与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多 。作为一个总体趋势，我们看到开发Go 代码需要更多的努力 。但是，我们花更少的时间优化代码以提高性能 。
我们评估的另一种语言是Elixir. 。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上 。这是一种迷人的语言 ， 我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验 。对于我们的用例 ， 我们注意到 Go 的原始性能要好得多 。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求 。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多 。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统 。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下 ， Elixir 库还没有准备好用于生产环境 。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难 。这些原因使天平向 Go 倾斜 。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒 ， 绝对值得一看 。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持 。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快 。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间 。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天 。Go 结合了强大的生态系统、新开发人员的轻松入门、快速的性能、对并发的可靠支持和高效的编程环境 ， 使其成为一个不错的选择 。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见 ， 但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写 。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写 。
golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池 在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构 。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力 。解决办法之一就是使用对象复用技术 。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构 。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构 。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度 。
先上一个测试：
结论是这样的：
貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背 。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降 。在看过pool原理之后，结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果 。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池。数据结构如下：
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度 。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0) 。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的 。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争，提高了并发能力 。
不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称 。其API：
如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象 。Get()到的对象是随机的 。
原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池 。
pool创建时不能指定大小 ， 没有数量限制 。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间 。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象 。
为使多协程使用同一个POOL 。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的 。而进一步改进，类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解 。
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