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初窥dep

Go语言程序组织和构建的基本单元是Package,但Go语言官方却没有提供一款“像样的”Package Management Tool(包管理工具)。随着Go语言在全球范围内应用的愈加广泛,缺少官方包管理工具这一问题变得日益突出。

2016年GopherCon大会后,在Go官方的组织下,一个旨在改善Go包管理的commitee成立了,共同应对Go在package management上遇到的各种问题。经过各种脑洞和讨论后,该commitee在若干月后发布了“Package Management Proposal”,并启动了最有可能被接纳为官方包管理工具的项目dep的设计和开发。2017年年初,dep项目正式对外开放。截至目前,dep发布了v0.1.0版本,并处于alpha测试阶段。

可以说,dep的进展还是蛮快的。按照dep官方说法,dep目前的manifest和lock文件格式已经stable,并保证向后兼容。同时,dep实现了“自举”,即dep使用自己作为自己的包管理工具。由于dep的“特殊身份”,虽然dep离成熟尚远,但dep的进展也吸引了诸多gopher的目光,很多组织已经开始将package management tool迁移为dep,为dep进行早期测试。

这里,我也打算“尝尝鲜”,在本篇文章中和大家一起窥探和试用一下dep。

一、Go包管理的演进历史

1、go get

在管窥dep之前,我们先来简单看看Go语言包管理的演进历史。首当其冲的就是go get。

Go语言新手在初次接触Go语言时会感觉到Go语言的package获取真的是很方便:只需一行go get xxx,github.com上的大量go package就可以随你取用。 但随着对Go语言使用的深入,人们会发现go get给我们带来方便的同时,也带来了不少的麻烦。go get本质上是githg等这些vcs工具的高级wrapper。对于使用git的go package来说,go get的实质就是将package git clone到本地的特定目录下($GOPATH/src),同时go get可以自动解析包的依赖,并自动下载相关依赖包。

go get机制的设计很大程度上源于Google公司内部的单一root的代码仓库的开发模式,并且似乎google内部各个project/repository的master分支上的代码都是被认为stable的,因此go get仅仅支持获取master branch上的latest代码,没有指定version、branch或revision的能力。而在Google公司以外的世界里,这样的做法会给gopher带来不便:依赖的第三方包总是在变。一旦第三方包提交了无法正常build或接口不兼容的代码,依赖方立即就会受到影响。

而gopher们又恰恰希望自己项目所依赖的第三方包能受到自己的控制,而不是随意变化。这样,godepgbglide等一批第三方包管理工具出现了。

以应用最为广泛的godep为例。为了能让第三方依赖包“稳定下来”,实现项目的reproduceble build,godep将项目当前依赖包的版本信息记录在Godeps/Godeps.json中,并将依赖包的相关版本存放在Godeps/_workspace中。在编译时(godep go build)godep通过临时修改GOPATH环境变量的方法让go编译器使用缓存在Godeps/_workspace下的项目依赖的特定版本的第三方包,这样保证了项目不再受制于依赖的第三方包的master branch上的latest代码的变动了。

不过,godep的“版本管理”本质上是通过缓存第三方库的某个revision的快照实现的,这种方式依然让人感觉难于管理。同时,通过对GOPATH的“偷梁换柱”的方式实现使用Godeps/_workspace中的第三方库的快照进行编译也无法兼容Go原生编译器,必须使用godep go xxx来进行。

为此,Go进一步引入vendor机制减少gopher在包管理问题上的心智负担

2、vendor机制

Go team也一直在关注Go语言包依赖的问题,尤其是在Go 1.5实现自举的情况下,官方同样在1.5版本中推出了vendor机制。vendor机制是Russ CoxGo 1.5发布前期以一个experiment feature身份紧急加入到go中的(go 1.6脱离experiment身份)。vendor标准化了项目依赖的第三方库的存放位置(不再需要Godeps/_workspace了),同时也无需对GOPATH环境变量进行“偷梁换柱”了,go compiler原生优先感知和使用vendor下缓存的第三方包。

不过即便有了vendor的支持,vendor内第三方依赖包的代码的管理依旧是不规范的,要么是手动的,要么是借助godep这样的第三方包管理工具。目前自举后的Go代码本身也引入了vendor,不过go项目自身对vendor中代码的管理方式也是手动更新,Go自身并未使用任何第三方的包管理工具。

题外话:作为一门语言的标准库,应该是使用这门语言的开发者所使用的所有lib依赖的根依赖。但在go中,go标准库居然还要依赖golang.org/x/目录下的包,既然能被std lib依赖,那么说明其已经成熟,那为何不把x内的stable的库挪到std lib中呢?这点着实让人有些不解。

~/.bin/go18/src/vendor/golang_org/x]$ls
crypto/    net/    text/

从Go官方角度出发,官方go包依赖的解决方案的下一步就应该是解决对vendor下的第三方包如何进行管理的问题:依赖包的分析、记录和获取等,进而实现项目的reproducible build。dep就是用来做这事儿的。

二、dep简介

go package management commitee的牵头人物是微服务框架go-kit作者Peter Bourgon,但当前主导dep开发的是sam boyer,sam也是dep底层包依赖分析引擎-gps的作者。

和其他一些第三方Go包管理工具有所不同,dep在进行active dev前是经过commitee深思熟虑的,包括:featuresuser story等都在事前做了初步设计。如果你拜读这些文档,你可能会觉得解决包依赖问题,还是蛮复杂的。不过,对于这些工具的使用者来说,我们面对的是一些十分简化的交互接口。

1、安装dep

dep是标准的go cli程序,执行一条命令即完成安装:

# go get -u github.com/golang/dep/cmd/dep

# dep help
dep is a tool for managing dependencies for Go projects

Usage: dep <command>

Commands:

  init    Initialize a new project with manifest and lock files
  status  Report the status of the project's dependencies
  ensure  Ensure a dependency is safely vendored in the project
  prune   Prune the vendor tree of unused packages

Examples:
  dep init                          set up a new project
  dep ensure                        install the project's dependencies
  dep ensure -update                update the locked versions of all dependencies
  dep ensure github.com/pkg/errors  add a dependency to the project

Use "dep help [command]" for more information about a command.

在我的测试环境中,go的版本为1.8;dep的版本为commit d31c621c3381b9bebc7c10b1ac7849a96c21f2c3。

注意:由于dep还在active dev过程中且处于alpha测试阶段,因此本文中执行的dep命令、命令行为以及输出结果在后续dep版本中很可能会有变动,甚至是很大变动。

2、dep一般工作流

安装好dep后,我们就来看看使用dep的一般工作流。我们首先准备一个demo程序:

//depdemo/main.go
package main

import (
    "net/http"

    "go.uber.org/zap"

    "github.com/beego/mux"
)

func main() {
    logger, _ := zap.NewProduction()
    defer logger.Sync()
    sugar := logger.Sugar()

    mx := mux.New()
    mx.Handler("GET", "/", http.FileServer(http.Dir(".")))
    sugar.Fatal(http.ListenAndServe("127.0.0.1:8080", mx))
}

a) dep init

如果一个项目要使用dep进行包管理,那么首先需要在这个项目的根下执行dep init。在这里,我们对depdemo进行dep改造。

在depdemo目录下,执行dep init:

# dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep github.com/beego/mux
  Locking in master (626af65) for direct dep github.com/beego/mux
Following dependencies were not found in GOPATH. Dep will use the most recent versions of these projects.
  go.uber.org/zap
Root project is "github.com/bigwhite/experiments/depdemo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
(0)   ✓ select (root)
(1)    ? attempt github.com/beego/mux with 1 pkgs; at least 1 versions to try
(1)        try github.com/beego/mux@master
(1)    ✓ select github.com/beego/mux@master w/1 pkgs
(2)    ? attempt go.uber.org/zap with 1 pkgs; 12 versions to try
(2)        try go.uber.org/zap@v1.4.0
(2)    ✓ select go.uber.org/zap@v1.4.0 w/7 pkgs
(3)    ? attempt go.uber.org/atomic with 1 pkgs; 6 versions to try
(3)        try go.uber.org/atomic@v1.2.0
(3)    ✓ select go.uber.org/atomic@v1.2.0 w/1 pkgs
  ✓ found solution with 9 packages from 3 projects

Solver wall times by segment:
     b-source-exists: 1.090607387s
  b-deduce-proj-root: 288.126482ms
         b-list-pkgs: 131.059753ms
              b-gmal: 114.716587ms
         select-atom:    337.787µs
             satisfy:    298.743µs
         select-root:    292.889µs
            new-atom:    257.256µs
     b-list-versions:     42.408µs
               other:     22.307µs

  TOTAL: 1.625761599s

当前阶段,dep init命令的执行效率的确不高,因此需要你耐心的等待一会儿。如果你的project依赖的外部包很多,那么等待的时间可能会很长。并且由于dep会下载依赖包,对于国内的朋友来说,一旦下载qiang外的包,那么dep可能会“阻塞”在那里!

dep init大致会做这么几件事:

  • 利用gps分析当前代码包中的包依赖关系;
  • 将分析出的项目包的直接依赖(即main.go显式import的第三方包,direct dependency)约束(constraint)写入项目根目录下的Gopkg.toml文件中;
  • 将项目依赖的所有第三方包(包括直接依赖和传递依赖transitive dependency)在满足Gopkg.toml中约束范围内的最新version/branch/revision信息写入Gopkg.lock文件中;
  • 创建root vendor目录,并且以Gopkg.lock为输入,将其中的包(精确checkout 到revision)下载到项目root vendor下面。

执行完dep init后,dep会在当前目录下生成若干文件:

├── Gopkg.lock
├── Gopkg.toml
├── main.go
└── vendor/

我们逐一来看一下:

Gopkg.toml:

[[constraint]]
  branch = "master"
  name = "github.com/beego/mux"

[[constraint]]
  name = "go.uber.org/zap"
  version = "1.4.0"

Gopkg.toml记录了depdemo/main.go的两个direct dependency:mux和zap。通过gps的分析(可以参见上面init执行时输出的详细分析过程日志),dep确定的依赖版本约束为:mux的master分支、zap的1.4.0 version。

生成的Gopkg.lock中则记录了depdemo/main.go在上述约束下的所有依赖的可用的最新版本:

Gopkg.lock:

[[projects]]
  branch = "master"
  name = "github.com/beego/mux"
  packages = ["."]
  revision = "626af652714cc0092f492644e298e5f3ac7db31a"

[[projects]]
  name = "go.uber.org/atomic"
  packages = ["."]
  revision = "4e336646b2ef9fc6e47be8e21594178f98e5ebcf"
  version = "v1.2.0"

[[projects]]
  name = "go.uber.org/zap"
  packages = [".","buffer","internal/bufferpool","internal/color","internal/exit","internal/multierror","zapcore"]
  revision = "fab453050a7a08c35f31fc5fff6f2dbd962285ab"
  version = "v1.4.0"

[solve-meta]
  analyzer-name = "dep"
  analyzer-version = 1
  inputs-digest = "77d32776fdc88e1025460023bef70534c5457bdc89b817c9bab2b2cf7cccb22f"
  solver-name = "gps-cdcl"
  solver-version = 1

vendor目录下,则是lock文件中各个依赖包的本地clone:

# tree -L 2 vendor
vendor
├── github.com
│   └── beego
└── go.uber.org
    ├── atomic
    └── zap

至此,dep init完毕,相关依赖包也已经被vendor,你可以使用go build/install进行程序构建了。

b)、提交Gopkg.toml和Gopkg.lock

如果你对dep自动分析出来的各种约束和依赖的版本没有异议,那么这里就可以将Gopkg.toml和Gopkg.lock作为项目源码的一部分提交到代码库中了。这样其他人在下载了你的代码后,可以通过dep直接下载lock文件中的第三方包版本,并存在vendor里。这样就使得无论在何处,项目构建的依赖库理论上都是一致的,实现reproduceable build。

是否需要提交vendor下的依赖包代码到代码仓库?这取决于你。提交vendor的好处是即便没有dep,也可以实现真正的reproduceable build。但vendor的提交会让你的代码库变得异常庞大,且更新vendor时,大量的diff会影响到你对代码的review。下面的内容我们以不提交vendor为前提。

c)、dep ensure

现在我们的depdemo已经加入了Gopkg.toml和Gopkg.lock。这时,如果你将depdemo clone到你的本地,你还无法进行reproduceable build,因为这时vendor还不存在。这时我们需要执行下面命令来根据Gopkg.toml和Gopkg.lock中的数据构建vendor目录和同步里面的包:

# dep ensure

# ls -F
Gopkg.lock  Gopkg.toml  main.go  vendor/

ensure成功后,你就可以进行reproduceable build了。

我们可以通过dep status查看当前的依赖情况(包括direct and transitive dependency):

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              v1.2.0         4e33664   4e33664  1
go.uber.org/zap       ^1.4.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

d) 指定约束

dep init生成的Gopkg.toml中的约束是否是我们预期的呢?这个还真不一定。比如:我们将对zap的约束手工改为1.3.0:

//Gopkg.toml
... ...

[[constraint]]
  name = "go.uber.org/zap"
  version = "<=1.3.0"

执行dep ensure后,查看status:

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              v1.2.0         4e33664   4e33664  1
go.uber.org/zap       <=1.3.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

不过,此时Gopkg.lock中的zap version依旧是v1.4.0,并没有修改。要想更新lock和vendor下的数据,我们需要给ensure加上一个-update参数:

# dep ensure -update

# git diff Gopkg.lock
diff --git a/depdemo/Gopkg.lock b/depdemo/Gopkg.lock
index fce53dc..7fe3640 100644
--- a/depdemo/Gopkg.lock
+++ b/depdemo/Gopkg.lock
@@ -16,12 +16,12 @@
 [[projects]]
   name = "go.uber.org/zap"
   packages = [".","buffer","internal/bufferpool","internal/color","internal/exit","internal/multierror","zapcore"]
-  revision = "fab453050a7a08c35f31fc5fff6f2dbd962285ab"
-  version = "v1.4.0"
+  revision = "6a4e056f2cc954cfec3581729e758909604b3f76"
+  version = "v1.3.0"

 [solve-meta]
   analyzer-name = "dep"
   analyzer-version = 1
-  inputs-digest = "77d32776fdc88e1025460023bef70534c5457bdc89b817c9bab2b2cf7cccb22f"
+  inputs-digest = "b09c1497771f6fe7cdfcf61ab1a026ccc909f4801c08f2c25f186f93f14526b0"
   solver-name = "gps-cdcl"
   solver-version = 1

-update让dep ensure尝试去保证并同步Gopkg.lock和vendor目录下的数据,将Gopkg.lock下的zap的version改为Gopkg.toml下约束的最大值,即v1.3.0,同时更新vendor下的zap代码。

e) 指定依赖

我们也可以直接更新dependency,这将影响Gopkg.lock和vendor下的数据,但Gopkg.toml不会被修改:

# dep ensure 'go.uber.org/zap@<1.4.0'

# git diff
diff --git a/depdemo/Gopkg.lock b/depdemo/Gopkg.lock
index fce53dc..3b17b9b 100644
--- a/depdemo/Gopkg.lock
+++ b/depdemo/Gopkg.lock
@@ -16,12 +16,12 @@
 [[projects]]
   name = "go.uber.org/zap"
   packages = [".","buffer","internal/bufferpool","internal/color","internal/exit","internal/multierror","zapcore"]

-  revision = "fab453050a7a08c35f31fc5fff6f2dbd962285ab"
-  version = "v1.4.0"
+  revision = "6a4e056f2cc954cfec3581729e758909604b3f76"
+  version = "v1.3.0"

 [solve-meta]
   analyzer-name = "dep"
   analyzer-version = 1
-  inputs-digest = "77d32776fdc88e1025460023bef70534c5457bdc89b817c9bab2b2cf7cccb22f"
+  inputs-digest = "3307cd7d5942d333c4263fddda66549ac802743402fe350c0403eb3657b33b0b"
   solver-name = "gps-cdcl"
   solver-version = 1

这种情况下会出现Gopkg.lock中的version不满足Gopkg.toml中约束的情况。这里也让我比较困惑!

三、dep探索

上面的dep使用基本工作流完全可以满足日常包管理的需求了。但对于喜欢求甚解的我来说,必要要探索一下dep背后的行为和原理。

1、dep init的两种不同结果

我们回到depdemo的初始状态,即起点:尚未生成dep metadata file的时刻。我们在两种情况下,分别执行dep init:

  • $GOPATH/src下没有go.uber.org/zap
# dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep github.com/beego/mux
  Locking in master (626af65) for direct dep github.com/beego/mux
Following dependencies were not found in GOPATH. Dep will use the most recent versions of these projects.
  go.uber.org/zap
Root project is "github.com/bigwhite/experiments/depdemo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
... ...

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              v1.2.0         4e33664   4e33664  1
go.uber.org/zap       ^1.4.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

  • $GOPATH/src下存在go.uber.org/zap
# dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep github.com/beego/mux
  Locking in master (626af65) for direct dep github.com/beego/mux
  Using master as constraint for direct dep go.uber.org/zap
  Locking in master (b33459c) for direct dep go.uber.org/zap
  Locking in master (908889c) for transitive dep go.uber.org/atomic
Root project is "github.com/bigwhite/experiments/depdemo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
... ...

# dep status
PROJECT               CONSTRAINT     VERSION        REVISION  LATEST   PKGS USED
github.com/beego/mux  branch master  branch master  626af65   626af65  1
go.uber.org/atomic    *              branch master  908889c   4e33664  1
go.uber.org/zap       branch master  branch master  b33459c   b33459c  7

不知道大家发现两种情况下生成的结果的异同与否。我们只看两个dep status输出中的zap一行:

go.uber.org/zap       ^1.4.0         v1.4.0         fab4530   fab4530  7

vs.

go.uber.org/zap       branch master  branch master  b33459c   b33459c  7

dep自动分析后得到截然不同的两个结果。

第一种情况,我们称之为dep init的network mode,即dep发现本地GOPATH下面没有zap,于是dep init通过network到upstream上查找zap,并“Dep will use the most recent versions of these projects”,即v1.4.0版本。

第二种情况,我们称之为dep init的GOPATH mode, 即dep发现本地GOPATH下面存在zap,于是dep init认定“Using master as constraint for direct dep go.uber.org/zap”,即master branch。

至于为何GOPATH mode下,dep init会选择master,我个人猜测是因为dep觉得既然你本地有zap,那很大可能zap master的稳定性是被你所接受了的。在“dep: updated command spec”中,似乎dep init打算通过增加一个-gopath的flag来区分两种工作模式,并将network mode作为默认工作mode。但目前我所使用的dep版本还没有实现这个功能,其默认工作方式依旧是先GOPATH mode,如果没有找到依赖包的存在,则针对该包实施network mode。

从这里也可以看得出来,对于dep init 输出的约束,你最好还是检视一下,看是否能接受,否则就通过上面提到的“指定约束”来更正dep的输出。

2、dep对项目的依赖包的cache

在进行上面的试验中,我们发现:在本地GOPATH/src下面没有zap的情况下,dep似乎是直接将zap get到本地vendor目录的,而不是先get到GOPATH/src下,在copy到vendor中。事实是什么样的呢?dep的确没有操作GOPATH/src目录,因为那是共享的。dep在$GOPATH/pkg/dep/sources下留了一块“自留地”,用于cache所有从network上下载的依赖包:

# ls -F $GOPATH/pkg/dep/sources/
https---github.com-beego-mux/  https---github.com-uber--go-atomic/  https---github.com-uber--go-zap/

# ls -aF /root/go/pkg/dep/sources/https---github.com-uber--go-zap
./             buffer/            config_test.go   field.go       .gitignore      http_handler.go       LICENSE.txt           options.go          sugar.go       writer.go
../            CHANGELOG.md       CONTRIBUTING.md  field_test.go  glide.lock      http_handler_test.go  logger_bench_test.go  README.md           sugar_test.go  writer_test.go
array.go       check_license.sh*  doc.go           flag.go        glide.yaml      internal/             logger.go             .readme.tmpl        time.go        zapcore/
array_test.go  common_test.go     encoder.go       flag_test.go   global.go       level.go              logger_test.go        stacktrace.go       time_test.go   zapgrpc/
benchmarks/    config.go          encoder_test.go  .git/          global_test.go  level_test.go         Makefile              stacktrace_test.go  .travis.yml    zaptest/

dep对于依赖包的所以git请求均在这个缓存目录下进行。

3、 vendor flatten平坦化

go在1.5加入vendor机制时,是考虑到“钻石形依赖”中存在同一个依赖包的不同版本的。我们来看看dep是否支持这一点。我们设计了一个试验:

img{512x368}

我们建立一个这样的“钻石形”试验环境,foo依赖ab两个包,而a、b两个包分别依赖f的不同版本(通过在a、b中的Gopkg.toml声明这种约束,见图中标注)。

下面是foo项目下面的main.go:

// foo/main.go

package main

import "bitbucket.org/bigwhite/b"
import "bitbucket.org/bigwhite/a"

func main() {
    a.CallA()
    b.CallB()
}

未引入dep前,我们来运行一下该代码:

$go run main.go
call A: master branch
   --> call F:
    call F: v1.1.0
   --> call F end
call B: master branch
   --> call F:
    call F: v2.0.1
   --> call F end

可以看到同样是f包的输出,由于a、b分别依赖f的不同版本,因此输出不同。

我们对foo进行一个dep 分析,看看dep给了我们什么结果:

$dep init -v
Searching GOPATH for projects...
  Using master as constraint for direct dep bitbucket.org/bigwhite/a
  Locking in master (9122a5d) for direct dep bitbucket.org/bigwhite/a
  Using master as constraint for direct dep bitbucket.org/bigwhite/b
  Locking in master (2415845) for direct dep bitbucket.org/bigwhite/b
  Locking in master (971460c) for transitive dep bitbucket.org/bigwhite/f
Root project is "Foo"
 1 transitively valid internal packages
 2 external packages imported from 2 projects
 ... ...

No versions of bitbucket.org/bigwhite/b met constraints:
    master: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@master, as it has a dependency on bitbucket.org/bigwhite/f with constraint ^2.0.0, which has no overlap with existing constraint ^1.1.0 from bitbucket.org/bigwhite/a@master
    v2.0.0: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@v2.0.0, as it is not allowed by constraint master from project Foo.
    v1.0.0: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@v1.0.0, as it is not allowed by constraint master from project Foo.
    master: Could not introduce bitbucket.org/bigwhite/b@master, as it has a dependency on bitbucket.org/bigwhite/f with constraint ^2.0.0, which has no overlap with existing constraint ^1.1.0 from bitbucket.org/bigwhite/a@master

dep init运行失败。由于a依赖的f@^1.1.0和b依赖的f@^2.0.0两个约束之间没有交集,无法调和,dep无法solve这个依赖,于是init failed!

但失败背后还有一层原因,那就是dep的设计要求flatten vendor,即使用dep的项目只能有一个root vendor,所以直接依赖或传递依赖的包中包含vendor的,vendor目录也都会被strip掉。这样一旦依赖包中存在带有冲突的约束,那么dep init必将失败。

四、小结

dep一个重要feature就是支持semver 2.0规范,不过semver的规则好多,不是这里能说清楚的,大家可以到semver官方站细读规则,或者在npm semver calculator这个站点直观感受semver规则带来的变化。

dep试验告一段落。从目前来看,dep已经进入可用阶段,建议有条件的童鞋能积极的使用dep,并为dep进行前期测试,发现问题提issue,为dep的快速完善出出力。

depdemo的代码在这里;a, b,f包的代码在这里这里这里

五、参考资料


微博:@tonybai_cn
微信公众号:iamtonybai
github.com: https://github.com/bigwhite

Go coding in go way

本篇文章是我在2017年第三届GopherChina大会上所作talk:”Go coding in go way“的改编和展开版,全文如下。

一、序

今天我要分享的题目是“Go coding in go way”,中文含义就是用“Go语言编程思维去写Go代码”。看到这个题目大家不禁要问:究竟什么是Go语言编程思维呢?关于什么是Go语言变成思维其实并没有官方说法。这里要和大家交流的内容都是基于Go诞生七年多以来我个人对Go的设计者、Go team以及Go主流社区的观点和代码行为的整理、分析和总结。希望通过我的这次“抛砖引玉”,让在座的Gopher们对“Go语言编程思维”有一个初步的认知,并在日常开发工作中遵循Go语言的编程思维,写出idiomatic的Go代码。

二、编程语言与编程思维

1、大师的观点

在人类自然语言学界有一个很著名的假说:”萨丕尔-沃夫假说“,这个假说的内容是这样的:

语言影响或决定人类的思维方式("Language inuences/determines thought" - Sapir-Whorf hypothesis )

说到这个假说,我们不能不提及在2017年初国内上映了一部口碑不错的美国科幻大片《降临》,这部片子改编自雨果奖获得者华裔科幻小说家Ted姜的《你一生的故事》,片中主线剧情的理论基础就是就是“萨丕尔-沃夫假说”。更夸张的是片中直接将该假说应用到外星人语言上,将其扩展到宇宙范畴^_^。片中的女主作为人类代表与外星人沟通,并学会了外星语言,从此思维大变,拥有了预知未来的“超能力”。由此我们可以看出“选择对一门语言是多么的重要”。

奇妙的是,在编程语言界,有位大师级人物也有着与”萨丕尔-沃夫假说”异曲同工的观点和认知。他就是首届图灵奖得主、著名计算机科学家Alan J. Perlis(艾伦·佩利)。他从另外一个角度提出了:

“不能影响到你的编程思维方式的编程语言不值得去学习和使用”

A language that doesn't aect the way you think about programming is not worth knowing.

2、现实中的“投影”

从上述大师们的理论和观点,我们似乎看到了语言与思维之间存在着某种联系。那么两者间的这种联系在真实编程世界中的投影又是什么样子的呢?我们来看一个简单的编程问题:

【问题: 素数筛】

  问题描述:素数是一个自然数,它具有两个截然不同的自然数除数:1和它本身。 要找到小于或等于给定整数n的素数。针对这个问题,我们可以采用埃拉托斯特尼素数筛算法。
  算法描述:先用最小的素数2去筛,把2的倍数剔除掉;下一个未筛除的数就是素数(这里是3)。再用这个素数3去筛,筛除掉3的倍数... 这样不断重复下去,直到筛完为止。

img{512x368}
算法动图

下面是该素数筛算法的不同编程语言的实现版本。

C语言版本:

【sieve.c】

void sieve() {
        int c, i,j,numbers[LIMIT], primes[PRIMES];

        for (i=0;i<LIMIT;i++){
                numbers[i]=i+2; /*fill the array with natural numbers*/
        }

        for (i=0;i<LIMIT;i++){
                if (numbers[i]!=-1){
                        for (j=2*numbers[i]-2;j<LIMIT;j+=numbers[i])
                                numbers[j]=-1; /*sieve the non-primes*/
                }
        }

        c = j = 0;
        for (i=0;i<LIMIT&&j<PRIMES;i++) {
                if (numbers[i]!=-1) {
                        primes[j++] = numbers[i]; /*transfer the primes to their own array*/
                        c++;
                }
        }

        for (i=0;i<c;i++) printf("%d\n",primes[i]);
}

Haskell版本:

【sieve.hs】

sieve [] = []
sieve (x:xs) = x : sieve (filter (\a -> not $ a `mod` x == 0) xs)

n = 100
main = print $ sieve [2..n]

Go语言版本:

【sieve.go】

func generate(ch chan<- int) {
    for i := 2; ; i++ {
        ch <- i // Send 'i' to channel 'ch'.
    }
}

func filter(src <-chan int, dst chan<- int, prime int) {
    for i := range src { // Loop over values received from 'src'.
        if i%prime != 0 {
            dst <- i // Send 'i' to channel 'dst'.
        }
    }
}

func sieve() {
    ch := make(chan int) // Create a new channel.
    go generate(ch)      // Start generate() as a subprocess.
    for {
        prime := <-ch
        fmt.Print(prime, "\n")
        ch1 := make(chan int)
        go filter(ch, ch1, prime)
        ch = ch1
    }
}

  • C版本的素数筛程序是一个常规实现。它定义了两个数组:numbers和primes,“筛”的过程在numbers这个数组中进行(纯内存修改),非素数的数组元素被设置为-1,便于后续提取;
  • Haskell版本采用了函数递归的思路,通过 “filter操作集合”,用谓词(过滤条件)\a -> not $ a mod x == 0;筛除素数的倍数,将未筛除的数的集合作为参数传递归递给下去;
  • Go版本的素数筛实现采用的是goroutine的并发组合。程序从2开始,依次为每个素数建立一个goroutine,用于作为筛除该素数的倍数。ch指向当前最新输出素数所位于的筛子goroutine的源channel,这段代码来自于Rob Pike的一次关于concurrency的分享slide。

img{512x368}

3、思考

通过上述这个现实中的问题我们可以看到:面对同一个问题,来自不同编程语言的程序员给出了思维方式截然不同的解决方法:C的命令式思维、Haskell的函数式思维和Go的并发思维。这一定程度上印证了前面的假说:编程语言影响编程思维。

Go语言诞生较晚(2007年设计、2009年发布Go1),绝大多数Gopher(包括我在内)第一语言都不是Go,都是“半路出家”从其他语言转过来的,诸如:C、C++、JavaPython等,甚至是Javascript、HaskellLisp等。由于Go语言上手容易,在转Go的初期大家很快就掌握了Go的语法。但写着写着,就是发现自己写的代码总是感觉很别扭,并且总是尝试在Go语言中寻找自己上一门语言中熟悉的语法元素;自己的代码风格似乎和Go stdlib、主流Go开源项目的代码在思考角度和使用方式上存在较大差异。而每每看到Go core team member(比如:rob pike)的一些代码却总有一种醍醐灌顶的赶脚。这就是我们经常说的go coding in c way、in java way、in python way等。出现这种情况的主要原因就是大脑中的原有语言的思维方式在“作祟”。

我们学习和使用一门编程语言,目标就是要用这门语言思维方式去Coding。学习Go,就要用Go的编程思维去写Go代码,而不是用其他语言的思维方式。

4、编程语言思维的形成

人类语言如何影响人类思维这个课题自然要留给人类语言学家去破解。但编程语言如何影响编程思维,每个程序员都有着自己的理解。作为一个有着十几年编程经验的程序员,我认为可以用下面这幅示意图来解释一门编程语言思维的形成机制:

img{512x368}

决定编程语言思维的根本在于这门编程语言的价值观!什么是价值观?个人认为:一门编程语言的价值观就是这门语言的最初设计者对程序世界的认知。不同编程语言的价值观不尽相同,导致不同编程语言采用不同的语法结构,不同语言的使用者拥有着不同的思维方式,表现出针对特定问题的不同的行为(具现为:代码设计上的差异和代码风格上的不同),就像上面素数筛那样。比如:

C的价值观摘录:

- 相信程序员:提供指针和指针运算,让C程序员天马行空的发挥
- 自己动手,丰衣足食:提供一个很小的标准库,其余的让程序员自造
- 保持语言的短小和简单
- 性能优先

C++价值观摘录:

- 支持多范式,不强迫程序员使用某个特定的范式
- 不求完美,但求实用(并且立即可用)

此外,从上述模型图,我们可以看出思维和结构影响语言应用行为,这是语言应用的核心;同时存在一个反馈机制:即语言应用行为会反过来持续影响/优化语言结构。我们常用冰山表示一个事物的表象与内涵。如果说某种语言的惯用法idiomatic tips或者best practice这些具体行为是露出水面上的冰山头部,那么价值观和思维方式就是深藏在水面以下的冰山的基座。

三、Go语言价值观的形成与Go语言价值观

从上述模型来看,编程语言思维形成的主导因素是这门编程语言的价值观,因此我们首先来看一下Go语言价值观的形成以及Go语言价值观的具体内容。

Go语言的价值观的形成我觉得至少有三点因素。

1、语言设计者&Unix文化

Go语言价值观形成是与Go的初期设计者不无关系的,可以说Go最初设计者主导了Go语言价值观的形成!这就好比一个企业的最初创始人缔造企业价值观和文化一样。

img{512x368}

图中是Go的三位最初设计者,从左到右分别是罗伯特·格瑞史莫、罗伯·派克和肯·汤普逊。Go初期的所有features adoption是需要三巨头达成一致才行。三位设计者有一个共同特征,那就是深受Unix文化熏陶。罗伯特·格瑞史莫参与设计了Java的HotSpot虚拟机和Chrome浏览器的JavaScript V8引擎,罗博·派克在大名鼎鼎的bell lab侵淫多年,参与了Plan9操作系统、C编译器以及多种语言编译器的设计和实现,肯·汤普逊更是图灵奖得主、Unix之父。关于Unix设计哲学阐述最好的一本书莫过于埃瑞克.理曼德(Eric S. Raymond)的《UNIX编程艺术》了,该书中列举了很多unix的哲学条目,比如:简单、模块化、正交、组合、pipe、功能短小且聚焦等。三位设计者将Unix设计哲学应用到了Go语言的设计当中,因此你或多或少都能在Go的设计和应用中找到这些哲学的影子。

2、遗传基因

Go并发模型CSP理论的最初提出者Tony Hoare曾提出过这样一个观点:

The task of the programming language designer " is consolidation not innovation ". (Tony Hoare, 1973).
编程语言设计者的任务不是创新,而是巩固。

img{512x368}

和其他语言一样,Go也是站在巨人肩膀上的。这种基因继承,不仅仅是语法结构的继承,还有部分价值观的继承和进一步认知改进。当然不可否认的是Go也有自己的微创新,比如: implicit interface implementation、首字母大小写决定visibility等。虽然不受学院派待见,但把Go的这些微创新组合在一起,你会看到Go迸发出了强大的表现力。

3、面向新的基础设施环境和大规模软件开发的诸多问题

有一种开玩笑的说法:Go诞生于C++程序的漫长compile过程中。如果c++编译很快,那么上面的Go语言三巨头也没有闲暇时间一起喝着咖啡并讨论如何设计一门新语言。

面对时代变迁、面对新的基础设施环境、多核多处理器平台的出现,很多传统语言表现出了“不适应”,这直接导致在开发大规模软件过程中出现了各种各样的问题,比如:构建缓慢、依赖失控、代码风格各异、难用且复杂无法自动化的工具、跨语言构建难等。Go的设计初衷就是为了面向新环境、面向解决问题的。虽然这些问题不都是能在语言层面解决的,但这些环境和问题影响了设计者对程序世界的认知,也就影响了Go的价值观。

4、Go语言的价值观

在明确了Go价值观的形成因素后,我认为Go语言的价值观至少包含以下几点:

 - Overall Simplicity 全面的简单
 - Orthogonal Composition 正交组合
 - Preference in Concurrency 偏好并发

用一句话概括Go的价值观(也便于记忆):

Go is about orthogonal composition of simple concepts with preference in concurrency.
Go是在偏好并发的环境下的简单概念/事物的正交组合

无论是Go语言设计还是Go语言使用,都受到上述价值观的影响。接下来我们逐个来看一下Go语言价值观主导下的Go语言编程思维,并看看每种编程思维在语言设计、标准库实现以及主流Go开源项目中的应用体现。我将按“价值观” -> “(价值观下的)语言设计” -> “编程思维” -> “编程思维体现”的顺序展开。

四、Overall Simplicity

Go的第一个价值观就是”全面简单”。

图灵奖获得者迪杰斯特拉说过:”简单和优雅不受欢迎,那是因为人们要想实现它们需要更努力地工作,更多自律以及领会更多的教育。” 而Go的设计者们恰恰在语言设计初期就将复杂性留给了语言自身的设计和实现阶段,留给了Go core team,而将简单留给了gopher们。因此,Simplicity价值观更多地体现在了Go语言设计层面。 这里简单列举一些:

- 简洁、正规的语法:大大降低Go入门门槛,让来自其他语言的初学者可以轻松使用Go语言;
- 仅仅25个keyword:主流编程语言中最简单的,没有之一;
-  “一种”代码写法、尽可能减少程序员付出;
- 垃圾回收GC: 降低程序员在内存管理方面的心智负担;
- goroutine:提供最简洁的并发支持;
- constants:对传统语言中常量定义和使用方法做进一步简化;
- interface:纯方法集合,纯行为定义,隐式实现;
- package:Go程序结构层面的唯一组织形式,它将设计、语法、命名、构建、链接和测试都聚于一包中,导入和使用简单。

如今,Go语言的简单已经从自身设计扩展到Go应用的方方面面,但也正是由于在语言层面已经足够简单了,因此在应用层面,“简单”体现的反倒不是很明显,更加顺其自然。接下来,我总结整理几个在“全面简单”价值观下形成的Go编程思维,我们一起看一下。

1、short naming thought(短命名思维)

在gofmt的帮助下,Go语言一统coding style。在这样的一个情形下,naming成了gopher们为数不多可以“自由发挥”的空间了。但对于naming,Go有着自己的思维:短命名。即在并不影响readablity的前提下,尽可能的用长度短小的标识符,于是我们经常看到用单个字母命名的变量,这与其他一些语言在命名上的建议有不同,比如Java建议遵循“见名知义”的命名原则。

Go一般在上下文环境中用最短的名字携带足够的信息,我们可以对比一下Java和Go:

   java    vs. go

  "index" vs. "i"
  "value" vs. "v"

除了短小,Go还要求尽量在一定上下文中保持命名含义的一致性,比如:在一个上下文中,我们声明了两个变量b,如果第一个b表意为buf,那么后续的b也最好是这个含义。

在命名短小和一致性方面,stdlib和知名开源项目为我们做出表率。我们统计一下Go标准库中标识符使用频率,可以看到大量单字母命名的变量标识符占据top30:

cat $(find $GOROOT -name '*.go') | indents | sort | uniq -c | sort -nr | sed 30q
          60224 v
          42444 err
          38012 t
          33386 x
          33302 i
          33277 b
          27943 p
          25121 s
          21228 n
          20831 r
          20634 _
          19236 c
          17056 y
          12850 f
          12834 a
          ... ...

细致分析了一下stdlib中常见短变量名字所代表的含义(见代码后的注释),stdlib在一致性方面做的还是不错的,当然也有例外。

        [v, k, i]

        // loop varible
        for i, v := range s {
        for k, v := range m {
        for v := range r { // channel

        // if、switch/case clause varible
        if v := mimeTypes[ext]; v != "" {
        switch v := ptr.Elem(); v.Kind() {
        case v := <-c:

        v := reflect.ValueOf(x) // result of reflect.Value()

        [t]

        t := time.Now() // time
        t := &Timer{ // timer
        if t := md.typemap[off]; t != nil { // type

        [b]

        b := make([]byte, n) // bytes slice
        b := new(bytes.Buffer) // bytes.Buffer

2、minimal thought(最小思维)

码农们是苦逼的,每天坐在电脑前一坐就是10多个小时,自己的“业余”时间已经很少了。Go语言的设计者在这方面做的很“贴心”,考虑到为了让男Gopher能有时间撩妹,女Gopher能有时间傍帅哥,Go语言倡导minimal thought,即尽可能的降低gopher们的投入。这种思维体现在语言设计、语言使用、相关工具使用等多个方面。比如:

  • 一种代码风格:程序员们再也无需为coding style的个人喜好而争论不休了,节省下来的时间专心做自己喜欢的事情:)
  • “一种”代码写法(或提供最少的写法、更简单的写法):你会发现,面对一个问题,大多数gopher们给出的go实现方式都类似。这就是Go“一种代码写法”思维的直接体现。Go在语法结构层面没有提供给Gopher很大的灵活性。Go is not a “TMTOWTDI — There’s More Than One Way To Do It”。这点与C++、Ruby有着很大不同。
  • 显式代码(obvious),而不是聪明(clever)代码:Go提倡显而易见、可读性好的代码,而非充满各种技巧或称为“炫技”的所谓“聪明”代码。纵观stdlib、kubernetes等go代码库,都是很obvious(直观)的go code,clever code难觅踪迹。这样一来,别人写的代码,你可以轻松地看懂(为你节省大量时间和精力)。这也是Go代码中clever code比例远远小于其他主流语言的原因,Go不是炫技的舞台。

C++程序员看到这里是不是在“抹眼泪”,这里并非黑C++,C++的复杂和多范式是客观的,C++98标准和C++17标准的差异甚至可以用“两门语言”来形容,用泛型的代码和不用泛型的代码看起来也像是两门完全不同的语言,这种心智负担之沉重可想而知。

接下来,我们看看minimal thought在语言设计和应用中的体现。

1) “一种”循环: for

Go语言仅仅提供了一种用于“循环逻辑”的关键字:for。在其他语言中的各种用于循环逻辑的关键字,比如while, do-while等,在go中都可以通过for模拟实现。

- 常规
  for i := 0; i < count; i++ {}

- "while"
  for condition { }

- "do-while"
  for { // use "for-break" instead
        doSomething()
        if condition { break }
  }

- iterator loop
  for k, v := range f.Value {}

- dead loop
  for {}

2) “一种”constant

前面说过Go设计者是十分体贴的,这种体贴体现在很多不起眼的细节上,比如对传统语言中constant声明和使用的优化。

Go语言中constants只是数字,无论是整型还是浮点型都可以直接写成数字,无需显式地赋给类型:

  const incomingQueueLength = 25

  const (
      http2minMaxFrameSize = 1 << 14
      http2maxFrameSize    = 1<<24 - 1
  )

  const PI = 3.1415928
  const e = 1E6

参与计算的constant无需显式算术转换,而是由编译器自动确定语句中constant的承载类型:

  const a = 10080
  var c int32 = 99
  d := c + a
  fmt.Printf("%T\n", d) //int32
  fmt.Printf("%T\n", a) //int

3) “一种”错误处理方法

C++之父Bjarne Stroustrup说过:“世界上有两类编程语言,一类是总被人抱怨诟病的,而另外一类是无人使用的”。Go语言自其出生那天起,就因错误处理机制看起来似乎有些过时、有些简单而被大家所诟病,直至今天这种声音依旧存在。因为Go仅仅提供了一种基于值比较的简单的错误处理方法。但就是这样的错误处理方法也恰恰是Go设计者simplicity价值观的体现。Go设计者认为如果像其他一些主流语言那样,将exception的try-catch-finally的机制与语言的控制结构耦合在一起,将势必大大增加语言的复杂性,这与simplicity的价值观是背道而驰的。简单的基于值比较的error处理方法可以让使用者更重视每一个error并聚焦于错误本身。显式地去处理每一个error,让gopher对代码更有自信。并且在这种机制下,错误值和其他类型的值地位是一样的,错误处理代码也是普通代码,并无特殊之处,无特殊化处理,无需增加语言复杂性。

这些年来,gopher们也初步探索出了这种错误处理方法的常见处理模式,我们以stdlib中识别出的error handling模式为例:

a) 最常见的

在外部无需区分返回的错误值的情况下,可以在内部通过fmt.Errorf或errors.New构造一个临时错误码并返回。这种错误处理方式可以cover 80%以上情形:

    callee:
    return errors.New("something error")

    or

    return fmt.Errorf("something error: %s", "error reason")

  caller:
    if err != nil {... }

b) 导出的Error变量

当外部需要区分返回的错误值的,比如这里我要进行一个io调用,后续的操作逻辑需要因io调用的返回错误码的不同而异,我们使用导出的error变量:

  // io/io.go
  var ErrShortWrite = errors.New("short write")
  var ErrShortBuffer = errors.New("short buffer")

  if err := doSomeIO(); err == io.ErrShortWrite { ... }

c) 定义新的错误类型实现定制化错误上下文

上面的导出Error变量中包含的error context信息和信息形成机制太过简单,当我们要定制error context时, 我们可以定义一个新的Error type。之后通过针对error interface value的type assertion or type switch得到真实错误类型并访问error context:

  // encoding/json/decode.go
  type UnmarshalTypeError struct {
      Value  string       // description of JSON value - "bool", "array", "number -5"
      Type   reflect.Type // type of Go value it could not be assigned to
      Offset int64        // error occurred after reading Offset bytes
      Struct string       // name of the struct type containing the field
      Field  string       // name of the field holding the Go value
  }

  func (e *UnmarshalTypeError) Error() string {
      ... ...
      return "json: cannot unmarshal " + e.Value + " into Go value of type " + e.Type.String()
  }

  if serr, ok := err.(*UnmarshalTypeError); ok {
     //use serr to access context in UnmarshalTypeError
     ... ...
  }

不过这样的用法并不推荐也并不多见,在stdlib、kubernetes中,虽然都有自定义的exported error type,但是却很少在外部通过type assertion直接访问其内部error context字段,那标准库是怎么判断error差别的呢?

**d) 包含package中error公共行为特征的Error interface type

在标准库中,我们可以发现这样一种错误处理方式:将某个包中的Error Type归类,统一提取出一些公共行为特征,并且将这些公共行为特征(behaviour)放入一个公开的interface type中。以stdlib中的net package为例。net package将包内的所有错误类型的公共特征抽象放入”Error”这个error type中。外部使用时,通过这个公共interface获取具体错误的特征:

//net/net.go
  type Error interface {
      error
      Timeout() bool   // Is the error a timeout?
      Temporary() bool // Is the error temporary?
  }

net/http/server.go中的使用举例:

  rw, e := l.Accept()
  if e != nil {
      if ne, ok := e.(net.Error); ok && ne.Temporary() {
         ... ..
      }
      ... ...
  }

OpError是net packge中的一个自定义error type , 它实现了Temporary interface, 可以被外部统一用Error的method判断是否是Temporary或timeout error特征:

  //net/net.go
  type OpError struct {
      ... ...
      // Err is the error that occurred during the operation.
      Err error
  }

  type temporary interface {
      Temporary() bool
  }

  func (e *OpError) Temporary() bool {
    if ne, ok := e.Err.(*os.SyscallError); ok {
        t, ok := ne.Err.(temporary)
        return ok && t.Temporary()
    }
    t, ok := e.Err.(temporary)
    return ok && t.Temporary()
  }

**e) 通过一些公开的error behaviour function对error behaviour进行判断

我们在标准库中还能看到一种判断error behavior的方法,那就是通过一些公开的error behaviour function。比如:os包暴露的IsExist等函数:

  //os/error.go

  func IsExist(err error) bool {
      return isExist(err)
  }
  func IsNotExist(err error) bool { ... }
  func IsPermission(err error) bool { ... }

  例子:

    f, err := ioutil.TempFile("", "_Go_ErrIsExist")
    f2, err := os.OpenFile(f.Name(), os.O_RDWR|os.O_CREATE|os.O_EXCL, 0600)
    if os.IsExist(err) {
        fmt.Println("file exist")
        return
    }

顺便在这里提一下Go关于error type和variable的命名方式:

 错误类型: xxxError

  //net/net.go
  type OpError struct { ... }
  type ParseError struct { ... }
  type timeoutError struct{}

导出的错误变量: ErrXxx

  //io/io.go
  var ErrShortWrite = errors.New("short write")
  var ErrNoProgress = errors.New("multiple Read calls return no data or error")

很多人抱怨,当前Go提供的error handling方案让gopher可以很容易地写出如下面所示的不优雅代码:

  var err error
  err = doSomethingA()
  if err != nil {
      return err
  }

  err = doSomethingB()
  if err = nil {
      return err
  }

  err = doSomethingC()
  if err = nil {
      return err
  }
  ... ...

代码中大量重复着if err!= nil { return err} 这段snippet。但是如果你全面浏览过Go标准库中的代码,你会发现像上面这样的代码并不多见。Rob Pike曾经在《errors are values》一文中针对这个问题做过解释,并给了stdlib中的一些消除重复的方法:那就是将error作为一个内部状态:

  //bufio/bufio.go
  type Writer struct {
      err error
      buf []byte
      n   int
      wr  io.Writer
  }
  func (b *Writer) Write(p []byte) (nn int, err error) {
      if b.err != nil {
          return nn, b.err
      }
      ... ...
  }

  //writer_demo.go
  buf := bufio.NewWriter(fd)
  buf.WriteString("hello, ")
  buf.WriteString("gopherchina ")
  buf.WriteString("2017")
  if err := buf.Flush() ; err != nil {
      return err
  }

error handling的具体策略要根据实际情况而定。stdlib面向的”业务域”相对”狭窄”,像bufio.Write可以采用上面的方法解决,但是对于做业务应用的gopher来讲,业务复杂多变,错误处理没有绝对的模式,需根据上下文不同而具体设计。但如果一个函数中上述snippet过多,很可能是这个函数或方法的职责过多导致,重构是唯一出路。

五、Orthogonal Composition

正交组合是我总结出来的第二个Go语言的价值观。如果说上一个价值观聚焦的是Go程序提供的各种小概念实体或者说”零件”的话,那么Composition就是在考虑如何将这些”零件”联系到一起,搭建程序的静态骨架。

在Go语言设计层面,Go设计者为gopher提供了正交的语法元素,供后续组合使用,包括:

  • Go语言无类型体系(type hierarchy),类型定义正交独立;
  • 方法和类型的正交性: 每种类型都可以拥有自己的method set;
  • interface与其实现之间无”显式关联”;

正交性为”组合”策略的实施奠定了基础,提供了前提。Rob Pike曾说过: “If C++ and Java are about type hierarchies and the taxonomy(分类)of types, Go is about composition.”。组合是搭建Go程序静态结构的主要方式。“组合”的价值观贯穿整个语言设计和语言应用:

  • 类型间的耦合方式直接影响到程序的结构;
  • Go语言通过“组合”构架程序静态结构;
  • 垂直组合(类型组合):Go通过 type embedding机制提供;
  • 水平组合:Go通过interface语法进行“连接”。

interface是水平组合的关键,好比程序肌体上的“关节”,给予连接“关节”的两个部分各自“自由活动”的能力,而整体上又实现了某种功能。

1、vertical composition thought(垂直组合思维)

传统OO语言都是通过继承的方式建构出自己的类型体系的,但Go语言中并没有类型体系的概念。Go语言通过类型的垂直组合而不是继承让单一类型承载更多的功能。由于不是继承,那么也就没有了所谓“父子类型”的概念,也没有向上、向下转型(type casting);被嵌入的类型也不知道将其嵌入的外部类型的存在。调用Method时,method的匹配取决于方法名字,而不是类型。

Go语言通过type embedding实现垂直组合。组合方式莫过于以下这么几种:

a) construct interface by embedding interface

  type ReadWriter interface {
      Reader
      Writer
  }

通过在interface中嵌入interface type name,实现接口行为聚合,组成大接口。这种方式在stdlib中尤为常用。

b) construct struct by embedding interface

  type MyReader struct {
      io.Reader // underlying reader
      N int64   // max bytes remaining
  }

c) construct struct by embedding struct

  // sync/pool.go
  type poolLocal struct {
      private interface{}   // Can be used only by the respective P.
      shared  []interface{} // Can be used by any P.
      Mutex                 // Protects shared.
      pad     [128]byte     // Prevents false sharing.
  }

在struct中嵌入interface type name和在struct嵌入struct,都是“委派模式(delegate)”的一种应用。在struct中嵌入interface方便快速构建满足某一个interface的dummy struct,方便快速进行unit testing,仅需实现少数需要的接口方法即可,尤其是针对Big interface时。

struct中嵌入struct,被嵌入的struct的method会被提升到外面的类型中,比如上述的poolLocal struct,对于外部来说它拥有了Lock和Unlock方法,但是实际调用时,method调用实际被传给poolLocal中的Mutex实例。

2、small interface thought(小接口思维)

interface是Go语言真正的魔法。前面提到过,interface好比程序肌体的骨架关节,上下连接着骨架部件。interface决定了Go语言中类型的水平组合方式。interface与其实现者之间的关系是隐式的,无需显式的”implements”声明(但编译器会做静态检查);interface仅仅是method集合,而method和普通function一样声明,无需在特定位置。

在Go语言中,你会发现小接口(方法数量在1~3)定义占据主流。

  // builtin/builtin.go
  type error interface {
      Error() string
  }

  // io/io.go
  type Reader interface {
      Read(p []byte) (n int, err error)
  }

  // net/http/server.go
  type Handler interface {
      ServeHTTP(ResponseWriter, *Request)
  }

  type ResponseWriter interface {
      Header() Header
      Write([]byte) (int, error)
      WriteHeader(int)
  }

我统计了一下stdlib、k8s和docker里面的interface定义,画出了下面这幅接口个数与接口中method个数关系的折线图:

img{512x368}

小接口方法少,职责单一;易于实现和测试,通用性强(如:io.Reader和Writer),易于组合(如:io.Reader)。不过要想在业务领域定义出合适的小接口,还是需要对问题域有着透彻的理解的。往往无法定义出小接口,都是由于对领域的理解还不到位,没法抽象到很高的程度所致。

3、horizontal composition thought(水平组合思维)

有了小接口,后续主要关注如何通过接口进行“连接”的方式实现水平组合,以解决大问题、复杂的问题。通过interface进行组合的一种常见方法就是:通过接受interface类型参数的普通function进行组合。

以下几种具体形式:

a) 基本形式

接受interface value作为参数是水平组合的基本形式:

形式:someFunc(interface value parameter)

隐式的interface实现会不经意间满足:依赖抽象、里氏替换原则、接口隔离等原则,这在其他语言中是需要很”刻意”的设计谋划的,但在Go interface来看,一切却是自然而然的。

  func ReadAll(r io.Reader) ([]byte, error)
  func Copy(dst Writer, src Reader) (written int64, err error)

b) wrapper function

形式:接受interface类型参数,并返回与其参数类型相同的返回值

  // Wrapper function:
  func LimitReader(r Reader, n int64) Reader { return &LimitedReader{r, n} }

  type LimitedReader struct {
      R Reader // underlying reader
      N int64  // max bytes remaining
  }
  func (l *LimitedReader) Read(p []byte) (n int, err error) {}

  // Usage:
  r := strings.NewReader("some io.Reader stream to be read\n")
  lr := io.LimitReader(r, 4)
  if _, err := io.Copy(os.Stdout, lr); err != nil {
      log.Fatal(err)
  }
  // Output: some

LimitReader是一个wrapper function,它在r的外面再包裹上LimitedReader。通过wrapper function将NewReader和LimitedReader 的两者巧妙的组合在了一起。这样当我们采用包装后的reader去Read时,返回的是受到Limitedreader限制的内容了:即只读取了前面的4个字节:”some”。

c) wrapper function chain

由于wrapper function返回值类型与parameter类型相同,因此wrapper function可以组合一个chain,形式如下:

形式:wrapperFunc(wrapperFunc(wrapperFunc(...)))

我们定义一个wrapper function:CapReader,用于将从reader读取的数据变为大写:

  func CapReader(r io.Reader) io.Reader {
      return &capitalizedReader{r: r}
  }

  type capitalizedReader struct {
      r io.Reader
  }

  func (r *capitalizedReader) Read(p []byte) (int, error) {
      n, err := r.r.Read(p)
      if err != nil {
          return 0, err
      }

      q := bytes.ToUpper(p)
      for i, v := range q {
          p[i] = v
      }
      return n, err
  }

将多个wrapper function串在一起:

  s := strings.NewReader("some io.Reader stream to be read\n")
  r := io.TeeReader(CapReader(io.LimitReader(s, 4)), os.Stdout)
  b, _ := ioutil.ReadAll(r) //SOME
  fmt.Println(len(b))       //4

可以看到例子中,我们将TeeReader、CapReader、LimitedReader、strings Reader等组合到了一起,实现了读取前四个字节,将读取数据转换为大写并输出到标准输出的功能。

**d) adapter function type **

adapter function type是一个辅助水平组合实现的“工具”。adapter function type将一个普通function转换为自己的类型,同时辅助快速实现了某个“one-method” interface。 adapter function type的行为模式有些像电影中的“僵尸” – 咬别人一口就可以将别人转化为自己的同类。最著名的僵尸类型莫过于http.HandlerFunc了:

  type Handler interface {
      ServeHTTP(ResponseWriter, *Request)
  }

  type HandlerFunc func(ResponseWriter, *Request)

  func (f HandlerFunc) ServeHTTP(w ResponseWriter, r *Request) {
      f(w, r)
  }

  // Usage: use HandlerFunc adapts index function to an implemenation type of Handler interface.
  func index(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
      fmt.Fprintf(w, "Welcome!")
  }

  http.ListenAndServe(":8080", http.HandlerFunc(index))

可以看到通过HandlerFunc,我们可以将普通function index快速转化为满足Handler interface的type。一旦转化ok,便可以通过interface进行组合了。

**e) middleware composition **

middleware这个词的含义可大可小,在Go Web编程中,常常指的是一个满足Handler interface的HandlerFunc类型实例。实质上:

middleware =  wrapper function + adapter function type

我们可以看一个例子:

  func logHandler(h http.Handler) http.Handler {
      return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
          t := time.Now()
          log.Printf("[%s] %q %v\n", r.Method, r.URL.String(), t)
          h.ServeHTTP(w, r)
      })
  }

  func authHandler(h http.Handler) http.Handler {
      return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
          err := validateAuth(r.URL.Query().Get("auth"))
          if err != nil {
              http.Error(w, "bad auth param", http.StatusUnauthorized)
              return
          }
          h.ServeHTTP(w, r)
      })
  }

  func main() {
      http.ListenAndServe(":8080", logHandler(authHandler(http.HandlerFunc(index))))
  }

wrapper function(如:logHandler、authHandler)内部利用 adapter function type转化了一个普通function,并返回实现了Handler interface的HandlerFunc类型实例。

六、Preference in Concurrency

Go语言的第三个价值观是偏好并发。如果说interface和组合决定了程序的静态结构组成的话,那么concurrency则影响着程序在执行阶段的动态运行结构。从某种意义上说,Go语言就是关于concurrency和interface的设计!

并发不是并行(paralell),并发是关于程序结构的,而不是关于性能的。并发让并行更easy,并且通常性能更好;对于程序结构来说,concurrency是一个比interface组合更大的概念。并发是一种在程序执行层面上的组合:goroutines各自执行特定的工作,通过channels+select将goroutines连接起来。原生对并发的支持,让Go语言更适应现代计算环境。并发的存在鼓励程序员在程序设计时进行独立计算的分解。

在语言层面,Go提供了三种并发原语:

  • goroutines提供并发执行, 它是Go runtime调度的基本单元;goroutine实现了异步编程模型的高效,但却允许你使用同步范式编写代码,降低心智负担;goroutines被动态地多路复用到系统核心线程上以保证所有goroutines的正常运行。

  • channels用于goroutines之间的通信和同步;channel是goroutines间建立联系的主要途径或者说goroutine通过channel耦合/组合在一起,这一点channel的功用有点像Unix pipe。

  • select可以让goroutine同时协调处理多个channel操作。

1、concurrency thought(并发思维)

我将“偏好并发”价值观下的思维统称为“并发思维”。并发思维的核心依旧是组合!

采用并发思维进行程序动态结构设计,需要识别和分解出独立的计算单元放入Goroutines执行,并使用channel/select建立Goroutines之间的联系。计算单元的拆解是并发程序设计的重点,拆解没有统一规则,因业务域不同而异,例如:素数筛实现为每个素数建立一个goroutine以筛除素数的倍数。

不过我们可以从建立Goroutines间的“联系”的角度来看一些常见的goroutines间的“关系”模式。我们可以从“退出机制”和“通信联系”两大方面出发考虑。

a) “detached” goroutine

所谓分离的goroutine,即不需要关心它的退出,相当于与父goroutine间“无关系”。这类goroutines启动后与其创建者彻底分离(detached),生命周期与程序生命周期相同。通常,这类goroutine在后台执行一些特定任务,如:monitor、watcher等。其实现通常采用for-select代码段形式;以timer或event驱动。

Go应用中内置的GC goroutine就是这种类型的:

// runtime/mgc.go
  go gcBgMarkWorker(p) // each P has a background GC G.

  func gcBgMarkWorker(_p_ *p) {
      gp := getg()

      for {
        ... ...
      }
  }

b) “parent-child” goroutine

这类goroutine与detached goroutine正相反,parent需要通知并等待child退出。如果仅通知并等待一个child,我们可以这样做:

parent:

  quit := make(chan string)
  go child(quit)

child:

  select {
    case c := <-workCh:
    // do something
    case <-quit:
    // do some cleanup
    quit<-"done"
  }

parent:

  quit<-"quit"
  <-quit

当需要同时通知多个child goroutine quit时,我们可以通过channel close来实现:

parent:

  quit := make(chan struct{})
  for ... {
    go child(quit) // several child goroutines
  }

child:

  select {
    case c := <-workCh: // do something
    case <-quit: // do some cleanup
    return
  }

parent:

  close(quit)
  time.Sleep(time.Second * 30)

如果parent要获得child的退出状态值,可以自定义quit channel中的元素类型:

  type ExitStatus interface {
      Status() int
  }

  type IntStatus int // an adapter
  func (n IntStatus)Status() int {
    return int(n)
  }

  quit := make(chan ExitStatus) // for each child goroutine

child:

  quit <- IntStatus(2017)

parent:

  s := <-quit
  fmt.Println(s.Status()) //2017

c) service handle

一些goroutine在程序内部提供特定service,这些goroutine使用channel作为service handle,其他goroutine通过service handle与其通信。

比如:我们经常使用的time.After返回一个service handle:

  //time/sleep.go
  func After(d Duration) <-chan Time {
      return NewTimer(d).C
  }

对应的service goroutine就是runtime中的timer service goroutine:

  // runtime/time.go
  func timerproc() {
    timers.gp = getg()
    for {
      ... ...
    }
  }

编写此类service goroutine时,需要考虑对于“慢消费者”service goroutine应该如何处置:阻塞还是丢弃。timer service goroutine使用的是buffered channel(size=1),并在向channel发送消息时通过select做了一个判断。如果channel buffer满了,则丢弃这次timer事件。

如果我们要同时处理来自不同service goroutine的handle,那么可以使用service handles aggregation,见下面例子:

比如:我们从wechat、weibo、短信渠道获取msg:

  type msg struct {
      content string
      source  string
  }

  func wechatReceiver() <-chan *msg {
      c := make(chan *msg)
      go func() {
          c <- &msg{"wechat1", sourceWechat}
          c <- &msg{"wechat2", sourceWechat}
          c <- &msg{"wechat3", sourceWechat}
      }()

      return c
  }

  func weiboReceiver() <-chan *msg {...}
  func textmessiageReceiver() <-chan *msg {...}

我们需要把这些handle聚合起来统一处理,我们通过一个aggregation function来做。对于不固定数量handles的聚合,用goroutine来聚合(非常类似于unix pipe chain):

  func serviceAggregation(ins ...<-chan *msg) <-chan *msg {
      out := make(chan *msg)
      for _, c := range ins {
          go func(c <-chan *msg) {
              for v := range c {
                  out <- v
              }
          }(c)
      }
      return out
  }

  c := serviceAggregation(weiboReceiver(), wechatReceiver(), textmessageReceiver())
  m := <-c // 获取message并处理

对于固定数量handles聚合,用select就可以实现:

  func serviceAggregation(weibo, wechat, textmessage <-chan *msg) <-chan *msg {
      out := make(chan *msg)

      go func(out chan<- *msg) {
          for {
              select {
              case m := <-weibo:
                  out <- m
              case m := <-wechat:
                  out <- m
              case m := <-textmessage:
                  out <- m
              }
          }
      }(out)
      return out
  }
  c := serviceAggregation(weiboReceiver(), wechatReceiver(), textmessageReceiver())
  m := <-c // 获取message并处理

d) dispatch-and-mix goroutines

在“微服务”时代,我们在处理一个请求时经常调用多个外部微服务并综合处理返回结果:

  func handleRequestClassic() {
    r1 := invokeService1()
    //handle result1
    r2 := invokeService2()
    //handle result2
    r3 := invokeService3()
    //handle result3
  }

上述例子中的问题是显而易见的:顺序调用、慢、一旦某个service出现异常,返回时间不可预知,可能会导致调用阻塞。

一个优化的方法就是讲将处理请求时对外部的服务调用分发到goroutine中,再汇总返回结果。并且通过设置一个总体超时时间,让调用返回的时间可预知。:

  func handleRequestByDAM() {
    c1, c2, c3 := make(chan Result1), make(chan Result2), make(chan Result3)
    go func() { c1 <- invokeService1() } ()
    go func() { c2 <- invokeService2() } ()
    go func() { c3 <- invokeService3() } ()
    timeout := time.After(200 * time.Millisecond)
    for i := 0; i < 3; i++ {
        select {
        case r := <-c1: //handle result1
            c1 = nil
        case r := <-c2: //handle result2
            c2 = nil
        case r := <-c3: //handle result3
            c3 = nil
        case <-timeout:
            fmt.Println("timed out")
            return
        }
    }
    return
  }

不过这次优化后的程序依旧存在一个问题,那就是一旦timeout,调用返回,但一些在途的请求资源可能没有回收,request无法显式撤回,久而久之,可能导致资源的泄露。于是我们做进一步改进:通过Context显式cancel掉已经向外发起的在途请求,释放占用资源:

  type service func() result
  func invokeService(ctx context.Context, s service) chan result {
    c := make(chan result)
    go func() {
      c1 := make(chan result)
      go func() {
        c1 <-s()
      }
      select {
        case v := <-c1:
             c <-v
        case <-ctx.Done():
        // cancel this in-flight request by closing its connection.
      }
    }()
    return c
  }

  func handleRequestByDAM() {
    ctx, cf := context.WithCancel(context.Background())
    c1, c2, c3 := invokeService(ctx, service1), invokeService(ctx, service2),
                   invokeService(ctx, service3)
    timeout := time.After(200 * time.Millisecond)
    for i := 0; i < 3; i++ {
        select {
        case r := <-c1: //handle result1
        case r := <-c2: //handle result2
        case r := <-c3: //handle result3
        case <-timeout:
            cf() // cancel all service invoke requests
            return
        }
    }
    return
  }

优化后的程序的优点:并发、快、返回结果可预知。

七、总结

通过这篇文章,我总结了主导Go语言编程思维的三个价值观:

  • Overall Simplicity
  • Orthogonal Composition
  • Preference in Concurrency

阐述了每种价值观主导下的编程思维,并给出了每种编程思维在语言设计、语言应用方面的一些模式和实际例子。

Go最初的设计初衷还有一点,那就是将编程时的fun重新带给Gopher们。但个人觉得只有当你使用Go编程思维去写Go code时,你才能体会到Go设计者的用意,才能让你没有别扭的赶脚,发现自己走在正确的way上,才能真正感到go coding时的fun。

另外,虽然总结出的三个价值观数量不多,但如果能在实际运用中认真践行,却能迸发巨大能量。它会让你应对各种复杂情况、代码设计变得游刃有余、顺利解决各种业务问题。

最后再说说Go 2.0。回到前面的 “编程语言思维的形成”模型,行为总是对结构有反馈的,这将导致结构的持续改变和优化。Go team将于今年8月份发布Go1.9版本,这是一个关键的时间节点。恰好今年的denver的Gophercon大会上,Russ Cox将做”the future of go”的演讲,后续是继续1.10还是Go 2.0,让我们拭目以待!不过个人觉得,无论对语言结构改动的需求有多大,Go的价值观都是不会发生改变的。

本文的slide文件可以在这里下载。


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