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解读“Cheating the Reaper”:在Go中与GC共舞的Arena黑科技

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/05/06/cheating-the-reaper-in-go

大家好,我是Tony Bai。

Go语言以其强大的垃圾回收 (GC) 机制解放了我们这些 Gopher 的心智,让我们能更专注于业务逻辑而非繁琐的内存管理。但你有没有想过,在 Go 这个看似由 GC “统治”的世界里,是否也能体验一把“手动管理”内存带来的极致性能?甚至,能否与 GC “斗智斗勇”,让它为我们所用?

事实上,Go 官方也曾进行过类似的探索。 他们尝试在标准库中加入一个arena包,提供一种基于区域 (Region-based) 的内存管理机制。测试表明,这种方式确实能在特定场景下通过更早的内存复用减少 GC 压力带来显著的性能提升。然而,这个官方的 Arena 提案最终被无限期搁置了。原因在于,Arena 这种手动内存管理机制与 Go 语言现有的大部分特性和标准库组合得很差 (compose poorly)

官方的尝试尚且受阻,那么个人开发者在 Go 中玩转手动内存管理又会面临怎样的挑战呢?最近,一篇名为 “Cheating the Reaper in Go” (在 Go 中欺骗死神/收割者) 的文章在技术圈引起了不小的关注。作者 mcyoung 以其深厚的底层功底,展示了如何利用unsafe包和对 Go GC 内部运作机制的深刻理解,构建了一个非官方的、实验性的高性能内存分配器——Arena。

这篇文章的精彩之处不仅在于其最终实现的性能提升,更在于它揭示了在 Go 中进行底层内存操作的可能性、挑战以及作者与 GC “共舞”的巧妙思路需要强调的是,本文的目的并非提供一个生产可用的 Arena 实现(官方尚且搁置,其难度可见一斑),而是希望通过解读作者这次与 GC “斗智斗勇”的“黑科技”,和大家一起更深入地理解 Go 的底层运作机制。

为何还要探索 Arena?理解其性能诱惑

即使官方受阻,理解 Arena 的理念依然有价值。它针对的是 Go 自动内存管理在某些场景下的潜在瓶颈:

  • 高频、小对象的分配与释放: 频繁触碰 GC 可能带来开销。
  • 需要统一生命周期管理的内存: 一次性处理比零散回收更高效。

Arena 通过批量申请、内部快速分配、集中释放(在 Go 中通常是让 Arena 不可达由 GC 回收)的策略,试图在这些场景下取得更好的性能。

核心挑战:Go 指针的“特殊身份”与 GC 的“规则”

作者很快指出了在 Go 中实现 Arena 的核心障碍:Go 的指针不是普通的数据。GC 需要通过指针位图 (Pointer Bits) 来识别内存中的指针,进行可达性分析。而自定义分配的原始内存块缺乏这些信息。

作者提供了一个类型安全的泛型函数New[T]来在 Arena 上分配对象:

type Allocator interface {
  Alloc(size, align uintptr) unsafe.Pointer
}

// New allocates a fresh zero value of type T on the given allocator, and
// returns a pointer to it.
func New[T any](a Allocator) *T {
  var t T
  p := a.Alloc(unsafe.Sizeof(t), unsafe.Alignof(t))
  return (*T)(p)
}

但问题来了,如果我们这样使用:

p := New[*int](myAlloc) // myAlloc是一个实现了Allocator接口的arena实现
*p = new(int)
runtime.GC()
**p = 42  // Use after free! 可能崩溃!

因为 Arena 分配的内存对 GC 不透明,GC 看不到里面存储的指向new(int)的指针。当runtime.GC()执行时,它认为new(int)分配的对象已经没有引用了,就会将其回收。后续访问**p就会导致 Use After Free。

“欺骗”GC 的第一步:让 Arena 整体存活

面对这个难题,作者的思路是:让 GC 知道 Arena 的存在,并间接保护其内部分配的对象。关键在于确保:只要 Arena 中有任何一个对象存活,整个 Arena 及其所有分配的内存块(Chunks)都保持存活。

这至关重要,通过强制标记整个 arena,arena 中存储的任何指向其自身的指针将自动保持活动状态,而无需 GC 知道如何扫描它们。所以,虽然这样做后, *New[*int](a) = new(int) 仍然会导致释放后重用,但 *New[*int](a) = New[int](a) 不会!即arena上分配的指针仅指向arena上的内存块。 这个小小的改进并不能保证 arena 本身的安全,但只要进入 arena 的指针完全来自 arena 本身,那么拥有内部 arena 的数据结构就可以完全安全。

1. 基本 Arena 结构与快速分配

首先,定义 Arena 结构,包含指向下一个可用位置的指针next和剩余空间left。其核心分配逻辑 (Alloc) 主要是简单的指针碰撞:

package arena

import "unsafe"

type Arena struct {
    next  unsafe.Pointer // 指向当前 chunk 中下一个可分配位置
    left  uintptr        // 当前 chunk 剩余可用字节数
    cap   uintptr        // 当前 chunk 的总容量 (用于下次扩容参考)
    // chunks 字段稍后添加
}

const (
    maxAlign uintptr = 8 // 假设 64 位系统最大对齐为 8
    minWords uintptr = 8 // 最小分配块大小 (以字为单位)
)

func (a *Arena) Alloc(size, align uintptr) unsafe.Pointer {
    // 1. 对齐 size 到 maxAlign (简化处理)
    mask := maxAlign - 1
    size = (size + mask) &^ mask
    words := size / maxAlign

    // 2. 检查当前 chunk 空间是否足够
    if a.left < words {
        // 空间不足,分配新 chunk
        a.newChunk(words) // 假设 newChunk 会更新 a.next, a.left, a.cap
    }

    // 3. 在当前 chunk 中分配 (指针碰撞)
    p := a.next
    // (优化后的代码,去掉了检查 one-past-the-end)
    a.next = unsafe.Add(a.next, size)
    a.left -= words

    return p
}

2. 持有所有 Chunks

为了防止 GC 回收 Arena 已经分配但next指针不再指向的旧 Chunks,需要在 Arena 中明确持有它们的引用:

type Arena struct {
    next  unsafe.Pointer
    left, cap uintptr
    chunks []unsafe.Pointer  // 新增:存储所有分配的 chunk 指针
}

// 在 Alloc 函数的 newChunk 调用之后,需要将新 chunk 的指针追加到 a.chunks
// 例如,在 newChunk 函数内部实现: a.chunks = append(a.chunks, newChunkPtr)

原文测试表明,这个append操作的成本是摊销的,对整体性能影响不大,结果基本与没有chunks字段时持平。

3. 关键技巧:Back Pointer

是时候保证整个arena安全了!这是“欺骗”GC 的核心。通过reflect.StructOf动态创建包含unsafe.Pointer字段的 Chunk 类型,并在该字段写入指向 Arena 自身的指针:

import (
    "math/bits"
    "reflect"
    "unsafe"
)

// allocChunk 创建新的内存块并设置 Back Pointer
func (a *Arena) allocChunk(words uintptr) unsafe.Pointer {
    // 使用 reflect.StructOf 创建动态类型 struct { Data [N]uintptr; BackPtr unsafe.Pointer }
    chunkType := reflect.StructOf([]reflect.StructField{
        {
            Name: "Data", // 用于分配
            Type: reflect.ArrayOf(int(words), reflect.TypeFor[uintptr]()),
        },
        {
            Name: "BackPtr", // 用于存储 Arena 指针
            Type: reflect.TypeFor[unsafe.Pointer](), // !! 必须是指针类型,让 GC 扫描 !!
        },
    })

    // 分配这个动态结构体
    chunkPtr := reflect.New(chunkType).UnsafePointer()

    // 将 Arena 自身指针写入 BackPtr 字段 (位于末尾)
    backPtrOffset := words * maxAlign // Data 部分的大小
    backPtrAddr := unsafe.Add(chunkPtr, backPtrOffset)
    *(**Arena)(backPtrAddr) = a // 写入 Arena 指针

    // 返回 Data 部分的起始地址,用于后续分配
    return chunkPtr
}

// newChunk 在 Alloc 中被调用,用于更新 Arena 状态
func (a *Arena) newChunk(requestWords uintptr) {
    newCapWords := max(minWords, a.cap*2, nextPow2(requestWords)) // 计算容量
    a.cap = newCapWords

    chunkPtr := a.allocChunk(newCapWords) // 创建新 chunk 并写入 BackPtr

    a.next = chunkPtr // 更新 next 指向新 chunk 的 Data 部分
    a.left = newCapWords // 更新剩余容量

    // 将新 chunk (整个 struct 的指针) 加入列表
    a.chunks = append(a.chunks, chunkPtr)
}

// (nextPow2 和 max 函数省略)

通过这个 Back Pointer,任何指向 Arena 分配内存的外部指针,最终都能通过 GC 的扫描链条将 Arena 对象本身标记为存活,进而保活所有 Chunks。这样,Arena 内部的指针(指向 Arena 分配的其他对象)也就安全了!原文的基准测试显示,引入 Back Pointer 的reflect.StructOf相比直接make([]uintptr)对性能有轻微但可察觉的影响。

性能再“压榨”:消除冗余的 Write Barrier

分析汇编发现,Alloc函数中更新a.next(如果类型是unsafe.Pointer) 会触发 Write Barrier。这是 GC 用来追踪指针变化的机制,但在 Back Pointer 保证了 Arena 整体存活的前提下,这里的 Write Barrier 是冗余的。

作者的解决方案是将next改为uintptr:

type Arena struct {
    next  uintptr // <--- 改为 uintptr
    left  uintptr
    cap   uintptr
    chunks []unsafe.Pointer
}

func (a *Arena) Alloc(size, align uintptr) unsafe.Pointer {
    // ... (对齐和检查 a.left < words 逻辑不变) ...
    if a.left < words {
        a.newChunk(words) // newChunk 内部会设置 a.next (uintptr)
    }

    p := a.next // p 是 uintptr
    a.next += size // uintptr 直接做加法,无 Write Barrier
    a.left -= words

    return unsafe.Pointer(p) // 返回时转换为 unsafe.Pointer
}

// newChunk 内部设置 a.next 时也应存为 uintptr
func (a *Arena) newChunk(requestWords uintptr) {
    // ... (allocChunk 不变) ...
    chunkPtr := a.allocChunk(newCapWords)
    a.next = uintptr(chunkPtr) // <--- 存为 uintptr
    // ... (其他不变) ...
}

这个优化效果如何?原文作者在一个 GC 压力较大的场景下(通过一个 goroutine 不断调用runtime.GC()模拟)进行了测试,结果表明,对于小对象的分配,消除 Write Barrier 带来了大约 20% 的性能提升。这证明了在高频分配场景下,即使是 Write Barrier 这样看似微小的开销也可能累积成显著的性能瓶颈。

更进一步的可能:Arena 复用与sync.Pool

文章还提到了一种潜在的优化方向:Arena 的复用。当一个 Arena 完成其生命周期后(例如,一次请求处理完毕),其占用的内存理论上可以被“重置”并重新利用,而不是完全交给 GC 回收。

作者建议,可以将不再使用的 Arena 对象放入sync.Pool中。下次需要 Arena 时,可以从 Pool 中获取一个已经分配过内存块的 Arena 对象,只需重置其next和left指针即可开始新的分配。这样做的好处是:

  • 避免了重复向 GC 申请大块内存
  • 可能节省了重复清零内存的开销(如果 Pool 返回的 Arena 内存恰好未被 GC 清理)。

这需要更复杂的 Arena 管理逻辑(如 Reset 方法),但对于需要大量、频繁创建和销毁 Arena 的场景,可能带来进一步的性能提升。

unsafe:通往极致性能的“危险边缘”

贯穿整个 Arena 实现的核心是unsafe包。作者坦诚地承认,这种实现方式严重依赖 Go 的内部实现细节和unsafe提供的“后门”。

这再次呼应了 Go 官方搁置 Arena 的原因——它与语言的安全性和现有机制的兼容性存在天然的矛盾。使用unsafe意味着:

  • 放弃了类型和内存安全保障。
  • 代码变得脆弱,可能因 Go 版本升级而失效(尽管作者基于Hyrum 定律认为风险相对可控)。
  • 可读性和可维护性显著降低。

小结

“Cheating the Reaper in Go” 为我们呈现了一场精彩的、与 Go GC “共舞”的“黑客艺术”。通过对 GC 原理的深刻洞察和对unsafe包的大胆运用,作者展示了在 Go 中实现高性能自定义内存分配的可能性,虽然作者的实验性实现是一个toy级别的。

然而,正如 Go 官方的 Arena 实验所揭示的,将这种形式的手动内存管理完美融入 Go 语言生态,面临着巨大的挑战和成本。因此,我们应将这篇文章更多地视为一次理解 Go 底层运作机制的“思想实验”和“案例学习”,而非直接照搬用于生产环境的蓝图。

对于绝大多数 Go 应用,内建的内存分配器和 GC 依然是最佳选择。但通过这次“与死神共舞”的探索之旅,我们无疑对 Go 的底层世界有了更深的敬畏和认知。

你如何看待在 Go 中使用unsafe进行这类底层优化?官方 Arena 实验的受阻说明了什么?欢迎在评论区分享你的思考! 如果你对 Go 的底层机制和性能优化同样充满好奇,别忘了点个【赞】和【在看】!

原文链接:https://mcyoung.xyz/2025/04/21/go-arenas


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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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