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大家好，我是Tony Bai。

在软件架构的江湖里，关于“微服务”与“单体”的论战，几乎从未停歇。一方推崇微服务的灵活性、可扩展性和独立部署，另一方则坚守单体的简洁性、低通信开销和易于本地调试。近年来，我们甚至看到像亚马逊 Prime Video 这样重量级的玩家，也公开分享了其从微服务“回归”到某种形式的单体（或者说更粗粒度的服务）的实践，引发了业界新一轮的思考。

这不禁让我们反问：微服务与单体，真的就是非此即彼的“二元对立”吗？

最近，国外一家名为DealGate公司的一篇文章《Introducing the Rider and Elephant Software Architecture》，提出了一种他们称之为“骑手与大象”的架构模式，试图在这场看似无解的争论中，找到一条务实的中间道路。这种模式不仅在他们的实践中取得了显著成效，其背后的设计哲学和对技术选型的思考，也颇具启发意义。

“骑手与大象”：一个古老隐喻的现代架构演绎

DealGate 将其架构模式命名为“骑手与大象”，其灵感来源于心理学中的一个经典比喻：人类的思维由两部分组成——理性的“骑手”（对应我们发达的前额叶皮层，负责规划、分析和决策）和感性的、更强大的“大象”（对应我们原始的、更底层的“蜥蜴脑”或“穴居人脑”，驱动着本能和情绪）。骑手虽然可以尝试引导大象，但无法完全控制它；而如果骑手想独自前行，又会发现大象的力量是其无法比拟的。只有当骑手与大象协同合作时，才能发挥出最大的效能。

在 DealGate 的架构中，这个隐喻被巧妙地映射到了技术组件上：

• “大象 (Elephant)”：由 Go语言构建的应用。它不包含任何复杂的业务逻辑，但却承担着所有“脏活累活”——大规模的、高并发的数据处理。在 DealGate 的场景中，这可能意味着在任何时刻都有数万个 goroutine 在处理图像、PDF，抓取数千万级别的网页，并在每个网页上运行数千万次的正则表达式匹配。“大象”的核心职责是：强大、高效、能扛事儿。
• “骑手 (Rider)”：由NextJS (Node.js) 构建的应用。它承载了所有的业务逻辑、数据库访问、用户交互等。“骑手”的核心职责是：灵活、敏捷、快速响应业务变化。
• 缰绳 (Communication)：“骑手”通过 gRPC 来“引导”和控制“大象”，两者之间保持低开销、高效率的通信。

这种架构的核心思想是：将需要极致性能和高并发处理的“重计算”部分（大象），与需要快速迭代和灵活业务逻辑的“轻应用”部分（骑手）进行分离，并让它们通过高效的通信方式协同工作。

为何选择“骑手与大象”？DealGate 的实践与思考

DealGate 之所以采用这种架构，源于他们在实际业务中遇到的挑战和对现有架构模式的反思。

• 对“微服务 vs 单体”的“虚假二分法”说不：他们认为，单纯地在微服务和单体之间做选择，往往忽略了业务的复杂性和多样性。他们希望能够“have the best of both worlds”（取两者之长）。
• Node.js/NextJS 的局限性：尽管 DealGate 的主要应用是用 NextJS 编写的，但他们发现，即使 Node.js 在 I/O 和网络处理上有多线程优势，其正则表达式等 CPU 密集型操作仍然受限于单线程（JavaScript 的执行模型）。当需要在后台进行大量正则匹配，同时还要响应 Web 应用请求时，性能瓶颈就显而易见了。
• Go 语言的“大象”潜质：文章中明确指出：“Go语言非常适合这种场景，你可以轻松地扔给它数万个CPU密集型进程，它会愉快地处理掉所有这些”。这充分肯定了 Go 语言在并发处理和性能方面的核心优势。
• 对微服务通信开销的警惕：DealGate 批评了许多微服务架构使用 JSON 进行进程间通信的做法，认为其“序列化和反序列化开销是令人发指的”。他们选择 gRPC，正是为了最大限度地降低“骑手”与“大象”之间的通信成本，确保即使在需要传输大量数据（因为“大象”不包含业务逻辑，需要被视为“愚笨的工人”）的情况下，也能保持高效。

Go 语言：扮演“大象”的理想之选

在“骑手与大象”的架构中，Go 语言之所以被选中扮演“吃苦耐劳的大象”，并非偶然。这得益于 Go 语言的核心特性：

1. 极致的并发性能：Goroutine 和 Channel 机制，配合高效的调度器，使得 Go 能够轻松创建和管理海量的并发任务，这对于处理 DealGate 所述的“数万个 goroutine 同时处理数据”的场景至关重要。
2. 高效的执行效率：Go 语言编译为原生机器码，其性能接近 C/C++，远超解释型语言，非常适合 CPU 密集型的数据处理任务。
3. 强大的标准库：Go 的标准库提供了丰富的网络编程、文本处理（包括正则表达式）、数据编解码等功能，为构建“大象”应用提供了坚实的基础。
4. 简洁的部署：Go 应用可以编译成单个静态链接的可执行文件，部署简单，依赖少。

可以说，Go 语言的设计哲学和核心能力，使其成为承载这种“无业务逻辑、高并发、重计算”角色的理想选择。

语言选型的“二八原则”与“务实主义”

“骑手与大象”架构的另一个核心启示，在于其对不同技术栈的选择策略，体现了一种深刻的“务实主义”和对“成本效益”的考量。

文章明确反驳了“既然有更高性能的语言（如 Rust 或 Go 本身），为什么不把所有应用都用它来写？”的观点，并将其类比为“那所有应用都应该用汇编来写了”。

其核心逻辑是：

• 高级语言（如 JavaScript, Python）的优势：更安全（内存管理等）、生产力更高（表达力强、语法糖和轮子多）、开发者社群更大、单位时间开发成本相对更低。
• 高性能/底层语言（如 Go, Rust, C++）的优势：性能极致、对系统资源有更精细的控制。但通常也意味着更陡峭的学习曲线、更高的开发成本、以及（在某些情况下）更长的开发周期。

DealGate 的策略是：“在你必须快的地方快，其他一切都选择高级语言和（相对）单体的模式。” 这意味着：

• 将昂贵的、需要精细优化的高性能代码（大象）限制在最小的必要范围内（例如，只占整个业务系统的 10%）。
• 将大部分的业务逻辑、用户交互（骑手）用生产力更高、开发更快的高级语言来实现。

这种“混合编程”或“多语言架构”的思路，实际上是在性能、开发效率、人才获取成本、维护成本等多个维度之间进行权衡和优化。它提醒我们，技术选型不应盲目追求“最新最酷”或“性能极致”，而应服务于业务需求，并充分考虑团队和公司的实际情况。

文章中也提及了对“Just write Rust”（就用 Rust 写）这类口号的反思，指出大多数公司和开发者可能无法承担全员学习和使用像 Rust 这样“高门槛”语言的成本。这并非否定 Rust 的优秀，而是强调技术选型的现实约束。

小结：“没有完美的解决方案，只有明智的权衡”

“没有完美的解决方案，只有权衡取舍”。DealGate 的文章以这句经典的名言作为总结，恰如其分。

“骑手与大象”架构，正是在微服务的灵活性、分布式能力与单体的低心智负担、高开发效率之间做出的一种明智权衡。它并非适用于所有场景的“银弹”，但在类似 DealGate 这样需要处理大规模数据密集型任务，同时又需要快速迭代业务逻辑的场景下，无疑提供了一种极具价值的、务实的架构思路。

它也再次印证了一个朴素的道理：优秀的架构设计，往往不是对某种“主义”的盲从，而是对业务需求的深刻理解和对不同技术优劣的精准把握，最终在各种约束条件下找到那个“恰到好处”的平衡点。

或许，在微服务与单体的喧嚣争论之外，我们更应该学习这种“骑手与大象”的智慧——在正确的地方，用正确的方式，做正确的事情。

参考文献：
Introducing the Rider and Elephant Software Architecture – https://d-gate.io/blog/rider-and-elephant-architecture

聊一聊，也帮个忙：

• 你如何看待 DealGate 提出的“骑手与大象”架构模式？它是否对你的项目有所启发？
• 在你的工作中，是否也遇到过类似的“微服务 vs 单体”或“高性能 vs 高生产力”的选型困境？你是如何权衡的？
• Go 语言在你心目中，更适合扮演“骑手”还是“大象”的角色？或者两者皆可，取决于具体场景？

欢迎在评论区留下你的思考和经验。如果你觉得这篇文章提供了一个有价值的视角，也请转发给你身边的开发者和架构师朋友们，一起探讨更务实的架构之道！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/15/rust-vs-go-2025

大家好，我是Tony Bai。

技术圈的话题里，从来不缺少编程语言之争，并且这类话题向来热度不减。最近，JetBrains 旗下的 RustRover 博客发表了一篇题为《Rust vs Go: Which one to choose in 2025》的文章，并引用了《State of Developer Ecosystem Report 2024》的一些数据，再次将 Go 和 Rust 这两位“当红炸子鸡”推上了对比的擂台。

文章指出，Rust 和 Go 都在现代计算领域开辟了重要的生态位，尤其在系统级操作和并发处理方面备受赞誉。报告数据也颇为亮眼：Rust 的用户基数已达到约 227 万，其中 70.9 万开发者将其作为主要语言；而 Go 的用户基础依然稳固。但一个颇具“引战”潜力的数据点是——“约 1/6 的 Go 用户正在考虑转向 Rust”。

这不禁让人深思：这是否预示着某种趋势？在即将到来的 2025 年，当面临新的项目或技术升级时，我们究竟应该选择 Go 还是 Rust？作为一名在 Go 领域深耕多年的老兵，我想结合 RustRover 的这篇文章，谈谈我的一些看法，希望能为正在做技术选型的你，提供一些来自 Go 视角的参考。

文章核心观点速览(与Go的对比)

首先，我们简要回顾一下RustRover这篇博客文章中对两种语言核心特性和适用场景的概括（以下观点主要转述自原文）：

Rust的画像：极致安全与性能的追求者

• 核心理念：无 GC 的内存安全（所有权、借用机制，编译时强制检查），无数据竞争的并发。
• 性能表现：非常接近 C++，零成本抽象，计算密集型任务通常更快，内存占用更低。
• 适用场景：系统编程 (OS、嵌入式)、IoT、WebAssembly、区块链、云基础设施、网络编程、CLI 工具等对性能和安全要求极致的领域。
• 学习曲线：陡峭。所有权、借用、生命周期、以及严格的编译器对新手构成较大挑战。
• 生态：年轻但发展迅速，Cargo 包管理器和 crates.io 体验优秀，社区充满热情。但在库的全面性上可能尚不及 Go。

Rust在内存安全和底层控制方面的确做到了极致，其编译期检查能消除许多运行时风险，这在特定高安全、高性能场景下是巨大优势。然而，这种极致是以显著牺牲开发效率和上手速度为代价的。

Go的画像：简洁高效与工程化生产力的典范

• 核心理念：简洁、高效、可读性强，易学易用。
• 并发模型：内置 Goroutines 和 Channels，轻松实现高并发。
• 性能表现：高效的 GC，优秀的网络性能，尤其适合构建高并发网络服务。
• 适用场景：云基础设施 (Docker, K8s)、Web 服务与 API、网络编程、DevOps 工具、CLI 工具。
• 学习曲线：平缓。简约的设计哲学和少量关键字，使得 Go 非常容易上手。
• 生态：拥有强大且全面的标准库，成熟的工具链，以及庞大且活跃的社区，尤其在云原生领域具有主导地位。

Go的核心竞争力在于其卓越的工程效率和在构建大规模分布式系统方面的成熟度。它的 GC 和并发模型虽然不如 Rust 那样在理论上“完美”，但在绝大多数实际应用中，提供了远超许多语言的生产力和性能平衡。

文章还从性能、易用性、并发、生态等多个维度对两者进行了对比，总体而言，强调了 Rust 在底层控制、内存安全和理论性能上的优势，以及 Go 在开发效率、并发易用性和生态成熟度上的长处。

解读“1/6 Go 用户考虑转向 Rust”：是焦虑还是理性探索？

这个数据点无疑是最引人注目的。我们该如何看待？

首先，不必过度焦虑。Go 语言的用户基数依然庞大且在持续增长。技术领域永远不乏对新工具、新范式的好奇与探索。一部分 Gopher 考虑 Rust，可能源于以下几点原因：

• 对特定场景的极致追求：在某些对内存安全、性能要求达到严苛级别，且愿意投入更高学习成本的项目中（例如操作系统内核、游戏引擎、某些嵌入式系统），Rust 的特性确实更具吸引力。
• 技术视野的拓展：优秀的开发者总是乐于学习新事物。了解 Rust 的所有权模型等独特设计，本身就能拓宽技术视野，甚至反过来促进对 Go 并发安全和资源管理的更深理解。
• 对 Go 某些方面的“不满”：尽管 Go 的 GC 经过了多年优化，但在极少数对延迟极度敏感或内存分配模式特殊的场景下，GC 带来的不可预测性仍可能成为痛点。此外，Go 的错误处理方式（if err != nil）虽然清晰，但其冗余性也常被诟病。Rust 的 Result 类型和 ? 操作符提供了一种不同的体验。

然而，“考虑转向”不等于“实际转向”，更不等于“大规模流失”。从“考虑”到在生产项目中大规模采用一种学习曲线陡峭、生态相对年轻的语言，中间还有很长的路要走。团队技能储备、项目时间压力、招聘难度、现有基础设施兼容性等都是现实的考量因素。

更重要的是，Go 语言自身也在不断进化。泛型的引入弥补了表达力上的一块短板；性能分析和调试工具日益完善；标准库持续增强；社区也在不断探索新的最佳实践。Go团队对生产力和生产就绪的承诺，使其能够持续满足绝大多数后端和云原生场景的需求。

我的Go视角：场景驱动，务实选择，拥抱互补

在我看来(可能也是很多Gopher的想法)，Go与Rust之争，很多时候并非“有你无我”的零和博弈，而更应回归到场景驱动的技术选型。

Go的核心阵地依然稳固

• 高并发网络服务：Go 的 Goroutine + Channel 模型在构建需要处理大量并发连接的后端服务（如 API网关、微服务、消息队列等）时，其简洁性、高效性和成熟度依然是无与伦比的。这是 Go 的“龙兴之地”，也是其最强大的生态位。
• 云原生基础设施：Docker、Kubernetes、Prometheus、Terraform、Etcd……这些构建了现代云计算基石的项目，无一不是用 Go 编写。Go 在这个领域的生态、工具链和人才储备，使其成为构建云原生应用和平台的首选。
• DevOps 与 CLI 工具：Go 编译速度快、交叉编译方便、部署简单（静态链接），使其成为编写各类运维工具、CLI 应用的理想选择。
• 追求工程效率和快速迭代的团队：Go 的简洁易学、快速编译和强大的标准库，使得团队能够快速上手、高效协作，快速将产品推向市场。

Rust 的独特优势区间

• 对内存安全和零开销抽象有极致要求的系统级编程：当你需要直接操作硬件、编写操作系统组件、或者开发对性能和资源控制要求极度严苛（且无法容忍 GC 暂停）的底层库时，Rust 的优势非常明显。
• WebAssembly (Wasm)：Rust 凭借其性能和对 Wasm 的良好支持，在构建高性能 Web 前端组件或浏览器插件方面展现出巨大潜力。
• 安全关键领域：在一些对安全漏洞容忍度极低的领域，Rust 编译期的严格检查能提供更强的保障。

Go 与 Rust 的互补与融合

早在2021年，时任谷歌Go编程语言的产品和战略负责人的史蒂夫·弗朗西亚（Steve Francia），也就是gohugo、viper等一簇明星Go开源项目的作者就曾提出过“Go与Rust强强联合”的观点。

与其将Go与Rust视为绝对的竞争对手，不如看到它们的互补性。在一个复杂的系统中，完全可能出现 Go 与 Rust 各司其职的场景：例如，用 Rust 编写对性能和内存安全要求最高的底层核心计算模块或驱动，然后用 Go 来构建上层的业务逻辑、API 接口和分布式调度系统。这种“强强联合”或许是未来的一种趋势。

给 Gopher 的建议：深耕当下，放眼未来

面对 Rust 的崛起和社区的讨论，作为 Gopher，我们应该：

1. 坚定对 Go 的信心： Go 在其核心优势领域（高并发、网络编程、云原生、工程效率）的地位依然稳固且在持续增强。Go 社区的活力和 Google 的持续投入，保证了 Go 的未来发展。
2. 深耕 Go 的核心能力： 充分理解和掌握 Go 的并发模型、内存管理、标准库和工具链，才能在实际项目中发挥其最大价值。不要因为外界的喧嚣而动摇对基础的夯实。
3. 保持开放心态，按需学习： 了解 Rust 等其他优秀语言的设计思想和适用场景，是有益的。如果你的工作场景确实需要 Rust 的特性，或者你对系统底层有浓厚兴趣，学习 Rust 会是一个很好的补充。但不必为了“时髦”而盲目追逐。
4. 关注 Go 的演进： Go 也在不断吸取社区反馈并进行改进。例如，对性能的持续优化（如 Go 1.24中map的Swiss Table实现、Go 1.25中新增的“绿茶”新GC）、对泛型的支持、对工具链的打磨等，都在让 Go 变得更好。
5. 技术选型，务实为本： 最终选择哪种语言，永远要服务于项目目标、团队能力和业务需求。没有“最好”的语言，只有“最合适”的语言。TypeScript编译器原生化选择Go就是一个很好的例子。

小结：2025，Go 与 Rust 各自精彩

RustRover 的文章及其引用的报告，为我们提供了一个观察当前编程语言生态动态的窗口。Rust 的确是一门优秀且充满潜力的语言，它在特定领域展现出的强大实力值得肯定。

然而，对于绝大多数追求高并发处理能力、高开发效率、快速迭代、以及需要在庞大而成熟的云原生生态中构建应用的场景而言，Go 语言在 2025 年乃至更远的未来，依然会是极其明智和强大的选择。

“1/6 的 Go 用户考虑转向 Rust”，这或许正说明了 Go 社区的开发者们视野开阔，乐于学习。但更重要的是，在探索新可能的同时，我们更要清醒地认识到自己手中工具的价值和核心竞争力。

Go 与 Rust，未来更可能是并驾齐驱，在各自擅长的领域大放异彩，甚至在某些场景下携手共进。作为技术人，理解它们的区别与联系，做出最适合自己的选择，才是最重要的。

你对 Go 和 Rust 的未来怎么看？欢迎在评论区分享你的观点！

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