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GO语言商业案例（十六）：Curve-Golang 的创建是为了实现最大的用户效率和编码效率 。已经熟悉 Java 或 PHP 的程序员可以在几周内接受 Go 的培训（许多人最终会更喜欢它） 。在本文中，Dewet Diener 探讨了 Golang 的优缺点，以及它的测试驱动开发 (TDD) 如何完美契合 。
Golang 由 Google 开发和设计，于 2009 年作为一种综合性编程语言首次出现，旨在最大限度地提高编码效率 。创建该语言的目的是修正其他已建立语言的缺陷 。尽管 Golang（或简称为“Go”）是一门年轻的语言，但已经积累了大量的开发人员，因此我们想分享为什么在 Curve 我们喜欢 Golang，以及我们如何采用它来实现我们移动银行业务的目标到云端 。
Go 是一种精致的编程语言：它支持“所见即所得”的原则，这意味着清晰易读的代码和更少的复杂抽象 。该语言本身易于使用且易于训练 。尽管如此 ， 作为一个相对较新的生态系统，要找到对 Go 具有广泛预先知识的工程师可能会很棘手 。
然而 ， 与其他编程语言不同，Go 的创建是为了最大限度地提高用户效率 。因此，具有 Java 或 PHP 背景的开发人员和工程师可以在几周内获得使用 Go 的技能和培训——根据我们的经验，他们中的许多人最终更喜欢它 。
在 Curve，我们大力提倡测试驱动开发 (TDD)，Go 的框架与这种方法保持一致 。通过简单地命名一个文件foo_test.go并在该文件中添加结构化测试函数，Go 将快速有效地运行您的单元测试 。这一创新功能提高了生产力，因为它可以更加专注于测试驱动的开发和改进的同行评审机会 。
Golang 具有出色的生产优化品质，例如内存占用?。庵С制湓诖笮拖钅恐凶魑菇榈哪芰?，以及开箱即用的与其他架构的轻松交叉编译 。由于 Go 代码被编译为单个静态二进制文件，因此它可以轻松进行容器化，并且通过扩展，将 Go 部署到任何高可用性环境（例如 Kubernetes）中几乎是微不足道的 。
它提供了一种机制来保护工作负载，通过拥有非常纤薄的生产容器而没有任何无关的依赖项 。这使得构建、部署和维护基于 Go 的资产更加直接和安全 ， 并为希望建立或发展其微服务战略的公司提供了可靠的选择 。
Go 是专门为满足我们快速发展的技术生态系统的需求而创建的 。例如，Go 可以满足您构建 API 所需的一切，并将其作为其标准库的一部分 。它使用简单，高性能的 http 服务器消除了团队设计新项目时经常发生的一些常见的 探索 和设计瘫痪问题——这对于一些其他流行语言（如 Java 和 Node.js）来说太常见了 。
Golang 还通过其内置于语言本身的自动格式化程序巧妙地解决了代码格式化分歧 。这完全消除了格式争议，进而提高了团队的生产力和注意力 。
尽管我是 Go 的拥护者，但它显然也不是没有缺陷 。一个争论不休的特性是 Go 没有显式接口，这是许多开发人员习惯的概念 。虽然不是有害的，但它可以使选择最适合您的结构的接口成为一项任务 。这是因为您不会像在其他流行的编程语言中那样编写 X 实现 Y，但您很快就会接受 。
依赖管理也是另一个不属于 Google Golang 开发团队原始设计的功能 。开源社区介入并创建了 Glide 和 Dep，最初的努力并没有完全解决问题 。从 Go 1.11 开始，添加了对模块的支持，这似乎已成为官方的依赖管理工具 。这些挑战并没有削弱 Go 作为一种高效编程语言的独创性，并且它继续为我们提供优于其他编程语言的显着优势 。
Golang 吸引了全球敏锐的开发人员的注意，并且围绕它的兴奋继续增长 。开源社区因有趣的项目而蓬勃发展；最著名的是 Docker 和 Kubernetes 。
正是这种新鲜、有创意但又简单的包装吸引了我们去Go：它是一种令人兴奋的编码语言，可以帮助我们在 Curve 中快速开发以构建更好的产品 。
GO语言商业案例（十八）：stream切换到新语言始终是一大步go语言程序案例，尤其是当您go语言程序案例的团队成员只有一个时有该语言的先前经验 。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到go语言程序案例了 Go 。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因 。
Go 非常快 。性能类似于 Java 或 C。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍 。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂 。语言本身的性能通常并不重要 。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台 。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限 。Python 是一门很棒的语言 ， 但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢 。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象 。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码 。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点 。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情 。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库 。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能 。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意 。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时 ， 它们通常会使代码更难理解 。Go 迫使go语言程序案例你坚持基础 。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易 。注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例 。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 DjangoDRF或 Rails 。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单 。它没有引入许多新概念 。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言 。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道 。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法 。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式 。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存 。因为 Goroutine 非常轻量 ， 所以有可能同时运行数百甚至数千个 。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信 。Go 运行时处理所有复杂性 。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化 。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码 。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用 。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式 。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器 。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件 。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒 。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利 。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好 。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多 。根据StackOverflow的数据 ， 38%的开发人员知道 Java，19.3%的人知道 C，只有4.6%的人知道 Go 。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C流行 。幸运的是 ， Go 是一种非常简单易学的语言 。它提供了您需要的基本功能，仅此而已 。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道 。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言 。）任何加入团队的 Python、Elixir、C、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性 。与许多其go语言程序案例他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易 。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员 ， 这是一项重要的优势 。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要 。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值 。Go 对我们使用的工具有很好的支持 。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB 。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利 。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求 ， 你会发现已经有高质量的包可用 。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码 。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似 。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格 。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要 。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论 。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持 。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务 。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数 。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码 。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用 。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C、Java、Python 和 Ruby 。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码 。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架 。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架 。我完全同意这对于某些用例是正确的 。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix 。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架 。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说 ， 缺乏主导框架将是一个严重的劣势 。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误 。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误 。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题 。另一个问题是很容易忘记处理错误 。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误 。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲 。您希望该语言支持正确的错误处理 。
Go 的包管理绝不是完美的 。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建 。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统 。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好 。您可以使用Dep来管理您的依赖项 ， 以允许指定和固定版本 。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo ， 它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目 。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它 。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间 。这包括编写代码、单元测试和文档 。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码 。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数 。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间 。性能不需要任何进一步的优化 。因此 ， 虽然 Python 的最初开发速度更快 ， 但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少 。另外一个好处是 ， Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍 。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例 。
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 。
GO语言商业案例（六）：PayPal创建 PayPal 的目的是使金融服务民主化，并使个人和企业能够加入并在全球经济中蓬勃发展 。这项工作的核心是 PayPal 的支付平台，该平台使用专有技术和第三方技术的组合来高效、安全地促进全球数百万商家和消费者之间的交易 。随着支付平台变得越来越大、越来越复杂，PayPal 寻求对其系统进行现代化改造并缩短新应用程序的上市时间 。
Go 在生成干净、高效的代码方面的有着极高的价值 。这些代码可以随着软件部署的扩展而轻松扩展，这使得该语言非常适合支持 PayPal 的目标 。
支付处理平台的核心是 PayPal 用 C开发的专有 NoSQL 数据库 。然而，代码的复杂性大大降低了开发人员发展平台的能力 。Go 的简单代码布局、goroutine（轻量级执行线程）和通道（用作连接并发 goroutine 的管道）使 Go 成为 NoSQL 开发团队简化和现代化平台的自然选择 。
作为概念验证，一个开发团队花了六个月的时间学习 Go 并在 Go 中从头开始重新实现 NoSQL 系统，在此期间，他们还提供了有关如何在 PayPal 更广泛地实施 Go 的见解 。截至今天，已迁移 30% 的集群以使用新的 NoSQL 数据库 。
随着 PayPal 的平台变得越来越复杂，Go 提供了一种轻松简化大规模创建和运行软件的复杂性的方法 。该语言为 PayPal 提供了出色的库和快速工具，以及并发、垃圾收集和类型安全 。
借助 Go ， PayPal 使其开发人员能够将更多时间从 C和 Java 开发的噪音中解放出来，从而能够花更多时间查看代码和进行战略性思考 。
在这个新改写的 NoSQL 系统取得成功后，PayPal 内更多的平台和内容团队开始采用 Go 。Natarajan 目前的团队负责 PayPal 的构建、测试和发布管道——所有这些都是在 Go 中构建的 。该公司拥有一个大型构建和测试农?。?它使用 Go 基础设施进行完全管理，以支持整个公司的开发人员的构建即服务（和测试即服务） 。
凭借 PayPal 所需的分布式计算能力，Go 是刷新系统的正确语言 。PayPal 需要并发和并行的编程，为高性能和高度可移植性而编译，并为开发人员带来模块化、可组合的开源架构的好处——Go 已经提供了所有这些以及更多帮助 PayPal 对其系统进行现代化改造 。
安全性和可支持性是 PayPal 的关键问题，该公司的运营管道越来越多地由 Go 主导，因为该语言的简洁性和模块化帮助他们实现了这些目标 。PayPal 对 Go 的部署为开发人员提供了一个创意平台，使他们能够为 PayPal 的全球市场大规模生产简单、高效和可靠的软件 。
随着 PayPal 继续使用 Go 对其软件定义网络 (SDN) 基础设施进行现代化改造，除了更易于维护的代码外，他们还看到了性能优势 。例如 ， Go 现在为路由器、负载平衡和越来越多的生产系统提供动力 。
作为一家全球性企业，PayPal 需要其开发团队有效管理两种规模：生产规模，尤其是与许多其他服务器（如云服务）交互的并发系统；和开发规模，尤其是由许多程序员协同开发的大型代码库（如开源开发）
PayPal 利用 Go 来解决这些规模问题 。该公司的开发人员受益于 Go 将解释型动态类型语言的编程易用性与静态类型编译语言的效率和安全性相结合的能力 。随着 PayPal 对其系统进行现代化改造，对网络和多核计算的支持至关重要 。Go 不仅提供了这种支持，而且提供的速度很快——在单台计算机上编译一个大型可执行文件最多需要几秒钟 。
PayPal 目前有 100 多名 Go 开发人员，未来选择采用 Go 的开发人员将更容易获得该语言的批准 ， 这要归功于公司已经在生产中的许多成功实现 。
最重要的是，PayPal 开发人员使用 Go 提高了他们的生产力 。Go 的并发机制使得编写充分利用 PayPal 的多核和联网机器的程序变得很容易 。使用 Go 的开发人员还受益于它可以快速编译为机器代码的事实，并且他们的应用程序获得了垃圾收集的便利和运行时反射的强大功能 。
今天 PayPal 的第一类语言是 Java 和 Node，Go 主要用作基础设施语言 。虽然 Go 可能永远不会在某些应用程序中取代 Node.js，但 Natarajan 正在推动让 Go 成为 PayPal 的第一类语言 。
通过他的努力 ， PayPal 还在评估迁移到 Google Kubernetes Engine (GKE) 以加快其新产品的上市时间 。GKE 是一个用于部署容器化应用程序的托管、生产就绪环境 ， 并带来了 Google 在开发人员生产力、自动化操作和开源灵活性方面的最新创新 。
对于 PayPal 而言，部署到 GKE 将使 PayPal 更容易部署、更新和管理其应用程序和服务 ， 从而实现快速开发和迭代 。此外，PayPal 会发现更容易运行机器学习、通用 GPU、高性能计算和其他受益于 GKE 支持的专用硬件加速器的工作负载 。
对 PayPal 来说最重要的是，Go 开发和 GKE 的结合使公司能够轻松扩展以满足需求，因为 Kubernetes 自动扩展将使 PayPal 能够处理用户对服务不断增长的需求——在最重要的时候保持它们可用，然后在安静的时间来省钱 。
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