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解读“Cheating the Reaper”:在Go中与GC共舞的Arena黑科技

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/05/06/cheating-the-reaper-in-go

大家好,我是Tony Bai。

Go语言以其强大的垃圾回收 (GC) 机制解放了我们这些 Gopher 的心智,让我们能更专注于业务逻辑而非繁琐的内存管理。但你有没有想过,在 Go 这个看似由 GC “统治”的世界里,是否也能体验一把“手动管理”内存带来的极致性能?甚至,能否与 GC “斗智斗勇”,让它为我们所用?

事实上,Go 官方也曾进行过类似的探索。 他们尝试在标准库中加入一个arena包,提供一种基于区域 (Region-based) 的内存管理机制。测试表明,这种方式确实能在特定场景下通过更早的内存复用减少 GC 压力带来显著的性能提升。然而,这个官方的 Arena 提案最终被无限期搁置了。原因在于,Arena 这种手动内存管理机制与 Go 语言现有的大部分特性和标准库组合得很差 (compose poorly)

官方的尝试尚且受阻,那么个人开发者在 Go 中玩转手动内存管理又会面临怎样的挑战呢?最近,一篇名为 “Cheating the Reaper in Go” (在 Go 中欺骗死神/收割者) 的文章在技术圈引起了不小的关注。作者 mcyoung 以其深厚的底层功底,展示了如何利用unsafe包和对 Go GC 内部运作机制的深刻理解,构建了一个非官方的、实验性的高性能内存分配器——Arena。

这篇文章的精彩之处不仅在于其最终实现的性能提升,更在于它揭示了在 Go 中进行底层内存操作的可能性、挑战以及作者与 GC “共舞”的巧妙思路需要强调的是,本文的目的并非提供一个生产可用的 Arena 实现(官方尚且搁置,其难度可见一斑),而是希望通过解读作者这次与 GC “斗智斗勇”的“黑科技”,和大家一起更深入地理解 Go 的底层运作机制。

为何还要探索 Arena?理解其性能诱惑

即使官方受阻,理解 Arena 的理念依然有价值。它针对的是 Go 自动内存管理在某些场景下的潜在瓶颈:

  • 高频、小对象的分配与释放: 频繁触碰 GC 可能带来开销。
  • 需要统一生命周期管理的内存: 一次性处理比零散回收更高效。

Arena 通过批量申请、内部快速分配、集中释放(在 Go 中通常是让 Arena 不可达由 GC 回收)的策略,试图在这些场景下取得更好的性能。

核心挑战:Go 指针的“特殊身份”与 GC 的“规则”

作者很快指出了在 Go 中实现 Arena 的核心障碍:Go 的指针不是普通的数据。GC 需要通过指针位图 (Pointer Bits) 来识别内存中的指针,进行可达性分析。而自定义分配的原始内存块缺乏这些信息。

作者提供了一个类型安全的泛型函数New[T]来在 Arena 上分配对象:

type Allocator interface {
  Alloc(size, align uintptr) unsafe.Pointer
}

// New allocates a fresh zero value of type T on the given allocator, and
// returns a pointer to it.
func New[T any](a Allocator) *T {
  var t T
  p := a.Alloc(unsafe.Sizeof(t), unsafe.Alignof(t))
  return (*T)(p)
}

但问题来了,如果我们这样使用:

p := New[*int](myAlloc) // myAlloc是一个实现了Allocator接口的arena实现
*p = new(int)
runtime.GC()
**p = 42  // Use after free! 可能崩溃!

因为 Arena 分配的内存对 GC 不透明,GC 看不到里面存储的指向new(int)的指针。当runtime.GC()执行时,它认为new(int)分配的对象已经没有引用了,就会将其回收。后续访问**p就会导致 Use After Free。

“欺骗”GC 的第一步:让 Arena 整体存活

面对这个难题,作者的思路是:让 GC 知道 Arena 的存在,并间接保护其内部分配的对象。关键在于确保:只要 Arena 中有任何一个对象存活,整个 Arena 及其所有分配的内存块(Chunks)都保持存活。

这至关重要,通过强制标记整个 arena,arena 中存储的任何指向其自身的指针将自动保持活动状态,而无需 GC 知道如何扫描它们。所以,虽然这样做后, *New[*int](a) = new(int) 仍然会导致释放后重用,但 *New[*int](a) = New[int](a) 不会!即arena上分配的指针仅指向arena上的内存块。 这个小小的改进并不能保证 arena 本身的安全,但只要进入 arena 的指针完全来自 arena 本身,那么拥有内部 arena 的数据结构就可以完全安全。

1. 基本 Arena 结构与快速分配

首先,定义 Arena 结构,包含指向下一个可用位置的指针next和剩余空间left。其核心分配逻辑 (Alloc) 主要是简单的指针碰撞:

package arena

import "unsafe"

type Arena struct {
    next  unsafe.Pointer // 指向当前 chunk 中下一个可分配位置
    left  uintptr        // 当前 chunk 剩余可用字节数
    cap   uintptr        // 当前 chunk 的总容量 (用于下次扩容参考)
    // chunks 字段稍后添加
}

const (
    maxAlign uintptr = 8 // 假设 64 位系统最大对齐为 8
    minWords uintptr = 8 // 最小分配块大小 (以字为单位)
)

func (a *Arena) Alloc(size, align uintptr) unsafe.Pointer {
    // 1. 对齐 size 到 maxAlign (简化处理)
    mask := maxAlign - 1
    size = (size + mask) &^ mask
    words := size / maxAlign

    // 2. 检查当前 chunk 空间是否足够
    if a.left < words {
        // 空间不足,分配新 chunk
        a.newChunk(words) // 假设 newChunk 会更新 a.next, a.left, a.cap
    }

    // 3. 在当前 chunk 中分配 (指针碰撞)
    p := a.next
    // (优化后的代码,去掉了检查 one-past-the-end)
    a.next = unsafe.Add(a.next, size)
    a.left -= words

    return p
}

2. 持有所有 Chunks

为了防止 GC 回收 Arena 已经分配但next指针不再指向的旧 Chunks,需要在 Arena 中明确持有它们的引用:

type Arena struct {
    next  unsafe.Pointer
    left, cap uintptr
    chunks []unsafe.Pointer  // 新增:存储所有分配的 chunk 指针
}

// 在 Alloc 函数的 newChunk 调用之后,需要将新 chunk 的指针追加到 a.chunks
// 例如,在 newChunk 函数内部实现: a.chunks = append(a.chunks, newChunkPtr)

原文测试表明,这个append操作的成本是摊销的,对整体性能影响不大,结果基本与没有chunks字段时持平。

3. 关键技巧:Back Pointer

是时候保证整个arena安全了!这是“欺骗”GC 的核心。通过reflect.StructOf动态创建包含unsafe.Pointer字段的 Chunk 类型,并在该字段写入指向 Arena 自身的指针:

import (
    "math/bits"
    "reflect"
    "unsafe"
)

// allocChunk 创建新的内存块并设置 Back Pointer
func (a *Arena) allocChunk(words uintptr) unsafe.Pointer {
    // 使用 reflect.StructOf 创建动态类型 struct { Data [N]uintptr; BackPtr unsafe.Pointer }
    chunkType := reflect.StructOf([]reflect.StructField{
        {
            Name: "Data", // 用于分配
            Type: reflect.ArrayOf(int(words), reflect.TypeFor[uintptr]()),
        },
        {
            Name: "BackPtr", // 用于存储 Arena 指针
            Type: reflect.TypeFor[unsafe.Pointer](), // !! 必须是指针类型,让 GC 扫描 !!
        },
    })

    // 分配这个动态结构体
    chunkPtr := reflect.New(chunkType).UnsafePointer()

    // 将 Arena 自身指针写入 BackPtr 字段 (位于末尾)
    backPtrOffset := words * maxAlign // Data 部分的大小
    backPtrAddr := unsafe.Add(chunkPtr, backPtrOffset)
    *(**Arena)(backPtrAddr) = a // 写入 Arena 指针

    // 返回 Data 部分的起始地址,用于后续分配
    return chunkPtr
}

// newChunk 在 Alloc 中被调用,用于更新 Arena 状态
func (a *Arena) newChunk(requestWords uintptr) {
    newCapWords := max(minWords, a.cap*2, nextPow2(requestWords)) // 计算容量
    a.cap = newCapWords

    chunkPtr := a.allocChunk(newCapWords) // 创建新 chunk 并写入 BackPtr

    a.next = chunkPtr // 更新 next 指向新 chunk 的 Data 部分
    a.left = newCapWords // 更新剩余容量

    // 将新 chunk (整个 struct 的指针) 加入列表
    a.chunks = append(a.chunks, chunkPtr)
}

// (nextPow2 和 max 函数省略)

通过这个 Back Pointer,任何指向 Arena 分配内存的外部指针,最终都能通过 GC 的扫描链条将 Arena 对象本身标记为存活,进而保活所有 Chunks。这样,Arena 内部的指针(指向 Arena 分配的其他对象)也就安全了!原文的基准测试显示,引入 Back Pointer 的reflect.StructOf相比直接make([]uintptr)对性能有轻微但可察觉的影响。

性能再“压榨”:消除冗余的 Write Barrier

分析汇编发现,Alloc函数中更新a.next(如果类型是unsafe.Pointer) 会触发 Write Barrier。这是 GC 用来追踪指针变化的机制,但在 Back Pointer 保证了 Arena 整体存活的前提下,这里的 Write Barrier 是冗余的。

作者的解决方案是将next改为uintptr:

type Arena struct {
    next  uintptr // <--- 改为 uintptr
    left  uintptr
    cap   uintptr
    chunks []unsafe.Pointer
}

func (a *Arena) Alloc(size, align uintptr) unsafe.Pointer {
    // ... (对齐和检查 a.left < words 逻辑不变) ...
    if a.left < words {
        a.newChunk(words) // newChunk 内部会设置 a.next (uintptr)
    }

    p := a.next // p 是 uintptr
    a.next += size // uintptr 直接做加法,无 Write Barrier
    a.left -= words

    return unsafe.Pointer(p) // 返回时转换为 unsafe.Pointer
}

// newChunk 内部设置 a.next 时也应存为 uintptr
func (a *Arena) newChunk(requestWords uintptr) {
    // ... (allocChunk 不变) ...
    chunkPtr := a.allocChunk(newCapWords)
    a.next = uintptr(chunkPtr) // <--- 存为 uintptr
    // ... (其他不变) ...
}

这个优化效果如何?原文作者在一个 GC 压力较大的场景下(通过一个 goroutine 不断调用runtime.GC()模拟)进行了测试,结果表明,对于小对象的分配,消除 Write Barrier 带来了大约 20% 的性能提升。这证明了在高频分配场景下,即使是 Write Barrier 这样看似微小的开销也可能累积成显著的性能瓶颈。

更进一步的可能:Arena 复用与sync.Pool

文章还提到了一种潜在的优化方向:Arena 的复用。当一个 Arena 完成其生命周期后(例如,一次请求处理完毕),其占用的内存理论上可以被“重置”并重新利用,而不是完全交给 GC 回收。

作者建议,可以将不再使用的 Arena 对象放入sync.Pool中。下次需要 Arena 时,可以从 Pool 中获取一个已经分配过内存块的 Arena 对象,只需重置其next和left指针即可开始新的分配。这样做的好处是:

  • 避免了重复向 GC 申请大块内存
  • 可能节省了重复清零内存的开销(如果 Pool 返回的 Arena 内存恰好未被 GC 清理)。

这需要更复杂的 Arena 管理逻辑(如 Reset 方法),但对于需要大量、频繁创建和销毁 Arena 的场景,可能带来进一步的性能提升。

unsafe:通往极致性能的“危险边缘”

贯穿整个 Arena 实现的核心是unsafe包。作者坦诚地承认,这种实现方式严重依赖 Go 的内部实现细节和unsafe提供的“后门”。

这再次呼应了 Go 官方搁置 Arena 的原因——它与语言的安全性和现有机制的兼容性存在天然的矛盾。使用unsafe意味着:

  • 放弃了类型和内存安全保障。
  • 代码变得脆弱,可能因 Go 版本升级而失效(尽管作者基于Hyrum 定律认为风险相对可控)。
  • 可读性和可维护性显著降低。

小结

“Cheating the Reaper in Go” 为我们呈现了一场精彩的、与 Go GC “共舞”的“黑客艺术”。通过对 GC 原理的深刻洞察和对unsafe包的大胆运用,作者展示了在 Go 中实现高性能自定义内存分配的可能性,虽然作者的实验性实现是一个toy级别的。

然而,正如 Go 官方的 Arena 实验所揭示的,将这种形式的手动内存管理完美融入 Go 语言生态,面临着巨大的挑战和成本。因此,我们应将这篇文章更多地视为一次理解 Go 底层运作机制的“思想实验”和“案例学习”,而非直接照搬用于生产环境的蓝图。

对于绝大多数 Go 应用,内建的内存分配器和 GC 依然是最佳选择。但通过这次“与死神共舞”的探索之旅,我们无疑对 Go 的底层世界有了更深的敬畏和认知。

你如何看待在 Go 中使用unsafe进行这类底层优化?官方 Arena 实验的受阻说明了什么?欢迎在评论区分享你的思考! 如果你对 Go 的底层机制和性能优化同样充满好奇,别忘了点个【赞】和【在看】!

原文链接:https://mcyoung.xyz/2025/04/21/go-arenas


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go-yaml归档背后:Go开源生态的“脆弱”与“韧性”,我们该如何看待?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/28/go-ecosystem

大家好,我是Tony Bai。

最近,Go社区里的一则消息引发了不少关注和讨论:广受欢迎的 go-yaml 库作者 Gustavo Niemeyer 宣布将项目正式标记为“归档(archived)”。这不仅让很多依赖该库的项目需要考虑迁移,也恰好触动了许多 Gopher 心中的一根弦。

就像我的知识星球“Go & AI 精进营”里的星友 Howe 所提出的那个精彩问题一样:

“白老师…其实会发现,很多 Go 开源工具是没有持续更新维护的好像,不像 Java 那种,有一些框架甚至会有专门的组织去维护,比如 Spring,所以从这点来看,Go 的生态发展就比较担忧了,不知道会不会多虑了…”

go-yaml 的归档,似乎成了这个担忧的一个现实注脚。一个维护了十多年、被广泛使用的基础库,说停就停了,这是否预示着 Go 的开源生态存在系统性的脆弱?我们是否真的应该为此感到焦虑?

在下结论之前,我们不妨先看看 go-yaml 作者 Gustavo 本人的说明,这其中透露的信息远比“停止维护”四个字要丰富得多:

“这是我最早的 Go 项目之一…维护了十多年…可惜的是…个人和工作空闲时间都减少了…我原本希望通过将其转移到资源更丰富的专业团队…但最终也没能如愿…我也不能直接把维护工作‘交给’某个人或一个小团队,因为项目很可能会再次陷入无人维护、不稳定甚至被滥用的状态。…很抱歉。”

Gustavo 的话语中,我们读到的不是草率的放弃,而是一个资深开源贡献者长达十年的坚持、后期的力不从心、以及对项目质量和用户负责任的审慎态度。这恰恰揭示了许多 Go 开源项目(乃至整个开源世界)的一个普遍现实:大量项目是由个人开发者或小团队利用业余时间驱动的,他们的热情和精力是项目持续发展的关键,但也可能成为单点故障。

在深入探讨之前,我们首先要向 go-yaml 的作者 Gustavo Niemeyer 致以诚挚的感谢。他凭借个人的热情和努力,将这个项目从 2010 年的圣诞假期启动,并坚持维护了超过十年之久,为 Go 社区贡献了一个极其重要的基础库。我们理解并尊重他因个人时间精力变化而做出归档的决定。需要明确的是,本文无意指摘这一事件本身,而是希望借此契机,与大家一同审视和思考 Go 开源生态系统的韧性与我们应如何看待其发展模式。

Go 生态模式 vs Java (Spring) 模式:不同而非优劣

Howe 的问题提到了 Java Spring,这是一个很好的对比参照。以 Spring 为代表的许多 Java 核心框架,背后往往有强大的商业公司或成熟的基金会提供组织化保障。这种模式无疑提供了更高的确定性资源投入,让使用者更有“安全感”。

相比之下,Go 的生态呈现出不同的特点:

  1. 强大的标准库 “自带电池”: Go 从设计之初就内置了极其丰富且高质量的标准库。
  2. 社区驱动,“小而美”哲学: Go 社区倾向于构建更小、更专注、职责单一的库。
  3. 公司开源与社区贡献并存: Go 生态中,既有大量个人维护的优秀项目,也有 Google、HashiCorp、Uber 等公司开源并积极维护的核心库。
  4. Go Modules 的作用: Go Modules 让依赖管理变得清晰,发现、评估和替换依赖库也相对容易。

go-yaml 事件:是“脆弱”的证明,还是“韧性”的体现?

go-yaml 的归档确实暴露了依赖个人维护者带来的风险(“脆弱”)。但我们更应该看到的是生态系统的应对和演化(“韧性”):

  • 现实更复杂 – K8s 的硬分叉: 近期 Kubernetes 社区关于 kubernetes-sigs/yaml 的讨论 (Issue #129) 揭示了一个更深层的事实。原来,Kubernetes 社区早在 2023 年就已经对 go-yaml 的 v2 和 v3 版本进行了硬分叉 (hard fork),并将其纳入 sigs.k8s.io/yaml 进行自主维护。他们这样做是为了获得完全的掌控力、保障稳定性,并确保其行为符合 Kubernetes 对 JSON 兼容性的特定需求。这表明,像 Kubernetes 这样的重量级玩家,在核心依赖面临不确定性或不完全满足需求时,会选择更“硬核”的方式来确保自身生态的稳定,而不是简单跟随上游的推荐。这既是生态韧性(有能力采取极端措施自我保护)的体现,也增加了生态的复杂性
  • 替代品与多元选择: 上述 K8s 的 Issue 中也提到了另一个正在崛起的 YAML 库 goccy/go-yaml,并指出 Kubernetes 之外的 Go 生态似乎正向其靠拢。这进一步说明,Go 生态并非只有一条路可走,而是充满了动态的选择和竞争。当一个库出现维护问题或不能满足所有需求时,社区往往会涌现出不同的解决方案。
  • 社区的自愈能力: 无论是官方推荐的继任者、重量级玩家的硬分叉,还是社区涌现的新替代品,都展示了 Go 生态在面临挑战时的自我修复和演化能力。Go Modules 在这种多元选择并存的情况下,为管理依赖提供了基础工具。

与此同时,2023年Go官方团队曾对于“是否应将encoding/yaml加入标准库”的讨论(可见于GitHub Issue #61023)也为我们理解这一现状提供了官方视角。 尽管 YAML 在 Go 生态(尤其是 K8s、Helm 等领域)中应用极为广泛,且社区多次呼吁将其纳入标准库,但 Go 核心团队(包括 Russ Cox 本人)最终以 “不可行 (infeasible)” 拒绝了该提议。

拒绝的核心原因并非不认可 YAML 的重要性,而是其内在的巨大复杂性。 RSC 指出,YAML 规范远比 JSON 甚至 XML 复杂得多,实现一个完整、健壮且能长期维护的 YAML 解析器超出了当前 Go 团队的实际能力范围。尝试定义和实现一个“官方子集”同样困难重重,且可能导致更多的兼容性问题(encoding/xml 的前车之鉴也被提及)。

更关键的是,Go 团队明确认可并推荐使用 gopkg.in/yaml.v3(即go-yaml/yaml) 作为 Go 生态中事实上的标准 YAML 库。 这再次印证了 Go 生态的韧性不仅体现在硬分叉或新库涌现上,也体现在社区能够围绕一个高质量的第三方库(即便它依赖个人维护者)形成广泛共识,并由官方背书推荐。这种模式,虽然不如标准库那样“保险”,但也是 Go 生态现阶段运作的重要特征。

我们是否多虑了?如何获得“生态安全感”?

担忧是合理的,但过度焦虑则不必。Go 在云原生等领域的成功,本身就依赖于其生态系统的支撑。关键在于,作为 Gopher,我们该如何在这种生态模式下获得“安全感”?

  1. 尽职调查,深度了解: 在选择依赖时,需要更深入地了解:
    • 它实际依赖的是哪个底层实现?(尤其是在有包装库或 fork 的情况下,如 sigs.k8s.io/yaml)
    • 使用 go mod graph, go mod why 等工具,厘清直接和间接依赖。意识到像 K8s 生态那样,即使切换了直接依赖,间接依赖可能仍然存在(比如对 gopkg.in/yaml.v3 的依赖)。
    • 评估库的维护活跃度、背后力量、社区声誉、测试与文档。
  2. 拥抱标准库: 尽可能优先使用标准库提供的功能。
  3. 关注依赖更新: 定期检查依赖库的状态,关注安全更新 (govulncheck)。
  4. 制定预案: 对核心依赖,思考是否有替代方案?当依赖出现问题时,是否有能力 fork 并自行维护?
  5. 参与和贡献: 积极参与社区,为依赖的库贡献力量,是提升生态韧性的最有效方式。

小结

go-yaml 的归档及其后续讨论(特别是 K8s 的硬分叉行为和 goccy/go-yaml 的兴起)给我们上了一堂生动的 Go 生态实践课。它揭示了这个生态系统并非只有简单的“推荐路径”,而是充满了基于现实需求的pragmatic choices(务实选择),有时甚至是“硬核”的自我保护机制。

Go 的生态也许不像某些老牌语言那样拥有高度统一、组织化支持的核心框架,它更像一个充满活力、快速迭代、有时甚至略显“野蛮”生长的雨林。这里有大树(标准库、大公司开源项目),也有藤蔓(各种小而美的库),还有适应特定环境的变种(如 K8s 的硬分叉)。

作为 Gopher,我们需要理解并适应这种真实世界的复杂性,用更审慎的态度选择依赖,用更积极的心态参与社区,共同塑造一个更健壮、但也承认多元选择的 Go 生态。

与其过度担忧,不如积极拥抱,用更专业的眼光审视依赖,用更主动的姿态参与贡献。Go 生态的未来,掌握在每一个 Gopher 手中。

那么,未来 YAML 是否还有机会进入Go标准库呢?Go团队推荐的go-yaml/yaml的归档为这件事撬开了一丝丝缝隙,可能更大的难度在于yaml规范的复杂性本身,不过现在我们也可以小小期待一下!

你对 Go 的开源生态有何看法?在项目中遇到过类似 go-yaml 的情况吗?你是如何应对的?欢迎在评论区分享你的经验和思考!


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今天讨论的 Go 开源生态话题,只是冰山一角。在我的知识星球 “Go & AI 精进营” 里,我们经常就这类关乎 Go 开发者切身利益、技术选型、生态趋势等话题进行更深入、更即时的交流和碰撞。

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