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IT技术语言

有人学过GO语言么？和C比、优缺点在那？C适合本地程序的开发 。Go语言适合网络程序和本地程序的开发 。Go的优点:垃圾回收，语意明确，格式统一 。Go的缺点:效率目前没有C高，但对于桌面程序而言，效率问题不大 ， 因为硬件已经很快了 。c过于复杂了，加入很多炫技的内容 。这些内容脱离了事情的本质 。
最明显的就是所谓的面向对象 。基于面向对象的工程如果足够大的情况下，会带来很大的耦合度 ， 如果再加上内存管理，多线程等等 。项目后期基本上没办法维护和增加功能 。
关于c的语言复杂性，你可以问知乎上的任何一位高手 。没一个敢说自己精通c。你也可以去看一下所有的c编绎器，没有任何一个敢说自己完全实现了c的标准 。不同的编绎器之间实现细节又不同 。所以功能再强大没有实用性，就失去了意义，只会制造更多的问题 。
go的垃圾回收算法从Gov1.12版本开始，Go使用了非分代的、并发的、基于三色标记清除的垃圾回收器 。
关于垃圾回收，比较常见的算法有引用计数、标记清除和分代收集，Golang语言使用的垃圾回收算法是标记清除 。
Golang语言的标记清除垃圾回收算法，为了防止GC扫描时内存变化引起的混乱 。那么就需要 STW，即Stop The World 。具体在Golang语言中是指，在GC时先停止所有goroutine 。再进行垃圾回收，等待垃圾回收结束后再恢复所有被停止的goroutine 。
标记清除方法
启动STW，暂停程序的业务逻辑，找出不可达对象和可达对象 。
将所有可达对象做标记，清除未标记的对象 。停止STW ， 程序继续执行 。循环往复，直到进程程序生命周期结束 。因为STW需要暂停程序 ， 为了减少暂停程序的时间 。将清除操作移出 STW执行周期，但是优化效果不明显 。
所谓三色标记，实际上只是为了方便叙述而抽象出来的一种说法，三色对应垃圾回收过程中对象的三种状态 。白色是对象未被标记，gcmarkBits对应位为0，该对象将会在本次GC中被清理 。灰色是对象还在标记队列中等待被标记，黑色是对象已被标记 ， gcmarkBits对应位为0，该对象将会在本次 GC中被回收 。
GO语言商业案例（十八）：stream切换到新语言始终是一大步 ， 尤其是当您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 。
Golang实验性功能SetMaxHeap 固定值GC 简单来说，SetMaxHeap 提供了一种可以设置固定触发阈值的GC （Garbage Collection垃圾回收）方式
官方源码链接
大量临时对象分配导致的 GC 触发频率过高，GC 后实际存活的对象较少，
或者机器内存较充足 ， 希望使用剩余内存 ， 降低 GC 频率的场景
GC 会 STW （ Stop The World ），对于时延敏感场景，在一个周期内连续触发两轮 GC，那么 STW 和 GC 占用的 CPU 资源都会造成很大的影响，SetMaxHeap 并不一定是完美的，在某些场景下做了些权衡，官方也在进行相关的实验，当前方案仍没有合入主版本 。
先看下如果没有 SetMaxHeap ，对于如上所述的场景的解决方案
这里简单说下 GC 的几个值的含义，可通过 GODEBUG=gctrace=1 获得如下数据
这里只关注 128-132-67 MB 135 MB goal，
分别为 GC开始时内存使用量 - GC标记完成时内存使用量 - GC标记完成时的存活内存量本轮GC标记完成时的 预期 内存使用量（上一轮 GC 完成时确定）
引用 GC peace设计文档 中的一张图来说明
对应关系如下：
简单说下 GC pacing （信用机制）
GC pacing 有两个目标，
那么当一轮 GC 完成时，如何只根据本轮 GC 存活量去实现这两个小目标呢？
这里实际是根据当前的一些数据或状态去 预估 “未来”，所有会存在些误差
【go语言stw最大多少 go语言117】 首先确定 gc Goalgoal = memstats.heap_markedmemstats.heap_marked*uint64(gcpercent)/100
heap_marked 为本轮 GC 存活量，gcpercent 默认为 100，可以通过环境变量 GOGC=100 或者 debug.SetGCPercent(100)来设置
那么默认情况下goal = 2 * heap_marked
gc_trigger 是与 goal 相关的一个值（ gc_trigger 大约为 goal 的 90% 左右），每轮 GC 标记完成时 ， 会根据 |Ha-Hg| 和实际使用的 cpu 资源 动态调整 gc_trigger 与 goal 的差值
goal 与 gc_trigger 的差值即为 ， 为 GC 期间分配的对象所预留的空间
GC pacing 还会预估下一轮 GC 发生时，需要扫描对象对象的总量，进而换算为下一轮 GC 所需的工作量，进而计算出 mark assist 的值
本轮 GC 触发（ gc_trigger ） ， 到本轮的 goal 期间，需要尽力完成 GC mark标记操作，所以当 GC 期间，某个 goroutine 分配大量内存时，就会被拉去做 mark assist 工作，先进行 GC mark 标记赚取足够的信用值后，才能分配对应大小的对象
根据本轮 GC 存活的内存量（ heap_marked ）和下一轮 GC 触发的阈值（ gc_trigger ）计算 sweep assist 的值，本轮 GC 完成，到下一轮 GC 触发（ gc_trigger ）时，需要尽力完成 sweep 清扫操作
预估下一轮 GC 所需的工作量的方式如下：
继续分析文章开头的问题，如何充分利用剩余内存，降低 GC 频率和 GC 对 CPU 的资源消耗
如上图可以看出 ， GC 后 ， 存活的对象为 2GB 左右，如果将 gcpercent 设置为 400 ，那么就可以将下一轮 GC 触发阈值提升到 10GB 左右
前面一轮看起来很好 ， 提升了 GC 触发的阈值到 10GB，但是如果某一轮 GC 后的存活对象到达 2.5GB 的时候 ， 那么下一轮 GC 触发的阈值，将会超过内存阈值，造成 OOM （ Out of Memory ），进而导致程序崩溃 。
可以通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 来关闭 GC
可以通过进程外监控内存使用状态，使用信号触发的方式通知程序，或 ReadMemStats 、或 linknameruntime.heapRetained 等方式进行堆内存使用的监测
可以通过调用 runtime.GC() 或者 debug.FreeOSMemory() 来手动进行 GC。
这里还需要说几个事情来解释这个方案所存在的问题
通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 是如何关闭 GC 的？
gc 4 @1.006s 0%: 0.033 5.6 0.024 ms clock, 0.27 4.4/11/25 0.19 ms cpu, 428-428-16 MB, 17592186044415 MB goal, 8 P (forced)
通过 GC trace 可以看出，上面所说的 goal 变成了一个很诡异的值 17592186044415
实际上关闭 GC 后， Go 会将 goal 设置为一个极大值 ^uint64(0) ，那么对应的 GC 触发阈值也被调成了一个极大值，这种处理方式看起来也没什么问题，将阈值调大，预期永远不会再触发 GC
那么如果在关闭 GC 的情况下，手动调用 runtime.GC() 会导致什么呢？
由于 goal 和 gc_trigger 被设置成了极大值 ， mark assist 和 sweep assist 也会按照这个错误的值去计算，导致工作量预估错误，这一点可以从 trace 中进行证明
可以看到很诡异的 trace 图，这里不做深究，该方案与 GC pacing 信用机制不兼容
记住 ， 不要在关闭 GC 的情况下手动触发 GC，至少在当前 Go1.14 版本中仍存在这个问题
SetMaxHeap 的实现原理 ， 简单来说是强行控制了 goal 的值
注： SetMaxHeap，本质上是一个软限制，并不能解决 极端场景 下的 OOM，可以配合内存监控和 debug.FreeOSMemory() 使用
SetMaxHeap 控制的是堆内存大?。?Go 中除了堆内存还分配了如下内存，所以实际使用过程中，与实际硬件内存阈值之间需要留有一部分余量 。
对于文章开始所述问题，使用 SetMaxHeap 后，预期的 GC 过程大概是这个样子
简单用法1
该方法简单粗暴，直接将 goal 设置为了固定值
注：通过上文所讲 ， 触发 GC 实际上是 gc_trigger，所以当阈值设置为 12GB 时，会提前一点触发 GC ，这里为了描述方便，近似认为 gc_trigger=goal
简单用法2
当不关闭 GC 时，SetMaxHeap 的逻辑是，goal 仍按照 gcpercent 进行计算，当 goal 小于 SetMaxHeap 阈值时不进行处理；当 goal 大于 SetMaxHeap 阈值时，将 goal 限制为 SetMaxHeap 阈值
注：通过上文所讲，触发 GC 实际上是 gc_trigger ， 所以当阈值设置为 12GB 时，会提前一点触发 GC ， 这里为了描述方便，近似认为 gc_trigger=goal
切换到 go1.14 分支，作者选择了 git checkout go1.14.5
选择官方提供的 cherry-pick 方式(可能需要梯子，文件改动不多，我后面会列出具体改动)
git fetch "" refs/changes/67/227767/3git cherry-pick FETCH_HEAD
需要重新编译Go源码
注意点：
下面源码中的官方注释说的比较清楚，在一些关键位置加入了中文注释
入参bytes为要设置的阈值
notify简单理解为GC 的策略 发生变化时会向 channel 发送通知，后续源码可以看出“策略”具体指哪些内容
返回值为本次设置之前的 MaxHeap 值
$GOROOT/src/runtime/debug/garbage.go
$GOROOT/src/runtime/mgc.go
注：作者尽量用通俗易懂的语言去解释 Go 的一些机制和 SetMaxHeap 功能，可能有些描述与实现细节不完全一致 ， 如有错误还请指出
Go语言和java ， 谁更有前途？go语言和javago语言stw最大多少，go语言更有前途 。
1.Java仍然是主流的企业级应用编程语言go语言stw最大多少，看看阿里 ， 华为等大厂的招聘岗位就知道了 。
2.Go语言代表了未来，很多新兴上市公司，如B站 ， 高途课程等用Go做主编程语言 。go语言stw最大多少我所知道的一些创业公司，也开会尝试用Go语言 。我个人也有在我司（金融机构）推动Go语言的想法 。
Go语言的流行是因为两点：
Golang在开发效率和执行效率上都有优势 ， 对于Java开发者也很容易上手 。
Go是谷歌开发的，谷歌技术好 ， 有情怀 。相比来说，Java的母公司Oracle是一个没有情怀和技术的恶霸 。
如果各用一句话来概括这3个编程语言的特点：
1.Java「就业最好」：岗位多 ， 工资高 。这个趋势也许会持续5-10年 。
2.Go语言「最有前途」，语言优秀 ， 家底丰厚，但暂时就业岗位还不是很多 。
资薪对比：
Java和Go语言薪资水平相当，都比较高 。
就业岗位数：
很多应用Python的岗位 ， 可能不会发布招聘岗位，所以Python在工作中的使用情况应该比这个数据多的多 。
Go的岗位应该也比这个数据多，可能很多新的岗位会发布到更加新兴的招聘平台上去 。
关于go语言stw最大多少和go语言117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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