go语言核心36讲 go语言从入门到实战

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简介：Google工程师亲授，从学习语言语法特性到函数式编程、并发编程等等。理论与实战结合，帮助快速掌握Go语言。通过研读标准库等经典代码设计模式，启发读者深刻理解Go语言的核心思维，进入Go语言开发的更高阶段。  

go语言可以做什么

1、服务器编程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

2、分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd。

3、网络编程：这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。

4、开发云平台：目前国外很多云平台在采用Go开发，我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。

5、区块链：目前有一种说法，技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话，就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的，比如ehtereum是目前知名度最大的公链，再比如fabric是目前最知名的联盟链，两者都有go语言的版本，且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。

自1.0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。

使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等。

后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现，这个过程相对于其他语言要简单一些，这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。

调试Go语言的核心转储（Core Dumps）

英文原文链接【Go, the unwritten parts】 发表于2017/05/22 作者JBD是Go语言开发小组成员

检查程序的执行路径和当前状态是非常有用的调试手段。核心文件（core file）包含了一个运行进程的内存转储和状态。它主要是用来作为事后调试程序用的。它也可以被用来查看一个运行中的程序的状态。这两个使用场景使调试文件转储成为一个非常好的诊断手段。我们可以用这个方法来做事后诊断和分析线上的服务（production services）。

在这篇文章中，我们将用一个简单的hello world网站服务作为例子。在现实中，我们的程序很容易就会变得很复杂。分析核心转储给我们提供了一个机会去重构程序的状态并且查看只有在某些条件／环境下才能重现的案例。

作者注 : 这个调试流程只在Linux上可行。我不是很确定它是否在其它Unixs系统上工作。macOS对此还不支持。Windows现在也不支持。

在我们开始前，需要确保核心转储的ulimit设置在合适的范围。它的缺省值是0，意味着最大的核心文件大小是0。我通常在我的开发机器上将它设置成unlimited。使用以下命令：

接下来，你需要在你的机器上安装 delve 。

下面我们使用的 main.go 文件。它注册了一个简单的请求处理函数（handler）然后启动了HTTP服务。

让我们编译并生产二进制文件。

现在让我们假设，这个服务器出了些问题，但是我们并不是很确定问题的根源。你可能已经在程序里加了很多辅助信息，但还是无法从这些调试信息中找出线索。通常在这种情况下，当前进程的快照会非常有用。我们可以用这个快照深入查看程序的当前状态。

有几个方式来获取核心文件。你可能已经熟悉了奔溃转储（crash dumps）。它们是在一个程序奔溃的时候写入磁盘的核心转储。Go语言在缺省设置下不会生产奔溃转储。但是当你把 GOTRACEBACK 环境变量设置成“crash”，你就可以用 Ctrl+backslash 才触发奔溃转储。如下图所示：

上面的操作会使程序终止，将堆栈跟踪（stack trace）打印出来，并把核心转储文件写入磁盘。

另外个方法可以从一个运行的程序获得核心转储而不需要终止相应的进程。 gcore 可以生产核心文件而无需使运行中的程序退出。

根据上面的操作，我们获得了转储而没有终止对应的进程。下一步就是把核心文件加载进delve并开始分析。

差不多就这些。delve的常用操作都可以使用。你可以backtrace，list，查看变量等等。有些功能不可用因为我们使用的核心转储是一个快照而不是正在运行的进程。但是程序执行路径和状态全部可以访问。

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场，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。