如何实现支持数亿用户的长连消息系统此文是根据周洋在【高可用架构群】中的分享内容整理而成，转发请注明出处 。
周洋 ， 360手机助手技术经理及架构师，负责360长连接消息系统，360手机助手架构的开发与维护 。
不知道咱们群名什么时候改为“Python高可用架构群”了，所以不得不说，很荣幸能在接下来的一个小时里在Python群里讨论golang....
360消息系统介绍
360消息系统更确切的说是长连接push系统 ， 目前服务于360内部多个产品，开发平台数千款app，也支持部分聊天业务场景，单通道多app复用，支持上行数据，提供接入方不同粒度的上行数据和用户状态回调服务 。
目前整个系统按不同业务分成9个功能完整的集群，部署在多个idc上（每个集群覆盖不同的idc），实时在线数亿量级 。通常情况下 ， pc，手机，甚至是智能硬件上的360产品的push消息 ， 基本上是从我们系统发出的 。
关于push系统对比与性能指标的讨论
很多同行比较关心go语言在实现push系统上的性能问题，单机性能究竟如何，能否和其他语言实现的类似系统做对比么？甚至问如果是创业,第三方云推送平台，推荐哪个?
其实各大厂都有类似的push系统 ， 市场上也有类似功能的云服务 。包括我们公司早期也有erlang，nodejs实现的类似系统，也一度被公司要求做类似的对比测试 。我感觉在讨论对比数据的时候，很难保证大家环境和需求的统一，我只能说下我这里的体会，数据是有的，但这个数据前面估计会有很多定语~
第一个重要指标：单机的连接数指标
做过长连接的同行 ， 应该有体会 ， 如果在稳定连接情况下，连接数这个指标，在没有网络吞吐情况下对比，其实意义往往不大，维持连接消耗cpu资源很?。刻趿觮cp协议栈会占约4k的内存开销 ， 系统参数调整后，我们单机测试数据，最高也是可以达到单实例300w长连接 。但做更高的测试，我个人感觉意义不大 。
因为实际网络环境下，单实例300w长连接，从理论上算压力就很大：实际弱网络环境下，移动客户端的断线率很高，假设每秒有1000分之一的用户断线重连 。300w长连接 ， 每秒新建连接达到3w，这同时连入的3w用户，要进行注册，加载离线存储等对内rpc调用 ， 另外300w长连接的用户心跳需要维持,假设心跳300s一次，心跳包每秒需要1w tps 。单播和多播数据的转发，广播数据的转发，本身也要响应内部的rpc调用，300w长连接情况下，gc带来的压力，内部接口的响应延迟能否稳定保障 。这些集中在一个实例中，可用性是一个挑战 。所以线上单实例不会hold很高的长连接,实际情况也要根据接入客户端网络状况来决定 。
第二个重要指标:消息系统的内存使用量指标
这一点上，使用go语言情况下 ， 由于协程的原因，会有一部分额外开销 。但是要做两个推送系统的对比，也有些需要确定问题 。比如系统从设计上是否需要全双工（即读写是否需要同时进行）如果半双工，理论上对一个用户的连接只需要使用一个协程即可（这种情况下，对用户的断线检测可能会有延时），如果是全双工，那读/写各一个协程 。两种场景内存开销是有区别的 。
另外测试数据的大小往往决定我们对连接上设置的读写buffer是多大，是全局复用的，还是每个连接上独享的，还是动态申请的 。另外是否全双工也决定buffer怎么开 。不同的策略，可能在不同情况的测试中表现不一样 。
第三个重要指标：每秒消息下发量
这一点上，也要看我们对消息到达的QoS级别(回复ack策略区别），另外看架构策略，每种策略有其更适用的场景，是纯粹推？还是推拉结合？甚至是否开启了消息日志？日志库的实现机制、以及缓冲开多大？flush策略……这些都影响整个系统的吞吐量 。
另外为了HA，增加了内部通信成本 ， 为了避免一些小概率事件，提供闪断补偿策略，这些都要考虑进去 。如果所有的都去掉，那就是比较基础库的性能了 。
所以我只能给出大概数据，24核 ， 64G的服务器上，在QoS为message at least ， 纯粹推 ， 消息体256B~1kB情况下，单个实例100w实际用户（200w ）协程，峰值可以达到2~5w的QPS...内存可以稳定在25G左右，gc时间在200~800ms左右（还有优化空间） 。
我们正常线上单实例用户控制在80w以内，单机最多两个实例 。事实上，整个系统在推送的需求上，对高峰的输出不是提速，往往是进行限速 ， 以防push系统瞬时的高吞吐量 ， 转化成对接入方业务服务器的ddos攻击所以对于性能上 ， 我感觉大家可以放心使用，至少在我们这个量级上 ， 经受过考验 ， go1.5到来后，确实有之前投资又增值了的感觉 。
消息系统架构介绍
下面是对消息系统的大概介绍 ， 之前一些同学可能在gopher china上可以看到分享，这里简单讲解下架构和各个组件功能 ， 额外补充一些当时遗漏的信息：
架构图如下，所有的service都 written by golang.
几个大概重要组件介绍如下：
dispatcher service根据客户端请求信息，将应网络和区域的长连接服务器的，一组IP传送给客户端 。客户端根据返回的IP，建立长连接，连接Room service.
room Service ， 长连接网关，hold用户连接，并将用户注册进register service，本身也做一些接入安全策略、白名单、IP限制等 。
register service是我们全局session存储组件，存储和索引用户的相关信息，以供获取和查询 。
coordinator service用来转发用户的上行数据，包括接入方订阅的用户状态信息的回调，另外做需要协调各个组件的异步操作，比如kick用户操作,需要从register拿出其他用户做异步操作.
saver service是存储访问层，承担了对redis和mysql的操作 ， 另外也提供部分业务逻辑相关的内存缓存 ， 比如广播信息的加载可以在saver中进行缓存 。另外一些策略 ， 比如客户端sdk由于被恶意或者意外修改，每次加载了消息，不回复ack，那服务端就不会删除消息 ， 消息就会被反复加载 ， 形成死循环，可以通过在saver中做策略和判断 。（客户端总是不可信的） 。
center service提供给接入方的内部api服务器，比如单播或者广播接口，状态查询接口等一系列api,包括运维和管理的api 。
举两个常见例子，了解工作机制：比如发一条单播给一个用户 ， center先请求Register获取这个用户之前注册的连接通道标识、room实例地址 ， 通过room service下发给长连接 Center Service比较重的工作如全网广播，需要把所有的任务分解成一系列的子任务 ， 分发给所有center，然后在所有的子任务里，分别获取在线和离线的所有用户，再批量推到Room Service 。通常整个集群在那一瞬间压力很大 。
deployd/agent service用于部署管理各个进程，收集各组件的状态和信息,zookeeper和keeper用于整个系统的配置文件管理和简单调度
关于推送的服务端架构
常见的推送模型有长轮训拉取，服务端直接推送（360消息系统目前主要是这种） ， 推拉结合（推送只发通知，推送后根据通知去拉取消息）.
拉取的方式不说了 ， 现在并不常用了，早期很多是nginx lua redis，长轮训，主要问题是开销比较大，时效性也不好，能做的优化策略不多 。
直接推送的系统，目前就是360消息系统这种，消息类型是消耗型的，并且对于同一个用户并不允许重复消耗,如果需要多终端重复消耗，需要抽象成不同用户 。
推的好处是实时性好，开销?。苯咏⑾路⒏突Ф耍恍枰突Ф俗叽咏尤氩愕酱娲⒉阒鞫?
但纯推送模型，有个很大问题，由于系统是异步的，他的时序性无法精确保证 。这对于push需求来说是够用的，但如果复用推送系统做im类型通信，可能并不合适 。
对于严格要求时序性，消息可以重复消耗的系统，目前也都是走推拉结合的模型，就是只使用我们的推送系统发通知，并附带id等给客户端做拉取的判断策略，客户端根据推送的key ， 主动从业务服务器拉取消息 。并且当主从同步延迟的时候，跟进推送的key做延迟拉取策略 。同时也可以通过消息本身的QoS，做纯粹的推送策略 ， 比如一些“正在打字的”低优先级消息，不需要主动拉取了，通过推送直接消耗掉 。
哪些因素决定推送系统的效果？
首先是sdk的完善程度 ， sdk策略和细节完善度，往往决定了弱网络环境下最终推送质量.
SDK选路策略,最基本的一些策略如下：有些开源服务可能会针对用户hash一个该接入区域的固定ip，实际上在国内环境下不可行，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一组，而且端口也要参开，必要时候，客户端告知是retry多组都连不上，返回不同idc的服务器 。因为我们会经常检测到一些case，同一地区的不同用户 ， 可能对同一idc内的不同ip连通性都不一样，也出现过同一ip不同端口连通性不同，所以用户的选路策略一定要灵活 ， 策略要足够完善.另外在选路过程中，客户端要对不同网络情况下的长连接ip做缓存，当网络环境切换时候（wifi、2G、3G) ， 重新请求分配器，缓存不同网络环境的长连接ip 。
客户端对于数据心跳和读写超时设置,完善断线检测重连机制
针对不同网络环境，或者客户端本身消息的活跃程度，心跳要自适应的进行调整并与服务端协商，来保证链路的连通性 。并且在弱网络环境下，除了网络切换（wifi切3G）或者读写出错情况，什么时候重新建立链路也是一个问题 。客户端发出的ping包，不同网络下，多久没有得到响应，认为网络出现问题，重新建立链路需要有个权衡 。另外对于不同网络环境下，读取不同的消息长度，也要有不同的容忍时间，不能一刀切 。好的心跳和读写超时设置，可以让客户端最快的检测到网络问题，重新建立链路，同时在网络抖动情况下也能完成大数据传输 。
结合服务端做策略
另外系统可能结合服务端做一些特殊的策略，比如我们在选路时候，我们会将同一个用户尽量映射到同一个room service实例上 。断线时 ， 客户端尽量对上次连接成功的地址进行重试 。主要是方便服务端做闪断情况下策略，会暂存用户闪断时实例上的信息，重新连入的 时候，做单实例内的迁移 ， 减少延时与加载开销.
客户端保活策略
很多创业公司愿意重新搭建一套push系统 ， 确实不难实现，其实在协议完备情况下（最简单就是客户端不回ack不清数据），服务端会保证消息是不丢的 。但问题是为什么在消息有效期内,到达率上不去？往往因为自己app的push service存活能力不高 。选用云平台或者大厂的，往往sdk会做一些保活策略，比如和其他app共生，互相唤醒，这也是云平台的push service更有保障原因 。我相信很多云平台旗下的sdk ， 多个使用同样sdk的app，为了实现服务存活 ， 是可以互相唤醒和保证活跃的 。另外现在push sdk本身是单连接 ， 多app复用的，这为sdk实现，增加了新的挑战 。
综上，对我来说，选择推送平台，优先会考虑客户端sdk的完善程度 。对于服务端，选择条件稍微简单，要求部署接入点（IDC）越要多，配合精细的选路策略，效果越有保证，至于想知道哪些云服务有多少点 ， 这个群里来自各地的小伙伴们，可以合伙测测 。
go语言开发问题与解决方案
下面讲下，go开发过程中遇到挑战和优化策略，给大家看下当年的一张图，在第一版优化方案上线前一天截图~
可以看到 ， 内存最高占用69G，GC时间单实例最高时候高达3~6s.这种情况下，试想一次悲剧的请求，经过了几个正在执行gc的组件 ， 后果必然是超时... gc照成的接入方重试，又加重了系统的负担 。遇到这种情况当时整个系统最差情况每隔2 ， 3天就需要重启一次~
当时出现问题 ， 现在总结起来，大概以下几点
1.散落在协程里的I/O ， Buffer和对象不复用 。
当时（12年）由于对go的gc效率理解有限 ， 比较奔放，程序里大量short live的协程 ， 对内通信的很多io操作 ， 由于不想阻塞主循环逻辑或者需要及时响应的逻辑 ， 通过单独go协程来实现异步 。这回会gc带来很多负担 。
针对这个问题 ， 应尽量控制协程创建，对于长连接这种应用，本身已经有几百万并发协程情况下，很多情况没必要在各个并发协程内部做异步io，因为程序的并行度是有限，理论上做协程内做阻塞操作是没问题 。
如果有些需要异步执行，比如如果不异步执行 ， 影响对用户心跳或者等待response无法响应，最好通过一个任务池，和一组常驻协程 ， 来消耗，处理结果，通过channel再传回调用方 。使用任务池还有额外的好处，可以对请求进行打包处理，提高吞吐量，并且可以加入控量策略.
2.网络环境不好引起激增
go协程相比较以往高并发程序，如果做不好流控，会引起协程数量激增 。早期的时候也会发现 ， 时不时有部分主机内存会远远大于其他服务器，但发现时候，所有主要profiling参数都正常了 。
后来发现，通信较多系统中 ， 网络抖动阻塞是不可免的(即使是内网)，对外不停accept接受新请求，但执行过程中，由于对内通信阻塞 ， 大量协程被 创建，业务协程等待通信结果没有释放，往往瞬时会迎来协程暴涨 。但这些内存在系统稳定后，virt和res都并没能彻底释放，下降后，维持高位 。
处理这种情况，需要增加一些流控策略，流控策略可以选择在rpc库来做，或者上面说的任务池来做，其实我感觉放在任务池里做更合理些，毕竟rpc通信库可以做读写数据的限流，但它并不清楚具体的限流策略，到底是重试还是日志还是缓存到指定队列 。任务池本身就是业务逻辑相关的，它清楚针对不同的接口需要的流控限制策略 。
3.低效和开销大的rpc框架
早期rpc通信框架比较简单，对内通信时候使用的也是短连接 。这本来短连接开销和性能瓶颈超出我们预期，短连接io效率是低一些，但端口资源够，本身吞吐可以满足需要，用是没问题的，很多分层的系统，也有http短连接对内进行请求的
但早期go版本，这样写程序，在一定量级情况，是支撑不住的 。短连接大量临时对象和临时buffer创建，在本已经百万协程的程序中，是无法承受的 。所以后续我们对我们的rpc框架作了两次调整 。
第二版的rpc框架，使用了连接池 ， 通过长连接对内进行通信（复用的资源包括client和server的：编解码Buffer、Request/response），大大改善了性能 。
但这种在一次request和response还是占用连接的，如果网络状况ok情况下，这不是问题 ， 足够满足需要了 ， 但试想一个room实例要与后面的数百个的register ， coordinator，saver，center，keeper实例进行通信，需要建立大量的常驻连接，每个目标机几十个连接 ， 也有数千个连接被占用 。
非持续抖动时候（持续逗开多少无解），或者有延迟较高的请求时候，如果针对目标ip连接开少了，会有瞬时大量请求阻塞，连接无法得到充分利用 。第三版增加了Pipeline操作，Pipeline会带来一些额外的开销，利用tcp的全双特性，以尽量少的连接完成对各个服务集群的rpc调用 。
4.Gc时间过长
Go的Gc仍旧在持续改善中，大量对象和buffer创建，仍旧会给gc带来很大负担，尤其一个占用了25G左右的程序 。之前go team的大咖邮件也告知我们，未来会让使用协程的成本更低 ， 理论上不需要在应用层做更多的策略来缓解gc.
改善方式，一种是多实例的拆分，如果公司没有端口限制，可以很快部署大量实例，减少gc时长，最直接方法 。不过对于360来说，外网通常只能使用80和433 。因此常规上只能开启两个实例 。当然很多人给我建议能否使用SO_REUSEPORT ， 不过我们内核版本确实比较低，并没有实践过 。
【go语言单机上限 go语言运行速度】另外能否模仿nginx ， fork多个进程监控同样端口 ， 至少我们目前没有这样做，主要对于我们目前进程管理上，还是独立的运行的，对外监听不同端口程序，还有配套的内部通信和管理端口，实例管理和升级上要做调整 。
解决gc的另两个手段，是内存池和对象池,不过最好做仔细评估和测试 ， 内存池、对象池使用 ， 也需要对于代码可读性与整体效率进行权衡 。
这种程序一定情况下会降低并行度，因为用池内资源一定要加互斥锁或者原子操作做CAS ， 通常原子操作实测要更快一些 。CAS可以理解为可操作的更细行为粒度的锁（可以做更多CAS策略 ， 放弃运行，防止忙等） 。这种方式带来的问题是，程序的可读性会越来越像C语言 ， 每次要malloc ， 各地方用完后要free，对于对象池free之前要reset，我曾经在应用层尝试做了一个分层次结构的“无锁队列”
上图左边的数组实际上是一个列表，这个列表按大小将内存分块，然后使用atomic操作进行CAS 。但实际要看测试数据了，池技术可以明显减少临时对象和内存的申请和释放，gc时间会减少，但加锁带来的并行度的降低，是否能给一段时间内的整体吞吐量带来提升，要做测试和权衡…
在我们消息系统，实际上后续去除了部分这种黑科技，试想在百万个协程里面做自旋操作申请复用的buffer和对象，开销会很大，尤其在协程对线程多对多模型情况下，更依赖于golang本身调度策略，除非我对池增加更多的策略处理，减少忙等，感觉是在把runtime做的事情 ， 在应用层非常不优雅的实现 。普遍使用开销理论就大于收益 。
但对于rpc库或者codec库，任务池内部，这些开定量协程，集中处理数据的区域，可以尝试改造~
对于有些固定对象复用，比如固定的心跳包什么的 ， 可以考虑使用全局一些对象 ， 进行复用 ， 针对应用层数据，具体设计对象池，在部分环节去复用，可能比这种无差别的设计一个通用池更能进行效果评估.
消息系统的运维及测试
下面介绍消息系统的架构迭代和一些迭代经验，由于之前在其他地方有过分享，后面的会给出相关链接，下面实际做个简单介绍，感兴趣可以去链接里面看
架构迭代~根据业务和集群的拆分，能解决部分灰度部署上线测试，减少点对点通信和广播通信不同产品的相互影响，针对特定的功能做独立的优化.
消息系统架构和集群拆分，最基本的是拆分多实例 ， 其次是按照业务类型对资源占用情况分类，按用户接入网络和对idc布点要求分类（目前没有条件，所有的产品都部署到全部idc）
系统的测试go语言在并发测试上有独特优势 。
对于压力测试，目前主要针对指定的服务器，选定线上空闲的服务器做长连接压测 。然后结合可视化，分析压测过程中的系统状态 。但压测早期用的比较多 ， 但实现的统计报表功能和我理想有一定差距 。我觉得最近出的golang开源产品都符合这种场景，go写网络并发程序给大家带来的便利，让大家把以往为了降低复杂度，拆解或者分层协作的组件 ， 又组合在了一起 。
QA
Q1:协议栈大小 ， 超时时间定制原则？
移动网络下超时时间按产品需求通常2g ， 3G情况下是5分钟，wifi情况下5~8分钟 。但对于个别场景，要求响应非常迅速的场景，如果连接idle超过1分钟，都会有ping，pong，来校验是否断线检测，尽快做到重新连接 。
Q2:消息是否持久化？
消息持久化，通常是先存后发，存储用的redis ， 但落地用的mysql 。mysql只做故障恢复使用 。
Q3:消息风暴怎么解决的？
如果是发送情况下，普通产品是不需要限速的，对于较大产品是有发送队列做控速度，按人数，按秒进行控速度发放，发送成功再发送下一条 。
Q4:golang的工具链支持怎么样？我自己写过一些小程序千把行之内，确实很不错，但不知道代码量上去之后，配套的debug工具和profiling工具如何，我看上边有分享说golang自带的profiling工具还不错 ， 那debug呢怎么样呢，官方一直没有出debug工具，gdb支持也不完善 ， 不知你们用的什么？
是这样的，我们正常就是println，我感觉基本上可以定位我所有问题 ， 但也不排除由于并行性通过println无法复现的问题，目前来看只能靠经验了 。只要常见并发尝试，经过分析是可以找到的 。go很快会推出调试工具的~
Q5:协议栈是基于tcp吗？
是否有协议拓展功能？协议栈是tcp，整个系统tcp长连接，没有考虑扩展其功能~如果有好的经验，可以分享~
Q6:问个问题 ， 这个系统是接收上行数据的吧，系统接收上行数据后是转发给相应系统做处理么，是怎么转发呢 ， 如果需要给客户端返回调用结果又是怎么处理呢？
系统上行数据是根据协议头进行转发，协议头里面标记了产品和转发类型，在coordinator里面跟进产品和转发类型 ， 回调用户，如果用户需要阻塞等待回复才能后续操作，那通过再发送消息 ， 路由回用户 。因为整个系统是全异步的 。
Q7:问个pushsdk的问题 。pushsdk的单连接，多app复用方式，这样的情况下以下几个问题是如何解决的：1）系统流量统计会把所有流量都算到启动连接的应用吧？而启动应用的连接是不固定的吧？2）同一个pushsdk在不同的应用中的版本号可能不一样，这样暴露出来的接口可能有版本问题，如果用单连接模式怎么解决？
流量只能算在启动的app上了，但一般这种安装率很高的app承担可能性大 ， 常用app本身被检测和杀死可能性较少，另外消息下发量是有严格控制 的 。整体上用户还是省电和省流量的 。我们pushsdk尽量向上兼容，出于这个目的 ， push sdk本身做的工作非常有限，抽象出来一些常见的功能，纯推的系统 ， 客户端策略目前做的很少，也有这个原因 。
Q8:生产系统的profiling是一直打开的么？
不是一直打开，每个集群都有采样，但需要开启哪个可以后台控制 。这个profling是通过接口调用 。
Q9:面前系统中的消息消费者可不可以分组？类似于Kafka 。
客户端可以订阅不同产品的消息，接受不同的分组 。接入的时候进行bind或者unbind操作
Q10:为什么放弃erlang,而选择go，有什么特别原因吗？我们现在用的erlang？
erlang没有问题，原因是我们上线后，其他团队才做出来，经过qa一个部门对比测试 ， 在没有显著性能提升下，选择继续使用go版本的push ， 作为公司基础服务 。
Q11:流控问题有排查过网卡配置导致的idle问题吗？
流控是业务级别的流控，我们上线前对于内网的极限通信量做了测试 ， 后续将请求在rpc库内，控制在小于内部通信开销的上限以下.在到达上限前作流控 。
Q12:服务的协调调度为什么选择zk有考虑过raft实现吗？golang的raft实现很多?。?比如Consul和ectd之类的 。
3年前，还没有后两者或者后两者没听过应该 。zk当时公司内部成熟方案，不过目前来看 ， 我们不准备用zk作结合系统的定制开发，准备用自己写的keeper代替zk，完成配置文件自动转数据结构，数据结构自动同步指定进程，同时里面可以完成很多自定义的发现和控制策略，客户端包含keeper的sdk就可以实现以上的所有监控数据，profling数据收集 ， 配置文件更新，启动关闭等回调 。完全抽象成语keeper通信sdk ， keeper之间考虑用raft 。
Q13:负载策略是否同时在服务侧与CLIENT侧同时做的 (DISPATCHER 会返回一组IP)？另外，ROOM SERVER/REGISTER SERVER连接状态的一致性|可用性如何保证? 服务侧保活有无特别关注的地方? 安全性方面是基于TLS再加上应用层加密?
会在server端做 ， 比如重启操作前，会下发指令类型消息，让客户端进行主动行为 。部分消息使用了加密策略，自定义的rsa des，另外满足我们安全公司的需要 ， 也定制开发很多安全加密策略 。一致性是通过冷备解决的，早期考虑双写，但实时状态双写同步代价太高而且容易有脏数据 ， 比如register挂了，调用所有room，通过重新刷入指定register来解决 。
Q14:这个keeper有开源打算吗？
还在写，如果没耦合我们系统太多功能，一定会开源的，主要这意味着，我们所有的bind在sdk的库也需要开源~
Q15:比较好奇lisence是哪个如果开源？
go语言适合做什么？Go语言 。他主要是在一些网页版的服务器中用于系统编程的一种语言 。他是谷歌开发的一种编程语言 。在一定程度上，谷歌有一定的垄断作用 。不能随随便便的在语言当中添加其他的语言成分 。
怎么样制作电脑单机和网络游戏和手机游戏?。?/h2>制作游戏需要有几个公众配合
产品策划:决定你做的游戏是什么样子 ， 规则如何 。
美术:原画，ui，特效制作，他们共同协作设计出好的界面和交互效果
程序:前端可以用unity，cocos等比较成熟的引擎 。
如果是网络游戏的话 ， 还需要后端的开发，可以用c ， java，go 等语言 。选择开源的服务端框架 。
游戏开发是一个比较系统的东西 。需要多人通力合作才能完成
你为什么放弃golang?因为内存管理粗糙 。经常看到fmt.xxx导致内存占用太多，反射导致内存占用太多的抱怨 。
go语言适合写服务器组件，那种和业务数据无关的服务器 。比如数据库服务器、web服务器、日志搜索引擎等 。如果用来写一个crm管理系统，非常累，因为缺乏好多高级特性和庞大的第三方库，而且语法比较单一，总体感觉就跟写命令行差不多 。
Go语言是谷歌2009发布的编程语言，这个语言发明的目的，就是为了在运行速度接近C/C语言的基础上（注意是接近），降低开发者的门槛，减少开发难度 。
Go语言，在功能上没有超过C/C，适用者为没有C/C经验的开发者，开发出接近C效率的程序 。对于已经熟练掌握C/C的开发者来说，Go语言没有优势 ， 还要重学语法，适应开发环境 ， 明显是不符合效率的 。
总结
其实语言这东西，都有其优势和劣势 。而且有些东西并不是纯技术的 。比如java的优势在于清晰的语意表达 。写代码的上限不高，但是下限也不低 ， 适合工业开发 。
而go呢，不得不说go在微服务这块有先天优势 。毕竟java中要实现go的很多功能，需要引入第三方库 。很笨重 。而go原生支持，这个微服务就很轻巧 。但是go的语法太活，工业用是一个挺大的弊端 。
关于go语言单机上限和go语言运行速度的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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