（给程序员的那些事加星标）
翻译：伯乐在线/tsteho，英文：Nick Parsons
切换到新的编程语言始终是一件大事，尤其是在这种严峻的情况下：团队成员中仅有一人具备该种语言的使用经验。今年年初，我们将 Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。
这篇文章将给出一些理由以说明两个问题：为什么我们决定舍弃 Python？又是为什么选择了 Go？
Go 的运行速度非常快。性能类似于 Java 或者 C++。对于我们的使用情况来说，Go 一般比 Python 快 30 倍。这里有个小型的测试游戏 Go vs Java。
对于很多应用来说，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无关紧要。
然而，Stream 是一家 API 提供商，其为 500 家公司和 2 亿多终端用户提供信息流基础设施。我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL 和 Redis 等工具。这持续了好几年，但是最终，我们还是到达了所用语言的瓶颈。
Python 是一门很棒的语言，但是在诸如序列化/反序列化、排序以及聚合之类的场景上，它的性能相当差。我们常常遇到性能上的问题：花 1ms 的时间拿到 Cassandra 中的数据，Python 接下来还需要花 10ms 的时间将拿到的数据转换成对象。
看看这些来自于 How I Start Go tutorial 的 Go 的代码片段。（这是一个很棒的教程，也是一个学习 Go 语言的一个很好的起点。）
如果你是 Go 语言新手，在阅读那些代码片段时，没有什么会让你大吃一惊。这些代码段仅仅演示了go语言的一些特性，例如赋值、数据结构、指针、格式化和内置的 HTTP 库。
当我第一次开始编程时，我总是喜欢用 Python 比较高级的特性。Python 允许你更有“创意”的写代码。比如，你能够做如下的事：
在代码初始化时使用元类自行注册类
关键字 True 和 False 的值可以互换
编写自己的函数，并且使其成为内建函数。
通过魔法方法重载运算符
这些特性很有趣，但是，正如大多数程序员都同意的那样，在阅读别人的代码时，它们的存在使得代码更难理解。
Go 迫使你回归基础。这决定了 Go 代码是容易阅读和理解的。
说明：当然，“容易”的程度需要视情况而定。如果你想要创建一个基本的增删改查接口，我仍然推荐你使用 Django + DRF，或者用 Rails。
作为一门编程语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入很多的新概念。重点是创造的这门编程语言的性能要难以置信的快，并且容易上手。goroutines 和管道是 Go 仅有的创新点。（准确的讲，CSP 这个概念1977年就被提出了，因此这个创新更准确的说法是——旧点子的新实现）Goroutines 是 Go 对线程的轻量级实现，而管道是让 goroutines 之间相互通信的绝佳的方式。
Goroutines 占用的资源非常少，只需要几 KBs 的额外内存。因为 Goroutines 非常轻量，所以同时运行数百甚至数千个也不在话下。
你可以使用管道在 goroutines 之间通信。Go 运行时会处理所有的复杂事物。goroutines 的存在以及基于管道的并发方法，使得程序可以充分利用 CPU 资源、处理并发 IO — 所有这些都没有增加开发的复杂性。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行一个函数只需要非常少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
https://tour.golang.org/concurrency/1
和 Node 相比，Go 的并发处理更加容易。如果使用 Node 写并发方法，开发者必须密切关注异步代码的处理方式。
Go 自带竞争检测器，这是用 Go 写并发程序另一个好的方面。如果异步代码中出现条件竞争的情况，检测器能帮你轻松地找到问题。
如果要学习 Go 和管道的话，下面是一些不错的资料：
https://blog.golang.org/race-detector
https://tour.golang.org/concurrency/2
http://guzalexander.com/2013/12/06/golang-channels-tutorial.html
https://www.golang-book.com/books/intro/10
https://www.goinggo.net/2014/02/the-nature-of-channels-in-go.html
Goroutines vs Green threads
目前，我们使用 Go 编写的最大微服务只需 6 秒钟就能完成编译。与 Java 和 C++ 这样以低速编译速度著称的语言相比，Go 的快速编译能力是一场生产力上的大胜。我也喜欢趁着代码编译的时间去放松一下，但是，如果能在我还记得代码是做什么事情的时候就完成编译，岂不更好？况且本来就应该是这样的才对。
首先，让我们认清一个现实：与 C++ 和 Java 这样的老牌编程语言相比，Go 开发人员的数量是不占上风的。根据 StackOverflow 的数据，38% 的开发人员熟悉 Java，19.3% 的开发人员熟悉 C++，仅仅 4.6% 的开发人员熟悉 Go。GitHub 上的数据显示一个相似的趋势：Go 用得比 Erlang、Scala 以及 Elixir 广泛，但是不及 Java 和 C++。
幸运的是，Go 很简单，而且易于学习。它提供了你所需要的基本的特性，一点不多，一点不少。它引入了 2 个新的概念：“defer”声明、“go routines” 和管道内建的并发管理。（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，而是第一种使它们受欢迎的语言。）团队中任何地 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内有效地掌握 Go，因为它非常简单。
我们发现，和很多其他的编程语言相比，创建一个 Go 开发团队更容易。如果你在竞争激烈的环境（如 Boulder、Amsterdam）雇佣人员，这是一大优点。
对于我们一个大约 20 个人的团队来说，生态系统很重要。如果你不得不重新发明每一部分的功能，你根本不可能为你的客户创造价值。Go 对我们使用的工具提供了很大的支持。比如这些可靠的库：Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。
与 Rust 或 Elixir 等其他新语言相比，Go 的生态系统是一项重大胜利。当然，Go 并不像 Java、Python 或者 Node 那样出色。但是它非常的可靠，并且对于一些基本的需求，你都可以找到高质量的包。
那么什么是 Gofmt 呢？注意，它并不是脏话。Gofmt 是一个极棒的命令行工具集，已集成到了 Go 编译器，用于格式化代码。从功能上来讲，它有点像 Python 中的 autopep8。除非是在《硅谷》电视剧中，不然大多数人并不真的喜欢争论该用 tabs 还是 spaces。格式的一致性是非常重要的，但是实际的格式标准并不是那么重要。Gofmt 提供官方的标准来格式化你的代码，从而避免了不必要的争论。
Go 对 protocol buffers 和 gRPC 有着一流的支持。在构建需要通过 RPC 进行通信的微服务时，这两个工具可以很好地协同工作。你只需编写一个说明文件，里面只需定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。根据这份说明文件，服务器和客户端代码就会自动生成。由此产生的代码运行快速，网络占用空间小，易于使用。
根据相同的说明文件，甚至可以生成很多不同编程语言的客户端代码，比如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模糊的 REST 终端，因为你不必每次都写一遍几乎相同的客户端和服务器端代码。
Go 没有一个具有代表性的框架，像 Ruby 有 Rails、Python 有 Django 或者 PHP 有 Laravel。在 Go 社区中，这是一个争论激烈的话题，很多人提倡不应该一开始就使用框架。某些使用案例，我完全同意这样的观点。然而，如果只是想要创建一个增删改查的接口，使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或者 Phoenix 是一个更好的选择。
Go 处理错误的过程如下：简单地从函数中返回错误，并且期望你调用代码来处理该错误（或者将它返回到调用堆栈之上）。虽然这种方法有效，但很容易丢失出错的范围，导致无法为用户提供有意义的错误。 errors 包通过允许你为错误添加上下文和堆栈来跟踪问题。
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规避这些错误。
虽然这些解决方法很有效，但总感觉哪里不太对劲。你肯定希望语言本身就支持一定的错误处理的功能。
Go 的包管理肯定不是完美的。默认情况下，它没有办法指定依赖项的特定版本，也没有办法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。然而，通过合适的工具，Go 的包管理表现的很好。
你可以使用 Dep 来管理依赖项以允许指定和固定版本。除此之外，我们还提供了一个叫做VirtualGo 的开源工具，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们之前做过一个有趣的实验：选择我们的 ranked feed 功能，用 Go 语言将它重写。简单看下这个排名方法的例子：
为了使这个排名方法成立，Python 和 Go 都需要遵循下面的事：
解析表达式以便打分。在这种情况下，我们希望将“simple_gauss（time）* popular”这个字符串转换成一个函数：函数以一个活动作为输入，然后返回一个分数作为输出。
基于 JSON 配置创建偏函数。比如：我们想要“simple_gauss”调用“decay_gauss”，并传递规模为 5 天，偏差为 1 天，衰减系数为 0.3 这些参数。
解析“默认值”配置，以便在活动中出现未定义字段时可以进行回退。
使用步骤 1 中的函数给流中的所有活动打分。
开发 Python 版本的排名代码大约需要 3 天。这包括编写代码、单元测试和文档书写。接下来，我们花了大约 2 周时间来优化代码。其中一个优化是将评分表达式（simple_gauss(time)*popularity）转换为抽象语法树。我们还实现了缓存逻辑，该逻辑在将来的某些时间预先计算得分。
相比之下，开发该代码的 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 初始的开发速度更快些，但如果基于 Go 的版本，最终，我们团队的工作量大大减少。作为额外的优点，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。
这只是一个简单的说明性能提升的例子：仅仅用 Go 替换 Python。当然，它们没有可比性：
排名代码是我第一个用 Go 写的项目
Go 代码是在 Python 代码之后构建的，因此我可以更好地理解用例
用于表达式解析的 Go 库是非常高质量的
具体细节需要视情况而定。和 Python 相比，用 Go 构建一些我们系统中其他的组件，需要花费更多的时间。一般情况下，我们发现用 Go 开发代码更费些劲。然而，在性能方面，我们花费更少的时间来优化代码。
我们评估了另一种语言：Elixir。Elixir 构建于 Erlang 虚拟机之上。这是一种引人入胜的语言。我们考虑过它，因为我们团队成员中有一个人拥有大量的 Erlang 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 都可以很好地为数千个并发请求提供服务。但是，如果你查看单个请求的性能，Go 对我们的用例来说要快得多。生态系统是另一个我们选择 Go 而不选择 Elixir 的原因。对于我们需要的组件，Go 有更多成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有为生产使用做好准备。培训/招聘用 Elixir 的开发人员也更难。
这些原因让我们选择了 Go。虽然 Elixir 的 Phoenix 框架看起来非常棒，并且也绝对值得一看。
Go 是一种非常高效的语言，且对并发性有很大的支持。它的性能几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然和 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建内容需要花费更多时间，但你将节省大量时间来优化代码。
我们在 Stream 有一个小型的开发团队，为超过2亿的终端用户提供信息流。拥有一个伟大的生态系统、新开发人员容易上手、快速的性能、对并发性的可靠支持以及高效的编程环境，使 Go 成为一个很好的选择。
Stream 仍然利用 Python 为我们的控制面板、站点和机器学习提供个性化的流。我们不会很快告别 Python，但是所有性能密集型代码都将用 Go 编写。
如果你想要了解更多有关 Go，查看下面列出的博客文章。
https://movio.co/en/blog/migrate-Scala-to-Go/
https://hackernoon.com/why-i-love-golang-90085898b4f7
https://sendgrid.com/blog/convince-company-go-golang/
https://dave.cheney.net/2017/03/20/why-go
https://learnxinyminutes.com/docs/go/
https://tour.golang.org/
http://howistart.org/posts/go/1/
https://getstream.io/blog/building-a-performant-api-using-go-and-cassandra/
https://www.amazon.com/gp/product/0134190440
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