Channel - Tony Bai

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/25/go-vs-rust-vs-cpp-in-complexity)

大家好，我是Tony Bai。

最近，一张关于编程语言规范词数统计的图表，在技术圈广为流传。它以一种极其直观、甚至有些残酷的方式，将不同语言的复杂性摆在了我们面前。

在这张图上，我们看到了惊人的差异：

C++: 以超过 80 万词的规范长度，一骑绝尘，成为当之无愧的“巨无霸”。
C# 和 Java: 分别以约 40 万和 25 万词紧随其后，是功能丰富的“航空母舰”。
Go: 规范仅约 5 万词，与以简洁著称的 C (约 5.5 万词) 处于同一量级。

这张图不仅仅是一个有趣的谈资。语言规范的长度，是衡量一门语言复杂度的最客观指标之一。 它直接决定了这门语言的学习曲线、认知负荷，以及整个生态的风格。

今天，我们就以这张图为起点，深入探讨三门备受关注的系统级语言——Go、Rust 和 C++——它们各自代表的三种截然不同的“复杂性”，以及这些“复杂性”在 AI 时代意味着什么。

注：Go之所以被最初定位为系统级编程语言，是因为其设计之初便承载了构建高效、可靠系统级软件的愿景，旨在解决多核、网络化机器时代下大型代码库的开发痛点。然而，其内置的垃圾回收机制和相对较大的运行时，以及它在网络服务、云计算、微服务等应用层领域取得的显著成功和广泛应用，逐渐改变了开发者对其的普遍认知，使得今天多数开发者不再将其归类为传统的、如C/C++般直接操作硬件的系统级编程语言。

“广度”的复杂性：C++ 的特性博物馆

C++ 的冗长规范，源于其“广度”上的复杂性。它像一个不断扩建的“特性博物馆”，收藏了自上世纪 80 年代以来的几乎所有编程范式。从 C with Classes，到面向对象，再到泛型元编程，再到现代的函数式风格，C++ 不断地累加新特性，却很少移除旧的。

这种复杂性的特点是：

特性极其繁多： 多重继承、模板、操作符重载、右值引用… 你永远无法完全掌握它。
选择极其自由： 对于同一个问题，你可能有十种不同的实现方式，每一种都有其微妙的优劣。

这导致的结果是，没有人能成为一个“纯粹的 C++ 开发者”，大家通常都只是某个 C++“安全子集”的专家。团队协作的巨大成本，就耗费在统一这个“子集”上。Google 著名的 C++ Style Guide，其本质就是一份“C++ 禁用特性列表”。

“深度”的复杂性：Rust 的陡峭山峰

再看 Rust。它的规范词数（约 10 万词）远比 C++ 短小，但几乎所有人都承认，Rust 的学习曲线极其陡峭。

这是因为它代表了另一种“深度”上的复杂性。Rust 的复杂性并非源于海量的特性，而是集中在少数几个强大、深刻且深度交织的核心概念上：

所有权 (Ownership)
生命周期 (Lifetimes)
借用检查器 (Borrow Checker)

你不需要学习一百个小工具，但你必须彻底攀登这几座陡峭的山峰，才能真正驾驭这门语言。它的挑战不在于“知道什么”，而在于“深刻理解”。你需要在脑海中构建一个全新的心智模型，时刻与编译器进行一场关于内存安全的“博弈”。

“组合”的复杂性：Go 的乐高世界

最后，我们来看 Go。它的规范如此之短，是因为它从设计之初就选择了第三条路：将“复杂性”从语言本身，转移到开发者身上。

这里所说的Go的复杂性，是“组合”的复杂性。它为你提供的不是一套功能完备的“瑞士军刀”，而是一盒简单、正交、数量有限的“乐高积木”：

简单的类型系统（没有类和继承）
只有一个循环结构 (for)
清晰的接口（隐式实现）
强大的并发原语 (goroutine 和 channel)
… …

Go 语言本身是极其简单的，一个有经验的开发者可以在一周内掌握其全部语法。真正的挑战在于，你如何用这些有限的、简单的积木，去创造性地组合，以解决现实世界中的复杂问题。

Go 的设计哲学相信，通过组合这些简单的工具，你足以构建出任何复杂的系统。它把对创造力的要求还给了开发者，而不是将其隐藏在语言的“语法糖”和“黑魔法”之下。

AI 时代的新视角：哪种复杂性对 AI 更“友好”？

这场关于复杂性的讨论，在 AI 编程助手日益普及的今天，有了一层全新的意义。我们可以把语言规范的长度，看作是教一个 AI“学生”这门语言的“教科书厚度”。

教 AI 写 C++： 就像给它一本大英百科全书。它能学会无数语法，但面对复杂的特性交互和未定义行为时，极易产生“幻觉”，生成看似正确但存在隐蔽 bug 的代码。审查这样的代码是一场噩梦。
教 AI 写 Rust： 就像教它下围棋。它能学会规则，但很难掌握其深奥的战略（生命周期）。它生成的代码或许能通过编译，但可能是为了“讨好”编译器而写出的、极其扭曲和不符合人类直觉的代码。
教 AI 写 Go： 就像给它一本清晰、简洁的“小红书”。规则少、边界清晰、没有“魔法”。AI 生成的代码不仅更可预测、更符合语言的最佳实践，最重要的是——它对人类审查者极其友好。

在 AI 时代，我们开发者的工作重心正在从“写代码”，更多地转向“审查和指导 AI 写代码”。一门简单的、拥有短小精悍规范的语言，为我们和 AI 之间提供了一个共同的、易于理解的交流基础。

小结：简洁，一种面向未来的选择

回到最初的图表，它揭示了三种不同的设计哲学：

C++： “我给你一切，你自己想办法管好。”
Rust： “我会替你管好一切，但你必须先理解我的全部规则。”
Go： “我只给你几样最强大的工具，剩下的，我相信你的创造力。”

Go 的简洁，不是功能的匮乏，而是一种深思熟虑的、面向未来的战略选择。它不仅降低了人类开发者的认知负荷，更在不经意间，为即将到来的人机协作编程时代，铺平了道路。

因为当你的“同事”是一个 AI 时，一门简单、可预测、易于审查的语言，将是你最有价值的资产。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/24/deadlock-detection-by-gc

大家好，我是Tony Bai。

Go 语言的 go 关键字让并发编程变得前所未有的简单，但也带来了新的挑战。当所有 goroutine 都陷入阻塞时，Go runtime 会报告一个“全局死锁”并终止程序。然而，更常见也更隐蔽的是部分死锁：一部分 goroutine 永久阻塞，而程序的其他部分仍在运行。

图: Uber生产服务中因部分死锁导致的goroutine数量变化

如上图所示，这些泄漏的 goroutine 会像“僵尸”一样持续占用内存和资源，在长周期运行的服务中导致内存泄漏、CPU 升高，甚至系统崩溃(Uber工作日的重新部署掩盖了泄漏，但在周末和节假日期间，数字会激增)。现有的工具如 goleak 主要用于测试环境，难以在生产中大规模部署。

这些难以追踪的“部分死锁”在长周期服务中如同定时炸弹。现在，一项革命性的Go提案（#74609）带来了希望：通过赋予垃圾收集器（GC）“新技能”，使其能够直接在运行时检测出这些永久阻塞的 goroutine。这个想法不只是停留在理论层面，其原型工具 GOLF 已经在 Uber 的生产环境中成功验证，发现了数百个此前未被察觉的死锁。本文将和大家一起解读一下这一前沿技术，揭示 Go GC 是如何被改造为并发问题“侦探”的。

核心思想：当“内存不可达”遇上“并发不可达”

这项新提案的核心洞见，是将垃圾收集中的内存可达性与并发编程中的活跃性（liveness）巧妙地联系起来。

我们知道，一个被阻塞的 goroutine（例如，等待从一个 channel 接收数据 <-ch）能否被唤醒，取决于是否有另一个“活跃”的 goroutine 能够对同一个并发原语（这里的 ch）执行配对操作（例如 ch <- data）。

提案的关键假设是：

如果一个被阻塞的 goroutine，其所等待的所有并发原语（channel、mutex 等），从所有当前可运行（runnable）的 goroutine 的视角来看，在内存中都是不可达的，那么这个被阻塞的 goroutine 永远不可能被唤醒——它已经陷入了部分死锁。

换句话说，如果没有任何一个“活人”能找到唤醒你所需的“钥匙”，那你就是一个“僵尸”。

而判断“内存可达性”，正是 Go GC 的核心工作。

GOLF：一个扩展版的 Go 垃圾收集器

研究人员将此思想实现为一个名为 GOLF (Goroutine Leak Fixer) 的工具，它对 Go 的标准 mark-and-sweep GC 进行了扩展。

图: 对GC周期的扩展

GOLF 的工作流程大致如下：

修改 GC Root Set：在 GC 的标记（Marking）阶段开始时，GOLF 不再像标准 GC 那样将所有 goroutine 视为根对象（GC Roots）。相反，它只将当前处于可运行状态（runnable）的 goroutine 作为初始的根集合。
迭代标记与扩展：
- a. GC 从这个最小化的根集合出发，进行第一轮内存可达性标记。
- b. 标记完成后，GOLF 会检查所有仍处于阻塞状态的 goroutine。
- c. 对于每个阻塞的 goroutine，它会检查其等待的并发原语（如 channel）是否在刚刚的标记过程中被标记为“可达”。
- d. 如果一个阻塞 goroutine 等待的某个原语是“可达”的，那么这个 goroutine 就有可能被唤醒。GOLF 称其为“可达活跃”（reachably live），并将其加入到 GC 的根集合中。
- e. 重复 a-d 步骤，直到在一个完整的迭代中，根集合不再扩大。
死锁判定：当迭代稳定后，所有未被加入根集合的、仍处于阻塞状态的 goroutine，都被判定为部分死锁。

提案中的实现细节

Go 官方 issue #74609 中讨论的实现，是基于上述学术研究的简化和工程化版本：

API 触发：为了将性能影响降到最低，这种增强的 GC 周期不会默认开启，而是通过一个新的 API 来手动触发。
不强制回收：与学术论文中可以强制回收泄漏 goroutine 内存的“Recovery”功能不同，提案的初步实现仅将检测到的 goroutine 标记为死锁，并将其视为永久可达，以避免破坏 Go 的内存安全语义（例如，意外触发 finalizer）。
实验性标志：该功能将通过 GOEXPERIMENT=deadlockgc 标志启用，表明其仍处于实验阶段。

惊人的实验结果：在 Uber 生产环境中大显身手

这项研究的有效性在多个层面得到了验证：
* 微基准测试：在包含 121 个已知可能导致死锁的 go 语句的微基准测试中，GOLF 成功检测出了 94.75% 的部分死锁。
* 大型代码库：在 Uber 的一个包含 180 万行 Go 代码的子集上运行时，GOLF 发现了 357 个已知泄漏中的 180 个（约 50%）。
* 生产环境部署：GOLF 被部署到一个真实的 Uber 生产服务中，在 24 小时内，成功检测到了由 3 个不同编程错误导致的 252 个部分死锁实例。这些问题是之前通过测试未能发现的。

更重要的是，性能测试表明，即使在最坏的情况下，GOLF 带来的 GC 标记阶段的 slowdown 仍然在可接受的范围内，而对于存在大量泄漏的程序，它甚至可能因为减少了需要标记的内存而加速 GC。

对 Go 开发者的意义

这项提案一旦被采纳并最终进入 Go 的稳定版本，将对 Go 并发编程生态产生深远影响：

新一代调试利器：开发者将获得一个强大的、内建于运行时的工具，用于诊断最棘手的并发问题，尤其是在复杂的、长周期运行的微服务中。
提升生产环境的稳定性：通过在生产中按需触发死锁检测，运维团队可以主动发现并定位潜在的内存泄漏源头，防止其演变为严重的线上事故。
补充现有工具的盲区：GOLF 的动态、在线检测能力，与 goleak 等基于测试的离线检测工具形成了完美的互补。

小结：从生产验证到 Go 1.26 的未来

将死锁检测的逻辑与垃圾收集的机制相结合，是一次天才般的跨界创新。它利用了 GC 对程序内存图谱的全局视野，以一种理论上可靠且实践中高效的方式，为解决 Go 并发编程中的“部分死锁”顽疾提供了全新的思路。事实上，Go 核心开发者 Rick Hudson 早在十年前就曾勾勒出类似的方法。

而这次，它不再仅仅是一个构想。 Uber 在生产环境中的成功部署和验证，为这项技术的可行性和实用价值提供了强有力的证明。这正是推动该提案在 Go 官方层面迅速获得关注的关键。

在最近的 Go 编译器与运行时会议上，这项来自 Uber 的提案再次成为焦点。Go 团队的核心成员 Michael Knyszek 确认，他们已经收到了 Uber 提交的补丁，并高度评价了其在生产环境中提供的“有用数据”。尽管该方法存在一些漏报（false negatives），但其不会误报（false positives）的特性使其极具实用价值。

会议讨论进一步明确了该功能的未来方向：

明确的目标版本：团队计划推动这项提案在 Go 1.26 开发周期中落地，以避免其在周期后期才被仓促合入。
API 形式：最有可能的 API 形式是将其作为一个新的 pprof profile 类型暴露出来。这意味着开发者未来或许可以通过 http://…/debug/pprof/goroutineleak 或类似的端点来按需触发检测。
集成场景：
- 在测试中：可以与 testing 包集成，但必须是可选加入（opt-in）的，因为许多现有测试可能无意中存在 goroutine 泄漏。
- 在生产中：它将无缝集成到持续性能分析（continuous profiling）系统中，成为诊断线上问题的强大武器。

值得注意的是，Go 团队强调，这个功能的目标是检测和报告泄漏，而不是自动回收。“泄漏的 goroutine 是 bug”，团队明确表示不会冒险去运行这些卡死 goroutine 的 finalizer，因为这可能导致不可预测的行为。

虽然该实现目前尚未移植到最新的 Green Tea GC，并且在 32 位系统上支持有限，但其方向已经非常明确。一个酝酿了十年的构想，在学术界和工业界（Uber）的共同推动下，正以前所未有的速度接近现实。我们有理由期待，在 Go 1.26 中，Go 开发者将迎来一个内建于运行时的、经过生产环境检验的革命性并发问题诊断工具。

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