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Rob Pike的“抱怨”与Go的“解药”:直面软件膨胀的四大根源

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/27/rob-pike-on-bloat

大家好,我是Tony Bai。

今年年初,Go语言之父、UTF-8编码的发明者Rob Pike的一篇题为”On Bloat”(关于膨胀)的演讲幻灯片(在2024年下旬做的)在技术圈,尤其是在Hacker News(以下简称HN)上,引发了相当热烈的讨论。Pike作为业界泰斗,其对当前软件开发中普遍存在的“膨胀”现象的犀利批评,以及对依赖管理、软件分层等问题的深刻担忧,无疑戳中了许多开发者的痛点。

HN上的讨论更是五花八门,开发者们纷纷从自身经历出发,探讨“膨胀”的定义、成因和后果。有人认为膨胀是“层层叠加的间接性”导致简单修改寸步难行;有人认为是“不必要的功能堆砌”;还有人归咎于“失控的依赖树”和“缺乏纪律的开发文化”。

那么,Rob Pike究竟在“抱怨”什么?他指出的软件膨胀根源有哪些?而作为我们Gopher,Go语言的设计哲学和工具链,能否为我们从纯技术层面提供对抗膨胀的“解药”呢?今天,我们就结合Pike的演讲精髓和HN的热议,深入聊聊软件膨胀的四大根源,并从Go的视角尝试寻找一下应对之道。

“膨胀”的真相:远不止代码大小和运行速度

在深入探讨根源之前,我们需要认识到,“膨胀”并不止是字面意义上我们理解的最终编译产物的大小或者应用的运行速度慢,Pike的观点和HN讨论中的“软件膨胀”体现在多个维度:

  • 复杂性失控: 过度的抽象层次、复杂的依赖关系、难以理解的代码路径,使得维护和迭代变得异常困难。
  • 维护成本剧增: 添加新功能的长期维护成本(包括理解、测试、修复Bug、处理兼容性)远超初次实现的成本,但往往被低估。
  • 不可预测性与脆弱性: 庞大且快速变化的依赖树使得我们几乎无法完全理解和掌控软件的实际构成和行为,任何更新都可能引入未知风险。

下面我们具体看看Pike指出的“膨胀”几个核心根源:

根源一:特性 (Features) —— “有用”不等于“值得”

Pike 指出,我们不断地为产品添加特性,以使其“更好”。但所有特性都会增加复杂性和成本,而维护成本是最大的那部分,远超初次实现。他警示我们要注意“有用谬论” —— 并非所有“有用”的功能都值得我们付出长期的维护代价。

HN讨论也印证了这一点:功能冗余、为了匹配竞品或满足某个高层“拍脑袋”的想法而添加功能、甚至开发者为了个人晋升而开发复杂功能的现象屡见不鲜。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • 简洁哲学: Go从设计之初就强调“少即是多”,鼓励用简单的原语组合解决问题,天然地抵制不必要的复杂性。
  • 强大的标准库: Go 提供了功能丰富且高质量的标准库,覆盖了网络、并发、加解密、I/O 等众多领域,减少了对外部特性库的依赖。很多时候,“自己动手,丰衣足食”(使用标准库)比引入一个庞大的外部框架更符合Go的风格。
  • 关注工程效率: Go的设计目标之一是提高软件开发(尤其是大型项目)的工程效率和可维护性,这促使Go社区更关注代码的清晰度和长期成本。

注:技术层面包括语言、工具以及设计思路和方法。

根源二:分层 (Layering) —— 在错误的层级“打补丁”

Pike 认为,现代软件层层叠加(硬件 -> 内核 -> 运行时 -> 框架 -> 应用代码),当出现问题时,我们太容易在更高的层级通过包装(wrap)来“修复”问题,而不是深入底层真正解决它。这导致了层层叠叠的“创可贴”,增加了复杂性和维护难度。他列举了ChromeOS文件App的例子,并强调要在正确的层级实现功能和修复

在HN的讨论中,有开发者描述的修改按钮颜色需要穿透17个文件和多个抽象层的例子,正是这种“错误分层”或“过度抽象”的生动体现。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • 小接口哲学: Go 鼓励定义小而专注的接口,这使得组件之间的依赖更清晰、更松耦合。当问题出现时,更容易定位到具体的接口实现层去修复,而不是在外部层层包装。
  • 组合优于继承: Go 通过组合(struct embedding)而非继承来实现代码复用,避免了深度继承带来的复杂性和脆弱性,使得在“正确层级”修改代码更易操作。
  • 显式错误处理: if err != nil 的模式强制开发者在调用点处理错误,使得问题更难被“隐藏”到上层去统一“包装”处理,鼓励在错误发生的源头附近解决或添加上下文。

根源三:依赖 (Dependencies) —— 看不见的“冰山”

这是Pike演讲中着墨最多、也最为忧虑的一点。他用数据(NPM 包平均依赖 115 个其他包,每天 1/4 的依赖解析发生变化)和实例(Kubernetes 的复杂依赖图)强调:

  • 现代软件依赖数量惊人且变化极快。
  • 我们几乎不可能完全理解自己项目的所有直接和间接依赖。
  • 依赖中隐藏着巨大的维护成本、Bug 和安全风险
  • 简单的 npm update 或 audit 无法解决根本问题

他强烈建议要理解依赖的成本严格、定期地审视依赖树,并推荐了 deps.dev 这样的工具。

HN 社区对此深有同感,纷纷吐槽“为了一个函数引入整个库”、“脆弱的传递性依赖”、“供应链安全”等问题,并呼唤更好的依赖分析工具。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • Go Modules: 相比 NPM 等包管理器,Go Modules 提供了相对更好的依赖管理机制,包括语义化版本控制、go.sum 校验和、最小版本选择 (MVS) 等,提高了依赖的可预测性和安全性,但也要注意Go module并非完美
  • 强大的标准库: 这是 Go 对抗依赖泛滥的最有力武器。很多功能可以直接使用标准库,避免引入外部依赖。
  • 社区文化: Go 社区相对而言更推崇稳定性和较少的依赖。引入一个大型框架或过多的外部库在 Go 社区通常需要更充分的理由。
  • 工具支持: Go 提供了 go mod graph, go mod why 等命令,可以帮助开发者理解依赖关系。结合 deps.dev,可以在一定程度上实践 Pike 的建议。

根源四:开源模式 (Open Source Development) —— “大门敞开” vs “严格把关”

Pike 对比了两种开源开发模式:

  • “真正的开源方式” (The true open source way): 接受一切贡献 (Accept everything that comes)。他认为这是膨胀和 Bug 的巨大来源
  • 更好的方式: 设立严格的代码质量、标准、评审、测试、贡献者审查等“门槛”,对允许合入的内容有标准。这种方式维护成本低得多。

他暗示 Go 项目本身更倾向于后者,强调“先做好再提交”(make it good before checking it in)。可能很多Gopher也感受到了这一点,Go项目本身对代码质量的review非常严格,这一定程度上也“延缓”了一些新特性进入Go的时间点。

HN 的讨论中也涉及了类似 “Bazaar vs Cathedral” 的模式对比,但观点更加复杂,认为现实中的项目往往处于两者之间的某个位置,并且“完全不接受外部贡献”也并非良策。

技术层面:Go的“解药”在哪?

  • Go 自身的开发模式: Go 语言本身(由 Google 主导)的开发流程相对严谨,对代码质量和向后兼容性有较高要求,可以看作是“严格把关”模式的体现。
  • 标准库的设计: Go 标准库的设计精良、接口稳定,为开发者提供了一个高质量的基础平台,减少了对外部“随意贡献”的依赖。
  • 社区项目实践: 观察 Go 社区一些知名的开源项目,其贡献流程和代码标准通常也比较严格。

反思与现实:Go 也非万能,“警惕与纪律”仍是关键

虽然 Go 的设计哲学和工具链在对抗软件膨胀方面提供了许多“天然优势”和“解药”,但我们必须清醒地认识到,Go 语言本身并不能完全免疫膨胀

正如 Pike 在其“建议”(Advice) 中反复强调的,以及 HN 讨论中部分开发者指出的,最终软件的质量很大程度上取决于开发者和团队的“警惕与纪律” (vigilance and discipline)

  • 我们是否真正理解并避免了增加不相称成本的特性
  • 我们是否努力在正确的层级解决问题
  • 我们是否审慎地评估和管理了每一个依赖
  • 我们是否坚持了高标准的开发和评审流程

如果缺乏这些,即使使用 Go,项目同样可能变得臃肿、复杂和难以维护。同时,HN 讨论也提醒我们,软件膨胀背后还有更深层次的组织、文化和经济因素,这些往往超出了单纯的技术和开发者纪律所能解决的范畴。

小结:拥抱 Go 的简洁,但需务实前行

Rob Pike 的“抱怨”为我们敲响了警钟,Hacker News 的热议则展现了软件膨胀问题的复杂性和普遍性。它确实是我们在工程实践中需要持续对抗的“熵增”现象。

Go 语言以其简洁、显式、组合的设计哲学,以及强大的标准库和相对稳健的依赖管理,在技术层面上,为我们提供了对抗膨胀的有力武器。理解并拥抱这些 Go 的“基因”,无疑能在一定程度上帮助我们构建更健康、更可持续的软件系统。

当然,Pike 的观点也并非金科玉律。有批评者指出,他的视角可能带有一定的“NIH(非我发明)倾向”,并且存在两个关键的“盲点”:

  1. 忽视了“不使用依赖”同样是巨大的技术债。 每一行自写的代码都需要永远维护。
  2. 现实中的选择往往不是“使用依赖 vs 自己实现”,而是“使用依赖 vs 根本不做这个功能”。 面对复杂的合规要求(如 ADA、GDPR)、第三方集成或 FIPS 认证等,从零开始构建的成本(可能需要数百人年)往往让“自己实现”变得不切实际。为了让产品能够及时上线并满足用户(哪怕是 Pike 本人可能也在使用的“缓慢”网站)的需求,引入依赖和一定的“膨胀”有时是必要且务实的选择。

注:“NIH(非我发明)倾向”是一种心理现象,指的是人们对他人提出的想法或创新持有偏见,通常因为这些想法不是自己发明的。这种倾向使得人们倾向于低估或拒绝其他人的创意,尽管这些创意可能是有价值的。

这种批评也提醒了我们,虽然 Pike 对简洁和纪律的呼吁值得我们高度重视,但在真实的商业环境和复杂的工程约束下,我们必须做出务实的权衡。纯粹的技术理想有时需要向现实妥协。

最终,我们每一位 Gopher 都需要在理解 Go 简洁之道的同时,保持批判性思维和务实态度。 在日常的每一个决策中,审慎地权衡简单与复杂、理想与现实、引入依赖与自主掌控,才能在这场与“膨胀”的持久战中,找到最适合我们项目和团队的平衡点,交付真正有价值且可持续的软件。

你如何看待 Rob Pike 对软件膨胀的观点?你认为他的批评切中要害,还是忽视了现实的复杂性?欢迎在评论区分享你的思考与实践!

参考资料

  • Rob Pike – On Bloat – https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSmIbSwh1_DXKEMU5YKgYpt5_b4yfOfpfEOKS5_cvtLdiHsX6zt-gNeisamRuCtDtCb2SbTafTI8V47/pub?slide=id.p
  • HN:On Bloat – https://news.ycombinator.com/item?id=43045713
  • Pike is wrong on bloat
  • On Bloat – https://commandcenter.blogspot.com/2025/02/on-bloat-these-are-slides-from-talk-i.html

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Go开发者必看!JetBrains 2024报告深度解读:Go语言现状、趋势与未来机遇

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/10/jetbrains-2024-go-report-analysis

嘿,各位Gopher!

你是否也在关心Go语言的最新动态?它还在快速增长吗?薪资水平如何?未来方向在哪?

这是我看到的关于2024年Go语言发展趋势最全面、数据最翔实的一份报告解读。 JetBrains,这家开发者们都非常熟悉的工具公司,最近发布了《Is Golang Still Growing? Go Language Popularity Trends in 2024》的研究报告文章。如果你是Go开发者,或者正在关注Go生态,这篇文章就是为你准备的,强烈推荐阅读!

在深入细节之前,先为你快速提炼报告的核心发现,让你高效把握重点:

  • Go开发者规模依旧庞大且专业: 全球专业Go开发者估算超400万,且持续增长。
  • 云原生主战场地位稳固: Web服务、云服务、IT基础设施是Go应用核心领域。
  • “钱景”诱人: Go开发者薪资普遍处于行业较高水平
  • 各大榜单表现亮眼: 在TIOBE、GitHub Octoverse等多个权威榜单中,Go排名稳定或显著上升
  • 与Rust互补而非替代: 两者定位不同,常被结合使用。
  • 未来聚焦: 持续深耕云原生,并在GenAI基础设施领域崭露头角。

Go开发者画像:规模、角色与“钱景”

报告显示,全球使用Go的专业开发者规模可观。JetBrains估计近一年有410万专业人士使用Go,其中180万将其作为主要语言之一。SlashData的估算则更高,达到470万(包含学生和爱好者),而最新的Stack Overflow和SlashData数据推算更是达到了580万

从上图中展示的开发者从事的软件类型来看:

  • Web服务 (无GUI): 744,000
  • 网站: 732,000
  • 云服务: 681,000

开发者角色方面(如上图),除了大量的软件工程师/程序员 (约160万)外,DevOps/基础设施工程师(约50万)的比例也相当高,这凸显了Go在云原生基础设施和运维领域的巨大需求。

更让Gopher们关心的是薪资。报告明确指出,Go开发者是业内薪资最高的人群之一。美国Go开发者的平均年薪约为$76,000,经验丰富者甚至可达$500,000


Go的应用版图:核心场景与行业分布

Go最常见的两大用例依然是:

  1. API/RPC服务(75%)
  2. 命令行工具(62%)

哪些行业在重度使用Go呢?

  • 科技 (超过40%): Google, DataDog, K8s, HashiCorp, Dropbox, Salesforce, Apple…
  • 金融服务 (13%): Monzo, American Express, Mercado Libre…
  • 交通与零售 (10%): Amazon, Uber, DeliveryHero, HelloFresh…
  • 媒体/游戏 (7%): Netflix, Bytedance, Tencent, Reddit, Snap…

多维数据透视:Go在各大榜单上的表现

担心Go的热度?来看看它在各大权威榜单上的表现吧:

  • JetBrains语言潜力指数: Go排名 第4,仅次于TypeScript, Rust, Python,显示出强大的增长潜力和用户粘性。
  • Stack Overflow开发者调查: 在“受喜爱和期望” (Admired and Desired) 榜单中,Go从去年的第9位跃升至第7位,超过了C#和Shell。
  • GitHub Octoverse: 稳定保持在 Top 10 编程语言之列,并且是 Top 3增长最快的语言之一 (开源项目活跃度)。
  • Cloudflare Radar (API客户端语言): Go在2024年 超越Node.js,成为自动化API请求最常用的语言,占比约12% (去年为8.4%)。
  • TIOBE指数: Go从2023年的第13位大幅攀升至第7位,达到自2009年以来的最高排名!**


TIOBE 2025.04榜单

这些数据有力地证明,Go语言不仅没有衰退,反而在多个维度上保持着强劲的势头。


Go vs Rust:是对手还是队友?

报告特别提到了Go与同样热门的Rust的关系。结论是:它们更多是互补,而非直接竞争

  • Go: 更易上手,开发效率高,非常适合云服务、微服务、API、CLI开发,强调 快速开发和可伸缩性
  • Rust: 性能极致,适用于性能密集型、底层嵌入式开发,但复杂性更高,开发成本和时间也更高

许多公司会同时使用这两种语言,根据场景需求选择最合适的工具。对Rust感兴趣的Go开发者增多,并不意味着Go市场份额的下降。


Go的未来之路:聚焦云原生与拥抱GenAI

展望未来,Go团队将继续聚焦云原生领域,满足其对开发效率 (time to value)、可靠性和可伸缩性的核心需求。

一个令人兴奋的新方向是生成式AI (GenAI) 基础设施。虽然Go在传统机器学习领域不如Python,但其在性能和可伸缩性上的优势,使其成为构建AI模型服务 (model serving)等生产级AI基础设施的理想选择。

  • 主流AI平台 (OpenAI, Google AI等) 已提供Go SDK
  • Go的GenAI生态正在成长,涌现出如Ollama, LangChain Go, kserve等工具。
  • GenAI基础设施本身,就像云基础设施一样,正在越来越多地用Go编写。

报告还提到,Go项目领导层虽有变动(Russ Cox卸任,Austin Clements和Cherry Mui接任),但新领导层对Go的理念和目标有深刻理解,确保了项目的连续性和稳定性。Go 1.24已于2025年2月发布,未来可期。


总结:黄金时代,未来可期

总而言之,JetBrains这份详尽的报告描绘了一个清晰的画面:

2024年,Go语言不仅保持了稳定发展,更在云原生领域巩固了核心地位,并在GenAI基础设施等新兴领域展现出强劲潜力。它正步入一个成熟且充满机遇的“黄金时代”

对于Gopher们来说,持续深耕云原生,关注Go在AI基础设施的应用,无疑是明智的选择。

那么,你认为Go语言的下一个增长点会在哪里?你对Go的未来有什么看法?

欢迎在评论区留下你的真知灼见,一起交流探讨!


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