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Go vs. Rust再掀波澜:Grab真实案例复盘,Gopher如何看待这场“效率与代价”之争?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/24/grab-rewrote-go-service-in-rust

大家好,我是Tony Bai。

最近,东南亚科技巨头、出行公司 Grab 的一篇技术博客《Counter Service: How we rewrote it in Rust》在技术圈引起了不小的震动。他们将一个高 QPS(每秒查询率)的 Go 微服务(Counter Service)用 Rust 进行了重写,结果令人瞩目:在保持相似 P99 延迟性能的前提下,基础设施成本降低了高达 70%!


P99延迟对比:Go(紫色),Rust(蓝色)

这个案例无疑给许多以 Go 作为主力语言的团队和开发者带来了强烈的冲击。Go 语言以其简洁、高效并发、快速编译以及强大的生态系统,在微服务、云原生领域早已占据重要地位。那么,Grab 的这次成功“叛逃”,是否意味着 Go 语言在某些场景下的“护城河”正在被侵蚀?Rust 真的是解决一切性能和成本问题的“银弹”吗?

今天,我们就来深入剖析 Grab 的这个重构案例,看看他们究竟“得”了什么,“失”了什么,以及这背后能给咱们 Gopher 带来哪些宝贵的启示。

Rust 的“杀手锏”:极致效率带来的基础设施成本骤降

Grab 的 Counter Service 主要负责计数和提供 ML 模型/欺诈规则的计数器服务,是一个典型的 I/O 密集型和计算密集型并存的服务,QPS 峰值可达数万。用 Go 实现时,该服务需要大约 20 个 CPU Cores 来支撑。

然而,在用 Rust 重写后,同样的负载下,新的 Rust 服务仅需 4.5 个 CPU Cores!这几乎是 近80% 的资源节省,直接带来了 70%以上的基础设施成本降低。

为什么 Rust 能做到如此极致的效率提升?Grab 的文章和 Rust 语言本身的特性共同揭示了答案:

  • 无垃圾回收 (GC):这是 Rust 相比 Go 在追求极致性能和资源控制上的核心优势。Go 的 GC 虽然已经非常优秀,但在高并发、低延迟场景下,GC 扫描和 STW (Stop-The-World) 仍然可能引入不可预测的延迟抖动和额外的 CPU 开销。Rust 通过所有权系统在编译期保证内存安全,无需运行时 GC,从而消除了这部分开销。
  • 内存安全与零成本抽象:Rust 的所有权、借用检查等机制虽然带来了陡峭的学习曲线,但也确保了内存安全,避免了空指针、数据竞争等常见问题。同时,Rust 的许多高级抽象(如迭代器、闭包)能够在编译期被优化掉,实现“零成本抽象”,性能接近 C/C++。
  • 更精细的控制:Rust 赋予开发者对内存布局、线程模型更细致的控制权,使得在特定场景下可以进行深度优化。

Grab 的案例似乎在证明,当业务场景对资源消耗和运行成本极度敏感,且服务逻辑相对“简单”(Grab 特别强调了选择重写目标时,功能需要足够简单,复杂度可控)时,Rust 的这些特性能够带来实实在在的巨大回报。

光鲜背后的“代价”:Grab 的探索与挑战

然而,享受 Rust 带来的极致效率并非没有代价。Grab 团队在博客中也坦诚地分享了他们遇到的挑战和权衡:

  • 陡峭的学习曲线,尤其是 async

文章提到:对于习惯了 Go 语言简洁 go关键字和 GMP 调度模型的 Gopher 来说,Rust 的所有权、生命周期已经是第一道坎,而 async/await 异步模型及其“函数着色”问题、显式 yield(通过 await)等概念,则带来了更高的认知负荷。Grab 团队也曾因错误地在异步代码中使用了同步 Redis 调用而导致性能不佳。

  • 生态系统与内部库的“阵痛”

虽然 Rust 的生态在快速发展,但在某些特定领域,库的选择可能不如 Go 那样成熟和丰富。Grab 团队在选择 Datadog 和 Redis 客户端库时就进行了一番评估和取舍。

更痛的是内部库的迁移。Grab 内部大量基础库是用 Go 编写的,例如一个使用 Go Templates 进行配置管理的库。在 Rust 项目中,这些 Go 库无法直接复用,团队不得不使用 nom 解析器组合库在 Rust 中重写了类似的功能。这无疑增加了重构的成本和时间。

  • 开发体验的差异

Go 的设计哲学之一就是“简单”,这使得开发者能够快速上手并高效迭代。Goroutine 和 Channel 的易用性,让并发编程的门槛大大降低。相比之下,Rust 为了安全和性能,在语言层面引入了更多复杂性,需要开发者投入更多精力去理解和驾驭。

  • “Rust 一定比 Go 快得多”是迷思

一个非常重要的发现是,Grab 明确指出:“神话 1:Rust 非常快!比 Golang 更快!判定:被驳斥。Golang 对于大多数使用案例来说“足够快”……仅仅为了性能提升而将 Golang 服务重写为 Rust 不太可能带来显著的好处。”

在 P99 延迟方面,Rust 版本与 Go 版本表现相当,甚至有时略差。这告诉我们,Go 在其设计领域内性能已经足够优秀,单纯为了追求“更极致”的速度而用 Rust 重写 Go 服务,可能并不能带来预期的巨大性能提升,反而可能因为生态、开发效率等问题得不偿失。Grab 的主要收益点在于显著的 资源效率 提升。

Gopher 何去何从?几点思考

Grab 的案例无疑是 Go 社区的一面镜子,它照见了 Go 的优势,也揭示了在特定场景下可能存在的“天花板”。作为 Gopher,我们应如何看待这个案例,并从中吸取经验呢?

首先,Go 的核心优势依然稳固。Go 语言以其简洁性、强大的并发模型(Goroutine + Channel)、高效的编译速度、完善的工具链以及成熟的生态系统,继续在云原生、微服务、中间件和 DevOps 工具等领域占据首选或极具竞争力的地位。对于绝大多数业务场景,Go 提供的开发效率和运行性能是“足够好”的,且具有高性价比。

其次,关于何时考虑使用 Rust 进行“动刀”,Grab 的案例提供了几个关键的决策参考点。

  • 在面对极高的 QPS 和资源消耗时,如果服务本身成为性能瓶颈且占用了大量服务器资源,那么迁移可能是合适的。
  • 当功能相对简单且逻辑内聚时,重写的复杂度较低,易于验证,这样可以避免对复杂业务系统进行大规模重写。
  • 当基础设施成本成为显著负担,优化能带来巨大的商业价值时,也应考虑使用 Rust。
  • 团队必须具备掌握 Rust 的能力,成员需熟悉 Rust 并愿意投入时间和资源进行团队赋能。在不满足这些前提条件的情况下,盲目追求 Rust 可能弊大于利。

再者,在考虑语言迁移之前,我们应充分挖掘 Go 本身的优化潜力。例如,进行代码层面的性能分析与优化、架构调整、选择更优的 Go 库,甚至是通过 Go 版本升级带来的 GC 改进等。重写通常应视为最后的手段。

关于 Gopher 是否需要拥抱 Rust,这取决于个人的发展方向和兴趣。如果你专注于业务开发和应用层构建,Go 依然能让你游刃有余。但如果你对系统编程、底层优化、嵌入式或游戏引擎等领域感兴趣,或者所在的公司/团队正在引入 Rust,那么学习 Rust 无疑会为你打开一扇新的大门。即使不深入学习,了解 Rust 的核心理念(如所有权、生命周期和无GC)也能帮助我们更好地理解程序运行的本质,从而写出更健壮、更高效的 Go 代码。

最后,Go 语言的未来同样值得关注。Go 社区在持续进化,例如对泛型的支持提升了表达力,而持续优化的 GC 以及不断丰富的高性能标准库也在不断减少对性能的影响。未来,Go 是否会在某些方面借鉴其他语言的优秀特性,以保持其核心优势的同时,进一步拓展能力边界,值得我们期待。

小结

Grab 用 Rust 重写 Go 服务的案例,再次印证了技术选型中“没有银弹,只有取舍”的黄金法则。Rust 以其极致的性能和资源控制能力,在特定场景下展现了巨大的潜力。但这并不意味着 Go 已经过时或不再优秀。

对于我们 Gopher 而言,重要的是理解不同语言的设计哲学、优势与代价,并根据具体的业务场景、团队能力和长远目标,做出最适合的决策。

你对 Grab 的这个案例有什么看法?你认为在哪些场景下,用 Rust 替代 Go 是值得考虑的?欢迎在评论区留下你的思考!


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RedMonk最新排行出炉:Go语言稳居Top 12,AI 冲击下 Stack Overflow 权重生变?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/20/redmonk-index-2025-jan

大家好,我是Tony Bai。

编程语言的江湖,总是风起云涌,新旧更迭。而 RedMonk 编程语言排行榜,以其独特的视角(结合 GitHub 的代码活跃度和 Stack Overflow 的讨论热度),长期以来都是我们观察这片江湖风向的重要参考。

就在最近,RedMonk发布了其2025年1月的编程语言排行榜。榜单本身波澜不惊,Top 20 的名单几乎与上一期如出一辙,这似乎预示着编程语言领域正进入一个相对“固化”的时期。然而,在这份看似平静的榜单背后,却潜藏着一个巨大的变量,一个足以让 RedMonk 自身都开始反思其排行方法论的“房间里的大象”——那就是 AI 的崛起,及其对 Stack Overflow 数据源的颠覆性冲击。

今天,我们就来解读这份最新的 RedMonk 排行榜,看看 Go 语言在其中表现如何,更重要的是,探讨在 AI 时代,我们该如何看待这类排行榜,以及 Go 语言的未来又将走向何方。

RedMonk 排行榜:方法论回顾与本次看点

在解读具体排名之前,我们有必要简单回顾一下 RedMonk 排行榜的方法论。它并非统计当前“谁用得多”,而是试图通过两个维度的数据来预测语言的未来采用趋势

  1. GitHub 数据: 主要通过 GitHub Archive 拉取数据,分析代码提交中使用的语言,代表了语言在实际项目开发中的活跃度和受开发者青睐的程度。
  2. Stack Overflow 数据: 通过其 Data Explorer 查询,分析特定语言标签下的问题和讨论数量,代表了语言在开发者社区中的关注度和开发者在学习、使用过程中遇到的问题量(间接反映了活跃度)。

RedMonk 强调,榜单的“分层 (Tiering)”比具体的数字名次更重要,因为精确排名本身就存在误差。同时,对于排名靠后的语言,由于数据量较小,其排名的波动性和不确定性会更大。

本次 2025 年 1 月的排行,最大的看点莫过于 RedMonk 博客作者 Stephen O’Grady 对 Stack Overflow (以下有时简称SO)数据有效性的公开疑虑。他明确指出,随着 ChatGPT、GitHub Copilot 等 AI 工具的普及,开发者遇到问题时,直接向 AI 提问的比例越来越高,而去 Stack Overflow 搜索或提问的需求显著下降。这导致 Stack Overflow 整体流量和特定语言标签下的讨论量都在萎缩,从而可能扭曲了基于 StackOverflow 数据的排名。RedMonk 甚至在考虑未来是否要调整 SO 数据的权重,甚至完全放弃使用它。

这无疑为我们解读本次榜单,尤其是观察那些 SO 数据占比较重的语言,提供了一个全新的、也是更具挑战性的视角。

Go语言:稳坐 Top 12,GitHub 根基深厚

在这样的背景下,我们来看看Go语言的表现:

  • 排名: Go 语言在此次排行中位列 第 12 位,与统计语言 R 并列。
  • 稳定性: Top 20 的榜单几乎“纹丝不动”,Go 的排名也保持了稳定。回顾历史,Go 从 2015 年的第 17 位,稳步上升,并在近几年持续超越了曾经在 JVM 生态中势头强劲的 Scala 和 Kotlin。
  • 解读 Go 的“稳”: 在 Stack Overflow 数据可能“失真”、整体排行趋于“凝固”的大环境下,Go 语言能够牢牢占据 Top 12 的位置,这本身就充分说明了其在 GitHub 上的代码活跃度和开发者基础的极端稳固。这与 Go 在云原生、后端服务、基础设施等领域的深厚积累和广泛应用密不可分。

关键语言动态:Go 在比较中更显价值

RedMonk 的博文还特别点出了一些值得关注的语言动态,通过与这些语言的对比,我们可以更清晰地看到 Go 的独特价值和发展趋势。

  • TypeScript (第 6) 的“平台期”与 Go 的“幕后英雄”角色

尽管 TypeScript 在 JavaScript 生态中不可或缺,其排名也高居第 6,但博文指出它似乎进入了一个“增长平台期”,难以再向上突破。

RedMonk 提到了 TypeScript 在可扩展性 (scalability) 方面可能遇到的挑战,并直接点名了微软决定使用 Go 语言重写 TypeScript 的编译器 (tsc) 和相关工具链这一标志性事件。

当然,这无疑是对 Go 语言在构建大规模、高性能开发工具和基础设施方面能力的最好背书。当连 TypeScript 这样的语言工具自身都遇到扩展性瓶颈时,他们选择了 Go 作为解决方案。这充分证明了 Go 在工程效率、编译速度、并发处理和静态二进制部署等方面的核心优势,使其成为构建下一代开发工具(编译器、Linter、语言服务器等)的优选语言。Go,正在成为越来越多关键技术的“幕后英雄”。

  • Kotlin (并列 14) / Scala (并列 14) 的“增长天花板”

这两位 JVM 生态的“优等生”排名稳定,但向上突破的动力似乎不足。Go 早已在排名上超越它们。

随着 Go 在微软等传统“非 Go”大厂中找到新的应用场景(如上述 TypeScript 工具链),以及 Rust 在对安全和性能有极致要求的服务端负载中逐渐蚕食地盘,Kotlin 和 Scala 的增长路径面临着不小的挑战。

Go 凭借其简洁的语法、高效的并发模型、出色的网络性能、以及与云原生生态的无缝集成,在现代后端服务开发领域,对传统的 JVM 语言形成了持续且强劲的竞争压力。对于追求快速迭代、高并发、低资源占用的新项目,Go 往往是更具吸引力的选择。

  • 新兴语言 (Ballerina, Bicep, Zig 等) 的“SO 困境”

许多被 RedMonk 关注的新兴语言,在本次排名中大多出现了下滑,并且呈现出 GitHub 排名远好于 Stack Overflow 排名的特点。

这很可能就是前文提到的 AI 对 Stack Overflow 数据冲击的直接体现。新兴语言本身在 SO 上的讨论基数就小,当整体 SO 流量下降时,它们受到的负面影响会更加不成比例。

这再次提醒我们,在评估语言趋势时,需要警惕单一数据源(尤其是易受外部因素干扰的数据源)的局限性。Go 之所以能在榜单中保持稳定,更多是依赖其在 GitHub 上庞大且活跃的真实代码贡献和项目应用,这比社区讨论热度更能反映语言的实际生命力。

AI 时代,编程语言排行榜的挑战与 Go 的新机遇

AI 代码助手(如 ChatGPT, GitHub Copilot)的普及,正在深刻改变开发者的工作习惯。遇到问题,许多人可能首先想到的是“问 AI”,而不是去 Stack Overflow 搜索或提问。这对依赖 SO 数据的 RedMonk 排行榜方法论构成了前所未有的挑战。Stephen O’Grady 的坦诚,也预示着未来编程语言趋势的观察方法可能需要革新。

在这样的背景下,Go 语言的机遇何在?

  1. GitHub 数据权重可能提升: 如果 SO 数据权重下降或被弃用,那么更能反映语言实际使用和生态发展的 GitHub 数据将变得更加重要。Go 在这方面一直表现强劲,拥有大量高质量的开源项目和活跃的贡献者。
  2. AI 基础设施的构建者: 正如我在之前的文章中多次提到的,Go 语言凭借其高性能、高并发、易部署的特性,非常适合构建支撑 AI 大模型训练、推理服务的底层基础设施(如分布式计算框架、模型服务平台、向量数据库、数据管道等)。许多流行的 AI 开源项目(如 Ollama)也选择使用 Go。
  3. AI 应用的工程化落地: AI 模型最终需要被集成到实际的应用和服务中才能产生价值。Go 的简洁性、强大的网络库、以及出色的工程化特性(如编译速度、静态部署),使其成为将 AI 模型快速、可靠地工程化、产品化的优秀选择。
  4. “工具的工具”: Go 在构建开发工具方面的优势,在 AI 时代将更加凸显。无论是构建 AI 代码分析工具、模型部署工具,还是 AI 辅助开发平台的后端,Go 都能胜任。
  5. 对 LLM 的“友好性”探索: 虽然目前 Go 在 LLM 训练数据中的占比可能不如 Python,但 Go 语言相对简单的语法、明确的类型系统、以及强大的标准库,是否可能在未来使其更容易被 LLM 理解、分析和生成高质量代码?这是一个值得探索的方向。

小结:喧嚣之中,坚守价值,拥抱未来

RedMonk 的最新编程语言排行榜,在 AI 席卷技术圈的当下,给我们带来了新的思考。Stack Overflow 讨论热度的“失真”,或许只是 AI 改变我们工作和学习方式的一个缩影。

对于 Go 语言而言,其在榜单中的稳定表现,特别是在 GitHub 维度上的持续强势,证明了其深厚的开发者基础和旺盛的生态活力。像微软选择用 Go 重写 TypeScript 工具链这样的行业案例,更是对其核心竞争力的有力印证。

面对 AI 带来的不确定性,Go 语言凭借其在构建高性能网络服务、云原生基础设施、以及高效开发工具等领域的明确价值定位,依然展现出强大的韧性和广阔的前景。未来,它不仅将继续作为这些领域的中流砥柱,更有望在 AI 基础设施和工程化领域扮演越来越重要的角色。

作为 Gopher,我们既要看到排行榜数据的变化,更要理解变化背后的深层逻辑。坚守 Go 语言的核心价值,持续学习和实践,同时对新技术保持开放和探索的心态,这或许才是我们在这个快速变化的时代中,最稳妥的前行之道。

你对这份 RedMonk 榜单有什么看法?AI 的出现改变了你获取技术信息的习惯吗?欢迎在评论区分享你的观点!


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