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“我们放弃了”——Go 团队坦诚布公,聊聊那些可能永远不会加入 Go 的功能

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/09/22/go-team-gave-up-on-features

大家好,我是Tony Bai。

在 GopherCon Europe 2025 的 Go 团队座谈会上,Michael Stapelberg(负责go protobuf)Damien Neil(负责Go安全相关)Michael Pratt(负责Go运行时和Go性能相关)Jonathan Amsterdam(log/slog作者,负责Go工具相关) 四位核心成员与社区进行了一场坦诚的对话。他们不仅分享了诸如官方 MCP SDK“裸金属”Go 等激动人心的进展,更以一种罕见的坦率,正面回应了社区长期以来关心的多个“老大难”问题——包括不可变类型、泛型错误处理和非 nil 指针。其中最引人注目的一句“我们放弃了”,几乎为 Go 语言在某些方向上的演进画上了句号。

本文将带你深入这场座谈会的核心内容,一探 Go 语言的现在与未来。

语言设计的哲学——“不做什么”比“做什么”更重要

座谈会最精彩的部分,莫过于对多个长期存在的语言功能提案的讨论。Go 团队的态度清晰而一致:为了维护 Go 的核心价值——简洁性和易读性,他们愿意对许多看似“美好”的功能说“不”。

不可变数据类型 (immutable)

  • 社区的期待:为 Go 增加类似 immut和const(修饰变量的) 的关键字,以增强代码的安全性和可预测性。
  • 团队的困境:Michael Pratt 承认,这是“可能做的最好的事情之一”,但他紧接着说,“我们不知道该如何实现它”。内部曾有多个提案,但都未成功。核心问题在于,任何这类功能都会像病毒一样在代码库中蔓延,迫使所有 API 都需要考虑 const 和非 const 两种版本,这与 Go 的设计哲学背道而驰。
  • 结论:在社区提出一个绝佳的、能保持语言简洁性的提案之前,官方不会主动推进。

泛型错误处理 (减少 if err != nil)

  • 社区的期待:引入 try/check 等机制,减少错误处理的冗余代码。
  • 团队的“投降”:在经过长达数年的思考和无数次讨论后,Go团队给出了一个爆炸性的结论:“我们放弃了 (we give up)。” 团队承认,他们找不到任何一种能让所有人都满意的、既能减少冗余又不损失清晰性的方法。
  • 新的焦点:这一“投降”反而让团队感到“极度兴奋”。因为它意味着可以停止在“冗余”这个问题上内耗,转而思考其他更重要的错误处理问题。Damien 明确指出,如何在错误中加入堆栈跟踪才是当前错误处理最大的痛点,也是团队更愿意投入精力去探索的方向。

非 Nil 指针 (non-nil)

  • 社区的期待:通过语言机制在编译期防止 nil 指针解引用。
  • 团队的权衡:Jonathan Amsterdam 解释道,虽然非 nil 指针很好,但它会引入两种指针类型,让一切都变成两倍。或者需要引入复杂的流式类型分析,这会使代码更难阅读和理解。
  • 一个反直觉的洞见:“Nil 指针错误是最好的运行时错误”,因为它有确定性的堆栈跟踪,易于定位。团队更关心那些非确定性的、只在生产环境中出现的并发 bug,比如 goroutine 泄漏。

枚举 (enum)

  • 社区的期待:提供比 iota 更强大、更类型安全的枚举支持。
  • 团队的困惑:Damien 指出,社区对 enum 的需求至少有两种截然不同的解读:一种是“整数的枚举”,另一种是“类型的枚举”(即代数数据类型),两者差异巨大。在社区就“到底想要什么”达成共识之前,团队很难推进。

标准库的“新陈代谢”——演进、维护与“瘦身”

标准库是 Go 生态的基石,但随着时间的推移,一些包也显现出历史的痕迹。

哪些包应该被“移除”?

团队成员们“点名”了一些他们认为设计不佳或已不再主流的包:

  • text/tabwriter: Damien 认为其设计不佳,如果现在重来,会做一个 v2 版本。
  • 运行时的诊断(diagnostic) API: Michael Pratt 认为现有的 API “有点陈旧,难以使用”,希望能有更好的 API,但不确定是否值得为此做一个 v2。
  • net/rpc: 被 gRPC 全面超越。
  • expvar: 非常小众,很少有人使用。
  • syscall: 正在被 golang.org/x/sys 逐步取代,以实现更灵活的更新。
  • net/mail, syslog: 社区已经有了功能更强大、更受青睐的替代方案,标准库的实现已沦为“鸡肋”。

虽然因为 Go 1 的兼容性承诺无法真正移除它们,但团队的态度表明,未来的发展重心将不会在这些包上。

拥抱 v2,但极其审慎

json/v2 和 math/rand/v2 的出现,标志着 Go 团队愿意为那些存在根本性设计缺陷的包创建 v2 版本。但团队强调,这是一个极为例外的手段,只有在“现有 API 框架内无法做出改进”时才会考虑,因为 v2 会带来生态的分裂和迁移成本。

Go 在新时代的定位与机遇

面对 AI、裸金属(bare metal)等新兴领域,Go 将如何定位自己?

Go 在 AI 与数据科学领域的角色

  • 清晰的边界:Go 团队不会去开发一个与 LangChain 或 Genkit 竞争的官方 AI 框架,也不会深入数值计算(社区的 gonum 已经很出色)。
  • 专注“生产化” (Productionization):团队认为,Go 的核心优势在于将 Python 中训练和设计的模型,部署到高性能、高并发的生产环境中。这是 Go 想要“拥有”的领域。Jonathan Amsterdam 更是直言:“你用 numpy 把东西搭起来,但你不会想用 Python 把它部署到生产环境。这时候你就该用 Go 了。”
  • 提供核心 SDK 支持:团队将致力于为重要的 AI 规范和平台(如 MCP, Gemini, Genkit)提供高质量的官方 Go SDK

“裸金属” Go (Bare metal Go)

  • 进展:Michael Pratt 确认,一项由 Tamago 项目推动的新提案正在讨论中,旨在为 Go 运行时提供一个更稳定的内部 API,使其能更好地与底层系统交互。
  • 价值:这将使 Go 在嵌入式、unikernel 等领域的应用变得更加容易,并且其设计是通用的,不局限于特定 CPU 架构。

激动人心的地平线——运行时与工具链的前沿探索

座谈会也透露了几个正在进行中的、令人兴奋的底层项目:

  • 官方 MCP SDK:Jonathan Amsterdam 确认,官方的 Go MCP SDK 随时可能发布正式版,它吸取了社区现有实现的经验,设计更清晰,旨在成为官方标准。
  • Green Tea GC:Michael Pratt 提到,Michael Knyszek 正在进行一项名为“Green Tea”的 GC 改进提案,旨在提升 GC 在超多核(如 256 核)机器上的可扩展性和局部性 (locality),以应对现代服务器硬件的发展。
  • Goroutine 泄漏检测:团队正在与 Uber 的工程师合作,计划将一项利用 GC 来动态检测部分死锁(即 goroutine 泄漏)的技术引入 Go。这项技术能找出那些“永远等待”在一个无人能触及的 channel 上的 goroutine,并将其报告出来。
  • WASM 的原生 GC 集成:团队希望未来能让 Go 编译的 WebAssembly 使用宿主环境(如浏览器)的原生 GC,但这面临着 Go 严重依赖“内部指针”(interior pointers)而 WASM GC 不支持的巨大技术挑战。
  • 结构体对齐优化:David Chase 正在推动一个“个人激情项目”,目标是让编译器自动优化结构体字段的顺序,以减少内存空洞和提高空间效率。未来开发者将不再需要手动调整字段顺序。相关的提示功能已在 gopls 中提供。

开发者的日常——工具、协作与社区

座谈会的最后,团队成员分享了他们作为开发者的工作日常和对社区的看法。

  • AI 工具的使用:团队成员普遍开始使用 LLM。Jonathan Amsterdam 发现它是学习 OAUTH2 这类复杂规范的“极有耐心的老师”;Michael Stapelberg 则用它来学习 NixOS。Damien 更是认为 LLM 在处理 Go 代码时表现出色,因为 Go 的简洁性和向后兼容性为模型提供了高质量的训练数据。
  • 编辑器之争:Michael Stapelberg 坦诚自己已从 Vim 叛逃至 Emacs,引发了现场的善意哄笑。
  • 对 Go 社区的信心:当被问及“如果 Google 不再支持 Go,社区能否接手”时,团队成员们毫不犹豫地表示肯定。他们认为 Go 社区非常强大且自给自足,拥有大量非 Google 的核心贡献者(并以 Filippo Valsorda 为例),社区的繁荣并不完全依赖于 Google。

拾遗——关于性能、安全与其他语言的思考

除了上述重大议题,座谈会还触及了许多开发者关心的具体问题,这些简短的问答同样充满了来自 Go 团队的深刻洞见。

Go 与 Rust:灵感的源泉

当被问及对 Rust 等其他语言的看法时,团队表现出开放和欣赏的态度。

  • 并发安全:Jonathan Amsterdam 坦言,Rust 提供的并发安全模型是他们“都希望在 Go 中拥有”的东西,因为它能极大地提升程序的可靠性。但他同时指出,在不让 Go 变得像 Rust 一样复杂的前提下,目前还没有找到实现路径。
  • 不同的演进道路:团队也关注 OCaml 在并发安全上的探索。Jane Street 采用了一种与 Rust 完全不同的方法来实现并发安全,这表明解决同一问题可以有多条路径,Go 也在持续观察和学习。

性能:一个“双峰分布”的社区

Michael Pratt 对 Go 的性能有一个有趣的观察,他认为社区对此的感受呈现“双峰分布”:

  • 一端是极其满意的用户:他们可能从 Python 等动态语言迁移而来,享受到了数十倍的性能提升,对现状非常满意。
  • 另一端是要求极致性能的用户:大厂在海量部署下,对性能的渴求永无止境,任何微小的优化都能带来巨大的成本节约。

Go 团队的性能优化工作,主要聚焦于服务后一类用户,例如 json/v2、新的 map 实现以及 Green Tea GC

安全:API 优于“模式开关”

对于“能否为 Go 增加一个‘高安全模式’开关”的问题,团队更倾向于通过改进 API 来解决安全问题。

  • **Damien ** 提到,一个可能的方向是为 net/http 包增加一个“高安全服务器”标志,该标志将启用一系列更安全的默认配置(例如,更严格的超时),以修正十年前设定的一些已过时的默认值。
  • Michael Stapelberg 补充道,Go 已经提供了像 os.ReadDirFS 这样更安全的路径遍历 API,并且 Go 程序与 Seccomp、Landlock 等 Linux 沙箱技术能很好地集成。从 API 和系统层面入手,是比引入一个全局的、模糊的“安全模式”更精细、更合理的做法。

io_uring:令人兴奋但为时过早

对于 Linux 下备受瞩的 io_uring,Michael Stapelberg 表达了谨慎的乐观。他承认 io_uring 性能惊人,但其复杂的 API 和过去暴露出的严重安全问题,使得 Google 内部服务器完全禁用了该功能。他认为,在它变得更成熟、更安全之前,考虑将其大规模引入 Go 还为时过早。此外,Michael Pratt 补充说,Go 的运行时和调度器已经通过 goroutine 隐藏了大部分 I/O 异步的复杂性,因此 io_uring 能带来的部分核心优势,Go 已经通过不同的方式实现了。

Go 作为 DevOps 脚本语言

当被问及 Go 能否取代 Python 成为 DevOps 脚本语言时,团队成员们几乎异口同声地表示:“在 Google 内部,这已经发生了。” Michael Stapelberg 分享说,他自己现在会避免编写任何中等复杂度的 shell 脚本,而是直接从 Go 开始,因为 Go 的强类型和工程化能力,能避免脚本在变复杂后迅速变得难以维护。

小结:一个务实、专注且充满活力的 Go

这场座谈会向我们展示了一个成熟、务实的 Go 团队。他们不再试图让 Go 成为解决所有问题的“瑞士军刀”,而是更加专注于其核心优势:简洁性、高性能、以及在构建大规模、高可靠性生产系统方面的卓越能力。

他们愿意为了保持语言的长期健康而对一些“美好”的功能说“不”,也乐于承认在某些领域的探索(如错误处理冗余)已经走到了尽头。但与此同时,他们也在积极地拥抱新的机遇(如 AI 生产化),并从底层(GC、运行时)不断地进行着深刻的、影响深远的优化。

正如 Michael Stapelberg 所言,Go 社区是如此强大和自给自足,以至于团队的参与有时并非决定性的。这或许是对 Go 这门语言及其社区生态成熟度的最高赞誉。

视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=etl1Z8T4B9g


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重构还是重写?GitHub工程师维护Go大项目的实践指南

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/09/20/refactoring-go-in-large-codebases

大家好,我是Tony Bai。

“要不……我们重写吧?”

在任何一个发展到一定阶段的 Go 项目中,这句话都像一个幽灵,反复出现在技术讨论中。面对一个布满补丁、逻辑盘根错节、维护成本日益高昂的“大泥球” (Big Ball of Mud),彻底推倒重来的想法总是充满了诱惑。

然而,这往往是通往灾难的捷径。重写项目常常陷入延期、超出预算、甚至最终失败的泥潭。那么,正确的道路究竟在何方?

在 GitHub 的软件工程师 Brittany Ellich 最近的一次分享中,她系统性地为大型 Go 项目的维护者提供了一份清晰的实践指南。本文将为你完整呈现这份源自顶级工程团队的宝贵经验。

核心困境——为何“重写”如此诱人?

在深入探讨如何重构之前,我们必须先理解“为何不应轻易重写”。推动重写的往往是三个看似合理、实则充满谬误的论点。

谬误一:“重写会更快”

这是最普遍的错觉。我们往往只看到了系统中那 20% 腐烂的部分,并天真地认为重写它们就是全部工作。但我们忽略了:

  • 那 80% 仍在正常工作的部分也必须重写。
  • 在重写期间,旧系统仍需维护,团队精力被一分为二。
  • 数据迁移和系统下线本身就是极其复杂且耗时的大型项目。

最终,“快速重写”几乎无一例外地会演变成一场旷日持久的拉锯战。

谬误二:“这次我们能写出‘干净’的代码”

“如果我们从头开始,就能‘做对’。” 这句话听起来无比正确,却忽视了一个残酷的现实:

“生产应用程序本质上就是混乱的。这是特性,不是 Bug。”

那些看似丑陋的边界情况,恰恰是多年用户反馈积累下的业务逻辑;那些晦涩的变通方案,是无数次深夜故障排查后沉淀下的组织知识。一个“干净”的重写版本,往往意味着这些宝贵的隐性知识被全部丢弃,你将不得不重新踩一遍所有过去的坑。

谬误三:“新技术栈能解决我们的问题”

“如果我们用 Rust 重写,性能问题就都解决了!” 这是技术驱动的典型陷阱。

学习一门新技术很容易,但精通它很难。在重写项目中引入一个全新的技术栈,意味着团队将在“学习”和“构建”之间反复横跳,犯下大量新手错误。更明智的做法是,用现有、成熟的技术栈,通过重构解决已知问题,这远比用一门新语言写出同样有问题的代码要高效得多。

诊断结论:重构,而非重写,是持续改进的唯一路径。正如敏捷宣言早已告诉我们的那样,最好的软件产品源于持续的改进,而非完美的规划。

系统性重构框架——一套可落地的实践指南

既然重写不可取,我们该如何系统性地对现有 Go 代码库进行“外科手术”?Ellich 提出了一套以“易读、易测、易改”为核心原则的实践框架-THINK。

实践一:建立测试安全网

在修改任何代码之前,第一步永远是建立安全网。如果你的代码库测试覆盖率不足,可以采用 Michael Feathers 在《修改代码的艺术》中提出的“特性刻画测试” (Characterization Tests)。这种测试不关心代码的内部逻辑,只关心“给定某种输入,是否能得到预期的输出”,以此锁定现有行为,确保你的重构不会引入新的 Bug。

实践二:统一错误处理

在 Go 中,错误处理的方式直接影响着应用的整体结构。随着时间的推移,代码库中往往会出现多种错误处理风格:丢失上下文、日志与返回并存的“双重处理”、或是被忽略的“静默失败”。选择一种统一的、规范的错误处理方式(例如,统一使用 fmt.Errorf 配合 %w),并将其应用到整个代码库,是性价比极高的重构起点。记住 Go 的谚语:“错误是值”,像对待普通值一样,认真地对待它们。

实践三:定义清晰的接口

接口定义了系统的边界。清晰的边界是实现“易测”和“易改”的关键。
* 拆分大接口:遵循接口隔离原则,将臃肿的大接口拆分成多个专注于单一职责的小接口。这能避免客户端依赖它们不需要的方法,并极大地简化 mock 的编写。
* 警惕 any (interface{}):除非在序列化等少数场景,否则应避免使用空接口。明确的类型是 Go 静态类型优势的体现,它能在编译期而非运行时发现错误。

实践四:收窄与解耦依赖

紧耦合是代码变得难以修改的根源。

  • 使用依赖注入 (Dependency Injection):不要在业务逻辑函数中直接创建数据库连接等外部依赖。通过函数参数或结构体字段将依赖(最好是接口)注入进来,能让单元测试摆脱对真实外部环境的依赖。
  • 分离关注点:避免在整个应用中传递一个混合了 API、数据库、验证逻辑的“全能”模型(用户数据结构)。在应用的不同层(API 层、数据层)定义各自所需的、职责单一的模型,能让各层的修改互不影响。
  • 外部化业务规则:将易变的业务逻辑(如折扣计算、计费规则)从代码中剥离,交由配置或独立的规则引擎服务管理。这样,当业务规则变更时,无需工程师介入修改代码和重新部署。

实践五:坚持持续改进

不要寄希望于“重构冲刺周”或“技术债偿还日”。这些形式化的活动往往收效甚微。最好的策略,是在日常的功能开发中,持续、小步地进行重构。这正是“童子军军规”——“让营地比你来时更干净”——在软件开发中的体现。

优先级规划——如何决定重构的起点?

重构任务千头万绪,如何选择最有价值的切入点?Ellich 提供了一个简单而高效的“影响力-费力” (Impact-Effort) 矩阵

第一优先级:高影响,低费力 (Quick Wins)

这些是“速效成果”。例如,为关键路径的错误信息添加上下文、将硬编码的常量提取到配置中、用具体类型替换空接口等。这些改动风险低,见效快,能迅速提升代码质量和团队信心。

第二优先级:高影响,高费力 (Major Projects)

这些是需要严肃对待的“大型项目”。例如,拆分核心模块的大接口、标准化整个代码库的错误处理、分离紧耦合的核心模型等。这些任务需要被当做正式的功能需求来规划和排期,它们能从根本上改善系统健康状况。

第三优先级:低影响 (Ignore for now)

任何低影响的工作,无论费力与否,都应该被有意识地忽略。避免团队将宝贵的精力浪费在价值不大的事情上,直到它们有朝一日变成了高影响的问题。

现代助推器——让 AI 成为你的重构伙伴

过去,“持续重构”说起来容易做起来难,因为它会挤占开发新功能的时间。但现在,AI 编码助手(如 GitHub Copilot Agent)正在改变游戏规则。

Ellich 分享了她的团队如何利用 AI 来处理那些“重要但不紧急”的重构任务,让它们不再堆积在积压列表 (Backlog) 中直至腐烂:

  • 提升测试覆盖率:给 AI 一个明确的指令(“为 lib/services 目录下未被覆盖的路径创建表驱动测试”),它可以快速生成高质量的测试用例。
  • 标准化代码模式:提供一个代码片段作为范例(“使用这种新的错误处理方式,并将其应用到 lib/services 目录下的所有文件中”),AI 可以在整个代码库中系统性地推行这一模式。
  • 迁移技术方案:创建一个小型的、人工完成的 PR 作为示例(“参照这个 PR,将项目中所有旧的 mocking 库替换为新库”),然后让 AI 将这个变更应用到所有相关文件中。

AI 的出现,让“持续处理技术债”的成本被前所未有地降低。它使我们终于有能力在交付新功能的同时,系统性地改善代码库的健康状况。

小结

通往优秀软件的道路上没有银弹,更没有一蹴而就的“重写”。真正的秘诀,在于日复一日、持之以恒的改进。通过这套系统性的重构框架、清晰的优先级判断,以及现代 AI 工具的辅助,我们可以将维护大型 Go 代码库这项艰巨的任务,转变为一种可持续、有回报的工程实践。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=fhlnan0dSUE


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