Go语言的2017年终总结 Go语言的2017发展回顾及展望。"

作者｜郝林编辑｜小智2007 年 9 月 20 日，关于设计一门全新语言的讨论正式开始，这门全新的语言，就是后来的 Go。时至今日，Go 语言已经发布到 1.9 版本，走过了整整十年的历程。在这十年间，Go 语言两夺 TIOBE 年度语言大奖（2009/2016），许多初创公司在早期使用 Go 进行开发，包括现在的云计算巨头 Docker，也由此催生出了 Kubernetes 这样的项目。本文就将带你回顾 Go 语言的 2017 发展及其未来展望。写在前面

Google 的 Go 语言团队会在 2018 年初宣布 Go 1.10 正式版的发布。10 这个二位数也预示着 Go 语言的进一步成熟。据说，Go 2 也被提上了日程。Go 2 将会是大神们对 Go 语言的一次彻底反思和改进。虽然现在细节还没有被暴露出来，但是这已经足以让 Gopher（Go 语言爱好者）们激动不已了。会有泛型支持吗？GC 会变革吗？详细调参会可行吗？各种猜测已经在各个论坛和群组里层出不穷了。

不过，饭要一口一口吃，肌肉要一点一点练。在憧憬未来之前，先让我们看看 Go 语言在 2017 年的表现。

首先，根据 Google Trends 的统计结果（http://trends.google.com/trends/explore?q=golang&hl=en-US），我们可以看到 Go 语言在过去一年中的流行程度是稳中有升。

图 1 Go 语言在 2017 年的流行趋势

初看起来，Go 语言在 2017 年表现得比较平淡。但是，让我们把时间线拉长。

图 2 Go 语言在过去 5 年间的流行趋势

你一定看到了，Go 语言在 2017 年的“上升”是对近年来的一种延续。有些编程语言会随着其擅长领域的爆红或遭冷而大起大落。但是 Go 语言不会。这就像它朴素的编程风格一样。它的使用范围很广，我几乎可以在任何场景下使用它。

Go 语言的适用范围一直在不断地扩大。经过广大开发者的共同努力，它已开始涉足在当前大热的数据科学和机器学习领域。虽然还只是开始，但是就像我在《Go 并发编程实战》第 2 版的扉页中说的那样，我“深信 Go 语言在人工智能时代和机器人时代也能大放异彩”。

更令人欣慰的是，中国的开发者对于 Go 语言的流行起着至关重要的作用。在过去的一年里，我们的热衷和贡献依然领跑全世界！

图 3 Go 语言在 2017 年的流行区域热图

回顾

我在前年和去年分别写过两篇相关的文章——《解读 2015 之 Golang 篇：Golang 的全迸发时代》和《解读 2016 之 Golang 篇：极速提升，逐步超越》。大家可以把它们当做一个系列的记录参看。

类型别名

类型别名（type aliases）原本是要在 Go 1.8 发布时推出的。但是由于一些争议和实现上的问题，Go 团队把它推迟到了 Go 1.9。

这一特性其实是为开发者们的代码库重构准备的。代码重构是对代码的重新组织，以及这种重组与代码包之间的关系的重新思考和修改过程。代码重构的原因可能是代码的拆分、命名优化或者依赖关系清理，等等。但是不论原因是什么，我们的目的都是让代码变得更清楚、更易于使用，以及更容易扩展。

也许你有过这样的经历：在进行（范围比较广的）代码重构的过程中，原有代码已经改变。甚至，当你完成重构并想把代码合并回去的时候，原有代码已经面目全非。合并代码有时候比重构代码更加困难。

这就引出了一个比较先进的重构方法——渐进式代码重构。也就是说，同时计划重构的终极目标和阶段性目标。在达到完备状态之前，设置几个易实施并且可用的中间状态。纵观 Go 语言的代码更新和版本升级过程，我们不难发现 Go 团队对这种方法的合理运用。

然而，在渐进式代码重构的过程中我们也可能会遇到问题。例如，当你想把一个允许包外代码访问的类型迁移到另外一个包中时，该怎么做？简单来说，应该分为三步：1）在目的包中声明一个名称和功能都相同的新类型。2）检查所有可能引用原类型的地方，并把那些引用都指向新类型。3）删除原包中的那个类型。如果这个类型只被由你掌控的程序中引用，那么这种方式当然没问题。但是，如果该类型所在的是一个已被广泛依赖的底层代码包，那我劝你还是不要执行第 3 步了。除非你冒着被口水淹死的风险发布程序不兼容声明。可是不执行第 3 步就等于任由废弃代码在程序中蔓延。这也是很恶心的一件事。

讲了这么多，我要说的重点是：Go 的类型别名就是为我们解决这类两难的问题的。在类型别名真正问世之前，Go 团队自己在做上述重构时都不得不用上一些特殊的、脆弱的手段。

若使用类型别名的话，应该怎么做？如果我们要把 oldpkg.OldType 类型迁移到 newpkg 代码包中并将其改名为 NewType，那么最少用 2 步就可以完成：1）声明 newpkg.NewType 类型。2）把 oldpkg.OldType 类型的声明改为：

package oldpkgtype OldType = newpkg.NewType

新的 oldpkg.OldType 类型声明可以使它与 newpkg.NewType 完全等价，并可以实现互换。也就是说，如果一个函数有一个 oldpkg.OldType 类型的参数声明，那么该函数就可以接受一个 newpkg.NewType 类型的参数值。

当然，为了不留废弃代码你仍然需要在某个时间删除掉 oldpkg.OldType。但是类型别名给了你和其他使用 oldpkg.OldType 的开发者一个可以游刃有余的必要条件。你们为重构代码而设置的中间状态都可以轻松达成。

举个例子，你在按照上述 2 步迁移完类型之后，可以马上把自己写的某个函数的声明由

package handlerimport oldpkgfunc HandleXXX(obj oldpkg.OldType){}

改为

package handlerimport newpkgfunc HandleXXX(obj newpkg.NewType){}

然而，在调用该函数的（其他人写的）程序那里，却可以不用做任何修改（虽然最后可能要修改）。代码 handler.HandleXXX(oldTypeVar) 仍然有效。其中的 oldTypeVar 是 oldpkg.OldType 类型的值。这就相当于可以让各方按照自己的节奏重构代码了。

再后面的情景可能是：你在你的代码包还是 1.0 版本的时候就发布声明说 oldpkg.OldType 类型即将在 2.0 版本中删除。而当你在开发 2.0 版本时，心安理得地删掉了 oldpkg.OldType。

实际上，类型别名只是 Go 团队为了让我们顺利实施大规模 Go 软件工程的举措之一。他们一直在致力于帮助开发者们高效地编写 Go 代码和利用 Go 代码包，并避免因不经意的重复造轮子而导致的代码膨胀。如果你真正用过 Go 语言，那么也一定能体会到它在代码依赖方面展现出的规范性和严谨性。

sync.Map

广大 gopher 们又迎来了一个提供并发安全性的高级数据结构——sync.Map。这个数据结构提供了一些常用的键、值存取操作方法，并保证了这些操作的原子性。同时，它也保证了存取的性能——算法复杂度依旧是 O(1) 的。相信很多人已经期盼了很久。不过请注意，它是 Go 语言标准库中的一员，而不是语言层面的东西。也正因为这一点，Go 对它的键类型和值类型并无程序编译期的类型检查。我们只能在程序运行期自行保证键、值类型的正确。

如果你一直关注 Go 语言，可能已经猜到它就是之前一直蛰伏在 golang.org/x/sync/syncmap 包中的那个 struct。现在它被纳入了标准库，并将会获得更多的底层优化的可能。

在 sync.Map 问世之前，我们如果需要并发安全的字典结构，那么就需要自行搭建。这其实也不是麻烦事，使用 sync.Mutex（互斥锁）或 sync.RWMutex（读写锁）在再加上原生的数据类型 map 就可以轻松办到。Github 网站上就有很多库提供了类似的数据结构。我在《Go 并发编程实战》第 2 版中也提供了一个实现较完整的并发安全字典。它的性能比同类的第三方数据结构还要好一些。因为它在很大程度上有效地避免了对锁的依赖。

大家应该都知道，使用锁就意味着要把一些并发的操作强制串行化。这对程序的性能是有很大的负面影响的，尤其是在有多个 CPU 核心的情况下。因此我们常说，能用原子操作就不要用锁。可惜前者只对一些基本数据结构提供支持。

不管是哪一种操作，它们在多个 CPU 核心面前都是相对低效的。因为只要是对共享状态（比如多个线程都可见的同一个变量）的存取就会涉及到状态的同步。在 CPU 层面，这种同步就是 cache 级别的，也可称之为 cache contention。你一定听说过 CPU 的 L1 cache 和 L2 cache。举个例子，如果在不同 CPU 中运行的线程同时在操作同一个锁（更确切地说是锁中的计数变量，具体可参看 sync.Mutex 的源码），那么它们会争相声明存在于自己的 cache 中的那个变量的值是唯一有效的（或者说是最新的）。一旦有一个线程声明成功，那么运行于其他 CPU 核心中的线程再想存取相同的变量就必须先从前者那里做同步。这个同步的耗时在 CPU 层面是很可观的。

那么，sync.Map 帮我们解决上述问题了吗？很遗憾，答案是没有完全解决。实际上，这根本就不是在应用层面（甚至操作系统层面）可以完全解决的问题。我们只能经过一轮又一轮的优化获得更高的性能，或者说逐渐逼近最高性能。

sync.Map 在内部使用了大量的原子操作存取键和值, 并利用两个 map 作为存储介质。

其中一个 map（字段 read）可被视作一个快照。这个快照也可被称为只读字典。它保存了在前一个操作周期结束时 sync.Map 值中包含的所有键值对。虽然其中的键所对应的值都可以被更改，但是键绝不会有增减。因此，这里的“只读”是对其中的键的集合而言的。如此一来，对只读字典的操作无需使用锁。实际上，在 sync.Map 的增、删、改、查方法中会首先尝试操作只读字典。

另一个 map（字段 dirty）中存有最新的键值对的集合。它也可被称为脏字典。新的键值对会首先被存储到该字典中。sync.Map 中所有的增、删、改、查方法在操作脏字典时都需要在锁（字段 mu）的保护下进行。

在达到当前操作周期的边界的时候，sync.Map 会把脏字典提升为只读字典，并把存储脏字典的字段设置为 nil。当再有新的键值对存入时，sync.Map 会对脏字典进行重新初始化，并把只读字典（前一个操作周期中的脏字典）中的所有键值对反灌入脏字典，最后把新的键值对也加入其中。在新的操作周期中，（新的）只读字典和（新的）脏字典依然分别代表着键值对集合的快照和最新版本。如此一来，通过两个字典之间的周期性同步，sync.Map 就实现了键值对操作的“快路径”和“慢路径”。“快路径”就意味着无锁化操作，而“慢路径”仅在“快路径”不通时才会被考虑。

顺便说一句，sync.Map 在判断当前操作周期的边界达到与否时依据的是一个记录着“在只读字典中未找到被查询键”这种情况的发生次数的计数值（字段 misses）。一旦这个计数值等于脏字典的长度，就意味着一个操作周期的结束。显然，操作周期会随着脏字典的增大而变长。

图 4 从键值对的流转方式看 sync.Map

上图从另外一个角度展现了 sync.Map 存取键值对的方式。

总体上讲，sync.Map 的内部实现就是如此。如果你想探究细节可以查看 Go 语言标准库代码包 sync 中的 map.go 文件。

通过对 sync.Map 的实现的理解，我们就可以分析出它的优势和劣势。显然，sync.Map 更适合于键的集合相对固定的场景。这时只有一些必要的原子操作会对性能有轻微的影响。更具体地讲，如果所有的键值对都在初始化 sync.Map 值时加入，之后仅有键值对的读取和更新而没有添加，那么 sync.Map 就会发挥出很高的性能。当然，如果在多个线程中同时对同一个键的值进行更新，那么还会存在由原子操作引发的竞争。这也会涉及到 cache contention。

另一方面，如果在使用过程中有非常多的新键存入的话，那么在极端情况下它的性能很可能会回退至 map + sync.Mutex/sync.RWMutex 的水平，甚至还会不如后者，别忘了其中还有很多原子操作。另外，请注意，sync.Map 所占用的空间比 map 要多。至于多多少，还要看实际的键值对获取情况。

以上就是我对 sync.Map 的简单剖析。希望可供大家在选择字典的并发安全策略时参考。

其他值得注意的改进并行编译

Go 1.9 默认会并行地编译你的代码。不过前提是你的机器上多个 CPU 核心。其实在这之前并行编译也是存在的，只不过那时的粒度是代码包。也就是说，不同的代码包可被并行地编译。但是 Go 1.9 的并行编译粒度是函数级别的。这显然可以使编译更加迅捷。

关于 vendor 目录的处理

之前我们执行 go build ./... 命令的时候，当前目录内的 vendor 目录也会被编译。但是现在必须输入 go build ./vendor/... 才可以。对于其他的 Go 标准命令也是如此。我就为此烦恼过，所以很高兴看到这样的变化。请想象一下，当你在执行 go test ./... 的时候，Go 也会测试你依赖的那一坨代码包。在很多时候这根本就没有必要，白白浪费时间。

关于 GC

我们都知道，Go 的 GC 是并发的。但这只限于自动 GC。当我们手动触发 GC 时，Go 运行时系统依然会“Stop the world”（或者说停止内部调度）。值得庆幸的是，Go 1.9 为我们带来了对手动 GC 的并发支持！这涉及到了 runtime.GC、debug.SetGCPercent 和 debug.FreeOSMemory 函数。不过要注意，调用这些函数的 goroutine 是会被阻塞的，直到 GC 完成。

除此之外，GC 的性能又得到了进一步提升，尤其是在拥有庞大（大于 50GB）的堆内存的情况下。

单调的时间度量

在 Go 1.9 之前，标准库代码包 time 中的一些函数是通过读取计算机的系统时钟来实现功能的。这样做的好处是总与系统保持一致，而坏处是一旦系统时钟被篡改，它们也会无脑地跟着变更。这可能会让使用它们的 Go 程序产生错误，尤其是我们在依赖时间做一些任务的时候。请想象一下，千年虫或者闰秒调整那样的问题再次出现时会怎样。因此，Go 必须优雅地应对系统时钟重置。这在 Go 1.9 中得到了解决。

现在，包括 runtime、time、context 和 net 在内的代码包都使用了单调的时间度量。在必要时，系统时钟重置导致的时间度量错误会被自动修正。我们不会再为此困扰了。

除了上述的这些可喜的改进之后，Go 标准库也被大范围地更新了。比如，新的用于处理位操作的 math/bits 包。又比如，testing 包对帮助函数更加友好。还比如，runtime/pprof 包中的诸多改进。等等等等。

在开始撰写本文之前，Go 1.9.2 早已发布。在我的 Go 程序研发团队中有个规定：通常情况下，当小版本（比如 1.9）的第二个维护版本出来之后，我们就开始更新各种测试环境甚至生产环境上 Go 的版本。当然，我们的评估和试用在小版本的第一个版本发布时就开始了。这既可以避免因过于激进而踩坑，又可以尽早享用 Go 版本升级的红利。在这里供大家参考。

展望Go 1.10+

先说说离我们最近的 Go 1.10。该版本的 beta 版已经发布。它又带来了众多改进，比如：更宽松的语法、更智能的标准命令、更完善的 Go 汇编支持、无限的最大 P 数量（GOMAXPROCS）设置，以及一如既往的性能提升和标准库改进。

注意，有两个标准库代码包的变更可能会导致你代码的必要修改。一个是 bytes 包，涉及到 Fields、FieldsFunc、Split 和 SplitAfter 函数。另一个是 net/url 包，主要涉及到 ResolveReference 函数。后者不会再想当然地去掉 URL 路径中的“多余”斜杠。这样可以避免 http.Client 在某些情况下的重定向错误。同时也是为了符合 RFC 3986 协议。

至于以上变更的细节，请大家参看 Go 1.10 的 release notes。

在 Go 即将满 10 岁之际，在 Gophercon 2017 大会上，Go 团队终于把 Go 2 的事情郑重地摆上了桌面。Go 语言的目标一直是帮助开发者们高效地完成现代软件的开发和部署。Go 2 的目标仍然如此。但更重要的是，Go 2 会修正 Go 1 中不利于实现前述目标的一些方面。据我个人推测，Go 2 的升级方式会介于 Java 和 Python 之间，同时在广大开发者可接受的范围内会更倾向于 Python。大家都知道，Java 的大版本升级过于保守，而 Python 的大版本升级则过于激进。

Go 2 可能会出现很大的变革，但就像 Java、Python 这些“白胡子”语言一样，大版本的升级必然会存在很多权衡和妥协，也必然会包含与 Go 1.x 的不兼容。到目前为止，Go 团队还没有公布任何细节。改革错误处理方式？增加不可变值？自定义泛型？一切都没有定数。但不论怎样，Go 团队会想尽一切办法让广大开发者平滑过渡到 Go 2 之上。让我们翘首期盼吧！

社区，永远的社区

国内使用 Go 语言的人依然在不断增长。其增长程度已经让一些在线教育公司敏锐地嗅到了机会。他们已经把发展 Go 语言相关课程作为了 2018 年的重点之一。

2017 年我对国内社区的最大感触就是地方性的 Go 语言组织越来越多了。许多省市内的 gopher 们都自行组织起来，一起加强交流、共同增进技能。就拿 12 月 16 日在深圳举办的 meetup 来说，当场人数也超过了 100。现场的技术氛围也很浓郁。大家都在积极地互通有无。可喜可贺！现在各地方的中小型 Go 语言技术聚会基本上都可以达到这个规模了。今年我在北京只组织了一场活动，有些遗憾。我在这里也检讨一下。

我去年呼吁各个使用 Go 语言的公司在 Github 上 Go 语言的 wiki（http://github.com/golang/go/wiki/GoUsers）中加入自己公司的主页链接。那时，China 那一栏下只有一家公司。如今增加到了 5 家。可是这仍然比我知道的公司少太多了。因此我在今年再呼吁一下。大家多向官方以及国际发声吧！这对我们是有好处的。

另外，我很久之前在 Github 上建立了一个国内卓越 Go 项目列表（http://github.com/GoHackers/awesome-go-China），也希望大家能把个人或者公司开源的项目加入其中。如此一来，我们就可以在进行 Go 框架和工具选型的时候有一个比较集中、方便的参考之地。同时也可以增进大家的交流。我们可以在 Github 上更有的放矢地为优秀项目贡献代码。另一方面，这也是吸引代码贡献者的另一个渠道。

从人才市场的方面看，国内招聘 Go 工程师的公司也越来越多了。就算在年底，各大 Go 语言微信群和 QQ 群里也能看到很多招聘启事。看来明年又是 Go 工程师们大展拳脚的一年。

我个人认为 Go 语言在当前以及可见的未来会更多的应用在如下几个热门领域中。首当其冲的当然是云计算。Go 不仅擅长 Web 系统、API 服务等应用层软件的开发，也可以用来开发中间件甚至基础设施。云计算中几乎所有的软件都可以用 Go 语言来开发，而且很有优势。实际上，在这个领域，可以说 Go 语言已经成为大家的首选语言了。这部分得益于 docker、kubernetes 等项目的持续火爆。其次是区块链。现在国内做区块链的公司有很多。这些公司也大都以 Go 语言为主力。虽然比特币（或者说加密数字货币）现在在国内的状态不容乐观。但是作为其核心技术的区块链却依然受到热捧。据我所知，很多 Go 工程师投身其中了，甚至有些国外的区块链创业公司已想在国内开设办公室了。

顺便说一句，对区块链技术有兴趣的 gopher 可以去研究下 hyperledger（http://cn.hyperledger.org/）这个项目。再次是数据科学和机器学习这两个领域。很多人会说“这都是 Python 的底盘啊，而且几乎不可动摇”。但是我要说的是，其实在这两个领域中 Python 也不是一家独大的，像 R、Julia、MATLAB、C++ 等语言都有自己的一席之地。对标 numpy，最近持续升温的 Gonum（http://github.com/gonum/gonum）很不错。另外，Tensorflow 框架也早早放出了 Go 语言版本的 API。当然我不是鼓吹大家在这些领域中使用 Go 语言。各个语言在不同领域都有各自的优势，重点是怎样提高生产力。但是我认为 Go 语言会在这些领域持续渗透并扩大优势。各位可以重点关注一下。

在这个面临着技术和商业大变革的时代，Go 语言是一项很好的技术资本，起码你应该让它作为你技术工具箱中的重要一员。如果你主攻后端技术但还不会 Go 语言，我建议你花几个小时入门一下，然后再花一些时间体会和理解它的编程哲学。我相信这对你的技术成长是很有好处的。

最后，如果你想融入一个国内的 Go 语言技术社区，不妨加入我发起的组织——GoHackers。它的前身是 Go 语言北京用户组（微信公众号：golang-beijing）。后者已经有 3 年左右的历史了。GoHackers 的微信公众号是“gohackers”，在开发者头条中的团队号是“GoHackers”。前者主要用于发布 Go 语言动向、国内活动预告以及相关招聘启事，后者主要用来分享优秀的国内外 Go 技术文章。

配套 repo：http://github.com/hyper0x/review2017-go

参考文献：

[1] Go 1.8 is released: http://blog.golang.org/go1.8

[2] Go 1.9 is released: http://blog.golang.org/go1.9

[3] Go 1.10 Release Notes(DRAFT): http://tip.golang.org/doc/go1.10

[4] Toward Go 2: http://blog.golang.org/toward-go2

[5] Eight years of Go: http://blog.golang.org/8years

[6] Type Aliases(Proposal): http://github.com/golang/proposal/blob/master/design/18130-type-alias.md

[7] An Overview of sync.Map: http://github.com/gophercon/2017-talks/blob/master/lightningtalks/BryanCMills-AnOverviewOfSyncMap/An%20Overview%20of%20sync.Map.pdf

[8] Monotonic Elapsed Time Measurements in Go(Proposal): http://github.com/golang/proposal/blob/master/design/12914-monotonic.md

[9] Diagnostics: http://tip.golang.org/doc/diagnostics.html

[10] Codebase Refactoring (with help from Go): http://talks.golang.org/2016/refactor.article

作者介绍

郝林，从业近 13 年的互联网软件开发者。《Go 并发编程实战》的作者，并于 2017 年 4 月出版了第 2 版。技术社区 GoHackers 和 AIHackers 的发起人和组织者。微服务、数据挖掘和 DevOps 技术的积极实践者。现在某中型电商创业公司任技术总监。

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