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

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/24/multiple-containers-pod-pattern

大家好，我是Tony Bai。

将Go应用部署到Kubernetes已经是许多团队的标配。在这个强大的容器编排平台上，除了运行我们的核心Go服务容器，Kubernetes还提供了一种灵活的设计模式——多容器Pod。通过在同一个Pod内运行多个容器，我们可以实现诸如初始化、功能扩展、适配转换等多种辅助功能，其中最知名的就是Sidecar模式。

这些“辅助容器”就像我们Go应用的“最佳拍档”，在某些场景下能发挥奇效。然而，正如 Kubernetes官方文档和社区讨论一直强调的那样，引入额外的容器并非没有成本。每一个额外的容器都会增加复杂度、资源消耗和潜在的运维开销。

因此，关键在于策略性地使用这些模式。我们不应将其视为默认选项，而应是解决特定架构挑战的精密工具。今天，我们就来聊聊Kubernetes中几种合理且常用的多容器Pod模式，探讨何时应该为我们的Go应用引入这些“拍档”，以及如何更好地利用Kubernetes v1.33中已正式稳定（GA）的原生Sidecar支持来实现它们。

首先：警惕复杂性！优先考虑更简单的替代方案

在深入探讨具体模式之前，务必牢记一个核心原则：非必要，勿增实体。

对于Go这种拥有强大标准库和丰富生态的语言来说，许多常见的横切关注点（如日志记录、指标收集、配置加载、基本的HTTP客户端逻辑等）往往可以通过引入高质量的Go库在应用内部更轻量、更高效地解决。

只有当以下情况出现时，才应认真考虑引入多容器模式：

• 需要扩展或修改无法触碰源代码的应用（如第三方应用或遗留系统）。
• 需要将与语言无关的通用功能（如网络代理、安全策略）从主应用中解耦出来。
• 需要独立于主应用进行更新或扩展的辅助功能。
• 特定的初始化或适配需求无法在应用内部优雅处理。

切忌为了“看起来很酷”或“遵循某种时髦架构”而盲目添加容器。

下面我们看看常见的一些多容器模式以及对应的应用场景。

四种推荐的多容器模式及其Go应用场景

Kubernetes生态中已经沉淀出了几种非常实用且目标明确的多容器模式，我们逐一来看一下。

Init Container (初始化容器)

Init Container是K8s最早支持的一种“sidecar”(那时候还不这么叫)，它一般用在主应用容器启动之前，执行一次性的关键设置任务。它会运行至完成然后终止。

它常用于以下场景：

• 运行数据库Schema迁移。
• 预加载配置或密钥。
• 检查依赖服务就绪。
• 准备共享数据卷。

下面是官方的一个init containers的示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'echo The app is running! && sleep 3600']
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup myservice.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for myservice; sleep 2; done"]
  - name: init-mydb
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup mydb.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for mydb; sleep 2; done"]

此示例定义了一个包含两个init容器的简单Pod。第一个init容器(init-myservice)等待myservice运行，第二个init容器(init-mydb)等待mydb运行。两个init容器完成后，Pod将从其spec部分运行app容器(myapp-container)。

Ambassador (大使容器)

Ambassador Container主要是用于扮演主应用容器的“网络大使”，简化其与外部服务的交互，它常用在下面一些场景里：

• 服务发现与负载均衡代理。
• 请求重试与熔断。
• 身份验证与授权代理。
• mTLS 加密通信。

Ambassador通常作为Pod内的一个长期运行的容器。如果需要确保它在主应用之后停止（例如处理完最后的请求转发），Kubernetes原生Sidecar是实现Ambassador容器的理想选择。

Configuration Helper (配置助手)

配置助手也是一种最常使用的辅助容器模式，它主要用于动态地为正在运行的主应用提供或更新配置，比如监控ConfigMap/Secret变化并热加载、从配置中心拉取配置等。

它通常也是一个长期运行的容器。由于可能需要在主应用启动前提供初始配置，并在主应用停止后同步最后状态，使用原生Sidecar提供的精确生命周期管理非常有价值，可以使用Sidecar实现这种模式的容器。

Adapter (适配器容器)

Adapter容器负责在主应用和外部世界之间进行数据格式、协议或API的转换，常用于下面一些场景：

• 统一监控指标格式。
• 协议转换（如 gRPC 转 REST）。
• 标准化日志输出。
• 兼容遗留系统接口。

我们可以根据是否需要精确的生命周期协调来选择普通容器或原生Sidecar来实现这类长期运行的适配器容器。

可见，K8s原生的Sidecar是实现上述四种辅助容器的可靠实现，下面来简单介绍一下K8s原生Sidecar。

K8s原生Sidecar：可靠实现辅助容器的关键

现在，我们重点关注Kubernetes v1.33中正式稳定（GA）的原生Sidecar 功能。

它是如何实现的呢？

官方推荐的方式是：在Pod的spec.initContainers数组中定义你的Sidecar容器，并显式地将其restartPolicy设置为Always。下面是一个示例：

spec:
  initContainers:
    - name: my-sidecar # 例如日志收集或网络代理
      image: my-sidecar-image:latest
      restartPolicy: Always # <--- 关键：标记为原生Sidecar
      # ... 其他配置 ...
  containers:
    - name: my-go-app
      image: my-golang-app:latest
      # ...

虽然将长期运行的容器放在initContainers里初看起来可能有些“反直觉”，但这正是Kubernetes团队为了复用Init Container已有的启动顺序保证，并赋予其特殊生命周期管理能力而精心设计的稳定机制。

原生Sidecar具有如下的核心优势：

• 可靠的启动行为： 所有非Sidecar的 Init Containers (restartPolicy 不是 Always) 会按顺序执行且必须成功完成。随后，主应用容器 (spec.containers) 和所有原生 Sidecar 并发启动。
• 优雅的关闭顺序保证：这是最大的改进！当 Pod 终止时，主应用容器先收到SIGTERM 并等待其完全停止（或超时），然后Sidecar容器才会收到 SIGTERM 开始关闭。
• 与Job 的良好协作： 对于设置了 restartPolicy: OnFailure或Never的Job，原生Sidecar不会因为自身持续运行而阻止Job的成功完成。

这对我们的Go应用意味着什么？

当你的Go应用确实需要一个长期运行的辅助容器，并且需要精确的生命周期协调时，原生Sidecar提供了实实在在的好处：

• 服务网格代理 (Ambassador 变种): Envoy, Linkerd proxy 等可以确保在 Go 应用处理完最后请求后才关闭，极大提升可靠性。
• 日志/监控收集 (Adapter/Helper 变种): Fluentd, Vector, OTel Collector 等可以确保捕获到 Go 应用停止前的最后状态信息。
• 需要与主应用生命周期紧密配合的其他辅助服务: 任何需要在主应用运行期间持续提供服务，并在主应用结束后才停止的场景。

因此，原生Sidecar不是一个全新的模式，而是当我们需要实现上述这些需要精确生命周期管理的Sidecar模式时，Kubernetes v1.33 提供的稳定、可靠且官方推荐的实现方式。

小结

Kubernetes的多容器Pod模式为我们提供了强大的工具箱，但也伴随着额外的复杂性。对于Go开发者而言：

• 始终将简单性放在首位： 优先考虑使用 Go 语言自身的库和能力来解决问题。
• 审慎评估必要性： 只有当明确的应用场景（如 Init, Ambassador, Config Helper, Adapter）带来的好处大于其引入的复杂度和资源开销时，才考虑使用多容器模式。
• 理解模式目的： 清晰地知道你引入的每个辅助容器是为了解决什么特定问题。
• 拥抱原生 Sidecar (GA): 当你确定需要一个长期运行且需要可靠生命周期管理的辅助容器时，利用 Kubernetes v1.33 及以后版本中稳定提供的原生 Sidecar 支持，是提升部署健壮性的最佳实践。

多容器 Pod 是 Kubernetes 生态中的“精密武器”，理解何时拔剑、如何出鞘，并善用平台提供的稳定特性，才能真正发挥其威力，为我们的 Go 应用保驾护航。

你通常在什么场景下为你的 Go 应用添加辅助容器？你对 K8s 原生 Sidecar 功能的稳定有何看法？欢迎在评论区分享你的实践经验和见解！ 如果觉得这篇文章对你有启发，也请不吝点个【赞】和【在看】！

参考资料

• Init Containers – https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/
• Pod Sidecar Containers – https://kubernetes.io/docs/tutorials/configuration/pod-sidecar-containers/
• Sidecar Containers – https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/sidecar-containers/
• Kubernetes v1.33: Octarine – https://kubernetes.io/blog/2025/04/23/kubernetes-v1-33-release/
• Sidecar Containers – https://github.com/kubernetes/enhancements/issues/753

拓展阅读与实践：抓住 K8s 学习与星球优惠的最后机会！

聊完K8s的多容器Pod模式，想不想更系统地掌握K8s核心原理与实践？

我正打算将多年前深受好评的慕课网Kubernetes实战课(https://coding.imooc.com/class/284.html)内容（覆盖集群探索、网络、安全、存储、诊断、Operator等核心知识点）进行精选和更新，并逐步放入我的知识星球「Go & AI 精进营」 的【Kubernetes进阶】 专栏。这对于理解K8s底层、打好云原生基础价值依旧。

特别提醒： 「Go & AI 精进营」将于5月1日起涨价至 388 元/年！现在是涨价前的最后一周，以当前价格加入，即可锁定未来一年的高质量Go 进阶、AI 应用实战以及这个即将更新的 K8s 实战专栏！

如果你想深入K8s原理，并抓住星球涨价前的最后优惠窗口，现在就加入我们吧！

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。