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Go 1.25中值得关注的几个变化

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/15/some-changes-in-go-1-25

大家好,我是Tony Bai。

北京时间2025年8月13日,Go 团队如期发布了 Go 语言的最新大版本——Go 1.25。按照惯例,每次 Go 大版本发布时,我都会撰写一篇“Go 1.x 中值得关注的几个变化”的文章。自 2014 年的 Go 1.4 版本起,这一系列文章已经伴随大家走过了十一个年头。

不过,随着我在版本冻结前推出的“Go 1.x 新特性前瞻”系列,以及对该大版本可能加入特性的一些独立的解读文章,本系列文章的形式也在不断演变。本文将不再对每个特性进行细致入微的分析,因为这些深度内容大多已在之前的《Go 1.25 新特性前瞻》一文中详细讨论过。本文将更聚焦于提炼核心亮点,并分享一些我的思考。

好了,言归正传,我们来看看Go 1.25带来了哪些惊喜!

语言变化:兼容性基石上的精雕细琢

正如 Go 一贯所做的,新版 Go 1.25 继续遵循 Go1 的兼容性规范。最令 Gopher 们安心的一点是:Go 1.25 没有引入任何影响现有 Go 程序的语言级变更

There are no languages changes that affect Go programs in Go 1.25.

这种对稳定性的极致追求,是 Go 成为生产环境首选语言之一的重要原因。

尽管语法层面波澜不惊,但语言规范内部却进行了一次“大扫除”——移除了“core types”的概念。这一变化虽然对日常编码无直接影响,但它简化了语言规范,为未来泛型可能的演进铺平了道路,体现了 Go 团队在设计层面的严谨与远见。关于此变化的深度解读,可以回顾我之前的文章《Go 1.25 规范大扫除:移除“Core Types”,为更灵活的泛型铺路》。

编译器与运行时:看不见的性能飞跃

如果说 Go 1.24 的运行时核心是优化 map,那么 Go 1.25 的灵魂则在于让 Go 程序更“懂”其运行环境,并对 GC 进行了大刀阔斧的革新。

容器感知型 GOMAXPROCS

这无疑是 Go 1.25 最具影响力的变化之一。在容器化部署已成事实标准的今天,Go 1.25 的运行时终于具备了 cgroup 感知能力。在 Linux 系统上,它会默认根据容器的 CPU limit 来设置 GOMAXPROCS,并能动态适应 limit 的变化。

这意味着,只需升级到 Go 1.25,你的 Go 应用在 K8s 等环境中的 CPU 资源使用将变得更加智能和高效,告别了过去因 GOMAXPROCS 默认值不当而导致的资源浪费或性能瓶颈。更多细节,请参阅我的文章《Go 1.25 新提案:GOMAXPROCS 默认值将迎 Cgroup 感知能力,终结容器性能噩梦?》。

实验性的 Green Tea GC

Go 1.25 迈出了 GC 优化的重要一步,引入了一个新的实验性垃圾收集器。通过设置 GOEXPERIMENT=greenteagc 即可在构建时启用。

A new garbage collector is now available as an experiment. This garbage collector’s design improves the performance of marking and scanning small objects through better locality and CPU scalability.

据官方透露,这个新 GC 有望为真实世界的程序带来 10%—40% 的 GC 开销降低。知名go开发者Josh Baker(@tidwall)在Go 1.25发布正式版后,在X上分享了自己使用go 1.25新gc(绿茶)后的结果,他开源的实时地理空间和地理围栏项目tile38的GC开销下降35%:

这是一个巨大的性能红利,尤其对于重度依赖GC的内存密集型应用。虽然它仍在实验阶段,但其展现的潜力已足够令人兴奋。对 Green Tea GC 设计原理感兴趣的朋友,可以阅读我的文章《Go 新垃圾回收器登场:Green Tea GC 如何通过内存感知显著降低 CPU 开销?》。

此外,Go 1.25 还修复了一个存在于 Go 1.21 至 1.24 版本中可能导致 nil pointer 检查被错误延迟的编译器 bug,并默认启用了 DWARFv5 调试信息,进一步缩小了二进制文件体积并加快了链接速度,对DWARFv5感兴趣的小伙伴儿可以重温一下我之前的《Go 1.25链接器提速、执行文件瘦身:DWARF 5调试信息格式升级终落地》一文,了解详情。

工具链:效率与可靠性的双重提升

强大的工具链是 Go 生产力的核心保障。Go 1.25 在此基础上继续添砖加瓦。

go.mod 新增 ignore 指令

对于大型 Monorepo 项目,go.mod 新增的 ignore 指令是一个福音。它允许你指定 Go 命令在匹配包模式时应忽略的目录,从而在不影响模块依赖的前提下,有效提升大型、混合语言仓库中的构建与扫描效率。关于此特性的详细用法,请见《Go 工具链进化:go.mod 新增 ignore 指令,破解混合项目构建难题》。

支持仓库子目录作为模块根路径

一个长期困扰 Monorepo 管理者和自定义 vanity import 用户的难题在 Go 1.25 中也得到了解决。Go 命令现在支持在解析 go-import meta 标签时,通过新增的 subdir 字段,将 Git 仓库中的子目录指定为模块的根。

这意味着,你可以轻松地将 github.com/my-org/my-repo/foo/bar 目录映射为模块路径 my.domain/bar,而无需复杂的代理或目录结构调整。这个看似微小但备受期待的改进,极大地提升了 Go 模块在复杂项目结构中的灵活性。想了解其来龙去脉和具体配置方法,可以参考我的文章《千呼万唤始出来?Go 1.25解决Git仓库子目录作为模块根路径难题》。

go doc -http:即开即用的本地文档

这是一个虽小但美的改进。新的 go doc -http 选项可以快速启动一个本地文档服务器,并在浏览器中直接打开指定对象的文档。对于习惯于离线工作的开发者来说,这极大地提升了查阅文档的便捷性。详细介绍见《重拾精髓:go doc -http 让离线包文档浏览更便捷》。

go vet 新增分析器

go vet 变得更加智能,新增了两个实用的分析器:

  • waitgroup:检查 sync.WaitGroup.Add 的调用位置是否错误(例如在 goroutine 内部调用)。
  • hostport:诊断不兼容 IPv6 的地址拼接方式 fmt.Sprintf(“%s:%d”, host, port),并建议使用 net.JoinHostPort。

这些静态检查能帮助我们在编码阶段就扼杀掉一批常见的并发和网络编程错误。

标准库:功能毕业与实验探索

标准库的演进是每个 Go 版本的重要看点。

testing/synctest 正式毕业

在 Go 1.24 中以实验特性登场的 testing/synctest 包,在 Go 1.25 中正式毕业,成为标准库的一员。它为并发代码测试提供了前所未有的利器,通过虚拟化时间和调度,让编写可靠、无 flakiness 的并发测试成为可能。我曾撰写过一个征服 Go 并发测试的微专栏,系统地介绍了该包的设计与实践,欢迎大家订阅学习。

encoding/json/v2 开启实验

这是 Go 1.25 最受关注的实验性特性之一!通过 GOEXPERIMENT=jsonv2 环境变量,我们可以启用一个全新的、高性能的 JSON 实现。

Go 1.25 includes a new, experimental JSON implementation… The new implementation performs substantially better than the existing one under many scenarios.

根据官方说明,json/v2 在解码性能上相较于 v1 有了“巨大”的提升。这是 Go 社区多年来对 encoding/json 包性能诟病的一次正面回应。虽然其 API 仍在演进中,但它预示着 Go 的 JSON 处理能力未来将达到新的高度。对 v2 的初探,可以参考我的文章《手把手带你玩转 GOEXPERIMENT=jsonv2:Go 下一代 JSON 库初探》。jsonv2支持真流式编解码的方法,也可以参考《Go json/v2实战:告别内存爆炸,掌握真流式Marshal和Unmarshal》这篇文章。

sync.WaitGroup.Go:并发模式更便捷

Go 语言的并发编程哲学之一就是让事情保持简单。Go 1.25 在 sync.WaitGroup 上新增的 Go 方法,正是这一哲学的体现。

这个新方法旨在消除 wg.Add(1) 和 defer wg.Done() 这一对经典的样板代码。现在,你可以直接调用 wg.Go(func() { … }) 来启动一个被 WaitGroup 追踪的 goroutine,Add 和 Done 的调用由 Go 方法在内部自动处理。这不仅让代码更简洁,也从根本上避免了因忘记调用 Add 或 Done 而导致的常见并发错误。

关于这个便捷方法的来龙去脉和设计思考,可以回顾我之前的文章《WaitGroup.Go 要来了?Go 官方提案或让你告别 Add 和 Done 样板代码》。

其他:Trace Flight Recorder

最后,我想特别提一下 runtime/trace 包新增的 Flight Recorder API。传统的运行时 trace 功能强大但开销巨大,不适合在生产环境中持续开启。

trace.FlightRecorder 提供了一种轻量级的解决方案:它将 trace 数据持续记录到一个内存中的环形缓冲区。当程序中发生某个重要事件(如一次罕见的错误)时,我们可以调用 FlightRecorder.WriteTo 将最近一段时间的 trace 数据快照保存到文件。这种“事后捕获”的模式,使得在生产环境中调试偶发、疑难的性能或调度问题成为可能,是 Go 诊断能力的一次重大升级。更多详情可以参阅《Go pprof 迎来重大革新:v2 提案详解,告别默认注册,拥抱飞行记录器》。

小结

Go 1.25 的发布,再次彰显了 Go 语言务实求进的核心哲学。它没有追求华而不实的语法糖,而是将精力聚焦于那些能为广大开发者带来“无形收益”的领域:更智能的运行时、更快的 GC、更可靠的编译器、更高效的工具链

这些看似底层的改进,正是 Go 作为一门“生产力语言”的价值所在。它让开发者可以专注于业务逻辑,而将复杂的系统优化和环境适配,放心地交给 Go 语言自身。

我鼓励大家尽快将 Go 1.25 应用到自己的项目中,亲自感受这些变化带来的提升。Go 的旅程,仍在继续,让我们共同期待它在未来创造更多的可能。

感谢阅读!

如果这篇文章让你对 Go 1.25 新特性有了新的认识,请帮忙 点赞分享,让更多朋友一起学习和进步!


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AI正在重塑编程语言格局:Rust、Python 和 TypeScript 真是最终赢家吗?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/14/rs-py-ts-trifecta

大家好,我是Tony Bai。

在 AI 浪潮席卷而来的今天,一个深刻的问题正摆在所有开发者面前:我们手中的编程语言,将如何被这股力量重塑?我们未来的技能投资,应该押注在哪里?

最近,Rust 核心团队的 Niko Matsakis,在他的一篇博文中给出了一个大胆的预测:Rust、Python 和 TypeScript 将成为未来的主导语言(移动端除外),形成新的“三驾马车”。

他的核心论点极具说服力:AI 正在削弱我们的“语言忠诚度”。过去,我们选择最熟悉的语言以求最快,因为学习新语言和其生态的成本太高。但现在,AI 正在改变这一切。

Niko 写道:“当我使用 AI 助手构建项目时,我的思维方式不同了。我更多地考虑有哪些库可用,我的基本性能需求是什么,以及我期望与哪些平台集成。” 换言之,AI 正在帮助我们克服学习曲线的“坑”,让我们得以回归本源,为任务选择“基础最扎实”的语言。

而这“三驾马车”,恰好占据了最关键的生态位:

  • Rust: 系统与性能的基石,以其无与伦比的内存安全和效率成为底层开发的首选。
  • Python: 数据与实验的引擎,凭借其在科学计算和机器学习领域的绝对统治力,主导原型设计和数据应用。
  • TypeScript: Web 与应用的界面,作为 Web 的“母语”,在浏览器和众多跨平台应用中拥有不可替代的地位。

这个预测听起来逻辑严谨,几乎无懈可击。然而,当我们把目光从理想的“基础”,转向现实世界的复杂工程实践时,一些强大的“挑战者”浮出水面,它们的故事,同样值得倾听。

一种新的编程范式:“想法导向编程”

在深入辩论之前,我们必须先理解 Niko 提出的一个核心概念,它支撑着整个预测的基石——“想法导向编程” (Idea-Oriented Programming, IOP)

这并非是那种懒散、模糊地对 AI 说“给我做个XX”的“氛围编程 (Vibe Coding)”。IOP 是一种严谨的编程范式,它重新定义了人与 AI 的关系:

“开发者更像是首席架构师,而你的编码工具就像是你的学徒。你思考目标和关键设计,制定清晰的计划,并将重活累活授权给工具——然后你审查它们的产出,并进行调整。”

在这种模式下,AI 不是“神灯精灵”,而是你的“学徒”。它负责处理繁琐的实现细节,而你,则被解放出来,专注于更高层次的、创造性的工作。正是这种角色的转变,使得“语言基础”变得比“个人熟练度”更重要。

然而,这个看似完美的预测,真的无懈可击吗?

挑战者一:Go 语言的“反击”——简洁即力量

Niko 的预测,似乎忽略了一个在工程效率中至关重要的因素——简单性 (Simplicity)。而这,正是 Go 语言的立身之本。

1. 真正的“AI 友好”: Niko 强调,强大的类型系统对 AI 来说是至关重要的“护栏”。这一点毋庸置疑。但 AI 同样面临“认知负荷”的问题。AI 极其擅长生成 Go 这种规则简单、没有“魔法”、风格统一的样板代码。但让 AI 完美处理 Rust 复杂的生命周期和所有权,或者 TypeScript 中层出不穷的类型体操,至今仍是一个巨大的挑战。在未来“人机协作审查”的开发模式下,哪种语言对审查者更友好?答案不言而喻。

2. 工程效率的真谛: AI 能加速“编码”,但无法加速“决策”。Go 强大的标准库和“小而美”的生态,为开发者提供了一条清晰的“默认路径”,极大地避免了在技术选型上陷入“分析瘫痪”。在一个团队中,这种由简洁性带来的决策效率和低认知负荷,是实实在在的生产力。

3. 并发模型的优势: 在云原生和后端服务的核心地带,Go 的 Goroutine + Channel 并发模型,其简单性和在高 I/O 吞吐场景下的卓越表现,依然是难以被撼动的“杀手锏”。

Go 语言似乎在用它的整个设计哲学反问:当 AI 能处理大部分实现细节时,我们人类开发者最宝贵的资源——注意力——应该花在与语言的复杂性搏斗上,还是花在业务逻辑和系统设计上?

挑战者二:Java/JVM 生态的“护城河”——惯性即引力

Niko 的预测,也可能低估了企业级市场的惯性,以及 JVM 生态那深不见底的“护城河”。

1. 庞大的生态与人才库: 全球数百万的 Java 开发者,以及由 Spring 等框架构建起来的、支撑着全球无数核心业务的庞大系统,不会在一夜之间消失。AI 或许能帮你写一个 CRUD,但无法替代一个经验丰富的架构师来驾驭一个复杂的企业级系统。

2. 虚拟机的力量: JVM 本身就是一层极其强大的抽象。它提供了无与伦比的跨平台能力、经过数十年优化的运行时性能、以及一整套成熟到“令人发指”的调试、监控和性能分析工具。对于追求长期稳定和可维护性的大型企业来说,这种确定性本身就是一种最“扎实”的基础。

3. 新语言的活力: 别忘了,JVM 生态并非只有 Java。像 Kotlin、Scala和Clojure 这样的现代化语言,既享受了 JVM 的全部生态红利,又提供了强大的类型系统和函数式编程能力,它们同样是“三驾马车”的有力竞争者。

在追求“基础扎实”的企业世界里,Java/JVM 生态的稳定性和成熟度,本身就是一种难以被轻易取代的引力。

小结:一场关于“什么最重要”的伟大辩论

Niko 的预测,与其说是一个结论,不如说它开启了一场关于“AI 时代,什么才是最重要的语言特性”的伟大辩论。

  • “三驾马车”的拥护者认为: 是强大的类型系统和繁荣的库生态,它们为 AI 提供了最坚实的基础和最丰富的工具。
  • Go 的支持者反驳道: 是极致的简洁性低认知负荷,它们将人类从复杂性中解放出来,专注于创造。
  • Java/JVM 的捍卫者则强调: 是成熟的企业生态和强大的运行时,它们为关键业务提供了最需要的稳定性和确定性。

有趣的是,Niko 自己也承认,这种“想法导向编程”的角色,与大公司的“首席工程师 (Principal Engineer)”非常相似。这引出了一个新的问题:过去,首席工程师的价值在于其丰富的经验和判断力。当 AI 让所有开发者都能像 PE 一样工作时,我们又该如何培养这种宝贵的判断力?

这或许是这场变革中,留给我们的最深刻的思考题。

Rust、Python、TypeScript 组成的“专家团队”或许是一条路,但 Go 这样的“全能瑞士军刀”和 Java 这样的“企业级航母”,也同样拥有无法被忽视的优势。

唯一可以确定的是,旧的格局正在被打破。而未来的编程语言版图,将由我们每一个开发者,用自己的项目和选择,共同绘制。

你认为,在 AI 的浪潮下,哪种语言或哪种特性,才是真正的未来?欢迎在评论区留下你的看法。

资料链接:https://smallcultfollowing.com/babysteps/blog/2025/07/31/rs-py-ts-trifecta


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