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从线下到线上,我的“Go语言进阶课”终于在极客时间与大家见面了!

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/05/12/go-advanced-course

大家好,我是Tony Bai。

今天,怀着一丝激动和期待,我想向大家宣布一个酝酿已久的好消息:我的新专栏TonyBai · Go 语言进阶课 终于在极客时间正式上架了!

这门课程的诞生,其实有一段不短的故事。它并非一时兴起,而是源于我对 Go 语言多年实践的沉淀、对 Gopher 们进阶痛点的洞察,以及一份希望能帮助更多开发者突破瓶颈、实现精通的心愿。

缘起:从 GopherChina 的线下训练营开始

故事的起点,要追溯到 GopherChina 2023 大会前夕。当时,我应邀开设了一期名为“Go 高级工程师必修课”的线下训练营。至今还清晰记得,在滴滴的一个会议室里,我与一群对 Go 语言充满热忱的开发者们,共同探讨、深入剖析了 Go 进阶之路上的种种挑战与关键技能。

GopherChina 2023 “Go高级工程师必修课”线下训练营图片

那次线下课程的反馈非常积极,也让我深刻感受到,许多 Gopher 在掌握了 Go 的基础之后,普遍面临着“如何从熟练到精通”的困惑。他们渴望写出更优雅、更高性能的代码,希望提升复杂项目的设计能力,也期盼着能掌握更硬核的工程实践经验。

同年,我还临危受命,在 GopherChina 2023 上加了一场 “The State Of Go” 的演讲,与大家分享了我对 Go 语言发展趋势的观察与思考。这些经历,都让我更加坚信,系统性地梳理和分享 Go 语言的进阶知识,是非常有价值且必要的。

打磨:从线下到线上,不变的是匠心

将线下课程的精华沉淀下来,打磨成一门更普惠、更系统的线上专栏,这个想法在 2024 年就已萌生。但由于种种原因,特别是档期的冲突,这个计划暂时搁置了。

直到 2025 年,我与极客时间的老师们再次携手,投入了大量心血,对课程内容进行了反复打磨和精心编排。我们不仅希望传递知识,更希望启发思考,帮助大家建立起真正的“Go 语言设计思维和工程思维”。

正如我在专栏开篇词中提到的,如果你也正面临这些困惑:

  • 感觉到了瓶颈? 写了不少 Go 代码,但总觉得离“精通”还差一口气?
  • 设计能力跟不上? 面对复杂的业务需求,如何进行合理的项目布局、包设计、接口设计?
  • 工程实践经验不足? 知道要测试、要监控、要优化,但具体到 Go 项目,如何落地?

那么,这门“Go 语言进阶课”正是为你量身打造的。

蜕变:从“熟练工”到“专家”,三大模块助你突破

课程摒弃了简单罗列知识点的方式,聚焦于 Go 工程师能力提升的三个核心维度,精心设计了三大模块:

  • 模块一:夯实基础,突破语法认知瓶颈
    这里我们不满足于“知道”,而是追求“理解”。深入类型系统、值与指针、切片与 map 陷阱、接口与组合、泛型等核心概念的底层逻辑与设计哲学,让你写出更地道、更健壮的 Go 代码。
  • 模块二:设计先行,奠定高质量代码基础
    从宏观的项目布局、包设计,到具体的并发模型选择、接口设计原则,再到实用的错误处理策略和 API 设计规范。提升你的软件设计能力,让你能驾驭更复杂的项目。
  • 模块三:工程实践,锻造生产级 Go 服务
    聚焦于将 Go 代码变成可靠线上服务的关键环节。从应用骨架、核心组件、可观测性,到故障排查、性能调优、云原生部署以及与 AI 大模型集成,全是硬核干货。

此外,课程还安排了实战串讲项目,带你将学到的知识融会贯通,亲手构建并完善一个真实的 Go 服务。

我深知,从“熟练”到“精通”,不是一蹴而就的。但这门课程,希望能成为你进阶路上的助推器和导航仪。它凝聚了我 20 多年的行业经验,特别是我在电信领域高并发网关和智能网联汽车车云平台使用 Go 语言构建大规模生产系统的实践与思考。

在课程中,你不仅能学到 Go 的高级特性和用法,更能体会到 Go 语言“组合优于继承”、“显式错误处理”等设计哲学的精髓,以及在大模型时代如何让 AI 赋能你的 Go 应用。

现在,是时候了!

正如我在开篇词中强调的,Go 语言正迎来它的黄金十年。从 TIOBE 榜单的稳步攀升(2025 年 4 月份额已突破 3%),到全球 GopherCon 的回归,再到各大主流厂商对 Go 的拥抱(比如 TypeScript 编译器向 Go 移植、Grafana 和 GitHub 用 Go 重写 MCP Server),都预示着 Go 在云原生、微服务、AI 后端等领域的强劲势头。


现在,正是学习和进阶 Go 的最佳时机!

如果你渴望突破瓶颈,实现从“Go 熟练工”到“Go 专家”的蜕变,那么,我在极客时间的《TonyBai · Go 语言进阶课》等你!

扫描下方二维码或点击[阅读原文],立即加入,开启你的 Go 语言精进之旅!

期待与你在课程中相遇,共同探索 Go 语言的精妙与强大!

最后,一个小小的请求:

如果你身边有正在 Go 语言进阶道路上摸索,或者渴望提升 Go 工程实践与设计能力的 Gopher 朋友、同事,请将这篇文章或课程信息分享给他们。 每一份善意的传递,都可能为他人的技术成长点亮一盏灯。

也欢迎大家在评论区踊跃交流,分享你对 Go 进阶的困惑、经验或对课程的期待。让我们一起,在 Go 的世界里,持续学习,共同进步!


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Rob Pike的“抱怨”与Go的“解药”:直面软件膨胀的四大根源

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/27/rob-pike-on-bloat

大家好,我是Tony Bai。

今年年初,Go语言之父、UTF-8编码的发明者Rob Pike的一篇题为”On Bloat”(关于膨胀)的演讲幻灯片(在2024年下旬做的)在技术圈,尤其是在Hacker News(以下简称HN)上,引发了相当热烈的讨论。Pike作为业界泰斗,其对当前软件开发中普遍存在的“膨胀”现象的犀利批评,以及对依赖管理、软件分层等问题的深刻担忧,无疑戳中了许多开发者的痛点。

HN上的讨论更是五花八门,开发者们纷纷从自身经历出发,探讨“膨胀”的定义、成因和后果。有人认为膨胀是“层层叠加的间接性”导致简单修改寸步难行;有人认为是“不必要的功能堆砌”;还有人归咎于“失控的依赖树”和“缺乏纪律的开发文化”。

那么,Rob Pike究竟在“抱怨”什么?他指出的软件膨胀根源有哪些?而作为我们Gopher,Go语言的设计哲学和工具链,能否为我们从纯技术层面提供对抗膨胀的“解药”呢?今天,我们就结合Pike的演讲精髓和HN的热议,深入聊聊软件膨胀的四大根源,并从Go的视角尝试寻找一下应对之道。

“膨胀”的真相:远不止代码大小和运行速度

在深入探讨根源之前,我们需要认识到,“膨胀”并不止是字面意义上我们理解的最终编译产物的大小或者应用的运行速度慢,Pike的观点和HN讨论中的“软件膨胀”体现在多个维度:

  • 复杂性失控: 过度的抽象层次、复杂的依赖关系、难以理解的代码路径,使得维护和迭代变得异常困难。
  • 维护成本剧增: 添加新功能的长期维护成本(包括理解、测试、修复Bug、处理兼容性)远超初次实现的成本,但往往被低估。
  • 不可预测性与脆弱性: 庞大且快速变化的依赖树使得我们几乎无法完全理解和掌控软件的实际构成和行为,任何更新都可能引入未知风险。

下面我们具体看看Pike指出的“膨胀”几个核心根源:

根源一:特性 (Features) —— “有用”不等于“值得”

Pike 指出,我们不断地为产品添加特性,以使其“更好”。但所有特性都会增加复杂性和成本,而维护成本是最大的那部分,远超初次实现。他警示我们要注意“有用谬论” —— 并非所有“有用”的功能都值得我们付出长期的维护代价。

HN讨论也印证了这一点:功能冗余、为了匹配竞品或满足某个高层“拍脑袋”的想法而添加功能、甚至开发者为了个人晋升而开发复杂功能的现象屡见不鲜。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • 简洁哲学: Go从设计之初就强调“少即是多”,鼓励用简单的原语组合解决问题,天然地抵制不必要的复杂性。
  • 强大的标准库: Go 提供了功能丰富且高质量的标准库,覆盖了网络、并发、加解密、I/O 等众多领域,减少了对外部特性库的依赖。很多时候,“自己动手,丰衣足食”(使用标准库)比引入一个庞大的外部框架更符合Go的风格。
  • 关注工程效率: Go的设计目标之一是提高软件开发(尤其是大型项目)的工程效率和可维护性,这促使Go社区更关注代码的清晰度和长期成本。

注:技术层面包括语言、工具以及设计思路和方法。

根源二:分层 (Layering) —— 在错误的层级“打补丁”

Pike 认为,现代软件层层叠加(硬件 -> 内核 -> 运行时 -> 框架 -> 应用代码),当出现问题时,我们太容易在更高的层级通过包装(wrap)来“修复”问题,而不是深入底层真正解决它。这导致了层层叠叠的“创可贴”,增加了复杂性和维护难度。他列举了ChromeOS文件App的例子,并强调要在正确的层级实现功能和修复

在HN的讨论中,有开发者描述的修改按钮颜色需要穿透17个文件和多个抽象层的例子,正是这种“错误分层”或“过度抽象”的生动体现。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • 小接口哲学: Go 鼓励定义小而专注的接口,这使得组件之间的依赖更清晰、更松耦合。当问题出现时,更容易定位到具体的接口实现层去修复,而不是在外部层层包装。
  • 组合优于继承: Go 通过组合(struct embedding)而非继承来实现代码复用,避免了深度继承带来的复杂性和脆弱性,使得在“正确层级”修改代码更易操作。
  • 显式错误处理: if err != nil 的模式强制开发者在调用点处理错误,使得问题更难被“隐藏”到上层去统一“包装”处理,鼓励在错误发生的源头附近解决或添加上下文。

根源三:依赖 (Dependencies) —— 看不见的“冰山”

这是Pike演讲中着墨最多、也最为忧虑的一点。他用数据(NPM 包平均依赖 115 个其他包,每天 1/4 的依赖解析发生变化)和实例(Kubernetes 的复杂依赖图)强调:

  • 现代软件依赖数量惊人且变化极快。
  • 我们几乎不可能完全理解自己项目的所有直接和间接依赖。
  • 依赖中隐藏着巨大的维护成本、Bug 和安全风险
  • 简单的 npm update 或 audit 无法解决根本问题

他强烈建议要理解依赖的成本严格、定期地审视依赖树,并推荐了 deps.dev 这样的工具。

HN 社区对此深有同感,纷纷吐槽“为了一个函数引入整个库”、“脆弱的传递性依赖”、“供应链安全”等问题,并呼唤更好的依赖分析工具。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • Go Modules: 相比 NPM 等包管理器,Go Modules 提供了相对更好的依赖管理机制,包括语义化版本控制、go.sum 校验和、最小版本选择 (MVS) 等,提高了依赖的可预测性和安全性,但也要注意Go module并非完美
  • 强大的标准库: 这是 Go 对抗依赖泛滥的最有力武器。很多功能可以直接使用标准库,避免引入外部依赖。
  • 社区文化: Go 社区相对而言更推崇稳定性和较少的依赖。引入一个大型框架或过多的外部库在 Go 社区通常需要更充分的理由。
  • 工具支持: Go 提供了 go mod graph, go mod why 等命令,可以帮助开发者理解依赖关系。结合 deps.dev,可以在一定程度上实践 Pike 的建议。

根源四:开源模式 (Open Source Development) —— “大门敞开” vs “严格把关”

Pike 对比了两种开源开发模式:

  • “真正的开源方式” (The true open source way): 接受一切贡献 (Accept everything that comes)。他认为这是膨胀和 Bug 的巨大来源
  • 更好的方式: 设立严格的代码质量、标准、评审、测试、贡献者审查等“门槛”,对允许合入的内容有标准。这种方式维护成本低得多。

他暗示 Go 项目本身更倾向于后者,强调“先做好再提交”(make it good before checking it in)。可能很多Gopher也感受到了这一点,Go项目本身对代码质量的review非常严格,这一定程度上也“延缓”了一些新特性进入Go的时间点。

HN 的讨论中也涉及了类似 “Bazaar vs Cathedral” 的模式对比,但观点更加复杂,认为现实中的项目往往处于两者之间的某个位置,并且“完全不接受外部贡献”也并非良策。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • Go 自身的开发模式: Go 语言本身(由 Google 主导)的开发流程相对严谨,对代码质量和向后兼容性有较高要求,可以看作是“严格把关”模式的体现。
  • 标准库的设计: Go 标准库的设计精良、接口稳定,为开发者提供了一个高质量的基础平台,减少了对外部“随意贡献”的依赖。
  • 社区项目实践: 观察 Go 社区一些知名的开源项目,其贡献流程和代码标准通常也比较严格。

反思与现实:Go 也非万能,“警惕与纪律”仍是关键

虽然 Go 的设计哲学和工具链在对抗软件膨胀方面提供了许多“天然优势”和“解药”,但我们必须清醒地认识到,Go 语言本身并不能完全免疫膨胀

正如 Pike 在其“建议”(Advice) 中反复强调的,以及 HN 讨论中部分开发者指出的,最终软件的质量很大程度上取决于开发者和团队的“警惕与纪律” (vigilance and discipline)

  • 我们是否真正理解并避免了增加不相称成本的特性
  • 我们是否努力在正确的层级解决问题
  • 我们是否审慎地评估和管理了每一个依赖
  • 我们是否坚持了高标准的开发和评审流程

如果缺乏这些,即使使用 Go,项目同样可能变得臃肿、复杂和难以维护。同时,HN 讨论也提醒我们,软件膨胀背后还有更深层次的组织、文化和经济因素,这些往往超出了单纯的技术和开发者纪律所能解决的范畴。

小结:拥抱 Go 的简洁,但需务实前行

Rob Pike 的“抱怨”为我们敲响了警钟,Hacker News 的热议则展现了软件膨胀问题的复杂性和普遍性。它确实是我们在工程实践中需要持续对抗的“熵增”现象。

Go 语言以其简洁、显式、组合的设计哲学,以及强大的标准库和相对稳健的依赖管理,在技术层面上,为我们提供了对抗膨胀的有力武器。理解并拥抱这些 Go 的“基因”,无疑能在一定程度上帮助我们构建更健康、更可持续的软件系统。

当然,Pike 的观点也并非金科玉律。有批评者指出,他的视角可能带有一定的“NIH(非我发明)倾向”,并且存在两个关键的“盲点”:

  1. 忽视了“不使用依赖”同样是巨大的技术债。 每一行自写的代码都需要永远维护。
  2. 现实中的选择往往不是“使用依赖 vs 自己实现”,而是“使用依赖 vs 根本不做这个功能”。 面对复杂的合规要求(如 ADA、GDPR)、第三方集成或 FIPS 认证等,从零开始构建的成本(可能需要数百人年)往往让“自己实现”变得不切实际。为了让产品能够及时上线并满足用户(哪怕是 Pike 本人可能也在使用的“缓慢”网站)的需求,引入依赖和一定的“膨胀”有时是必要且务实的选择。

注:“NIH(非我发明)倾向”是一种心理现象,指的是人们对他人提出的想法或创新持有偏见,通常因为这些想法不是自己发明的。这种倾向使得人们倾向于低估或拒绝其他人的创意,尽管这些创意可能是有价值的。

这种批评也提醒了我们,虽然 Pike 对简洁和纪律的呼吁值得我们高度重视,但在真实的商业环境和复杂的工程约束下,我们必须做出务实的权衡。纯粹的技术理想有时需要向现实妥协。

最终,我们每一位 Gopher 都需要在理解 Go 简洁之道的同时,保持批判性思维和务实态度。 在日常的每一个决策中,审慎地权衡简单与复杂、理想与现实、引入依赖与自主掌控,才能在这场与“膨胀”的持久战中,找到最适合我们项目和团队的平衡点,交付真正有价值且可持续的软件。

你如何看待 Rob Pike 对软件膨胀的观点?你认为他的批评切中要害,还是忽视了现实的复杂性?欢迎在评论区分享你的思考与实践!

参考资料

  • Rob Pike – On Bloat – https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSmIbSwh1_DXKEMU5YKgYpt5_b4yfOfpfEOKS5_cvtLdiHsX6zt-gNeisamRuCtDtCb2SbTafTI8V47/pub?slide=id.p
  • HN:On Bloat – https://news.ycombinator.com/item?id=43045713
  • Pike is wrong on bloat
  • On Bloat – https://commandcenter.blogspot.com/2025/02/on-bloat-these-are-slides-from-talk-i.html

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