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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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自定义Hash终迎标准化?Go提案maphash.Hasher接口设计解读

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/17/standardize-the-hash-function

大家好,我是Tony Bai。

随着Go泛型的落地和社区对高性能自定义容器需求的增长,如何为用户自定义类型提供一套标准、安全且高效的Hash计算与相等性判断机制,成为了Go核心团队面临的重要议题。近日,经过Go核心开发者多轮深入探讨,编号为#70471 的提案”hash: standardize the hash function”最终收敛并被接受,为Go生态引入了全新的maphash.Hasher[T] 接口,旨在统一自定义类型的Hash实现方式。

这个旨在统一自定义类型Hash实现的提案令人期待,但我们首先需要理解,究竟是什么背景和痛点,促使Go社区必须着手解决自定义 Hash 的标准化问题呢?

1. 背景:为何需要标准化的Hash接口?

Go 1.18泛型发布之前,为自定义类型(尤其是非comparable类型)实现Hash往往需要开发者自行设计方案,缺乏统一标准。随着泛型的普及,开发者可以创建自定义的哈希表、集合等泛型数据结构,此时,一个标准的、能与这些泛型容器解耦的Hash和相等性判断机制变得至关重要。

更关键的是安全性。一个简单的func(T) uint64类型的Hash函数看似直观和易实现,但极易受到Hash 洪水攻击 (Hash Flooding DoS) 的威胁。

什么是Hash洪水攻击呢? 简单来说,哈希表通过Hash函数将键(Key)分散到不同的“桶”(Bucket)中,理想情况下可以实现快速的O(1)平均查找、插入和删除。但如果Hash函数的设计存在缺陷或过于简单(例如,不使用随机种子),攻击者就可以精心构造大量具有相同Hash值的不同键。当这些键被插入到同一个哈希表中时,它们会集中在少数几个甚至一个“桶”里,导致这个桶形成一个长链表。此时,对这个桶的操作(如查找或插入)性能会从O(1)急剧退化到O(n),消耗大量CPU时间。攻击者通过发送大量这样的冲突键,就能耗尽服务器资源,导致服务缓慢甚至完全不可用。

Go内建的map类型通过为每个map实例使用内部随机化的 Seed(种子)来初始化其Hash函数,使得攻击者无法预测哪些键会产生冲突,从而有效防御了此类攻击。hash/maphash包也提供了基于maphash.Seed的安全Hash计算方式。因此,任何标准化的自定义Hash接口都必须将基于Seed的随机化纳入核心设计,以避免开发者在不知情的情况下引入安全漏洞。

明确了标准化Hash接口的必要性,尤其是出于安全性的考量之后,Go核心团队又是如何一步步探索、权衡,最终从多种可能性中确定接口的设计方向的呢?其间的思考过程同样值得我们关注。

2. 设计演进:从简单函数到maphash.Hasher

围绕如何设计这个标准接口,Go 团队进行了广泛的讨论(相关issue: #69420, #69559, #70471)。

最初,开发者们提出的 func(T) uint64 由于无法有效防御 Hash 洪水攻击而被迅速否定。

随后,大家一致认为需要引入Seed,讨论的焦点则转向Seed的传递和使用方式:是作为函数参数(func(Seed, T) uint64)还是封装在接口或结构体中。对此,Ian Lance Taylor提出了Hasher[T]接口的雏形,包含Hash(T) uint64和Equal(T, T) bool方法,并通过工厂函数(如 MakeSeededHasher)来管理 Seed。 然而,这引发了关于Seed作用域(per-process vs per-table)和状态管理(stateless vs stateful)的进一步讨论。

Austin Clements 提出了多种接口变体,并深入分析了不同设计的利弊,包括API 简洁性、性能(间接调用 vs 直接调用)、类型推断的限制以及易用性(是否容易误用导致不安全)。

最终,为了更好地支持递归Hash(例如,一个结构体的Hash需要依赖其成员的Hash),讨论聚焦于将*maphash.Hash对象直接传递给Hash方法。maphash.Hash内部封装了Seed和Hash状态,能够方便地在递归调用中传递,简化了实现过程。

经历了对不同方案的深入探讨和关键决策(例如引入 *maphash.Hash),最终被接受并写入提案的maphash.Hasher[T] 接口究竟长什么样?它的核心设计理念又是什么呢?接下来,让我们来详细解读。

3. 最终方案:maphash.Hasher[T]接口

经过审慎评估和实际代码验证(见CL 657296CL 657297),Go团队最终接受了以下maphash.Hasher[T]接口定义:

package maphash

// A Hasher is a type that implements hashing and equality for type T.
//
// A Hasher must be stateless. Hence, typically, a Hasher will be an empty struct.
type Hasher[T any] interface {
    // Hash updates hash to reflect the contents of value.
    //
    // If two values are [Equal], they must also Hash the same.
    // Specifically, if Equal(a, b) is true, then Hash(h, a) and Hash(h, b)
    // must write identical streams to h.
    Hash(hash *Hash, value T) // 注意:这里的 hash 是 *maphash.Hash 类型
    Equal(a, b T) bool
}

该接口的核心设计理念可以归纳为如下几点:

  • Stateless Hasher: Hasher[T] 的实现本身应该是无状态的(通常是空结构体),所有状态(包括 Seed)都由传入的 *maphash.Hash 对象管理。
  • 安全保障: 通过强制使用maphash.Hash,确保了 Hash 计算过程与 Go 内建的、经过安全加固的Hash算法(如 runtime.memhash)保持一致,并天然集成了Seed 机制。
  • 递归友好: 在计算复杂类型的 Hash 时,可以直接将 *maphash.Hash 对象传递给成员类型的 Hasher,使得递归实现简洁高效。
  • 关注点分离: 将 Hash 计算 (Hash) 和相等性判断 (Equal) 分离,并与类型 T 本身解耦,提供了更大的灵活性(类似于 sort.Interface 的设计哲学)。

下面是一个maphash.Hasher的使用示例:

package main

import (
    "hash/maphash"
    "slices"
)

// 自定义类型
type Strings []string

// 为 Strings 类型实现 Hasher
type StringsHasher struct{} // 无状态

func (StringsHasher) Hash(mh *maphash.Hash, val Strings) {
    // 使用 maphash.Hash 的方法写入数据
    maphash.WriteComparable(mh, len(val)) // 先写入长度
    for _, s := range val {
        mh.WriteString(s)
    }
}

func (StringsHasher) Equal(a, b Strings) bool {
    return slices.Equal(a, b)
}

// 另一个包含自定义类型的结构体
type Thing struct {
    ss Strings
    i  int
}

// 为 Thing 类型实现 Hasher (递归调用 StringsHasher)
type ThingHasher struct{} // 无状态

func (ThingHasher) Hash(mh *maphash.Hash, val Thing) {
    // 调用成员类型的 Hasher
    StringsHasher{}.Hash(mh, val.ss)
    // 为基础类型写入 Hash
    maphash.WriteComparable(mh, val.i)
}

func (ThingHasher) Equal(a, b Thing) bool {
    // 优先比较简单字段
    if a.i != b.i {
        return false
    }
    // 调用成员类型的 Equal
    return StringsHasher{}.Equal(a.ss, b.ss)
}

// 假设有一个自定义的泛型 Set
type Set[T any, H Hasher[T]] struct {
    hash H // Hasher 实例 (通常是零值)
    seed maphash.Seed
    // ... 其他字段,如存储数据的 bucket ...
}

// Set 的 Get 方法示例
func (s *Set[T, H]) Has(val T) bool {
    var mh maphash.Hash
    mh.SetSeed(s.seed) // 使用 Set 实例的 Seed 初始化 maphash.Hash

    // 使用 Hasher 计算 Hash
    s.hash.Hash(&mh, val)
    hashValue := mh.Sum64()

    // ... 在 bucket 中根据 hashValue 查找 ...
    // ... 找到潜在匹配项 potentialMatch 后,使用 Hasher 的 Equal 判断 ...
    // if s.hash.Equal(val, potentialMatch) {
    //     return true
    // }
    // ...

    // 简化示例,仅展示调用
    _ = hashValue // 避免编译错误

    return false // 假设未找到
}

func main() {
    // 创建 Set 实例时,需要提供具体的类型和对应的 Hasher 类型
    var s Set[Thing, ThingHasher]
    s.seed = maphash.MakeSeed() // 初始化 Seed

    // ... 使用 s ...
    found := s.Has(Thing{ss: Strings{"a", "b"}, i: 1})
    println(found)
}

这个精心设计的 maphash.Hasher[T] 接口及其使用范例展示了其潜力和优雅之处。然而,任何技术方案在落地过程中都难免遇到挑战,这个新接口也不例外。它目前还面临哪些已知的问题,未来又有哪些值得期待的发展方向呢?

4. 挑战与展望

尽管 maphash.Hasher 接口设计优雅且解决了核心问题,但也存在一些已知挑战:

  • 编译器优化: 当前 Go 编译器(截至讨论时)在处理接口方法调用时,可能会导致传入的 *maphash.Hash 对象逃逸到堆上,影响性能。这是 Go 泛型和编译器优化(#48849)需要持续改进的地方,但核心团队认为不应因此牺牲接口设计的合理性。
  • 易用性: maphash.Hash 目前主要提供 Write, WriteString, WriteByte 以及泛型的 WriteComparable。对于其他基础类型(如各种宽度的整数、浮点数),可能需要更多便捷的 WriteXxx 方法来提升开发体验。
  • 生态整合: 未来 Go 标准库或扩展库中的泛型容器(如可能出现的 container/set 或 container/map 的变体)有望基于此接口构建,从而允许用户无缝接入自定义类型的 Hash 支持。

综合来看,尽管存在一些挑战需要克服,但maphash.Hasher[T]接口的提出无疑是Go泛型生态发展中的一个重要里程碑。现在,让我们对它的意义和影响做一个简要的总结。

5. 小结

maphash.Hasher[T]接口的接受是Go在泛型时代标准化核心机制的重要一步。它不仅为开发者提供了一种统一、安全的方式来为自定义类型实现 Hash 和相等性判断,也为 Go 生态中高性能泛型容器的发展奠定了坚实的基础。虽然还存在一些编译器优化和 API 便利性方面的挑战,但其核心设计的合理性和前瞻性预示着 Go 在类型系统和泛型支持上的持续进步。我们期待看到这个接口在未来Go版本中的落地,以及它为Go开发者带来的便利。

更多信息:

对于这个备受关注的 maphash.Hasher 接口提案,你怎么看?它是否满足了你对自定义类型 Hash 标准化的期待?或者你认为还有哪些挑战或改进空间?

非常期待在评论区看到你的真知灼见!


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