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1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。 这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键 一般而言,一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键,也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计,在全局数据库的设计中,占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后,有个美国数据库设计专家说:“键,到处都是键,除了键之外,什么也没有”,这就是他的数据库设计经验之谈,也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。 因为:主键是实体的高度抽象,主键与外键的配对,表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同,因为它具有如下四个特性: 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。原始性。基本表中的记录是原始数据(基础数据)的记录。演绎性。由基本表与代码表中的数据,可以派生出所有的输出数据。稳定性。基本表的结构是相对稳定的,表中的记录是要长期保存的。理解基本表的性质后,在设计数据库时,就能将基本表与中间表、临时表区分开来。 4. 范式标准 基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是,满足第三范式的数据库设计,往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率,常常需要降低范式标准:适当增加冗余,达到以空间换时间的目的。〖例2〗:有一张存放商品的基本表,如表1所示。“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。640?wx_fmt=png 表1 商品表的表结构 5. 通俗地理解三个范式 通俗地理解三个范式,对于数据库设计大有好处。在数据库设计中,为了更好地应用三个范式,就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解,并不是最科学最准确的理解): 第一范式:1NF是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解 第二范式:2NF是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性; 第三范式:3NF是对字段冗余性的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余。 6. 要善于识别与正确处理多对多的关系 若两个实体之间存在多对多的关系,则应消除这种关系。消除的办法是,在两者之间增加第三个实体。这样,原来一个多对多的关系,现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。 这里的第三个实体,实质上是一个较复杂的关系,它对应一张基本表。一般来讲,数据库设计工具不能识别多对多的关系,但能处理多对多的关系。 〖例3〗:在“图书馆信息系统”中,“图书”是一个实体,“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系,是一个典型的多对多关系:一本图书在不同时间可以被多个读者借阅,一个读者又可以借多本图书。为此,要在二者之间增加第三个实体,该实体取名为“借还书”,它的属性为:借还时间、借还标志(0表示借书,1表示还书),另外,它还应该有两个外键(“图书”的主键,“读者”的主键),使它能与“图书”和“读者”连接。 7. 主键PK的取值方法 PK是供程序员使用的表间连接工具,可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时,建议字段的个数不要太多,多了不但索引占用空间大,而且速度也慢。 8. 正确认识数据冗余 主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余,这个概念必须清楚,事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余!而且是一种低级冗余,即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现,而是字段的派生出现。〖例4〗:商品中的“单价、数量、金额”三个字段,“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的,它就是冗余,而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。 只有低级冗余才会增加数据的不一致性,因为同一数据,可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此,我们提倡高级冗余(派生性冗余),反对低级冗余(重复性冗余)。 9. E--R图没有标准答案 信息系统的E--R图没有标准答案,因为它的设计与画法不是惟一的,只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容,就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案,并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是:结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。 10. 视图技术在数据库设计中很有用 与基本表、代码表、中间表不同,视图是一种虚表,它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口,是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法,是用户数据保密的一种手段。 为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。 对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统,视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后,立即在基本表上建立第一层视图,这层视图的个数和结构,与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定,所有的程序员,一律只准在视图上操作。 只有数据库管理员,带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”,才能直接在基本表上操作。请读者想想:这是为什么? 11. 中间表、报表和临时表 中间表是存放统计数据的表,它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的,有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的,存放临时记录,为个人所用。基表和中间表由DBA维护,临时表由程序员自己用程序自动维护。 12. 完整性约束表现在三个方面 域的完整性:用Check来实现约束,在数据库设计工具中,对字段的取值范围进行定义时,有一个Check按钮,通过它定义字段的值城。 参照完整性:用PK、FK、表级触发器来实现。用户定义完整性:它是一些业务规则,用存储过程和触发器来实现。 13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则” 1、一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了,才能说明系统的E--R图少而精,去掉了重复的多余的实体,形成了对客观世界的高度抽象,进行了系统的数据集成,防止了打补丁式的设计; 2、一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用,一是建主键索引,二是做为子表的外键,所以组合主键的字段个数少了,不仅节省了运行时间,而且节省了索引存储空间; 3、一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了,才能说明在系统中不存在数据重复,且很少有数据冗余,更重要的是督促读者学会“列变行”,这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去,在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”,就是将主表中的一部分内容拉出去,另外单独建一个子表。这个方法很简单,有的人就是不习惯、不采纳、不执行。 数据库设计的实用原则是:在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念,综合观点,不能孤立某一个原则。该原则是相对的,不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想:若覆盖系统同样的功能,一百个实体(共一千个属性) 的E--R图,肯定比二百个实体(共二千个属性)的E--R图,要好得多。 提倡“三少”原则,是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库,将应用数据库集成为主题数据库,将主题数据库集成为全局综合数据库。 集成的程度越高,数据共享性就越强,信息孤岛现象就越少,整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。提倡“三少”原则的目的,是防止读者利用打补丁技术,不断地对数据库进行增删改,使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”,或数据库表的“大杂院”,最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章,不计其数,导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。 “三多”原则任何人都可以做到,该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则,它要求有较高的数据库设计技巧与艺术,不是任何人都能做到的,因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。 14. 提高数据库运行效率的办法 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。 总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。

茶什i 2019-12-27 15:54:46 0 浏览量 回答数 0

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1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。 二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。 三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。 2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。 六 .DBA  1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。再按照我之前说的,做好数据备份。如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。。。。如果不出问题就可以回家睡觉了。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。 七. 运维  1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。B。日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。C。数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。D。运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。E。Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,vpn,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA  1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。完全是在浪费时间。通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。 2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师  1 工作内容:算法工程师的工作内容,大部分时间都是在调优。就是调各种参数和语料,寻找特征,验证结果,排除噪音。也会和Hadoop神马的打一些交道,mahout神马的,我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了。有的时候还要自己去标注语料---当然大部分人都不爱做这个事儿,会找漂亮的小编辑去做。2 需要技能:基础【机器学习,数据挖掘】工具【Mahout,JavaML等其他的算法工具集】 十. 搜索工程师  1 工作内容: 所以搜索现在其实分成两种。一种是传统的搜索。包括:A。抓取 B。解析C。去重D。处理E。索引F。查询另一种是做为架构的搜索。并不包括之前的抓取解析去重,只有索引和查询。A。索引B。查询 2 需要技能:环境【Linux】框架【Luence,Slor,ElasticSearch,Cassandra,MongoDB】算法【倒排索引,权重计算公式,去重算法,Facet搜索的原理,高亮算法,实时索引】 十一. 大数据工程师  1 工作内容:工作内容在前期会比较多一些,基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢,大概是两种,一种是向大数据部门提交任务,跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块,像我之前说的增加个分类啦,实体识别神马的。好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了,我是没有见到过的。架构稳定了之后,大数据部门的工作并不太多,常常会和算法工程师混到一起来。其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了。再去解决一些Bug什么的。2 需要技能:环境【Linux】框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper 】算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】。 十二. Android工程师  1 工作内容:Android工程师的日常就是听产品经理讲需求,跟后端定接口,听QA反馈哪款机器不兼容,闹着申请各种测试机,以及悲催的用Android做IOS的控件。 2 需要技能:环境【Android Studio,Maven,Gradle】基础【数据结构,Java,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】 十三. IOS工程师  1 工作内容:IOS工程师的工作内容真的挺简单的,听需求,定接口。做个适配,抛弃一下iphone4。还有啥。。马丹,以我为数不多的IOS知识来讲,真的不知道还有啥了。我知道的比较复杂的系统也是各种背景高斯模糊,各种渐变,各种图片滤镜处理,其他并没有什么。支付,地图,统计这些东西。 嗯。2 需要技能:环境【Xcode】基础【数据结构,Object,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】

行者武松 2019-12-02 01:21:45 0 浏览量 回答数 0

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Java技术1000问(3)【精品问答】

问问小秘 2020-06-02 14:27:10 42 浏览量 回答数 1

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Go 的优势在于能够将简单的和经过验证的想法结合起来,同时避免了其他语言中出现的许多问题。本文概述了 Go 背后的一些设计原则和工程智慧,作者认为,Go 语言具备的所有这些优点,将共同推动其成为接替 Java 并主导下一代大型软件开发平台的最有力的编程语言候选。很多优秀的编程语言只是在个别领域比较强大,如果将所有因素都纳入考虑,没有其他语言能够像 Go 语言一样“全面开花”,在大型软件工程方面,尤为如此。 基于现实经验 Go 是由经验丰富的软件行业老手一手创建的,长期以来,他们对现有语言的各种缺点有过切身体会的痛苦经历。几十年前,Rob Pike 和 Ken Thompson 在 Unix、C 和 Unicode 的发明中起到了重要作用。Robert Griensemer 在为 JavaScript 和 Java 开发 V8 和 HotSpot 虚拟机之后,在编译器和垃圾收集方面拥有数十年的经验。有太多次,他们不得不等待 Google 规模的 C++/Java 代码库进行编译。于是,他们开始着手创建新的编程语言,将他们半个世纪以来的编写代码所学到的一切经验包含进去。 专注于大型工程 小型工程项目几乎可以用任何编程语言来成功构建。当成千上万的开发人员在数十年的持续时间压力下,在包含数千万行代码的大型代码库上进行协作时,就会发生真正令人痛苦的问题。这样会导致一些问题,如下: 较长的编译时间导致中断开发。代码库由几个人 / 团队 / 部门 / 公司所拥有,混合了不同的编程风格。公司雇佣了数千名工程师、架构师、测试人员、运营专家、审计员、实习生等,他们需要了解代码库,但也具备广泛的编码经验。依赖于许多外部库或运行时,其中一些不再以原始形式存在。在代码库的生命周期中,每行代码平均被重写 10 次,被弄得千疮百痍,而且还会发生技术偏差。文档不完整。 Go 注重减轻这些大型工程的难题,有时会以使小型工程变得更麻烦为代价,例如,代码中到处都需要几行额外的代码行。 注重可维护性 Go 强调尽可能多地将工作转给自动化的代码维护工具中。Go 工具链提供了最常用的功能,如格式化代码和导入、查找符号的定义和用法、简单的重构以及代码异味的识别。由于标准化的代码格式和单一的惯用方式,机器生成的代码更改看起来非常接近 Go 中人为生成的更改并使用类似的模式,从而允许人机之间更加无缝地协作。 保持简单明了 初级程序员为简单的问题创建简单的解决方案。高级程序员为复杂的问题创建复杂的解决方案。伟大的程序员找到复杂问题的简单解决方案。 ——Charles Connell 让很多人惊讶的一点是,Go 居然不包含他们喜欢的其他语言的概念。Go 确实是一种非常小巧而简单的语言,只包含正交和经过验证的概念的最小选择。这鼓励开发人员用最少的认知开销来编写尽可能简单的代码,以便许多其他人可以理解并使用它。 使事情清晰明了 良好的代码总是显而易见的,避免了那些小聪明、难以理解的语言特性、诡异的控制流和兜圈子。 许多语言都致力提高编写代码的效率。然而,在其生命周期中,人们阅读代码的时间却远远超过最初编写代码所需的时间(100 倍)。例如,审查、理解、调试、更改、重构或重用代码。在查看代码时,往往只能看到并理解其中的一小部分,通常不会有完整的代码库概述。为了解释这一点,Go 将所有内容都明确出来。 错误处理就是一个例子。让异常在各个点中断代码并在调用链上冒泡会更容易。Go 需要手动处理和返回每个错误。这使得它可以准确地显示代码可以被中断的位置以及如何处理或包装错误。总的来说,这使得错误处理编写起来更加繁琐,但是也更容易理解。 简单易学 Go 是如此的小巧而简单,以至于人们可以在短短几天内就能研究通整个语言及其基本概念。根据我们的经验,培训用不了一个星期(相比于掌握其他语言需要几个月),初学者就能够理解 Go 专家编写的代码,并为之做出贡献。为了方便吸引更多的用户,Go 网站提供了所有必要的教程和深入研究的文章。这些教程在浏览器中运行,允许人们在将 Go 安装到本地计算机上之前就能够学习和使用 Go。 解决之道 Go 强调的是团队之间的合作,而不是个人的自我表达。 在 Go(和 Python)中,所有的语言特性都是相互正交和互补的,通常有一种方法可以做一些事情。如果你想让 10 个 Python 或 Go 程序员来解决同一个问题,你将会得到 10 个相对类似的解决方案。不同的程序员在彼此的代码库中感觉更自在。在查看其他人的代码时,国骂会更少,而且人们的工作可以更好地融合在一起,从而形成了一致的整体,人人都为之感到自豪,并乐于工作。这还避免了大型工程的问题,如: 开发人员认为良好的工作代码很“混乱”,并要求在开始工作之前进行重写,因为他们的思维方式与原作者不同。 不同的团队成员使用不同的语言子集来编写相同代码库的部分内容。 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/e64418f1455d46aaacfdd03fa949f16d.png) 简单、内置的并发性 Go 专为现代多核硬件设计。 目前使用的大多数编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby、C、C++)都是 20 世纪 80 年代到 21 世纪初设计的,当时大多数 CPU 只有一个计算内核。这就是为什么它们本质上是单线程的,并将并行化视为边缘情况的马后炮。通过现成和同步点之类的附加组件来实现,而这些附加组件既麻烦又难以正确使用。第三方库虽然提供了更简单的并发形式,如 Actor 模型,但是总有多个可用选项,结果导致了语言生态系统的碎片化。今天的硬件拥有越来越多的计算内核,软件必须并行化才能高效运行。Go 是在多核处理器时代编写的,并且在语言中内置了简单、高级的 CSP 风格并发性。 面向计算的语言原语 就深层而言,计算机系统接收数据,对其进行处理(通常要经过几个步骤),然后输出结果数据。例如,Web 服务器从客户端接收 HTTP 请求,并将其转换为一系列数据库或后端调用。一旦这些调用返回,它就将接收到的数据转换成 HTML 或 JSON 并将其输出给调用者。Go 的内置语言原语直接支持这种范例: 结构表示数据 读和写代表流式 IO 函数过程数据 goroutines 提供(几乎无限的)并发性 在并行处理步骤之间传输管道数据 因为所有的计算原语都是由语言以直接形式提供的,因此 Go 源代码更直接地表达了服务器执行的操作。 OO — 好的部分 更改基类中的某些内容的副作用 面向对象非常有用。过去几十年来,面向对象的使用富有成效,并让我们了解了它的哪些部分比其他部分能够更好地扩展。Go 在面向对象方面采用了一种全新的方法,并记住了这些知识。它保留了好的部分,如封装、消息传递等。Go 还避免了继承,因为它现在被认为是有害的,并为组合提供了一流的支持。 现代标准库 目前使用的许多编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby)都是在互联网成为当今无处不在的计算平台之前设计的。因此,这些语言的标准库只提供了相对通用的网络支持,而这些网络并没有针对现代互联网进行优化。Go 是十年前创建的,当时互联网已全面发展。Go 的标准库允许在没有第三方库的情况下创建更复杂的网络服务。这就避免了第三方库的常见问题: 碎片化:总是有多个选项实现相同的功能。 膨胀:库常常实现的不仅仅是它们的用途。 依赖地狱:库通常依赖于特定版本的其他库。 未知质量:第三方代码的质量和安全性可能存在问题。 未知支持:第三方库的开发可能随时停止支持。 意外更改:第三方库通常不像标准库那样严格地进行版本控制。 关于这方面更多的信息请参考 Russ Cox 提供的资料 标准化格式 Gofmt 的风格没有人会去喜欢,但人人都会喜欢 gofmt。 ——Rob Pike Gofmt 是一种以标准化方式来格式化 Go 代码的程序。它不是最漂亮的格式化方式,但却是最简单、最不令人生厌的格式化方式。标准化的源代码格式具有惊人的积极影响: 集中讨论重要主题: 它消除了围绕制表符和空格、缩进深度、行长、空行、花括号的位置等一系列争论。 开发人员在彼此的代码库中感觉很自在, 因为其他代码看起来很像他们编写的代码。每个人都喜欢自由地按照自己喜欢的方式进行格式化代码,但如果其他人按照自己喜欢的方式格式化了代码,这么做很招人烦。 自动代码更改并不会打乱手写代码的格式,例如引入了意外的空白更改。 许多其他语言社区现在正在开发类似 gofmt 的东西。当作为第三方解决方案构建时,通常会有几个相互竞争的格式标准。例如,JavaScript 提供了 Prettier 和 StandardJS。这两者都可以用,也可以只使用其中的一个。但许多 JS 项目并没有采用它们,因为这是一个额外的决策。Go 的格式化程序内置于该语言的标准工具链中,因此只有一个标准,每个人都在使用它。 快速编译 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8a76f3f07f484266af42781d9e7b8692.png) 对于大型代码库来说,它们长时间的编译是促使 Go 诞生的原因。Google 主要使用的是 C++ 和 Java,与 Haskell、Scala 或 Rust 等更复杂的语言相比,它们的编译速度相对较快。尽管如此,当编译大型代码库时,即使是少量的缓慢也会加剧编译的延迟,从而激怒开发人员,并干扰流程。Go 的设计初衷是为了提高编译效率,因此它的编译器速度非常快,几乎没有编译延迟的现象。这给 Go 开发人员提供了与脚本类语言类似的即时反馈,还有静态类型检查的额外好处。 交叉编译 由于语言运行时非常简单,因此它被移植到许多平台,如 macOS、Linux、Windows、BSD、ARM 等。Go 可以开箱即用地为所有这些平台编译二进制文件。这使得从一台机器进行部署变得很容易。 快速执行 Go 的运行速度接近于 C。与 JITed 语言(Java、JavaScript、Python 等)不同,Go 二进制文件不需要启动或预热的时间,因为它们是作为编译和完全优化的本地代码的形式发布的。Go 的垃圾收集器仅引入微秒量级的可忽略的停顿。除了快速的单核性能外,Go 还可以轻松利用所有的 CPU 内核。 内存占用小 像 JVM、Python 或 Node 这样的运行时不仅仅在运行时加载程序代码,每次运行程序时,它们还会加载大型且高度复杂的基础架构,以进行编译和优化程序。如此一来,它们的启动时间就变慢了,并且还占用了大量内存(数百兆字节)。而 Go 进程的开销更小,因为它们已经完全编译和优化,只需运行即可。Go 还以非常节省内存的方式来存储数据。在内存有限且昂贵的云环境中,以及在开发过程中,这一点非常重要。我们希望在一台机器上能够快速启动整个堆栈,同时将内存留给其他软件。 部署规模小 Go 的二进制文件大小非常简洁。Go 应用程序的 Docker 镜像通常比用 Java 或 Node 编写的等效镜像要小 10 倍,这是因为它无需包含编译器、JIT,以及更少的运行时基础架构的原因。这些特点,在部署大型应用程序时很重要。想象一下,如果要将一个简单的应用程序部署到 100 个生产服务器上会怎么样?如果使用 Node/JVM 时,我们的 Docker 注册表就必须提供 100 个 docker 镜像,每个镜像 200MB,那么一共就需要 20GB。要完成这些部署就需要一些时间。想象一下,如果我们想每天部署 100 次的话,如果使用 Go 服务,那么 Docker 注册表只需提供 10 个 docker 镜像,每个镜像只有 20MB,共只需 2GB 即可。大型 Go 应用程序可以更快、更频繁地部署,从而使得重要更新能够更快地部署到生产环境中。 独立部署 Go 应用程序部署为一个包含所有依赖项的单个可执行文件,并无需安装特定版本的 JVM、Node 或 Python 运行时;也不必将库下载到生产服务器上,更无须对运行 Go 二进制文件的机器进行任何更改。甚至也不需要讲 Go 二进制文件包装到 Docker 来共享他们。你需要做的是,只是将 Go 二进制文件放到服务器上,它就会在那里运行,而不用关心服务器运行的是什么。前面所提到的那些,唯一的例外是使用net和os/user包时针对对glibc的动态链接。 供应依赖关系 Go 有意识避免使用第三方库的中央存储库。Go 应用程序直接链接到相应的 Git 存储库,并将所有相关代码下载(供应)到自己的代码库中。这样做有很多好处: 在使用第三方代码之前,我们可以对其进行审查、分析和测试。该代码就和我们自己的代码一样,是我们应用程序的一部分,应该遵循相同的质量、安全性和可靠性标准。 无需永久访问存储依赖项的各个位置。从任何地方(包括私有 Git repos)获取第三方库,你就能永久拥有它们。 经过验收后,编译代码库无需进一步下载依赖项。 若互联网某处的代码存储库突然提供不同的代码,这也并不足为奇。 即使软件包存储库速度变慢,或托管包不复存在,部署也不会因此中断。 兼容性保证 Go 团队承诺现有的程序将会继续适用于新一代语言。这使得将大型项目升级到最新版本的编译器会非常容易,并且可从它们带来的许多性能和安全性改进中获益。同时,由于 Go 二进制文件包含了它们需要的所有依赖项,因此可以在同一服务器上并行运行使用不同版本的 Go 编译器编译的二进制文件,而无需进行复杂的多个版本的运行时设置或虚拟化。 文档 在大型工程中,文档对于使软件可访问性和可维护性非常重要。与其他特性类似,Go 中的文档简单实用: 由于它是嵌入到源代码中的,因此两者可以同时维护。 它不需要特殊的语法,文档只是普通的源代码注释。 可运行单元测试通常是最好的文档形式。因此 Go 要求将它们嵌入到文档中。 所有的文档实用程序都内置在工具链中,因此每个人都使用它们。 Go linter 需要导出元素的文档,以防止“文档债务”的积累。 商业支持的开源 当商业实体在开放式环境下开发时,那么一些最流行的、经过彻底设计的软件就会出现。这种设置结合了商业软件开发的优势——一致性和精细化,使系统更为健壮、可靠、高效,并具有开放式开发的优势,如来自许多行业的广泛支持,多个大型实体和许多用户的支持,以及即使商业支持停止的长期支持。Go 就是这样发展起来的。 缺点 当然,Go 也并非完美无缺,每种技术选择都是有利有弊。在决定选择 Go 之前,有几个方面需要进行考虑考虑。 未成熟 虽然 Go 的标准库在支持许多新概念(如 HTTP 2 Server push 等)方面处于行业领先地位,但与 JVM 生态系统中的第三方库相比,用于外部 API 的第三方 Go 库可能不那么成熟。 即将到来的改进 由于清楚几乎不可能改变现有的语言元素,Go 团队非常谨慎,只在新特性完全开发出来后才添加新特性。在经历了 10 年的有意稳定阶段之后,Go 团队正在谋划对语言进行一系列更大的改进,作为 Go 2.0 之旅的一部分。 无硬实时 虽然 Go 的垃圾收集器只引入了非常短暂的停顿,但支持硬实时需要没有垃圾收集的技术,例如 Rust。 结语 本文详细介绍了 Go 语言的一些优秀的设计准则,虽然有的准则的好处平常看起来没有那么明显。但当代码库和团队规模增长几个数量级时,这些准则可能会使大型工程项目免于许多痛苦。总的来说,正是这些设计准则让 Go 语言成为了除 Java 之外的编程语言里,用于大型软件开发项目的绝佳选择。

有只黑白猫 2020-01-07 14:11:38 0 浏览量 回答数 0
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