今年有幸收到GopherChina大会的组织者、beego开源项目的owner、《Go Web编程》的作者谢孟军童鞋的邀请，以讲师身份参加今年的GopherChina大会。下面是GopherChina对我这个讲师的专访稿^0^。该专访稿将同时被发布在公众号“Go中国(微信号：golangchina)”上面，可点击这里阅读。

1、首先介绍一下自己。

大家好！我叫白明（Tony Bai），目前是东软云科技的一名架构师，专职于服务端开发，日常工作主要使用Go语言。我算是国内较早接触Go语言的程序员兼Advocater了，平时在我的博客、微博和微信公众号“iamtonybai”上经常发表一些关于Go语言的文章和Go生态圈内的信息。

在接触Go之前，我主要使用C语言开发电信领域的一些后端服务系统，拥有多年的电信领域产品研发和技术管理经验。我个人比较喜换钻研和分享技术，是《七周七语言》一书的译者之一，并且坚持写技术博客十余年。同时我也算是一个开源爱好者，也在github上分享过自己开发的几个小工具。

目前的主要研究领域包括：Go、Kubernetes、Docker和儿童编程教育等。

2、回忆一下与Golang的渊源。是什么原因决定尝试Golang？自己用Go语言实现的第一个项目是什么？当时 Golang 有什么令人惊喜的表现，又有什么样的小不足，这个不足在Golang已经更新到1.8版本的时候是否已经得到改善？

众所周知，Go语言最初由Robert Griesemer, Ken Thompson和Rob Pike在2007年末共同设计和实现，2009年11月份正式发布并开源，并于2012年3月份发布了1.0版本以及Go1规范。我就是在2012年开始接触Go的，那是缘于看到一份由Rob Pike主讲的3-day Go Course资料。从那份资料里，我了解到了Go的设计理念和Go语法。

由于之前浸淫于C语言多年，深知C语言在系统编程以及服务端编程方面的强大，同时也亲身体会到C的语法“陷阱”和C手工内存管理给开发者带来的苦恼。虽然那些年市面上也有其他主流语言可供选择，但在我看来，它们给我带来的心智负担太过沉重，比如：C++“宇宙无敌”的学习和使用复杂性、Java超大的资源消耗和庞大且纷繁芜杂的框架体系、动态语言（ruby、python）无静态类型而导致运行时crash时调试的困难、函数式语言（如Haskell、clisp）的过于小众和非主流。显然它们都不是我的菜。直到Go的出现，C程序员出身的我一下子就被这门新语言迷住了。

现在想起这件事来，我当时迷上Go应该主要由于以下几点原因：

* 静态类型语言、接近于C的性能(对于C程序员来说，这算是某种天然继承性)
* 简洁的语法
* 内置的并发支持
* GC
* 贯穿整个语言的正交设计和组合编程思路（兼容对OO的支持）
* 工具和功能全面的标准库

而且这几点也是这几年持续支撑我深入学习和使用Go语言的原因。

不过由于Go1刚出来时也十分小众，并且各方面功能还在完善中，我并没有在真实项目中使用Go，这种状况一直持续到2014年末。直到那时，我才在一个小项目中使用Go实现了一个微信公众号的协议接口。当时发现：使用Go实现一些安全协议真是非常方便，因为标准库里内置了很好的支持，比如：各种aes、sha256、tls算法实现。同时，Go内置的testing framework、gofmt、Go pprof工具的表现也是让我感觉用起来十分舒服。

如果非要说当时有什么不足之处的话，那只能是Go对debugging的支持明显不足。即便是到了目前最新的Go 1.8版本，Go在debugging方面虽然有所改善，但和C这样的传统语言来说依然有很大差距。不过好在我们有“print”这个无敌调试武器，Go的这个不足对我影响微乎甚微^0^。

当然随着Go在更多规模稍大项目的使用，Go的包管理问题逐渐浮出水面，这也是整个Go社区都想改进的事情。好在目前已经有了专门的Commitee来做这件事，最新的roadmap显示dep工具将在Go 1.10 dev cycle并入Go tools中。

3、2009年诞生至今，Go语言基本统治了云计算，作为最专业的Go语言专家，您认为这是由于它的哪些优雅的特性？Golang未来还会有什么样的改进和突破？

“作为最专业的Go语言专家”，这一称号的确不敢当。我觉得我个人只是国内Gopher普通一员，能为Go语言在国内的发展做点事情就很高兴了^0^。

Go自从1.5版本自举后，随着ssa优化、GC延迟优化的深入，Go在国内外的使用趋势确实是一片大好，尤其是Go问鼎2016年TIOBE编程语言排行榜的年度语言，让更多的程序员知道Go语言、了解Go语言和使用Go语言。在云计算成为当今IT行业常态的今天，Go在这方面已然成为一个重量级选手。从个人对Go的情感角度出发，我个人是希望Go语言能成为”21世纪的C语言”和云平台第一语言的。不过这是一个过程，需要时间，还需要依靠全世界Gopher和Go Community的共同努力才能实现的。

时代不同，语言的成长环境也有所不同。和上一代和两代的语言似乎有所不同，新一代编程语言是否能进入程序员们的法眼，是否值得程序员去投资，“背景”很重要，即所谓的编程语言也进入了“拼爹”时代。Go语言背靠Google这棵大树，又有Robert Griesemer, Ken Thompson, Rob Pike三巨头坐镇，是真正的“牛二代”，它自然就会得到不少程序员的青睐。我想这是Go吸引眼球的场外因素。

至于Go本身的语言特性，在上一个问题中，我已经做了初步阐述了，这里再补充几点：

* Go是一门以解决Google内部生产环境中的问题（大规模并发服务）为目标的、兼顾在语言设计层面解决一些软件工程问题的面向大规模并发服务的编程语言；
* 开发效率较高(对比主流的C、C++和Java)，且执行效率与C相比，没有数量级级别的差异；
* 编译速度超快（相对其他需编译的主流语言），无需喝咖啡等待；
* Go1兼容性的承诺。

Go语言到目前已经演进到1.8版本，Go 1.9开发周期已经打开。今年夏天，Go 1.9发布后，Go似乎就到了版本演进的关键节点，是继续Go1兼容（Go 1.10、Go 1.11…），还是诞生Go2规范，目前并没有明确信息。不过未来的改进和突破，我觉得还是应该建立在Go语言设计的初衷和设计原则之上，这些初衷和原则包括：

目标：
 * 高效的静态编译语言
 * 动态语言的易用性
 * 类型安全和内存安全
 * 对并发和通信的良好支持
 * 高效、低/趋于零延迟的GC
 * 高速编译

原则：

 * 保持概念正交
 * 保持语法简单
 * 保持类型系统精炼，无type hierarchy

从这些年Go的发展来看，基本都是遵循以上目标和原则的。即便Go2出来，不符合上述原则的feature，也是很难加入到Go2里面的。

4、之前是否有关注到Gopher China大会，对大会的风格和内容有什么样的印象？

对于中国大陆地区规模最大，最具影响力的Go大会，我是从第一届就开始关注了，虽然第一届因故没能参加^0^。在去年举行的第二届大会，我是作为早鸟观众参与的哦。而本届则有幸成为讲师。

GopherChina从诞生至今，规模日益扩大，据说今年的参会人员可能突破1000人。而且GopherChina大会从第一届就汇聚了国内一线IT厂商的精英技术人员作为讲师，并得到了Go core team的大力支持。在每一届大会都会邀请到Go team中的核心开发人员参会布道，甚至在第一届大会时还邀请到了Go三巨头之一的Robert Griesemer，极大满足了国内Gopher的求知欲。

而且就我观察，每一届GopherChina大会的主题都涵盖：语言、工程、新兴领域应用等多个环节，颇具多样性和全面性。

5、作为讲师也是参会者，对于今年的Gopher China大会的哪些议题有所期待？

GopherChina每一届都是高手云集，这届也不例外。今年大会的每个议题都令我很是期待。

6、现在很多企业项目都在准备转Go，对于这些项目的负责人有没有建议和经验分享？

Go语言以极易上手著称，同时Go也是一门十分简单的语言（相对于其他主流语言），C、Cpp、Java、Python等程序员转型到Go的曲线并不陡峭，因此团队整体转型为Go的门槛并不高。但还是要有几点是项目负责人需要认真考虑的：

(1) 确认Go适合项目的应用场景

Go不是万能的，不能为了用Go而去用Go。但Go从最初定位为一门系统语言(Sytem Programming Language)逐渐演化成为一门通用语言(General Purpose Programming Language)，说明其适应性和应用范围已经十分广泛，目前在云计算、Web开发、大数据、游戏、数据库、IDE、容器等领域均有大规模应用案例。但即便这样，仍然在有些领域的应用需要谨慎，比如嵌入式领域、比如mobile开发，虽然在这两个方面Go都做出了很大的努力，但似乎并没有较大的突破。

(2) 以终为始，从开始就参考Go的最佳实践

Go经过若干年的演化发展，逐渐形成了一些最佳实践，包括：项目代码组织、命名、惯用法、测试方法、错误处理、接口使用等。建议多看官方的talks、blog和世界范围内Go大会的presentation video。

(3) 单元测试全程保障

Go内置了单元测试框架，而单元测试是检验代码设计好坏的基础，也是代码重构的先决条件。建议项目从始至终都要优先考虑对代码编写测试代码。

(4) 充分利用标准库

在Go的应用实践中，你会发现Go标准库已经为你提供了大部分你要使用的功能。甚至有一些极端的Go纯粹主义者只愿意标准库中的函数和方法。Go标准库凝聚了Go team以及相关Contributor的Go代码精华，其稳定性绝对值得信赖。充分和广泛利用标准库也便于项目代码组织、构建和迁移。

(5) 基于go tool建立代码metric视图

对于那些性能敏感的系统，建议在内部环境基于go tool建立起代码的metric视图，监控代码变化给系统性能等带来的影响，利于问题诊断。

最后，请及时反馈Go语言自身问题，你的反馈是Go语言演化的动力。

7、有没有你觉得很酷的Gopher？可以回答自己哟～

在github.com/golang/go上，我经常关注Russ Cox的代码。众所周知，Russ Cox是Go核心代码提交次数最多的member，他也除三巨头之外，对Go演化影响着最大的人之一。从近两年的Go team开发活动来看，Russ Cox开发效率很高，并且提出的proposal思维之缜密和全面令人叹服。

Dave Cheney是另一个我经常关注的Gopher，他也是第二届GopherChina大会的受邀讲师。他不遗余力的“鼓吹”Go，并从Go 1.6版本开始，发起了Go Global release party ，成为Go Community又一个节日。他不仅是Go community中的意见领袖，同时也为Go社区贡献不少有用的工具和思想，包括：gb、errors等。

Dmitry Vyukov，前Intel Black Belt级工程师，现Google员工，虽然他不是专职Go team的人，但他却是Go scheduler当前版本的核心实现者。虽然近两年似乎在golang的投入并不是那么多，但依然成果丰硕，Go Execution Tracer、go-fuzz(据说要加入go核心)都是他的杰作。

微博：@tonybai_cn
微信公众号：iamtonybai
github.com: https://github.com/bigwhite

在一般人的眼中，“并行”就是并行，即你干你的，我干我的，两个“并行”的执行过程可能是两条毫无瓜葛的平行线，也可能是有交叉，但瞬即分开的两条线。不 过在程序员的世界里，有关“并行”的概念却有两个单词：Concurrency和Parallelism，对应的比较主流的中文翻译为并发 (Concurrency)和并行(Parallelism)。

之前一直使用C、Python进行Coding，对Concrrency和Parallelism的异同并不十分关心，也未求甚解。但switch to golang后，尤其是学习2012年Rob Pike的一个talk slide：“Concurrency is not Parallelism（译作：并发不是并行）"后，感觉之前对于“并行”的理解还未到火候。

golang的Author们对文档还是非常看重的。按照目前golang的age来说，其文档的充分性相对于其他语言已经是相对较好的了。golang 的 author们还时不时放出一些blog、talk和slide，以帮助大家编写出more idiomatic的golang程序。Rob Pike的“并发不是并行”就是golang官方站点上的一个talk slide（中文版在这里 ）。

Rob Pike是Golang大神，这里先列出他在talk中对于并发与并行的学术阐释和理解：

【Concurrency并发】
Programming as the composition of independently executing processes. (Processes in the general sense, not Linux processes. Famously hard to define.)
将相互独立的执行过程综合到一起的编程技术。(这里是指通常意义上的执行过程，而不是Linux进程。很难定义。)

Concurrency is about dealing with lots of things at once.
并发是指同时处理很多事情。

Concurrency is about structure.
并发关乎结构。

Concurrency provides a way to structure a solution to solve a problem that may (but not necessarily) be parallelizable.
并发提供了一种方式让我们能够设计一种方案将问题(非必须的)并行的解决。

Concurrency is a way to structure a program by breaking it into pieces that can be executed independently.
并发是一种将一个程序分解成小片段独立执行的程序设计方法。

【Parallelism并行】
Programming as the simultaneous execution of (possibly related) computations.
同时执行(通常是相关的)计算任务的编程技术。

Parallelism is about doing lots of things at once.
并行是指同时能完成很多事情。

Parallelism is about execution.
并行关乎执行。

【小结】
They are Not the same, but related.
它们不相同，但相关。

怎么样？看上上面的论述是不是一头雾水啊。Rob Pike也觉得这些概念以及描述过于抽象，于是给了一个具体的“地鼠推车运书”的例子，不过当你看完这个例子后，可能会变得更加糊涂，至少我有这种感觉-地鼠凌乱综合症^_^。这是因为这个例子隐含的结合了Go语言goroutine调度的三个概念：P（虚拟processor上下文）、M(内核线程)和G（Goroutine对象）。如果仅仅从理解并行和并发的差异来说，我们可以抛开go语言，用生活中的例子感觉更适合些。

下面我们就来一个例子来说说明一下并发与并行，从一个程序的设计演进角度来阐述。

问题：说的是一个Gopher早起后的生活，Gopher早起后，有三个任务（或者称为三件事情）要完成：洗漱、早餐、着装。我们来设计一个程序，帮助Gopher高效正确的完成这三件事。

如果你是程序员，要完成这个场景，你可能会这么设计你的程序：

program1:

最简单的思路：这个gopher一件一件事情去完成：

main:
    call 洗漱
    call 早餐
    call 着装

这里我们把Gopher看做是一颗cpu，它按程序逻辑，顺序执行洗漱、早餐和着装三件事。即如下图那样：

现在我们玩个克隆游戏，我们clone出一个与这个Gopher一模一样的Gopher，且两个gopher之间存在着某种超宇宙联系，一个Gopher行为的结果都能反应到另外一个gopher上。我们让这两个Gopher一起来做这三件事情，看看是否能够提速。

遗憾的是，两个Gopher都要从洗漱做起。一个Gopher占用了卫生间开始洗漱，另外一个Gopher只能等着，而没法去做早餐或是着装。当那个 Gopher完成洗漱，后面的这个Gopher由于超联系也同步完成了洗漱，进入下一个环节：早餐。过程还是一样的，只能一个Gopher在餐厅准备早 餐。也就是说这两个Gopher没有一起做事，而是一个做，一个赋闲。因此我们看到两个Gopher并没有加快事情完成的步伐，从过程上来看，即便有更多 的Gopher，也依旧无法提速。我们需要对程序做些改造。

注：首尾相连的红线的总长度 = 完成时间。

program2:

main:
    pthread_create(洗漱)
    pthread_create(早餐)
    pthread_create(着装)
    waitAll

Gopher来执行一遍新程序。由于建立了三个逻辑执行体，因此Gopher在三个执行体间切换，从Gopher的角度去看，Gopher的执行路径如下图：

Program2-1

Gopher不再像上面Program1那样顺序执行了，而是在三个活动间切换，但总时长依旧没有下降。

为了验证该程序在多Gopher下是否有效率提升，我们再玩一次克隆游戏，这次clone出另外两个Gopher，三个Gopher一起来执行该程序，一个可能的执行路径见下图：

Program2-2

每个Gopher绑定一个逻辑执行体，整体完成的总时长下降为原来的三分之一。这次三个Gopher都没有赋闲，真正做到你干你的，我干我的，一起做。

program3:

虽然在program2中，多个Gopher一起工作提升了效率，但那是极限么，还能提高么？我们试想一下三个活动：洗漱、早餐和着装的难易不同，耗时不 同。一个可能的结果是Gopher1完成了洗漱，但Gopher2才准备了一半早餐，Gopher3刚选完上衣。这时Gopher1便开始空闲，无法帮助 Gopher2和Gopher3继续提高效率。我们再试试重新组合一下要完成的任务，让每个Gopher都能执行不同的活动环节。

main:
        c chan job
        for i = 0; i < 3; i++  {
            go gopherworker(c)
        }

        for j := range jobs {
            c <- j
        }
        … …

gopherworker(c chan job):
      for {
         select {
         case <-c:
         … …
      }

以下是一个可能的执行路径图：

到了这里，不知道你是否通过上面程序演进的过程悟道些什么，例子里我通篇没有提到并发或并行。

但从例子可以看出，并发和并行是两个阶段的事情。并发在程序的设计和实现阶段，并行在程序的执行阶段。

在Program1之前，我们只有问题，并无方案。

Program1方案让我们可以解决问题，但从Program1的执行结果来看，Program1并不能并行执行。原因是在设计和实现阶段程序就是按照顺序思路进行的，这就好比底子没打好，在平房的地基上永远不能盖50层的大楼。

Program2-1方案的执行结果与Program1相同，但Program2在设计和实现阶段采用的理念却与Program1完全不同，如果说 Program1打的是平房的地基，那么Program2打的就是大厦的地基，虽然Program2-1上依旧盖的是平房（单Gopher执行）。但 Program2-2显然就是在这样的地基上盖的摩天大楼了（多Gopher执行）。Program2的结构使得Program2在多Gopher下提升 了效率，实现了运行时并行。

Program3更进一步，在设计和实现阶段就本着充分高效的利用多个Gopher的理念，并最终实现了执行阶段的并行。

因此我们在编程语言层面更多谈并发，Golang对外宣传时永远用的是支持并发，而不是支持并行。设计实现阶段好比打地基，不同水准的地基决定了你在这个地基上面是只能盖平房，还是盖高层，还是能盖摩天大楼。

我们再回过头来重温Rob Pike大神关于两者的阐述：“并发关乎结构，并行关乎执行”，是不是感觉意味深长啊，大神就是大神，一句话就能抓住本质。

go 1.5之前默认情况下，Go程序都是不能并行的，因为Go将GOMAXPROCS默认设置为1，这样你仅仅能利用一个内核线程。Go 1.5及以后GOMAXPROCS被默认设置为所运行机器的CPU核数，如果你的机器是多核的，你的Go程序就有可能在运行期是并行的，前提是你在设计程 序时就充分运用了并发的设计理念，否则就会像Program1那样，即便有1w颗CPU，你也只能利用上一颗。