对基于array和链表的多种queue实现进行详细的比对,并最终给出结论:impl7是最为适宜和有竞争力的标准库queue的候选者。虽然该技术提案目前尚未得到accept,但impl7足可以作为我们的内存队列的基础实现。

2) 为impl7添加并发支持

在性能敏感的领域,我们可以直接使用sync包提供的诸多同步原语来实现goroutine并发安全访问,这里也不例外,一个最简单的让impl7队列实现支持并发的方法就是使用sync.Mutex实现对队列的互斥访问。由于impl7并未作为一个独立的repo存在,我们将其代码copy到我们的实现中(queueimpl7.go),并将其包名由queueimpl7改名为queue:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/safe-queue1/queueimpl7.go

// Package queueimpl7 implements an unbounded, dynamically growing FIFO queue.
// Internally, queue store the values in fixed sized slices that are linked using
// a singly linked list.
// This implementation tests the queue performance when performing lazy creation of
// the internal slice as well as starting with a 1 sized slice, allowing it to grow
// up to 16 by using the builtin append function. Subsequent slices are created with
// 128 fixed size.
package queue

// Keeping below as var so it is possible to run the slice size bench tests with no coding changes.
var (
        // firstSliceSize holds the size of the first slice.
        firstSliceSize = 1

        // maxFirstSliceSize holds the maximum size of the first slice.
        maxFirstSliceSize = 16

        // maxInternalSliceSize holds the maximum size of each internal slice.
        maxInternalSliceSize = 128
)
... ...

下面我们就来为以queueimpl7为底层实现的queue增加并发访问支持:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/safe-queue1/safe-queue.go

package queue

import (
    "sync"
)

type SafeQueue struct {
    q *Queueimpl7
    sync.Mutex
}

func NewSafe() *SafeQueue {
    sq := &SafeQueue{
        q: New(),
    }

    return sq
}

func (s *SafeQueue) Len() int {
    s.Lock()
    n := s.q.Len()
    s.Unlock()
    return n
}

func (s *SafeQueue) Push(v interface{}) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()

    s.q.Push(v)
}

func (s *SafeQueue) Pop() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Pop()
}

func (s *SafeQueue) Front() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Front()
}

我们建立一个新结构体SafeQueue,用于表示支持并发访问的Queue,该结构只是在queueimpl7的Queue的基础上嵌入了sync.Mutex。

3) 支持select监听

到这里支持并发的queue虽然实现了,但在使用上还存在一些问题,尤其是对消费者而言,它只能通过轮询的方式来检查队列中是否有消息。而Go并发范式中,select扮演着重要角色,如果能让SafeQueue像普通channel那样能支持select监听,那么消费者在使用时的心智负担将大大降低。于是我们得到了下面第二版的SafeQueue实现:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/safe-queue2/safe-queue.go

package queue

import (
    "sync"
    "time"
)

const (
    signalInterval = 200
    signalChanSize = 10
)

type SafeQueue struct {
    q *Queueimpl7
    sync.Mutex
    C chan struct{}
}

func NewSafe() *SafeQueue {
    sq := &SafeQueue{
        q: New(),
        C: make(chan struct{}, signalChanSize),
    }

    go func() {
        ticker := time.NewTicker(time.Millisecond * signalInterval)
        defer ticker.Stop()
        for {
            select {
            case <-ticker.C:
                if sq.q.Len() > 0 {
                    // send signal to indicate there are message waiting to be handled
                    select {
                    case sq.C <- struct{}{}:
                        //signaled
                    default:
                        // not block this goroutine
                    }
                }
            }
        }

    }()

    return sq
}

func (s *SafeQueue) Len() int {
    s.Lock()
    n := s.q.Len()
    s.Unlock()
    return n
}

func (s *SafeQueue) Push(v interface{}) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()

    s.q.Push(v)
}

func (s *SafeQueue) Pop() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Pop()
}

func (s *SafeQueue) Front() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Front()
}

从上面代码看到,每个SafeQueue的实例会伴随一个goroutine,该goroutine会定期(signalInterval)扫描其所绑定的队列实例中当前消息数,如果大于0,则会向SafeQueue结构中新增的channel发送一条数据,作为一个“事件”。SafeQueue的消费者则可以通过select来监听该channel,待收到“事件”后调用SafeQueue的Pop方法获取队列数据。下面是一个SafeQueue的简单使用示例:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/main.go
package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    queue "github.com/bigwhite/safe-queue/safe-queue2"
)

func main() {
    var q = queue.NewSafe()
    var wg sync.WaitGroup

    wg.Add(2)
    // 生产者
    go func() {
        for i := 0; i < 1000; i++ {
            time.Sleep(time.Second)
            q.Push(i + 1)

        }
        wg.Done()
    }()

    // 消费者
    go func() {
    LOOP:
        for {
            select {
            case <-q.C:
                for {
                    i, ok := q.Pop()
                    if !ok {
                        // no msg available
                        continue LOOP
                    }

                    fmt.Printf("%d\n", i.(int))
                }
            }

        }

    }()

    wg.Wait()
}

从支持SafeQueue的原理可以看到,当有多个消费者时,只有一个消费者能得到“事件”并开始消费。如果队列消息较少,只有一个消费者可以启动消费,这个机制也不会导致“惊群”;当队列中有源源不断的消费产生时,与SafeQueue绑定的goroutine可能会连续发送“事件”,多个消费者都会收到事件并启动消费行为。在这样的实现下,建议消费者在收到“事件”后持续消费,直到Pop的第二个返回值返回false(代表队列为空),就像上面示例中的那样。

这个SafeQueue的性能“中规中矩”,比buffered channel略好(Go 1.16 darwin下跑的benchmark):

$go test -bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/bigwhite/safe-queue/safe-queue2
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8257U CPU @ 1.40GHz
BenchmarkParallelQueuePush-8                10687545           110.9 ns/op        32 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelQueuePop-8                 18185744            55.58 ns/op        0 B/op          0 allocs/op
BenchmarkParallelPushBufferredChan-8        10275184           127.1 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelPopBufferedChan-8          10168750           128.8 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelPushUnBufferredChan-8       3005150           414.9 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelPopUnBufferedChan-8         2987301           402.9 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
PASS
ok      github.com/bigwhite/safe-queue/safe-queue2  11.209s

注:BenchmarkParallelQueuePop-8因为是读取空队列,所以没有分配内存,实际情况是会有内存分配的。另外并发goroutine的模拟差异可能导致有结果差异。

3. 扩展与问题

上面实现的SafeQueue是一个纯内存队列,一旦程序停止/重启,未处理的消息都将消失。一个传统的解决方法是采用wal(write ahead log)在推队列之前将消息持久化后写入文件,在消息出队列后将消息状态也写入wal文件中。这样重启程序时,从wal中恢复消息到各个队列即可。我们也可以将wal封装到SafeQueue的实现中,在SafeQueue的Push和Pop时自动操作wal,并对SafeQueue的使用者透明,不过这里有一个前提,那就是队列消息的可序列化(比如使用protobuf)。另外SafeQueue还需提供一个对外的wal消息恢复接口。大家可以考虑一下如何实现这些。

另外在上述的SafeQueue实现中,我们在给SafeQueue增加select监听时引入两个const:

const (
    signalInterval = 200
    signalChanSize = 10
)

对于SafeQueue的使用者而言,这两个默认值可能不满足需求,那么我们可以将SafeQueue的New方法做一些改造,采用“功能选项(functional option)”的模式为用户提供设置这两个值的可选接口,这个“作业”也留给大家了^_^。

本文所有示例代码可以在这里下载 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/queue-with-select。


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Rust vs. Go:为什么强强联合会更好

本文翻译自乔纳森·特纳(Jonathan Turner)和史蒂夫·弗朗西亚(Steve Francia)的文章《Rust vs. Go: Why They’re Better Together》

史蒂夫·弗朗西亚(Steve Francia):在过去的25年里,Steve Francia建立了一些最具创新性和成功的技术和公司,这些技术和公司已经成为云计算的基础,被全世界的企业和开发者所接受。他目前是谷歌Go编程语言的产品和战略负责人。他是Hugo、Cobra、Viper、spf13-vim和许多其他开源项目的创建者,拥有领导世界上最大的五个开源项目的独特荣誉。

乔纳森-特纳(Jonathan Turner)在开源领域工作了20多年,从小型项目到大型项目,包括帮助微软向开源转型。他是创建TypeScript团队的一员,并作为项目经理和设计团队的负责人帮助其成长。他还作为Rust社区成员和Mozilla Rust团队的一员参与Rust的工作,包括共同设计Rust的错误信息和IDE支持。

虽然其他人可能认为RustGo是竞争性的编程语言,但Rust和Go团队却都不这么认为。恰恰相反,我们的团队非常尊重其他团队正在做的事情,并认为这两种编程语言是相辅相成的,有着共同的愿景,即在整个行业内实现软件开发状态的现代化。

在本文中,我们将讨论Rust和Go的优缺点、它们如何相互补充和支持以及我们对每种语言的最佳使用时机的建议。

一些公司正在发掘采用这两种语言的价值以及它们的互补价值。为了从我们的观点转向用户的实际体验,我们采访了三家这样的公司,DropboxFastlyCloudflare,讲述了他们共同使用Go和Rust的经验。他们的经验之谈将被引用并贯穿本文,为大家提供更进一步的观点。

1. 语言比较

编程语言 Go Rust
创建时间 2009 2010
创建于 谷歌 Mozilla
知名项目 Kubernetes,Docker,Github CLI,Hugo,Caddy,Drone,Ethereum,Syncthing,Terraform Firefox, ripgrep, alacritty, deno, Habitat
典型用途 APIs, Web Apps, CLI apps, DevOps, Networking, Data Processing, cloud apps IoT, processing engines, security-sensitive apps, system components, cloud apps
开发者采用 8.8%(第12名) 5.1%(第19名)
开发者最爱 62.3%(第5名) 86.1%(第1名)
开发最想要 17.9%(第3名) 14.6%(第5名)

2. 相似之处

Go和Rust有很多共同点。两者都是现代软件语言,都是出于为影响软件开发的问题提供一个安全和可扩展的解决方案的需要而诞生的。两者都是为了应对创建者在行业内现有语言中遇到的缺点而创建的,尤其是开发者生产力、可扩展性、安全性和并发性方面的缺点。

当今流行的大多数语言都是30多年前设计的。当这些语言被设计出来的时候,与今天有五个关键的区别:

  • 摩尔定律被认为是永恒不变的。
  • 大多数软件项目都是由小团队编写的,并且经常一个人单干。
  • 大多数软件有相对较少的依赖性,大多数是专有的。
  • 安全性是次要的考虑因素……或者根本不是考虑因素。
  • 软件通常是为单一平台编写的。

相比之下,Rust和Go都是为今天的世界而写的,并都采取了相似的方法来设计一种适合今天开发需求的语言。

1) 性能和并发

Go和Rust都是专注于生产高效代码的编译语言。它们还可以方便地使用当今机器的多个处理器,使它们成为编写高效并行代码的理想语言。

“使用Go使得MercadoLibre公司将他们用于这项服务的服务器数量减少到原来的八分之一(从32台服务器减少到4台),另外,每台服务器可以用更少的功率运行(原来是4个CPU核,现在减少到2个CPU核)。有了Go,该公司省去了88%的服务器,并将剩余服务器上的CPU削减了一半–产生了巨大的成本节约。”–“MercadoLibre与Go一起成长”

“在我们严格管理的环境中,在我们运行Go代码的环境中,我们看到CPU减少了大约百分之十[与C++相比],代码更干净,更可维护。” – Bala Natarajan,Paypal

“在AWS,我们也很喜欢Rust,因为它能帮助AWS编写高性能、安全的基础设施级网络和其他系统软件。亚马逊第一个用Rust构建的重要产品Firecracker于2018年公开发布,它提供了开源虚拟化技术,为AWS Lambda和其他无服务器产品提供动力。但我们也使用Rust来提供亚马逊简单存储服务(Amazon S3)、亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)、Amazon CloudFront、Amazon Route 53等服务。最近,我们推出了基于Linux的容器操作系统Bottlerocket,它是用Rust编写的。” – Matt Asay,亚马逊网络服务

我们”看到我们的速度非凡地提高了1200-1500%! 我们从实现了较少解析规则的Scala的模式下的300-450ms,到实现了更多解析模式的Rust模式下的25-30ms!” – Josh Hannaford,IBM

2) 团队可扩展—-可审查

今天的软件开发是由团队建立的,这些团队不断成长和扩大,经常使用源码控制以分布式的方式进行协作。Go和Rust都是针对团队的工作方式而设计的,通过消除不必要的担忧,如格式(比如go的gofmt)、安全和复杂的组织,来改善代码审查。这两种语言都需要相对较少的上下文来理解代码的工作,使审查人员能够更快速地使用其他人编写的代码,并审查团队成员的代码和你团队以外的开源开发人员贡献的代码。

“我早期的职业生涯有Java和Ruby的背景,构建Go和Rust代码对我来说就像卸下了无法承受的重担。当我在Google时,遇到用Go编写的服务让我很欣慰,因为我知道它易于构建和运行。Rust的情况也是如此,尽管我只是在更小的工作范围内使用了它。我希望无限可配置的构建系统的日子已经过去了,而语言都有自己的专用构建工具,开箱即用。”– Sam Rose,CV合伙人

“用Go写服务的时候,我往往会松一口气,因为与动态语言相比,Go的静态类型系统非常简单,易于推理,并发性是一等公民,Go的标准库既无比精致强大,又切中要害。安装一个标准的Go,再使用一个grpc库和一个数据库连接器,你在服务器端几乎不需要其他的东西,每个工程师都能看懂代码,看懂库。在用Rust编写模块时,Dropbox工程师在2019年Async-await稳定下来之前,感受到了Rust在服务器端的成长之痛,但从那时起,crate(译注:Rust中的概念)正在趋向于使用它,我们得到了Async模式并从并发中受益。” – Daniel Reiter Horn,Dropbox

3) 开放源码意识

今天一般软件项目所使用的依赖关系数量是惊人的。长达几十年的软件重用目标在现代开发中已经实现,今天的软件可能是复用了100多个项目而构建的。为此,开发人员使用软件仓库,这越来越成为软件开发的主旋律,并在越来越广泛的领域应用。开发者所包含的每一个软件包,又有自己的依赖关系。为今天的编程环境而设计出的编程语言需要毫不费力地处理这种复杂性。

Go和Rust都有包管理系统,允许开发人员列出一个简单的清单,列出他们想要构建的包,语言工具就会自动为他们获取和维护这些包,这样开发人员就可以把更多的精力放在自己的代码上,而不是放在对其他包的管理上。

4) 安全性

Go和Rust都很好地解决了当今应用的安全问题,保证了用这些语言构建的代码在运行时不会让用户暴露在各种经典的安全漏洞中,比如缓冲区溢出、use-after-free(内存释放后还使用)等。通过消除这些顾虑,开发者可以专注于手头的问题,并在默认情况下构建更安全的应用程序。

“Rust编译器在解决您遇到的错误时确实能助您一臂之力。这样一来,您就可以专注于自己的业务目标,而不必寻找错误或解密隐秘消息。” -Josh Hannaford,IBM

简而言之,Rust的灵活性,安全性和安全性带给我们的益处超过了必须遵循严格的lifetime,borrow(rust中的概念)和其他编译器规则甚至缺乏垃圾收集器所带来的任何不便。这些功能是云软件项目中非常需要的功能,将有助于避免其中常见的许多错误。” —微软高级泰勒·托马斯(Taylor Thomas)

“Go是强静态类型化的,没有隐式转换,但语法开销还是小得惊人。这是通过赋值中简单的类型推理与非类型化的数值常量一起实现的。这使得Go比Java(有隐式转换)具有更强的类型安全性,但代码读起来更像Python(有非类型变量)。” – Stefan Nilsson,计算机科学教授

“当我们在Dropbox构建用于存储块数据的Brotli压缩库时,我们将自己限制在Rust的安全子集上,而且,也限制在核心库(no-stdlib)上,分配器指定为通用。这样使用Rust的子集,使得在客户端从Rust调用Rust-Brotli库,以及在服务器上使用Python和Go的C FFI变得非常容易。这种编译模式也提供了大量的安全保障。经过一些调整,Rust Brotli的实现尽管是100%安全的、经过数组边界检查的代码,但仍然比C语言中相应的原生Brotli代码快。” – Daniel Reiter Horn,Dropbox

5) 真正的可移植性

在Go和Rust中,写一个软件,在许多不同的操作系统和架构上运行是很容易的。”一次编写,随处编译”。此外,Go和Rust都原生支持交叉编译,消除了旧编译语言常见的”build farm”的需要。

“Go在生产优化方面拥有很好的特质,比如拥有较小的内存占用,这支持其在大型项目中被用于构建模块,以及开箱即用,易于交叉编译到其他架构。由于Go代码被编译成单一的静态二进制,我们可以轻松将其容器化,并且通过扩展,我们可以很轻松地将Go部署到任何高可用环境(如Kubernetes)中。” – Dewet Diener,Curve

“当你看一个基于云的基础设施时,通常你会使用类似Docker容器这样的东西来部署你的工作负载。通过在Go中构建的静态二进制,你可以拥有一个10、11、12兆字节的Docker文件,而不是带来整个Node.js生态系统,或像Python或Java那样动辄数百兆字节大小的Docker镜像文件。所以,交付那个微小的二进制文件是很神奇的。” – Brian Ketelsen,微软

“有了Rust,我们将拥有一个高性能和可移植的平台,我们可以轻松地在Mac、iOS、Linux、Android和Windows上运行。” – Matt Ronge,Astropad

3. 差异

在设计中,总是要做出一些取舍。虽然Go和Rust大约在同一时间出现,目标相似,但由于他们决策时选择了不同的取舍,使得这两种语言在关键的方面有所区别。

1) 性能方面

Go开箱即有出色的性能。在设计上,几乎没有预留任何旋钮或开关可以让你从Go中榨取更多的性能。Rust的设计是为了让您能够从代码中榨取每一滴性能;在这方面,您确实无法找到比Rust更快的语言。然而,Rust的性能提升是以额外的复杂性为代价的。

“值得注意的是,在编写Rust版本时,我们只在优化方面投入了非常基本的思考。即使只做了基本的优化,Rust的性能也能超过超手工调整的Go版本。这极大地证明了用Rust编写高效的程序是多么容易,相比之下,我们不得不对Go进行深挖。” – Jesse Howarth,Discord

“Dropbox工程师通过将行对行的Python代码移植到Go中,往往可以看到5倍的性能提升和延迟下降,与Python相比,内存使用率往往会大幅下降,因为没有GIL,进程数可能会减少。然而,当我们的内存受限时,比如在桌面客户端软件或某些服务器进程中,我们会转而使用Rust,因为Rust中的手动内存管理效率大大高于Go GC。” – Daniel Reiter Horn,Dropbox

2) 适应性/交互性

Go快速迭代的优势让开发人员可以快速尝试各种想法,并磨合出能解决手头任务的工作代码。通常情况下,这就足够了,可以让开发者腾出手来处理其他任务。另一方面,与Go相比,Rust的编译时间更长,导致迭代时间更慢。这就导致了Go在一些场景中能更好地工作,因为更快的周转时间能让开发人员适应不断变化的需求,而Rust则在一些场景中茁壮成长,因为在这些场景中,可以给予更多的时间来做出更精致、更高性能的实现。

“Go类型系统的天才之处在于调用者可以定义Interface,允许库返回仅需满足小接口但却支持扩展的结构。Rust类型系统的天才设计在于匹配语法与Result<>的结合,你可以静态地确定每一种可能性都会被处理,永远不必发明空值来满足未使用的返回参数。” – Daniel Reiter Horn,Dropbox

“(我)如果你的用例离客户更近,更容易受到需求变化的影响,那么用Go就会好很多,因为持续重构的成本要便宜很多。这就是你能多快地表达新的需求并尝试它们。” – Peter Bourgon,Fastly

3) 可学性

简单来说,真的没有比Go更“平易近人”的语言了。有很多团队能够在几周内采用Go并将Go服务/应用投入生产的故事。此外,Go在语言中是比较独特的,它的语言设计和实践在它10多年的生命中是相当一致的。所以,投入到学习Go上的时间可以保持很长一段时间的价值。相比之下,Rust由于其复杂性,被认为是一门难学的语言。一般来说,学习Rust需要几个月的时间才能感觉到自如,但这种额外的复杂性也带来了精确的控制和性能的提高。

“当时,没有一个团队成员知道Go,但在一个月内,每个人都在用Go写作”–Jaime Garcia,Capital One

“Go与其他编程语言不同的地方在于认知负担。你可以用更少的代码做更多的事情,这使得你更容易推理和理解你最终编写的代码。大多数Go代码最终看起来都很相似,所以,即使你在使用一个全新的代码库,你也可以很快上手并运行。” – Glen Balliet 美国运通忠诚度平台工程总监 美国运通使用Go进行支付和奖励

“然而,与其他编程语言不同,Go是为了最大限度地提高用户效率而创建的。因此,具有Java或PHP背景的开发人员和工程师可以在几周内获得使用Go的高级技能和培训–根据我们的经验,他们中的许多人最终都喜欢上了Go。” – Dewet Diener,Curve

4) 精确控制

也许Rust最大的优势之一就是开发者对如何管理内存、如何使用机器的可用资源、如何优化代码以及如何制作问题解决方案的控制。与Go相比,这并不是没有很大的复杂度成本,因为Go的设计并不是为了这种精确的制作,而是为了更快的探索时间和更快的周转时间。

“随着我们对Rust经验的增长,它在另外两个轴上显示出了优势:作为一种具有强大内存安全性的语言,它是边缘处理的好选择;作为一种具有巨大热情的语言,它成为了重写组件的流行语言。” – John Graham-Cumming,Cloudflare。

3. 总结/主要收获

Go的简单性、性能和开发人员的生产力使Go成为创建面向用户的应用程序和服务的理想语言。快速的迭代让团队能够快速地作出反应以满足用户不断变化的需求,让团队有办法将精力集中在灵活性上。

Rust更精细的控制允许更多的精确性,使得Rust成为低级操作的理想语言,这些低级操作不太可能发生变化,并且会从比Go略微提高的性能中受益,特别是在非常大的规模部署时。

Rust的优势在最接近“金属”(指底层机器)的地方。Go的优势是在离用户更近的地方最有利。这并不是说两者都不能在对方的空间里工作,但这样做会增加摩擦。当你的需求从灵活性转变为效率时,用Rust重写库的理由就更充分了。

虽然Go和Rust的设计有很大的不同,但它们的设计发挥了兼容的优势,而且–当一起使用时–既可以有很大的灵活性,又可以有很好的性能。

4. 我们的建议

对于大多数公司和用户来说,Go是正确的默认选择。它的性能很强,Go很容易采用,而且Go的高度模块化特性使它特别适合需求不断变化或发展的情况。

随着你的产品逐渐成熟,需求趋于稳定,可能会有机会从性能的边际增长中获得巨大的胜利。在这些情况下,使用Rust来最大限度地提高性能可能很值得你进行初始投资。


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