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Go errors.Join:是“天赐之物”还是“潘多拉魔盒”?——深入错误聚合的适用场景与最佳实践

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/20/about-errors-join

大家好,我是Tony Bai。

错误处理,无疑是软件开发中永恒的核心议题之一。Go 语言以其独特的、显式的错误处理机制(即 error 作为普通值返回)而著称,这种设计强调了对错误的关注和及时处理。自 Go 1.13 引入错误包装 (wrapping) 机制以来,Go 的错误处理能力得到了显著增强。而在Go 1.20 版本中,标准库 errors 包更是带来了一个备受关注的新成员:errors.Join() 函数。

这个函数允许我们将多个 error 值合并成一个单一的 error 值,并且合并后的错误依然可以通过 errors.Is 和 errors.As 进行检查。一时间,社区中对其评价不一:有人称之为“天赐之物”,认为它在特定场景下能极大提升代码表达力和用户体验;也有人持审慎态度,强调应坚守“快速失败 (Fail Fast)”的原则,避免滥用错误聚合。

那么,errors.Join() 究竟是解决特定痛点的“良药”,还是可能被误用的“潘多拉魔盒”?它与 Go 一贯倡导的错误处理哲学是相辅相成,还是有所背离?今天,我们就结合社区的讨论,深入探讨 errors.Join() 的适用场景、潜在风险以及最佳实践。

errors.Join():是社区呼声的产物,还是多此一举?

在社区讨论中,有开发者盛赞 errors.Join(),认为它“在需要一次性检查多个不相关错误,或者创建类似伪堆栈跟踪结构以追踪错误传播路径的场景下,是天赐之物,非常棒!”

然而,一些资深 Go 开发者则给出了更审慎的观点:“请不要鼓吹无条件地聚合错误。遵循‘最小惊奇原则’,绝大多数情况下应该在遇到第一个错误时就‘快速失败’。合并错误的场景虽然存在,但合法地罕见。鼓励大家在假设需要合并错误之前,先思考 API 边界及其错误契约。”

这两种截然不同的看法,恰恰反映了 errors.Join() 在实践中可能带来的困惑和需要权衡的场景。

errors.Join() 的“高光时刻”:何时它真的是“天赐之物”?

尽管“快速失败”是处理错误的主流且通常是正确的策略,但在某些特定场景下,聚合多个错误信息并一次性返回,确实能带来显著的收益。社区讨论中,开发者们也分享了他们认为 errors.Join() 非常适用的场景:

输入验证 (Input Validation):一次性告知所有“罪状”

这是被提及最多的场景。当处理用户输入(如表单提交)或 API 请求参数校验时,如果每次只返回第一个发现的校验错误,用户就不得不反复提交、逐个修改,体验极差。此时,将所有校验不通过的字段错误聚合起来,一次性反馈给用户,无疑是更友好的做法。

// https://go.dev/play/p/pK6cVq9exkL
package main

import (
    "errors"
    "fmt"
    "strings"
)

type UserRequest struct {
    Username string
    Email    string
    Password string
}

func validateRequest(req UserRequest) error {
    var errs []error
    if len(req.Username) < 3 {
        errs = append(errs, errors.New("用户名长度不能小于3个字符"))
    }
    if !strings.Contains(req.Email, "@") {
        errs = append(errs, errors.New("邮箱格式不正确"))
    }
    if len(req.Password) < 6 {
        errs = append(errs, errors.New("密码长度不能小于6个字符"))
    }
    // 使用 errors.Join 合并所有验证错误
    // errors.Join 会自动忽略 nil 错误
    return errors.Join(errs...)
}

func main() {
    req1 := UserRequest{"us", "email", "pass"}
    if err := validateRequest(req1); err != nil {
        fmt.Printf("请求1校验失败:\n%v\n", err)
        // 调用方可以通过 errors.Is 或 errors.As 进一步检查具体错误类型
        // 例如,如果错误是自定义类型,可以 errors.As(err, &targetErr)
    }

    req2 := UserRequest{"myuser", "myemail@example.com", "mypassword"}
    if err := validateRequest(req2); err != nil {
        fmt.Printf("请求2校验失败:\n%v\n", err)
    } else {
        fmt.Println("请求2校验通过!")
    }
}

运行该示例的输出如下(对于请求1):

请求1校验失败:
用户名长度不能小于3个字符
邮箱格式不正确
密码长度不能小于6个字符

并行任务的错误聚合:一个都不能少

当启动多个 goroutine 执行并行操作时(例如,并发请求多个下游服务、并行处理一批数据),如果只关心第一个发生的错误,可能会丢失其他并行任务中同样重要的错误信息。此时,等待所有任务完成,收集所有可能发生的错误,并用 errors.Join() 合并,能提供更全面的错误视图。

// https://go.dev/play/p/ZtAm2-Agyo1
package main

import (
    "errors"
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

func processAsyncTask(id int, fail bool) error {
    fmt.Printf("任务 %d 开始...\n", id)
    time.Sleep(time.Duration(id*50) * time.Millisecond) // 模拟不同耗时
    if fail {
        fmt.Printf("任务 %d 失败!\n", id)
        return fmt.Errorf("任务 %d 执行失败", id)
    }
    fmt.Printf("任务 %d 完成。\n", id)
    return nil
}

func main() {
    tasks := []bool{false, true, false, true, false} // 任务是否失败的标志
    var wg sync.WaitGroup
    errs := make([]error, len(tasks)) // 用于收集每个任务的错误

    for i, failFlag := range tasks {
        wg.Add(1)
        go func(idx int, fail bool) {
            defer wg.Done()
            errs[idx] = processAsyncTask(idx+1, fail)
        }(i, failFlag)
    }

    wg.Wait()

    // 使用 errors.Join 合并所有任务的错误
    // errors.Join 会自动过滤掉结果为 nil 的 errs[idx]
    combinedErr := errors.Join(errs...)

    if combinedErr != nil {
        fmt.Printf("\n并行任务执行完毕,发生以下错误:\n%v\n", combinedErr)
    } else {
        fmt.Println("\n所有并行任务执行成功!")
    }
}

运行上述代码示例,我们将得到:

任务 5 开始...
任务 4 开始...
任务 1 开始...
任务 2 开始...
任务 3 开始...
任务 1 完成。
任务 2 失败!
任务 3 完成。
任务 4 失败!
任务 5 完成。

并行任务执行完毕,发生以下错误:
任务 2 执行失败
任务 4 执行失败

defer 中的错误处理:确保信息不丢失

在函数中,defer 语句常用于执行清理操作,如关闭文件、释放锁等。这些清理操作本身也可能返回错误。如果函数主体也返回了错误,我们就面临如何处理这两个(或多个)错误的问题。简单地忽略 defer 中的错误或用它覆盖主体错误都可能导致重要信息的丢失。errors.Join() 提供了一种优雅的方式来合并它们。

//https://go.dev/play/p/ccKUkWXMbuN
package main

import (
    "errors"
    "fmt"
    "os"
)

func writeFileAndClose(filename string, data []byte) (err error) {
    f, err := os.Create(filename)
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("创建文件失败: %w", err)
    }
    defer func() {
        // 在 defer 中调用 Close,并将其错误与函数可能已有的错误合并
        closeErr := f.Close()
        if closeErr != nil {
            fmt.Printf("关闭文件 %s 时发生错误: %v\n", filename, closeErr)
        }
        // 使用 errors.Join 合并主体错误和 defer 中的错误
        // 如果 err 为 nil,Join 的行为是返回 closeErr
        // 如果 closeErr 为 nil,Join 的行为是返回 err
        // 如果两者都非 nil,则合并
        err = errors.Join(err, closeErr)
    }()

    _, err = f.Write(data)
    if err != nil {
        // 为了能被 defer 中的 Join 合并,需要将错误赋值给命名返回值 err
        err = fmt.Errorf("写入文件失败: %w", err)
        return // defer 会在这里执行
    }

    // 模拟写入成功,但关闭失败的场景
    // 或者写入失败,关闭也失败的场景

    return nil // 如果写入成功,defer 仍会执行关闭并可能 Join 错误
}

func main() {
    // 场景1: 写入成功,关闭成功 (假设)
    // (为了演示,我们不实际创建文件,避免权限问题)
    fmt.Println("测试场景:写入和关闭都成功 (理想情况)")
    // err := writeFileAndClose("good.txt", []byte("hello"))
    // fmt.Printf("结果: %v\n\n", err) // 应为 nil

    // 场景2: 模拟写入失败 (err 非 nil),关闭也可能失败 (closeErr 非 nil)
    // 为了触发写入失败,我们可以尝试写入一个只读文件或无效路径
    // 为了触发关闭失败,这比较难模拟,但 errors.Join 能处理这种情况
    // 这里我们直接在函数逻辑中模拟这种情况
    badWriteFunc := func() (err error) { // 使用命名返回值
        fmt.Println("测试场景:写入失败,关闭也失败")
        // 模拟写入失败
        mainWriteErr := errors.New("模拟写入操作失败")
        err = mainWriteErr // 赋值给命名返回值

        defer func() {
            simulatedCloseErr := errors.New("模拟关闭操作也失败")
            fmt.Printf("关闭时发生错误: %v\n", simulatedCloseErr)
            err = errors.Join(err, simulatedCloseErr) // 合并
        }()
        return // 返回 mainWriteErr,然后 defer 执行
    }
    errCombined := badWriteFunc()
    if errCombined != nil {
        fmt.Printf("组合错误:\n%v\n", errCombined)
        // 我们可以检查这两个错误是否都存在
        if errors.Is(errCombined, errors.New("模拟写入操作失败")) {
            fmt.Println("包含:模拟写入操作失败")
        }
        if errors.Is(errCombined, errors.New("模拟关闭操作也失败")) {
            fmt.Println("包含:模拟关闭操作也失败")
        }
    }
}

运行该示例:

测试场景:写入和关闭都成功 (理想情况)
测试场景:写入失败,关闭也失败
关闭时发生错误: 模拟关闭操作也失败
组合错误:
模拟写入操作失败
模拟关闭操作也失败

“快速失败 (Fail Fast)”的黄金法则:为何它依然重要?

尽管 errors.Join() 在上述场景中表现出色,但我们不能忘记 Go 错误处理的一个核心原则——快速失败。 一些资深开发者在社区讨论中反复强调了这一点。

“快速失败”意味着:

  • 一旦发生错误,应尽快中止当前操作。
  • 将错误向上传播给调用者,由调用者决定如何处理。
  • 避免在错误状态下继续执行,这可能导致更严重的问题或产生难以追踪的“幽灵Bug”。

在绝大多数情况下,“快速失败”是更简单、更可预测、更易于调试的错误处理策略。它符合“最小惊奇原则”,让代码的行为更符合直觉。

API 边界与错误契约:思考在“Join”之前

有开发者还提出的另一个关键点是:“在假设你需要合并错误之前,先思考你的 API 边界及其错误契约。”

一个设计良好的 API 应该清晰地告知调用者:

  • 它可能返回哪些类型的错误?
  • 在什么情况下会返回错误?
  • 调用者应该如何响应这些错误?

如果一个 API 的职责是单一且明确的,那么通常情况下,它在遇到第一个无法自行处理的错误时就应该返回,而不是试图收集所有可能的内部错误再“打包”抛给调用者。过度使用 errors.Join() 向上层传递大量不相关的细粒度错误,可能会让调用者无所适从,造成信息噪音,反而违背了 Go 错误处理的明确性原则。

何时应该对 errors.Join() 说“不”?

结合上述讨论,以下是一些不建议或需要谨慎使用 errors.Join() 的场景:

  1. 错误之间存在明确的因果或依赖关系:此时应优先处理或报告最根本的错误。
  2. 简单的“快速失败”就能满足需求:不要为了“聚合”而聚合,增加不必要的复杂性。
  3. API 边界清晰,且期望调用者处理单一主要错误:向调用者返回一堆它不关心或无法有效处理的内部错误,通常不是好的 API 设计。
  4. 可能导致信息过载或掩盖核心问题:合并后的错误信息如果过于冗长或杂乱,反而不利于快速定位问题。

errors.Join() vs fmt.Errorf 包装多个错误:Go 1.20 的双重献礼

值得注意的是,在 Go 1.20 版本中,除了引入 errors.Join() 函数外,fmt.Errorf 的 %w 动词也得到了增强,现在它支持同时包装多个错误。这为我们组合错误信息提供了另一种选择。那么,这两者在使用和行为上有什么区别呢?

过滤 nil 错误的能力

  • errors.Join(errs…) 会自动忽略 errs 切片中的 nil 错误。如果所有传入的错误都是 nil,则 errors.Join 返回 nil。
  • fmt.Errorf 使用 %w 时,如果被包装的 err 是 nil,它仍然会生成一个非 nil 的错误(包含 nil 的字符串表示),除非所有 %w 对应的错误都是 nil 且格式化字符串本身在没有这些错误时会产生空错误。

我们来看一个例子:

// https://go.dev/play/p/X6aAjE0LdsY
package main

import (
    "errors"
    "fmt"
)

func main() {
    var err1 = errors.New("错误1")
    var err2 error // nil error
    var err3 = errors.New("错误3")

    // 使用 errors.Join
    joinedErr := errors.Join(err1, err2, err3)
    fmt.Printf("errors.Join 结果:\n%v\n\n", joinedErr)
    // 输出会包含 err1 和 err3,err2 (nil) 会被忽略

    // 使用 fmt.Errorf 包装多个错误
    // 注意:如果 err2 是 nil,"%w" 会输出 "<nil>"
    wrappedErr := fmt.Errorf("组合错误: 第一个: %w, 第二个(nil): %w, 第三个: %w", err1, err2, err3)
    fmt.Printf("fmt.Errorf 结果:\n%v\n\n", wrappedErr)

    // 演示 errors.Is 对两者的行为
    fmt.Printf("errors.Is(joinedErr, err1): %t\n", errors.Is(joinedErr, err1)) // true
    fmt.Printf("errors.Is(joinedErr, err2): %t\n", errors.Is(joinedErr, err2)) // false (因为 err2 是 nil 且被忽略)
    fmt.Printf("errors.Is(joinedErr, err3): %t\n", errors.Is(joinedErr, err3)) // true

    fmt.Printf("errors.Is(wrappedErr, err1): %t\n", errors.Is(wrappedErr, err1)) // true
    // 对于 fmt.Errorf,如果被包装的 err 是 nil,errors.Is 无法通过 %w 找到它
    fmt.Printf("errors.Is(wrappedErr, err2): %t\n", errors.Is(wrappedErr, err2)) // false
    fmt.Printf("errors.Is(wrappedErr, err3): %t\n", errors.Is(wrappedErr, err3)) // true

    // 如果所有错误都是 nil
    var nilErr1, nilErr2 error
    joinedNil := errors.Join(nilErr1, nilErr2)
    fmt.Printf("errors.Join(nil, nil) is nil: %t\n", joinedNil == nil) // true

    // fmt.Errorf 在所有 %w 都为 nil 时,如果格式化字符串本身为空,则可能返回 nil
    // 但通常会包含格式化字符串本身,所以不为 nil
    wrappedAllNil := fmt.Errorf("错误: %w, %w", nilErr1, nilErr2)
    fmt.Printf("fmt.Errorf(\"错误: %%w, %%w\", nil, nil) is nil: %t\n", wrappedAllNil == nil) // false
}

运行示例输出如下结果:

errors.Join 结果:
错误1
错误3

fmt.Errorf 结果:
组合错误: 第一个: 错误1, 第二个(nil): %!w(<nil>), 第三个: 错误3

errors.Is(joinedErr, err1): true
errors.Is(joinedErr, err2): false
errors.Is(joinedErr, err3): true
errors.Is(wrappedErr, err1): true
errors.Is(wrappedErr, err2): false
errors.Is(wrappedErr, err3): true
errors.Join(nil, nil) is nil: true
fmt.Errorf("错误: %w, %w", nil, nil) is nil: false

解包 (Unwrapping) 多个错误的能力

  • errors.Join 返回的错误类型(如果是非 nil 的)必然实现了 interface{ Unwrap() []error } 接口。这允许调用者获取一个包含所有被合并的非 nil 原始错误的切片,从而可以对每一个原始错误进行独立的检查。
  • fmt.Errorf 通过多个 %w 包装错误时,它仍然是构建一个错误链 (error chain)。这意味着错误是一层一层包装的,解包时需要多次调用 errors.Unwrap 来逐个访问。它不直接提供一次性获取所有被包装错误的方法。
// https://go.dev/play/p/8Zb2mvSFlFw
package main

import (
    "errors"
    "fmt"
)

type specialError struct {
    msg string
}

func (e *specialError) Error() string {
    return e.msg
}

func main() {
    errA := errors.New("错误A")
    errB := &specialError{"特殊错误B"}
    errC := errors.New("错误C")

    // 使用 errors.Join
    joined := errors.Join(errA, errB, errC)

    fmt.Println("使用 errors.Join 解包:")
    if unwrap, ok := joined.(interface{ Unwrap() []error }); ok {
        originalErrors := unwrap.Unwrap()
        for i, e := range originalErrors {
            fmt.Printf("  原始错误 %d: %v (类型: %T)\n", i+1, e, e)
            // 可以用 errors.As 检查特定类型
            var se *specialError
            if errors.As(e, &se) {
                fmt.Printf("    检测到 specialError: %s\n", se.msg)
            }
        }
    }
    fmt.Println()

    // 使用 fmt.Errorf 包装多个错误
    wrapped := fmt.Errorf("外层错误: (第一个: %w), (第二个: %w), (第三个: %w)", errA, errB, errC)
    // 实际的错误链结构取决于 %w 的顺序和格式化字符串
    // 例如,这里更像是 errA 被 wrapped 包裹,errB 被包裹 errA 的错误包裹,以此类推(具体取决于实现)
    // 或者,它们可能被视为并列地被一个包含描述文字的错误所包裹。
    // 为了清晰,我们假设一种简单的线性包裹(虽然内部实现可能更复杂,但 errors.Unwrap 行为类似)

    fmt.Println("使用 fmt.Errorf 解包 (逐层):")
    currentErr := wrapped
    i := 1
    for currentErr != nil {
        fmt.Printf("  解包层级 %d: %v (类型: %T)\n", i, currentErr, currentErr)
        var se *specialError
        if errors.As(currentErr, &se) { // 检查当前错误或其链中的错误
            fmt.Printf("    在链中检测到 specialError: %s\n", se.msg)
        }
        // errors.Is 也可以用于检查链中的特定错误实例
        if errors.Is(currentErr, errA) {
            fmt.Println("    在链中检测到 错误A")
        }

        unwrapped := errors.Unwrap(currentErr)
        if unwrapped == currentErr || i > 5 { // 防止无限循环或过多层级
            break
        }
        currentErr = unwrapped
        i++
    }
}

运行该示例,我们将得到预期的输出:

使用 errors.Join 解包:
  原始错误 1: 错误A (类型: *errors.errorString)
  原始错误 2: 特殊错误B (类型: *main.specialError)
    检测到 specialError: 特殊错误B
  原始错误 3: 错误C (类型: *errors.errorString)

使用 fmt.Errorf 解包 (逐层):
  解包层级 1: 外层错误: (第一个: 错误A), (第二个: 特殊错误B), (第三个: 错误C) (类型: *fmt.wrapErrors)
    在链中检测到 specialError: 特殊错误B
    在链中检测到 错误A

结合上述两个示例,我们可以看到:

  • 如果你需要将多个独立的错误视为一个集合,并希望轻松地忽略其中的 nil 值,同时方便地一次性访问所有非 nil 的原始错误,那么 errors.Join() 是更直接和语义化的选择。
  • 如果你更倾向于传统的错误链结构,通过错误包装来添加上下文信息,并且可以接受逐层解包,或者你的主要目的是在错误信息中包含多个原始错误的文本表示,那么 fmt.Errorf 配合多个 %w 也是可行的。

Go 1.20 同时提供这两种能力,让开发者在处理多个错误时有了更灵活的选择。理解它们的细微差别,有助于我们根据具体场景做出最合适的决策。

小结

Go 1.20 引入的 errors.Join() 无疑为 Go 语言的错误处理工具箱增添了一件强大的新工具。它在特定场景下——如输入验证、并行任务错误收集、defer 中的多错误处理——能够显著提升代码的表达力和用户体验,使得我们能够向调用者或用户提供更全面、更友好的错误信息。

然而,正如社区的讨论所揭示的,它并非“银弹”,更不应被滥用以取代“快速失败”这一久经考验的错误处理黄金法则。理解 errors.Join() 的适用边界,审慎评估其在具体场景下的收益与成本(如可能带来的信息过载或对 API 错误契约的破坏),是每一位 Gopher 都需要具备的判断力。

最终,优雅的错误处理,在于清晰、明确、以及在“最小惊奇”与“详尽信息”之间找到那个恰到好处的平衡点。errors.Join() 为我们实现这种平衡提供了一种新的可能性。

社区讨论帖:https://www.reddit.com/r/golang/comments/1ldyywj/use_errorsjoin/


聊一聊,也帮个忙:

  • 在你的 Go 项目中,你遇到过哪些适合使用 errors.Join() 的场景?或者,你认为哪些场景下应该坚决避免使用它?
  • 除了文中提到的,你对 Go 语言的错误处理机制还有哪些独到的见解或最佳实践?
  • 你认为“快速失败”和“错误聚合”这两种策略,在设计 API 时应该如何权衡?

欢迎在评论区留下你的经验、思考和问题。如果你觉得这篇文章对你有帮助,也请转发给你身边的 Gopher 朋友们,让更多人参与到关于 Go 错误处理的深度讨论中来!


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当一切皆可用Python:Go这样的通用语言与DSL的未来价值何在?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/19/language-design-in-the-era-of-llm

大家好,我是Tony Bai。

大型语言模型 (LLM) 的浪潮正以前所未有的速度和深度席卷软件开发领域。从代码生成、Bug 修复到文档撰写,AI 似乎正成为每一位开发者身边无所不能的“副驾驶”。在这股浪潮中,一个略显“刺耳”但又无法回避的论调开始浮现,正如一篇引人深思的博文《Programming Language Design in the Era of LLMs: A Return to Mediocrity?》中所指出的那样:“一切都更容易用 Python 实现 (Everything is Easier in Python)”——当然,这里指的是在 LLM 的强力辅助下。

这并非危言耸听。文章中展示的图表(来源于论文 “Knowledge Transfer from High-Resource to Low-Resource Programming Languages for Code LLMs“)清晰地揭示了一个趋势:LLM 在那些训练数据量巨大的“高资源”语言(如 Python, JavaScript, Java, C# 等)上,代码生成和任务解决的效能显著高于像 Go、Rust 这样的“低资源”语言:

如果 LLM 能够如此轻松地用 Python(或其他高资源语言)根据自然语言需求生成大部分“胶水代码”甚至核心逻辑,那么我们不禁要问:

  • 精心设计和构建领域特定语言 (DSL) 的价值还剩下多少?当消除冗余、封装领域知识这些 DSL 的核心优势,似乎可以被 LLM+通用语言轻易取代时,DSL 的未来是否会因此停滞?
  • 对于像 Go 这样以简洁、高效、工程化著称的通用语言,当其在 LLM 训练数据中的“声量”不及 Python 时,它的核心竞争力又将面临怎样的挑战与机遇?

今天,我们就来聊聊在 LLM 时代,DSL 和像 Go 这样的通用语言,其未来的价值究竟何在。

DSL 的黄昏?当 LLM 成为“万能代码生成器”

领域特定语言 (DSL) 的核心价值在于“专为特定领域而生”。通过精心设计的语法和语义,DSL 能够:

  • 提升表达力: 让领域专家或开发者能用更接近自然语言或领域术语的方式描述问题。
  • 消除样板代码: 将领域内的通用模式和“常识性规则”编码到语言自身。
  • 降低认知负荷: 开发者可以更专注于问题的“有趣”部分,而非底层实现细节。
  • 减少错误面: 通过语言层面的约束,使得编写出不正确的程序变得更加困难。

文章中那个视频游戏对话的例子就非常典型:从繁琐的 API 调用序列

# example code for a VN
character.draw("alice", character.LEFT, 0.1)
character.draw("bob", character.RIGHT, 0.1)
character.say("alice", "hello there!")
character.say("bob", "hi!")
character.state("alice", "sad")
character.say("alice", "did you hear the news?")

到简洁的 DSL 描述

# example DSL for dialog
[ alice @ left in 0.1, bob @right in 0.1  ]
alice: hello there!
bob: hi!
alice[sad]: did you hear the news?...

DSL 的优势一目了然。

然而,LLM 的出现,似乎正在侵蚀 DSL 的这些传统护城河。当开发者可以用自然语言向 Copilot 或 ChatGPT 描述“我想要一个能让 Alice 和 Bob 在屏幕两侧对话的场景”,并且 LLM 能够直接生成 Python 或 JavaScript 代码来实现这个功能时,我们不禁要问:为什么还要费心去学习、设计、构建和推广一个全新的 DSL 呢?

这里隐含的“机会成本”的问题非常现实:

  • DSL 的学习与生态位:使用一个“小众”的 DSL,意味着开发者可能要放弃使用 LLM 在主流语言上生成代码的巨大便利。LLM 在小众 DSL 上的表现(如果未经专门微调)几乎可以预见会非常糟糕。
  • DSL 的构建成本:设计和实现一个高质量的 DSL 本身就需要巨大的投入。在 LLM 时代,这个投入的“性价比”似乎正在下降。

这引发了一个令人担忧的趋势:DSL 的发展是否会因此停滞不前?语言设计的多样性是否会因此受到冲击,最终导致“人人皆写 Python (在 LLM 辅助下)”的局面?

Go 语言:在 LLM 时代的“低资源”挑战与独特优势

Go语言虽然在全球拥有数百万开发者,并且在云原生、后端开发等领域占据主导地位,但在 LLM 的训练数据占比上,相较于 Python、JavaScript 等拥有更长历史和更广泛应用场景(尤其是 Web 前端、数据科学等产生大量开源代码的领域)的语言,仍然处于“低资源”状态。

这意味着,LLM 在直接生成高质量、复杂 Go 代码方面的能力,目前可能还无法与它在 Python 等语言上的表现相媲美。 这对 Go 社区和开发者来说,既是挑战,也是反思和寻求新机遇的契机。

挑战:

  • 如果 LLM 生成 Go 代码的效率和质量暂时落后,可能会降低新手或寻求快速原型验证的开发者选择 Go 的意愿。
  • Go 社区可能需要投入更多精力来构建 LLM 友好的工具、库和高质量的训练数据。

然而,Go 语言的独特优势在 LLM 时代或许会更加凸显:

  • 简洁性与明确性对 LLM 的“友好”:
    • Go 语言语法精炼,关键字少,没有复杂的继承和隐式转换。这种“所见即所得”的特性,可能使得 LLM 更容易理解 Go 代码的结构和语义。
    • Go 的强类型系统和明确的错误处理机制 (if err != nil),虽然在手动编码时有时显得冗余,但在 LLM 生成或分析代码时,这些明确的信号可能有助于 LLM 生成更健壮、更易于验证的代码。
  • 强大的标准库与工程化特性:
    • Go 丰富的标准库覆盖了网络、并发、编解码等常见场景。LLM 在生成 Go 代码时,可以更多地依赖这些经过充分测试和优化的标准组件,减少对第三方库的复杂依赖。
    • Go 内置的测试、性能分析、代码格式化等工具,以及其对模块化的良好支持,有助于对 LLM 生成的代码进行有效的质量控制和集成。
  • 并发模型与性能优势的不可替代性:
    • Go 的 Goroutine 和 Channel 提供的轻量级并发模型,在构建高并发网络服务和分布式系统方面具有独特优势。这部分逻辑的复杂性和对性能的极致要求,可能难以完全由 LLM 在 Python 等语言中通过简单生成来完美复制。
    • Go 编译后的静态二进制文件和高效的执行性能,在许多后端和基础设施场景中依然是硬核需求。
  • Go 作为“基础设施”语言的潜力:
    • LLM 本身就需要强大的基础设施来训练和运行。Go 在构建这些大规模、高并发的 AI 基础设施方面,已经扮演了重要角色(如 Ollama 等项目)。
    • Go 的简洁性和安全性,也使其成为定义和执行 AI Agent 行为、编排复杂 AI 工作流的理想语言。

LLM 时代,语言设计(DSL 与通用语言)的破局之路

面对大型语言模型(LLM)带来的挑战,编程语言的设计(无论是领域特定语言(DSL)还是通用语言如 Go)并非只能被动应对。学术界正在探索一些富有前景的新方向,旨在实现语言设计与 LLM 的协同进化,而非零和博弈。

首先,有研究提出教会 LLM 理解 DSL 的方法,核心思路是利用 LLM 擅长的语言(如 Python 的受限子集)来表达核心逻辑。由于 LLM 对特定 DSL 的理解和生成能力有限,开发者可以设计工具或方法,将这些 Python 表达式“提升”或自动翻译到目标 DSL 中。这一思路启示未来的 DSL 设计者应考虑为其语言提供一个 LLM 友好的“语义映射层”,例如用 Python 或其他高资源语言来描述其核心概念和操作。

其次,在 DSL 中弥合“形式化”与“非形式化”的鸿沟也是一个重要方向。开发者在编写复杂系统内核时,往往需要精确控制每一行代码,此时 LLM 的帮助有限。然而,在编写不常用的“一次性”脚本时,LLM 能够根据自然语言描述生成“胶水代码”,使得开发者只需关注核心的“有趣”部分。因此,未来的 DSL 设计可以探索如何无缝集成“非形式化”自然语言描述,作为规范、注释,甚至直接融入代码中。与此同时,是否可以从 DSL 的类型系统或静态分析结果中,自动生成高质量的自然语言规范,反过来帮助 LLM 更好地理解和生成 DSL 代码,值得深入研究。

最后,面向 LLM 辅助验证的语言设计也成为一种趋势。研究者们不再满足于 LLM 生成“能运行”的代码,而是期望 LLM 能生成带有形式化规约(specifications)的代码,并利用验证语言(如 Dafny、Boogie)来证明这些代码的正确性。这一趋势对 DSL 和通用语言(如 Go)的设计提出了新要求,开发者需要考虑如何更好地支持“规约即代码”和“验证即开发”的模式。例如,Go 语言的强类型和接口设计,为形式化验证提供了一定的基础,未来的改进可以在此基础上进一步发展。

通过以上几个方向的探索,编程语言设计有望与 LLM 实现更为紧密的协同进化,推动软件开发的进步和创新。

小结:挑战之下,价值重塑

LLM 的崛起,无疑对整个编程语言生态带来了深刻的冲击和前所未有的挑战。那种“学会一门语言,用好一个框架,就能高枕无忧”的时代可能正在远去。

“一切皆可用 Python (在 LLM 辅助下)”的论调,虽然略显夸张,但也点出了一个事实:对于那些仅仅是为了减少样板代码、提供简单抽象的 DSL,或者在表达力和生态丰富度上不及 Python 的通用语言,其生存空间确实受到了挤压。

然而,这并不意味着语言设计本身会走向“平庸化”或消亡。相反,LLM 可能会迫使我们重新思考编程语言的核心价值:

  • 对于 DSL,未来可能需要更高的“门槛”——它们必须提供真正深刻的领域洞察和远超通用语言的表达效率与安全性,才能证明其存在的必要性。同时,与 LLM 的协同将是关键。
  • 对于像 Go 这样的通用语言,其价值将更多地体现在那些难以被 LLM 轻易复制的领域:极致的工程效率、经过实战检验的并发模型、强大的底层控制能力、以及构建大规模、高可靠系统的综合实力。Go 需要继续打磨其核心优势,并积极拥抱 AI,成为 AI 时代不可或缺的基石。

最终,技术的浪潮会淘汰掉不适应变化的,也会催生出新的、更强大的生命体。对于我们开发者而言,保持学习的热情,理解不同工具的本质和边界,拥抱变化,或许才是应对这个“AI 定义一切”时代的不二法门。

你认为 LLM 会如何改变你使用的编程语言?Go 和 DSL 的未来将走向何方?欢迎在评论区留下你的真知灼见!


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