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Go自诞生以来就在其标准库内置了log包作为Go源码输出日志的标准组件，该包被广泛应用于Go标准库自身以及Go社区项目中。

不过，针对Go标准库log包，Go社区要求改进的声音始终不断，主流声音聚焦在以下几点：

• log包是为了方便人类可读而设计的，不支持便于机器解析的结构化日志(比如像zap那样输出json格式的日志)；
• 不支持日志级别(log level)；
• log包采用专有日志输出格式，又没有提供可供Go社区共同遵循的Logger接口类型，导致Go社区项目使用的log输出格式五花八门，相互之间又难以兼容。

Go社区曾经尝试过合力改进标准库log包，并撰写了Proposal设计初稿，但最终因各种原因都没有被Go核心团队接受。

2022年8月末，Go团队的Jonathan Amsterdam发起discussion，意在和社区讨论为Go标准库添加结构化的、支持日志级别的日志包相关事宜，并形成一个一致的Proposal。

Jonathan Amsterdam将该结构化日志包命名为slog，计划放在log/slog下。他还在golang.org/x/exp下面给出了slog的初始实现，这几天该Proposal正式进入review阶段。至于何时能正式落地到Go正式版本中还不可知。

在这篇文章中，我们就来简单看一下slog的proposal以及它的初始实现。

1. slog的设计简介

slog的设计之初对社区目前的一些应用广泛的log包进行了详细调研，比如uber zap、zerolog等，因此slog的设计也算是“站在前人的肩膀上”，尤其是uber zap。

Jonathan Amsterdam为此次slog的设计设定了如下目标(摘自slog的proposal)：

• 易用性

通过对现有日志包的调查发现，程序员们希望有一套简洁且易于理解的logging API。在此proposal中，我们将采用目前最流行的方式来表达键值对，即交替传入键和值。

• 高性能高

该log API的设计将尽量减少内存分配和加锁。它提供了一个交替输入键和值的方法，虽略繁琐，但速度更快；

• 可以与运行时跟踪(tracing)集成

Go团队正在开发一个改进的运行时跟踪(runtime tracing)系统。本软件包的日志将可以被无缝集成到这个跟踪系统中，使开发者能够将他们的程序行为与运行时的行为联系起来。

这里基于slog proposal和golang.org/x/exp/slog的源码，画了一幅slog的结构示意图：

简单解释一下这个图：

slog从逻辑上分为前端(front)和后端(backend)。

slog前端就是slog提供给使用者的API，不过，很遗憾slog依旧像log那样没有抽取出Logger接口，而是定义了一个Logger结构体，并提供了如图中的那些方法，这也意味着我们依旧无法在整个Go社区统一前端API；

通过前端方法，slog将日志内容以及相关属性信息封装成一个slog.Record类型实例，然后传递给slog的后端。

如果你使用的是Go社区的第三方log包的前端方法，比如zap，如果要使用slog后端，你同样需要对zap等进行封装，让其输出slog.Record并传递给slog的后端(目前尚没有这方面示例)。

slog将后端抽象为slog.Handler接口，接口如下：

//
// Any of the Handler's methods may be called concurrently with itself
// or with other methods. It is the responsibility of the Handler to
// manage this concurrency.
type Handler interface {
    // Enabled reports whether the handler handles records at the given level.
    // The handler ignores records whose level is lower.
    // Enabled is called early, before any arguments are processed,
    // to save effort if the log event should be discarded.
    Enabled(Level) bool

    // Handle handles the Record.
    // It will only be called if Enabled returns true.
    // Handle methods that produce output should observe the following rules:
    //   - If r.Time is the zero time, ignore the time.
    //   - If an Attr's key is the empty string, ignore the Attr.
    Handle(r Record) error

    // WithAttrs returns a new Handler whose attributes consist of
    // both the receiver's attributes and the arguments.
    // The Handler owns the slice: it may retain, modify or discard it.
    WithAttrs(attrs []Attr) Handler

    // WithGroup returns a new Handler with the given group appended to
    // the receiver's existing groups.
    // The keys of all subsequent attributes, whether added by With or in a
    // Record, should be qualified by the sequence of group names.
    //
    // How this qualification happens is up to the Handler, so long as
    // this Handler's attribute keys differ from those of another Handler
    // with a different sequence of group names.
    //
    // A Handler should treat WithGroup as starting a Group of Attrs that ends
    // at the end of the log event. That is,
    //
    //     logger.WithGroup("s").LogAttrs(slog.Int("a", 1), slog.Int("b", 2))
    //
    // should behave like
    //
    //     logger.LogAttrs(slog.Group("s", slog.Int("a", 1), slog.Int("b", 2)))
    WithGroup(name string) Handler
}

接口类型的存在，让slog的后端扩展性更强，我们除了可以使用slog提供的两个内置Handler实现：TextHandler和JSONHandler之外，还可以基于第三方log包定义或完全自定义后端Handler的实现。

slog内置两个最常用的Handler：TextHandler和JSONHandler。TextHandler顾名思义，像标准库log包那样将日志以一行文本那样输出；而JSONHandler则是以JSON格式输出log内容与各个属性，我们看一下作者给的例子：

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo1/main.go
package main

import (
    "net"

    "golang.org/x/exp/slog"
)

func main() {
    slog.SetDefault(slog.New(slog.NewTextHandler(os.Stderr)))
    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))
}

这是一个使用内置TextHandler的示例，我们运行一下看看结果：

time=2022-10-23T18:41:35.074+08:00 level=INFO msg=hello name=Al
time=2022-10-23T18:41:35.074+08:00 level=ERROR msg=oops status=500 err="use of closed network connection"
time=2022-10-23T18:41:35.074+08:00 level=ERROR msg=oops status=500 err="use of closed network connection"

我们看到，输出的日志以“key1=value1 key2=value2 … keyN=valueN”形式呈现，time和level两个key是必选，调用Error方法时，err这个key也是必选的。

接下来，我们将TextHandler换成JSONHandler：

slog.SetDefault(slog.New(slog.NewTextHandler(os.Stderr)))

改为：

slog.SetDefault(slog.New(slog.NewJSONHandler(os.Stderr)))

运行修改后的程序，我们得到：

{"time":"2022-10-23T18:45:26.2131+08:00","level":"INFO","msg":"hello","name":"Al"}
{"time":"2022-10-23T18:45:26.213287+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T18:45:26.21331+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

我们看到，每条日志以一条json记录的形式呈现，这样的结构化日志非常适合机器解析。

如果我们去掉上面SetDefault那一行代码，再来运行一下程序：

2022/10/23 18:47:51 INFO hello name=Al
2022/10/23 18:47:51 ERROR oops status=500 err="use of closed network connection"
2022/10/23 18:47:51 ERROR oops status=500 err="use of closed network connection"

我们得到了不同于TextHandler和JSONHandler的日志样式，不过这个日志样式非常眼熟！这不和log包的输出样式相同么！没错，如果没有显式将新创建的Logger设置为默认Logger，slog会使用defaultHandler，而defaultHandler的output函数就是log.Output：

// slog项目

// logger.go
var defaultLogger atomic.Value

func init() {
    defaultLogger.Store(Logger{
        handler: newDefaultHandler(log.Output), // 这里直接使用了log.Output
    })
} 

// handler.go

type defaultHandler struct {
    ch *commonHandler
    // log.Output, except for testing
    output func(calldepth int, message string) error
}

func newDefaultHandler(output func(int, string) error) *defaultHandler {
    return &defaultHandler{
        ch:     &commonHandler{json: false},
        output: output,
    }
}

slog的前端是“固定格式”的，因此没什么可定制的。但后端这块倒是有不少玩法，接下来我们重点看一下后端。

2. Handler选项(HandlerOptions)

slog提供了HandlerOptions结构：

// handler.go

// HandlerOptions are options for a TextHandler or JSONHandler.
// A zero HandlerOptions consists entirely of default values.
type HandlerOptions struct {
    // Add a "source" attribute to the output whose value is of the form
    // "file:line".
    // This is false by default, because there is a cost to extracting this
    // information.
    AddSource bool

    // Ignore records with levels below Level.Level().
    // The default is InfoLevel.
    Level Leveler

    // If set, ReplaceAttr is called on each attribute of the message,
    // and the returned value is used instead of the original. If the returned
    // key is empty, the attribute is omitted from the output.
    //
    // The built-in attributes with keys "time", "level", "source", and "msg"
    // are passed to this function first, except that time and level are omitted
    // if zero, and source is omitted if AddSourceLine is false.
    //
    // ReplaceAttr can be used to change the default keys of the built-in
    // attributes, convert types (for example, to replace a `time.Time` with the
    // integer seconds since the Unix epoch), sanitize personal information, or
    // remove attributes from the output.
    ReplaceAttr func(a Attr) Attr
}

通过该结构，我们可以为输出的日志添加source信息，即输出日志的文件名与行号，下面就是一个例子：

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo2/main.go
package main

import (
    "net"
    "os"

    "golang.org/x/exp/slog"
)

func main() {
    opts := slog.HandlerOptions{
        AddSource: true,
    }

    slog.SetDefault(slog.New(opts.NewJSONHandler(os.Stderr)))
    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))
}

运行上述程序，我们将得到：

{"time":"2022-10-23T21:46:25.718112+08:00","level":"INFO","source":"/Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples/demo2/main.go:16","msg":"hello","name":"Al"}
{"time":"2022-10-23T21:46:25.718324+08:00","level":"ERROR","source":"/Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples/demo2/main.go:17","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:46:25.718352+08:00","level":"ERROR","source":"/Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples/demo2/main.go:18","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

我们也可以通过HandlerOptions实现日志级别的动态设置，比如下面例子：

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo3/main.go
func main() {
    var lvl = &slog.AtomicLevel{}
    lvl.Set(slog.DebugLevel)
    opts := slog.HandlerOptions{
        Level: lvl,
    }
    slog.SetDefault(slog.New(opts.NewJSONHandler(os.Stderr)))

    slog.Info("before resetting log level:")

    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

    slog.Info("after resetting log level to error level:")
    lvl.Set(slog.ErrorLevel)
    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

}

slog.HandlerOptions的字段Level是一个接口类型变量，其类型为slog.Leveler：

type Leveler interface {
    Level() Level
}

实现了Level方法的类型都可以赋值给HandlerOptions的Level字段，slog提供了支持并发访问的AtomicLevel供我们直接使用，上面的demo3使用的就是AtomicLevel，初始时设置的是DebugLevel，于是第一次调用Info、Error等API输出的日志都会得到输出，之后重置日志级别为ErrorLevel，这样Info API输出的日志将不会被呈现出来，下面是demo3程序的运行结果：

{"time":"2022-10-23T21:58:48.467666+08:00","level":"INFO","msg":"before resetting log level:"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467818+08:00","level":"INFO","msg":"hello","name":"Al"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467825+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467842+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467846+08:00","level":"INFO","msg":"after resetting log level to error level:"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.46785+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2022-10-23T21:58:48.467854+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

HandlerOptions的第三个字段ReplaceAttr有什么功用，就留给大家自己探索一下。

除了利用HandleOptions做一些定制之外，我们也可以完全自定义Handler接口的实现，下面我们就用一个示例来说明一下。

3. 自定义Handler接口的实现

我们来定义一个新Handler：ChanHandler，该Handler实现将日志写入channel的行为（用来模拟日志写入kafka)，我们来建立该ChanHandler：

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo4/main.go
type ChanHandler struct {
    slog.Handler
    ch  chan []byte
    buf *bytes.Buffer
}

func (h *ChanHandler) Enabled(level slog.Level) bool {
    return h.Handler.Enabled(level)
}

func (h *ChanHandler) Handle(r slog.Record) error {
    err := h.Handler.Handle(r)
    if err != nil {
        return err
    }
    var nb = make([]byte, h.buf.Len())
    copy(nb, h.buf.Bytes())
    h.ch <- nb
    h.buf.Reset()
    return nil
}

func (h *ChanHandler) WithAttrs(as []slog.Attr) slog.Handler {
    return &ChanHandler{
        buf:     h.buf,
        ch:      h.ch,
        Handler: h.Handler.WithAttrs(as),
    }
}

func (h *ChanHandler) WithGroup(name string) slog.Handler {
    return &ChanHandler{
        buf:     h.buf,
        ch:      h.ch,
        Handler: h.Handler.WithGroup(name),
    }
}

func NewChanHandler(ch chan []byte) *ChanHandler {
    var b = make([]byte, 256)
    h := &ChanHandler{
        buf: bytes.NewBuffer(b),
        ch:  ch,
    }

    h.Handler = slog.NewJSONHandler(h.buf)

    return h
}

我们看到ChanHandler内嵌了slog.JSONHandler，对slog.Handler接口的实现多半由内嵌的JSONHandler去完成，唯一不同的是Handle方法，这里要把JSONHandler处理完的日志copy出来并发送到channel中。下面是该demo的main函数：

// github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples/demo4/main.go

func main() {
    var ch = make(chan []byte, 100)
    attrs := []slog.Attr{
        {Key: "field1", Value: slog.StringValue("value1")},
        {Key: "field2", Value: slog.StringValue("value2")},
    }
    slog.SetDefault(slog.New(NewChanHandler(ch).WithAttrs(attrs)))
    go func() { // 模拟channel的消费者，用来消费日志
        for {
            b := <-ch
            fmt.Println(string(b))
        }
    }()

    slog.Info("hello", "name", "Al")
    slog.Error("oops", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(slog.ErrorLevel, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

    time.Sleep(3 * time.Second)
}

运行上述程序，我们将得到下面输出结果：

{"time":"2022-10-23T23:09:01.358702+08:00","level":"INFO","msg":"hello","field1":"value1","field2":"value2","name":"Al"}

{"time":"2022-10-23T23:09:01.358836+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","field1":"value1","field2":"value2","status":500,"err":"use of closed network connection"}

{"time":"2022-10-23T23:09:01.358856+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","field1":"value1","field2":"value2","status":500,"err":"use of closed network connection"}

4. slog的性能

我们再来看看slog的性能，我们直接使用了slog源码中自带的与zap的性能对比数据，使用benchstat工具查看对比结果如下：

$ benchstat zapbenchmarks/zap.bench slog.bench
name                              old time/op    new time/op    delta
Attrs/async_discard/5_args-8         348ns ± 2%      88ns ± 2%   -74.77%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/10_args-8        570ns ± 2%     280ns ± 2%   -50.94%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/40_args-8       1.84µs ± 2%    0.91µs ± 3%   -50.37%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/5_args-8      476ns ± 2%     200ns ±45%   -57.92%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/10_args-8     822ns ± 7%     524ns ± 2%   -36.27%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/40_args-8    2.70µs ± 3%    2.01µs ± 3%   -25.76%  (p=0.008 n=5+5)

name                              old alloc/op   new alloc/op   delta
Attrs/async_discard/5_args-8          320B ± 0%        0B       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/10_args-8         640B ± 0%      208B ± 0%   -67.50%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/40_args-8       2.69kB ± 0%    1.41kB ± 0%   -47.64%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/5_args-8       320B ± 0%        0B       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/10_args-8      641B ± 0%      208B ± 0%   -67.55%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/40_args-8    2.70kB ± 0%    1.41kB ± 0%   -47.63%  (p=0.029 n=4+4)

name                              old allocs/op  new allocs/op  delta
Attrs/async_discard/5_args-8          1.00 ± 0%      0.00       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/async_discard/10_args-8         1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)
Attrs/async_discard/40_args-8         1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)
Attrs/fastText_discard/5_args-8       1.00 ± 0%      0.00       -100.00%  (p=0.008 n=5+5)
Attrs/fastText_discard/10_args-8      1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)
Attrs/fastText_discard/40_args-8      1.00 ± 0%      1.00 ± 0%      ~     (all equal)

我们看到，slog的性能相对于本就以高性能著称的zap还要好上不少，内存分配也减少很多。

5. 小结

通过对slog的初步探索，感觉slog整体上借鉴了zap等第三方log包的设计，都采用前后端分离的策略，但似乎又比zap好理解一些。

前面示例中提到了使用起来很方便的前端API，谈到了slog的高性能，slog设计目标中与runtime tracing集成在proposal中提及不多，更多谈到的是其与context.Context的集成(通过slog.WithContext和slog.FromContext等)，也许这就是与runtime tracing集成的基础吧。

Jonathan Amsterdam在proposal也提到过，每个第三方log包都有其特点，不指望slog能替换掉所有第三方log包，只是希望slog能与第三方log包充分交互，实现每个程序有一个共同的 “后端”。 一个有许多依赖关系的应用程序可能会发现，它已经连接了许多日志包。如果所有的包都支持slog提出的Handler接口，那么应用程序就可以创建一个单一的Handler并为每个日志库安装一次，以便在其所有的依赖中获得一致的日志。

个人观点：等slog加入标准库后，新项目推荐使用slog。

本文涉及的示例代码可以在这里下载。

6. 参考资料

• Proposal: Structured Logging review – https://go-review.googlesource.com/c/proposal/+/444415/3/design/56345-structured-logging.md
• discussion: structured, leveled logging – https://github.com/golang/go/discussions/54763
• proposal: log/slog: structured, leveled logging – https://github.com/golang/go/issues/56345
• slog实验性实现 – https://github.com/golang/exp/tree/master/slog
• logr – https://github.com/go-logr/logr
• Go Logging Design Proposal – Ross Light – https://docs.google.com/document/d/1nFRxQ5SJVPpIBWTFHV-q5lBYiwGrfCMkESFGNzsrvBU/edit
• Standardization around logging and related concerns – https://groups.google.com/g/golang-dev/c/F3l9Iz1JX4g/m/t0J0loRaDQAJ

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近期阅读了John Arundel的文章《The Tao of Go》，看完后我都有心去阅读一遍《道德经》了:)。作者将Go语言设计哲学与惯例与“道”学三宝有机的联系到一起，给了我不小的启发。这里译成中文，供大家参考。

你可以让水牛去任何地方，只要它们想去 – 杰拉尔德・温伯格 《咨询的奥秘》(译注：原文似乎将Gerald M. Weinberg 写成了Jerry Weinberg，应该是笔误)

“道”是指事物的内在本质或自然趋势。例如，水向低处流：这就是水的“道”。你可以筑坝、疏导、抽水，或以其他方式干扰它，但尽管你做了种种努力，它最终可能还是会流向它要去的地方。

你遵循“道”并将其作为你的处事原则，就是要对事物的自然趋势保持敏感，不浪费精力与之抗争，而是顺势而为，而非逆势而为。

扩展一下水的比喻，一个泳技糟糕的游泳者在水中乱扑腾，制造了很多噪音和骚动，但却没有真正前进。而道家，则是在水中冲浪(译注：借助波浪，顺势而为)。

那么什么是Go语言之道呢？如果我们以一种敏感的、聪明的方式来进行Go的软件开发，遵循语言和问题的自然轮廓，而不是试图用推土机把它们推开，那会是什么样子呢？让我们试着建立一些一般原则。

一. 仁慈(Kindness)

我有三宝，持而保之。一曰慈(kindness)，二曰俭(simplicity)，三曰不敢为天下先(humility，谦逊)。- 《道德经》

用仁慈(译注：最大程度的善意)和同情心编写程序是什么意思呢？它意味着我们为人而不是为计算机写代码。人容易犯错，没有耐心，缺乏经验，注意力不集中，而且在其他方面也不完美。我们可以通过在Go代码的设计和细节上花些心思，使大家的生活（和工作）变得更加轻松。

我们可以善待我们的用户：给我们的库起一个描述性的名字(译注：比如像net、os这样的名字)，让它们容易导入，提供良好的文档，并为它们提供宽松的开源许可。我们可以设计深度抽象，让用户利用小而简单的API来访问强大而有用的行为。

我们可以善待那些运行我们程序的人，使他们易于安装和更新，要求最少的配置和依赖，捕捉最常见的使用错误和运行时的错误，给用户提供有用的、准确的和友好的信息，告诉他们出现了什么错误以及如何解决。

聪明是一种天赋，仁慈是一种选择。 – 杰夫・贝佐斯

我们可以通过尽可能的清晰(clear)、简单(simple)和明确(explicit)来善待那些不得不阅读我们代码的人。我们可以给类型和函数起一个在上下文中有意义的名字，让用户用我们的抽象概念在直接的、逻辑的组合中创建自己的程序。我们可以通过遵守惯例、实现标准接口和以明显的方式做明显的事情来消除认知上的障碍和速度上的障碍。

在代码审查中，我们保持温和并多用鼓励性的语言。我们在别人的工作中找到值得称赞的地方，我们不会因为别人犯错或忽略细节而把他们当成傻瓜。如果我们对自己坦诚，我们会承认我们也会犯同样的错误。我们也知道，接受批评对我们来说是痛苦和困难的，但我们可以用仁慈来调节以应对对自己的批评。

最后，我们也要对自己仁慈，通过编写优秀的测试，使我们的程序在未来容易理解、修正和改进，当我们发现错误或设计缺陷时，不要对自己生气。

一旦代码仓库变成了意大利面条，就几乎不可能修复。 – John Ousterhout, 《软件设计的哲学》

另一个对我们未来的自己和我们的继任者仁慈的方法是，对程序的结构和整体设计进行小的、持续的改进。好的程序能活很久（当然，有一些糟糕的程序也能活很久），许多小改动的累积效应通常会使代码库变得混乱、复杂和笨拙。我们可以花一点额外的时间来帮助避免这种情况的发生，每当我们为某些事情访问代码库时，我们就可以重构和清理它。因为我们很少有机会从头开始重写系统，所以长期投入少量时间进行微改进是保持系统健康的唯一实用方法。

二. 简单(Simplicity)

“道”教给我们的第二种美德是节俭(frugality)、谦虚(modesty)、简单(simplicity)：以小博大，消除杂乱。Go本身就是一种“节俭”的语言，拥有较少的语法和表面积(译注：可能是较少的API的意思)。它并不试图做所有的事情，或者取悦所有人。

我们的生活被琐碎的细节浪费掉了。简化，再简化”— 亨利・大卫・梭罗《瓦尔登湖》

我们也应该这样做，使我们的程序小而聚焦，不混乱，做好一件事。深度抽象为强大的机器提供了一个简单的接口。我们不会让用户为了获得调用我们库的特权而做大量的文书工作。只要我们能够为最常见的情况提供一个简单的API和合理的默认值，我们就会这么做。

灵活性是一件好事，但我们不应该试图处理每一种情况，或提供每一种功能。可扩展性是很好的，但我们不应该为了我们目前还不需要的东西做出妥协而损害一个简单的设计。事实上，一个简单的程序比一个复杂的程序更容易扩展。

我有最简单的口味。我总是对最好的东西感到满意。 – 奥斯卡-王尔德，引自Edgar Saltus，”奥斯卡-王尔德，一个闲人的印象”

我们不会用函数、类型、接口、回调、参数和功能选项(options)来压垮用户。最小的API是最好的，因为它需要最少的知识来使用。我们不会用几十个包和子文件夹的子文件夹来将我们的module复杂化。我们不会采用无休止的命令行标志或要求用户编写冗长的配置文件。

我们满足于重复大块的代码，而不是纯粹为了满足我们保持代码不重复的愿望而发明不必要的抽象概念。如果我们可以通过为几种不同的类型实现相同的函数来解决问题，我们就不写复杂的代码生成器或泛型函数(译注：Go 1.18泛型落地后，有些时候使用泛型函数感官上代码更为简洁)。如果一个方法自然有点长，我们会让它长，而不是积极地把它重构为不必要的子函数，只是为了让每个子函数都能有几行长。

如果一个就够了，我们就不写十个测试。如果只需要一个函数，我们就不创建一个接口。我们不要让用户实现我们的接口，而是要实现他们的接口。

谁能出不由户，何莫由斯道也? – 孔子

我们是明确的/显式的(explicit)；我们避免魔法。我们不在没有帮助的地方使用并发性。我们让包自成一体，与其他包解耦，我们避免让一个包或API的类型泄漏到我们代码库的其他部分。我们设定明显的内部和外部界限，并加以执行。

我们节约资源；我们避免泄漏，并在必要时使用尽可能少的内存或CPU。我们高效地处理数据流，而不是将其放入大块的内存中。我们产生的垃圾越少，需要收集的就越少。我们不在不需要的地方传递Context。

我们不纠结于性能问题。Go是高性能的。但我们的代码可能不需要这么快；至少，不需要以牺牲简单性为代价来换取高性能。

正如Go谚语所说：我们接受接口值。这样我们就需要对它们是什么做出最少的假设，但我们会返回具体的值（结构），这样用户就不用为它们编写大量的类型断言。

三. 谦逊(Humility)

第三件宝物是谦逊。像水一样，道家寻求低调，不争，不比，不试图打动别人。Go本身是谦逊和务实的：它没有其他语言的所拥有高科技功能特性和理论优势。事实上，它故意忽略了许多其他语言的重要卖点。它的设计者对创造一种令人印象深刻的编程语言或在人气调查中名列前茅并不感兴趣，而是想为人们提供一种小型而简单的工具，以最实用和最直接的方式完成有用的工作。

Go认识到我们很容易犯错，因此它提供了很多方法来保护我们不犯错。它负责分配内存，清理我们已经用完的东西，并警告我们有未使用的包导入或变量。它是为那些知道自己不是什么都懂，并且了解自己的错误倾向的人(换句话说，是谦虚的人)设计的语言。

最危险的错误是没有认识到我们自己的错误倾向。 – 巴塞尔-利德尔-哈特

作为Go程序员，我们写代码不要显得过于聪明，我们通过这种方式来保持谦逊。我们写代码并不是为了给大家留下我们是多么了不起的程序员的印象：相反，我们满足于做明显的事情。我们清楚而直截了当地表达自己，而不觉得有必要把自己的个性强加在代码中。

当标准库能解决问题时，我们就使用它，而只有在它不能解决问题时才使用第三方库。如果有一个堪称事实标准的包，我们就使用它：如果它对别人足够好，对我们也足够好。

我们避免通过panic或调用os.Exit或log.Fatal来意外地终止用户的程序，因为我们认识到，我们没有足够的智慧来事先确定问题是否真的是致命的。相反，我们会在问题发生时处理一切可以处理的事情，而当我们不能处理时，我们会谦逊地返回一个错误，并提供有用的上下文信息，让我们的用户来决定如何处理。

我们可以认识到，我们并不了解所有的事情，我们也无法做出非常准确的预测（尤其是对未来的预测），所以我们不应该浪费时间和精力来预先设计我们可能永远不需要的东西。我们不认为我们最了解其他的软件是否会想和我们的软件一起使用，所以我们不会硬性规定对它的依赖。

我们假设我们写的任何东西都会包含bug，所以我们写了详尽的测试代码，试图引出意外的行为或不正确的结果。我们明白不可避免地会有一些我们不知道或无法正确预测的重要事情，所以我们不会为了现状而过多地优化代码，因为很多工作最终都会被浪费掉。

以学生的姿态（不断学习），永远不要觉得已经长大而不问问题，永远不要觉得知道得太多而拒绝学习新事物。- 奥格·曼狄诺, 《世界上最伟大的销售员》的作者

当我们审查别人的代码时，我们不会自动假设我们是最了解的：我们很乐意向任何有东西可以教我们的人学习。如果有些东西看起来很奇怪或不对，我们就会问：”从什么角度看这是有意义的？我没有什么信息可以解释为什么这是必要的？”

我们把我们的评论当作问题，以真诚而不是讽刺的方式提出：这有必要吗？如果……会怎样？你有没有考虑过……？如果……会不会更好？我们尊重别人的时间，就像尊重自己的时间一样，所以我们不要求他们提供不必要的信息，或者只为了符合我们喜欢的风格而做出微小的改变，或者坐在走形式的会议中浪费时间，或者写多余的状态报告。

我们知道我们并不总是正确的。明智的人可以以一种文明和建设性的方式对事情提出异议。如果我们把人们当做白痴，那么当他们反应不好的时候就不应该感到惊讶。相反，我们一开始就假设对方是理性的、体面的，并根据他们对情况的最佳理解，真诚地行事。有时情况并非如此，但这仍然是正确的默认假设，直到他们最终证明不是这样。

在要求别人审查自己的代码之前，我们会谦虚地审查自己的代码，因为如果我们这都懒得做，他们为什么要做？我们花时间逐行阅读，像一个新的用户或开发者那样阅读，遵循逻辑逐一论证：从哪里开始阅读是否很清楚？程序是否在一开始就引入了关键的类型或常量并说明它们是如何使用的？命名是否清楚并准确地指明了它们的作用，或者它们在十几次重构中是否变得混乱和过时了？程序是否整齐自然地融入了它的结构，或者它在某些部分过度堆砌，而在其他部分奇怪地留下了空白？

因为我们没有被自己的聪明和优雅所束缚，我们不需要把三四个不同的想法塞进一行代码中。相反，我们把逻辑清晰、简单、显式地列出，一步一步地，一个一个地陈述，一点一点地，以读者所期望的方式准确地做必要的事情。在无法做到这一点的地方，我们会不厌其烦地向读者解释他们需要知道什么才能理解发生了什么。

因为我们知道我们不是天才，我们不可能把程序写得那么出色，不言自明，所以我们在解释上花了一些功夫。我们为代码提供文档，不仅说明程序的作用，而且说明如何用它完成用户可能想要做的事情。文档还包含了详细的使用例子，准确地显示出需要做什么，从头开始，以执行现实的任务，当它完成时，用户应该期望看到什么，以及他们接下来应该做什么，并且我们严格地定期检查这些例子，以确保它们仍然有效。

四. 无为(Not Striving)

我们已经谈到了一些将仁慈、简单和谦逊这三件宝物应用于用Go编写软件的方法。这些品质已经存在于每个人身上，即使它们在一些人身上隐藏得很好。同样地，每个人都已经知道如何在编程和生活中遵循“道”。的确，他们不能不这样做。但是，一旦你理解了这个事实，并停止在所有事情上做这样的挣扎，生活就会变得更加有趣。

道给我们的最后一个教导是无为（not striving）。这有时会被误解为懒惰、退缩或被动；恰恰相反。努力工作并不总是意味着工作出色。我们都知道那些长期忙碌的人，总是匆匆忙忙，手忙脚乱，活动频繁，但他们似乎从未真正取得过什么成就。而且，他们过得很痛苦，因为他们也知道这一点。

相反，我们经常在别人看来我们什么都没做的时候以最佳状态完成我们的工作：在一个美丽的日子里在河边散步，或者坐在门廊上看蜘蛛结网。如果我们能聪明地从忙碌中停下来，只需一分钟，正确的想法往往就会直接出现在我们的头脑中。

与其把每个问题都当作要攻击的敌人、要攀登的山峰或要拆毁的墙壁，我们可以使用“无为”原则（有时“不强迫(not forcing)”会是更好的翻译）。我们可能都有过这样的尴尬经历：无果地推一扇顽固的门，最后才意识到这扇门对拉动的反应更好。在我们的日常工作中，我们忽略了哪些小迹象表明我们应该拉而不是推？

解决问题的心态是好的，但消除问题则更好。我们怎样才能重新规划这个问题，使其消失？对需求的重述会使解决方案变得微不足道，甚至显而易见？是否有一个简单而优雅的设计是我们没有看到的，因为我们专注于一些被证明是不相关的细节？我们是否可以不用尝试解决这个问题？最好的优化是根本不做这件事。

把编程和打字混为一谈是一个常见的错误。如果有人只是坐在那里盯着空间，那就不像是在做什么有用的事情。但是，如果他们在键盘上疯狂地敲击，我们就会认为他们在做什么。事实上，真正的编程发生在打字之前，有时甚至代替了打字。当我们构思了一段非常好的程序，我们唯一需要按的键往往是删除键。

真正有趣的是，你不需要相信我的话来证明道家原则在编程中的有效性，或者在生活的其他领域。世界本身会教你什么是有效的，什么是无效的，以及如何分辨它们。在行使你的仁慈、简单和谦逊方面做一些小实验，看看会发生什么，感觉如何。

你不必称它为“道”，如果这让你感到恼火。这只是一个人为编造的词。如果你一直知道做事情有正确的方法和错误的方法，而且你认为我只是用了一个花哨的中文名字而没有说什么新的或有价值的东西，你是对的。

下次你遇到问题时，试一次不努力或不强迫，看看是否可以温和地鼓励问题自己解决。如果你发现自己在努力把水牛送到你想去的地方，就不要再挣扎了。问问自己，你是否能找到水牛想去的地方，也许那可能不是它的最佳位置。

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