通用数据传输平台可以做什么

在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。 大数据拥抱云计算 在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢? 1 数据不大也包含智慧 一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字?如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。 首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。 结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。 非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页，有时候非常长，有时候几句话就没了;例如语音，视频都是非结构化的数据。 半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的，不从事技术的可能不了解，但也没有关系。 其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为Data。数据本身没有什么用处，但数据里面包含一个很重要的东西，叫做信息(Information)。 数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识(Knowledge)，而知识改变命运。信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。 所以数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、智慧。 最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。例如让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时，另外推荐一些他非常想听的其他音乐。 用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标，输入文字对我来说都是数据，我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧，让用户陷入到我的应用里面不可自拔，上了我的网就不想离开，手不停地点、不停地买。 很多人说双十一我都想断网了，我老婆在上面不断地买买买，买了A又推荐B，老婆大人说，“哎呀，B也是我喜欢的啊，老公我要买”。你说这个程序怎么这么牛，这么有智慧，比我还了解我老婆，这件事情是怎么做到的呢? 2 数据如何升华为智慧 数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。 第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其实其高管发了一个声明，对股票十分不利，第二天就跌了，这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。 3 大数据时代，众人拾柴火焰高 当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢?这时就要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。 对于数据的收集：就IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来。这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。 对于数据的传输：一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了基于硬盘的分布式队列，这样队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。 对于数据的存储：一台机器的文件系统肯定是放不下的，所以需要一个很大的分布 式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。 对于数据的分析：可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完。于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1000G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但并行处理209秒就完成了。 所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢? 4 大数据需要云计算，云计算需要大数据 说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。 例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来;不算的时候，让这一千台机器去干别的事情? 谁能做这个事儿呢?只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。 所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。 云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。 人工智能拥抱大数据 机器什么时候才能懂人心 虽说有了大数据，人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况：我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。 例如音乐软件推荐了一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜。但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。 人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。 让机器学会推理 怎么才能做到这一点呢?人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么?人和动物的区别在什么?就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器，让机器根据你的提问，推理出相应的回答，这样多好? 其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。 教给机器知识 因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情，一般人可能就做不来了。可能专家可以，比如语言领域的专家或者财经领域的专家。 语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢?例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语后面一定是谓语，谓语后面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不就行了吗?后来发现这个不行，太难总结了，语言表达千变万化。 人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以交给计算机。因为你自己还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，就是说不出来，又怎么能够通过编程教给计算机呢? 算了，教不会你自己学吧 于是人们想到：机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。

API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一套用来控制Windows的各个部件(从桌面的外观到为一个新进程分配的内存)的外观和行为的一套预先定义的Windows函数.用户的每个动作都会引发一个或几个函数的运行以告诉Windows发生了什么. 这在某种程度上很象Windows的天然代码.其他的语言只是提供一种能自动而且更容易的访问API的方法.VB在这方面作了很多工作.它完全隐藏了API并且提供了在Windows环境下编程的一种完全不同的方法. 这也就是说,你用VB写出的每行代码都会被VB转换为API函数传递给Windows.例如,Form1.Print...VB 将会以一定的参数(你的代码中提供的,或是默认参数)调用TextOut 这个API函数. 。同样,当你点击窗体上的一个按钮时,Windows会发送一个消息给窗体(这对于你来说是隐藏的),VB获取这个调用并经过分析后生成一个特定事件(Button_Click). API函数包含在Windows系统目录下的动态连接库文件中(如User32.dll,GDI32.dll,Shell32.dll...). API 声明 正如在"什么是API"中所说,API函数包含在位于系统目录下的DLL文件中.你可以自己输入API函数的声明,但VB提供了一种更简单的方法,即使用API Text Viewer. 要想在你的工程中声明API函数,只需运行API Text Viewer,打开Win32api.txt(或.MDB如果你已经把它转换成了数据库的话,这样可以加快速度.注:微软的这个文件有很多的不足,你可以试一下本站提供下载的api32.txt),选择"声明",找到所需函数,点击"添加(Add)"并"复制(Copy)",然后粘贴(Paste)到你的工程里.使用预定义的常量和类型也是同样的方法. 你将会遇到一些问题: 假设你想在你的窗体模块中声明一个函数.粘贴然后运行,VB会告诉你:编译错误...Declare 语句不允许作为类或对象模块中的 Public 成员...看起来很糟糕,其实你需要做的只是在声明前面添加一个Private(如 Private Declare Function...).--不要忘了,可是这将使该函数只在该窗体模块可用. 在有些情况下,你会得到"不明确的名称"这样的提示,这是因为函数.常量或其他的什么东西共用了一个名称.由于绝大多数的函数(也可能是全部,我没有验证过)都进行了别名化,亦即意味着你可以通过Alias子句使用其它的而不是他们原有的名称,你只需简单地改变一下函数名称而它仍然可以正常运行. API 分为四种类型： 远程过程调用（RPC）：通过作用在共享数据缓存器上的过程（或任务）实现程序间的通信。 标准查询语言（SQL）：是标准的访问数据的查询语言，通过通用数据库实现应用程序间的数据共享。 文件传输：文件传输通过发送格式化文件实现应用程序间数据共享。 信息交付：指松耦合或紧耦合应用程序间的小型格式化信息，通过程序间的直接通信实现数据共享。 当前应用于 API 的标准包括 ANSI 标准 SQL API。另外还有一些应用于其它类型的标准尚在制定之中。API 可以应用于所有计算机平台和操作系统。这些 API 以不同的格式连接数据（如共享数据缓存器、数据库结构、文件框架）。每种数据格式要求以不同的数据命令和参数实现正确的数据通信，但同时也会产生不同类型的错误。因此，除了具备执行数据共享任务所需的知识以外，这些类型的 API 还必须解决很多网络参数问题和可能的差错条件，即每个应用程序都必须清楚自身是否有强大的性能支持程序间通信。相反由于这种 API 只处理一种信息格式，所以该情形下的信息交付 API 只提供较小的命令、网络参数以及差错条件子集。正因为如此，交付 API 方式大大降低了系统复杂性，所以当应用程序需要通过多个平台实现数据共享时，采用信息交付 API 类型是比较理想的选择。 API 与图形用户接口（GUI）或命令接口有着鲜明的差别： API 接口属于一种操作系统或程序接口，而后两者都属于直接用户接口。 有时公司会将 API 作为其公共开放系统。也就是说，公司制定自己的系统接口标准，当需要执行系统整合、自定义和程序应用等操作时，公司所有成员都可以通过该接口标准调用源代码，该接口标准被称之为开放式 API。 da'an'lai'yu'na'w'n答案来源网络，供您参考

服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片，具备什么作用？ 北桥：离CPU近，负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥：离CPU远，负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器？ 将网络中的计算机逻辑上组织到一起，进行集中管理，这种集中管理的环境称为域。 在域中，至少有一台域控制器，域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据，安装了活动目录的一台计算机为域控制器，域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上，你如何进行管理？ 1）设定堡垒机，使用统一账号登录，便于安全与登录的考量。 2）使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3）建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），把硬盘整合成一个大磁盘，在大磁盘上再分区，存放数据、多块盘放在一起可以有冗余（备份）。 RAID整合方式有很多，常用的：0 1 5 10 RAID 0：可以是一块盘和N个盘组合 优点：读写快，是RAID中最好的 缺点：没有冗余，一块坏了数据就全没有了 RAID 1：只能2块盘，盘的大小可以不一样，以小的为准 10G+10G只有10G，另一个做备份。它有100%的冗余，缺点：浪费资源，成本高 RAID 5 ：3块盘，容量计算10*（n-1）,损失一块盘 特点：读写性能一般，读还好一点，写不好 总结： 冗余从好到坏：RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏：RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高：RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里，buffer和cache如何区分？ buffer和cache都是内存中的一块区域，当CPU需要写数据到磁盘时，由于磁盘速度比较慢，所以CPU先把数据存进buffer，然后CPU去执行其他任务，buffer中的数据会定期写入磁盘；当CPU需要从磁盘读入数据时，由于磁盘速度比较慢，可以把即将用到的数据提前存入cache，CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现？ 数据中心可以用zabbix（也可以是nagios或其他）监控方案，zabbix图形界面丰富，也自带很多监控模板，特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错，不过需要在每台客户机（被监控端）安装zabbix agent。 如果在公有云上，可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么？ IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信，这两个协议有何区别？ TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据；但是需要三次握手、数据补发等过程，耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据；但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手： （1）当主机A想同主机B建立连接，主机A会发送SYN给主机B，初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段，实现从主机A到主机B的序列号同步，即确定seq中的x。 （2）主机B接收到报文后，同意与A建立连接，会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y，确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步，即确定seq中的y。 （3）主机A接收到主机B发送过来的报文后，会发送ACK给主机B，确认序号ack=y+1，建立连接完成，传输数据。 四次分手： （1）当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时，TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段，初始化序号seq=x。 （2）主机B收到这个FIN报文段，并不立即用FIN报文段回复主机A，而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1，同时通知自己的应用程序，对方要求关闭连接（先发ack是防止主机A重复发送FIN报文）。 （3）主机B发送完ack确认报文后，主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接，TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段，初始化序号seq=x，ack=x+1。 （4）主机A收到这个FIN报文段，向主机B发送一个ack确认报文，ack=y+1，表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时（如web访问），内部地址会主动发起连接，由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换，将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP，网关的这个地址转换称为SNAT，主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时（如对外发布web网站），外部地址发起主动连接，由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接，然后将连接转换到内部，此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接，然后在内部做地址转换，此转换称为DNAT，主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性：在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求，也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性：和强一致性相对，在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同，但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的？ 主从复制的过程是异步的复制过程，主库完成写操作并计入binlog日志中，从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中，最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题，可以快速切换到从服务器提供的服务； 可以在从服务器上执行查询操作，降低主服务器的访问压力； 可以在从服务器上执行备份，以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型？ (一)String 最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。 另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景？ 分布式数据库应该是数据访问对应用透明，每个分片默认采用主备架构，提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点？ Apache特点：1）几乎可以运行在所有的计算机平台上；2）支持最新的http/1.1协议；3）简单而且强有力的基于文件的配置（httpd.conf)；4）支持通用网关接口（cgi）；5）支持虚拟主机；6）支持http认证，7）集成perl；8）集成的代理服务器；9）可以通过web浏览器监视服务器的状态，可以自定义日志；10）支持服务器端包含命令（ssi）；11）支持安全socket层（ssl）；12）具有用户绘画过程的跟踪能力；13）支持fastcgi；14）支持java servlets Nginx特点：nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器，处理静态文件，索引文件以及自动索引，无缓存的反向代理加速，简单的负载均衡和容错，具有很高的稳定性，支持热部署。 Lighttpd特点：是一个具有非常低的内存开销，CPU占用率低，效能好，以及丰富的模块，Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个，支持fastcgi，cgi，auth，输出压缩，url重写，alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点？ LVS优点：具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上，仅作分发，所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡，且没有流量的产生，不会受到大流量的影响。 LVS缺点：软件不支持正则表达式处理，不能做动静分离，如果web应用比较庞大，LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言，nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点：工作在七层之上，可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单，可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点，同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器，可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点：不支持URL检测，仅支持HTTP和EMAIL，对session的保持，cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点：支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导；同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡；单纯从效率上讲比nginx更出色，且负载策略非常多。 aproxy缺点：扩展性能差；添加新功能很费劲，对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件？什么是jdk？ 中间件介绍： 中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上，管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统，即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件，应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk：jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些？ ELK或EFK。 Logstash：数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储以供后续使用。 Kibana：可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch：分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat：轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布？ 蓝绿：旧版本-新版本 灰度：新旧版本各占一定比例，比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现

Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的，GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造，以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用，你是要建 N 个 project 去维护，还是说按照部门或者组来组织这些项目呢？在 B 站的话，我们之前因为是 Monorepo，现在是按照部门去组织管理代码，就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的，每一个 app 就表示一个独立的微服务，它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面，app 的目录里面是有好多个子目录的，比方说我们的评论服务，会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg，可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然，还有一种方式，你可以按照 GitLab 的 project 去组织，但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话，部门里面有很多 app，app 目录怎么去组织？我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称，可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的，我们基本上是三段式的命名，比如账号业务，它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后，在这个 app 目录里面，你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录，我可能就是 account 目录，然后 VIP，在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务，比方说可能有一些是做 job，做定时任务或者流式处理的一些任务，有可能是做对外暴露的 API 的一些服务，这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface（BFF）、service、job（补充：还有一个 task，偏向定时执行，job 偏向流式） 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务，因为我们最终是面向终端用户的 API，面向 app，面向 PC 场景的，我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关，我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关，这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码，当然也可能是 gRPC 的（参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享）。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务，它不直接对外。也就是说，业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service，它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC，在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后，service 它因为不直接对外，service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service，很多应用除了有面向用户的一些接口，实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求，通常数据权限更高，从安全设计角度需要代码物理层面隔离，避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久，我们的错误码定义到底是放在哪里？我们目前的做法是，一个应用里面，假设你有多种角色，它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来，在这一个应用里面是可以复用的。注意，它只在这一个应用里面复用，它不会去跨服跨目录应用，它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况，现在展开讲一下具体到一个 service 里面，它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录，目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码，包含基于 pb 定义（我们使用 PB 作为 DSL 描述 API） 生成的 swagger.json。 而 cmd，就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件，比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话，它里面有四个子目录，分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射，它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao，你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis，最终返回的就是这些 model（存储映射）。Service 组织起来比较简单，就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server，因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一，那我们处于过渡阶段，所以 server 里面会有两个小目录，一个是 HTTP 目录，暴露的是 HTTP 接口，还有一个是 gRPC 目录，我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面，两个不同的启动的 server，就是说一个服务和启动两个端口，然后去暴露不同的协议，HTTP 接 RPC，它实际上会先 call 到 service，service 再 call 到 dao，dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是，因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用，为什么？因为可能从数据库里面取的敏感字段，当我们实际要返回到 api 的时候，可能要隐藏掉一些字段，在 Java 里面，会抽象的一个叫 DTO 的对象，它只是用来传输用的，同理，在我们 Go 里面，实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体（基于 PB Message 生成代码后的 struct）。 Rob Pike 当时说过的一句话，a little copying is better than a little dependency，我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面，有 internal 目录，我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它，跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说，我们看到 service 有一个 model，那我的 job 代码，我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model，那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享？对于这个问题，其实我们当时内部也争论过很久。我们认为，每一个微服务应该只对自己的 model 负责，所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy，也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码，去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用，因为你一改全错，当然了，你如果是拷贝的话，就是每个地方都要去改，那我们觉得，依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件，就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名，demo.service.v1，这个包使用的是三段式命名，全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID？我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候，是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性，但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的，这也是 DNS 出来的一个意义，所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字，在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义，它有个 Service Demo 代码，其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称，我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法，表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节，我们看一下 SayHello 这个方法，实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件，你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议，又暴露出 HTTP 的一个接口，这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下，我们刚刚目录里面有个 api 目录，实际这里面就是放这一个 PB 文件，描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么？实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档，因为写文档和写服务的定义，它本质上是两个步骤，特别容易不一致，接口改了，文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件，它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的，model 是一个存储层的结构体的一一映射，dao 处理一些数据读写包，比方说数据库缓存，server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server，所以它整个依赖顺序如下：main 函数启动 server，server 会依赖 api 定义好的 PB 文件，定义好这些方法或者是服务名之后，实际上生成代码的时候，比方说 protocbuf 生成代码的时候，它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service，它实际上是弱依赖的 api，就是说我的 server 启动以后，要注册一个具体的业务代码的逻辑，映射方法，映射名字，实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码，你就可以很方便地启动你的 server，把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server，和方法进行一一绑定。最后，dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message，这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象，所以说你要去手动 copy 它，把它最终返回。但是为了快捷，你不可能每次手动去写这些代码，因为它要做 mapping，所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了，方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候，可以少写一些代码，减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下，大概分为几块，第一就是 app 是怎么组织的，app 里面有多种角色的服务是怎么组织的，第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的，最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图，这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的，它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心，它比较容易带来一些优秀的代码质量，良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务，你只有做大型测试，比方做接口测试，在 App 上验收功能的这种测试，你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试，可以理解为单元测试，因为它相对来说好写，针对方法级别。20% 是做一些中型测试，可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试，因为它是最终面向用户场景的，你要去使用我们的 App，或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试？在《Google 软件测试之道》这本书里面，它强调的是对于一个小型测试，一个单元测试，它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境，比如我们公司有测试环境，有持续集成环境，有功能测试环境，你不能依赖这些环境构建自己的单元测试，因为测试环境容易被破坏，它容易有数据的变更，数据容易不一致，你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一，快速，你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二，要环境一致，也就是说你跑测试前和跑测试后，它的环境是一致的。第三，你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行，不应该有先后的依赖，如果有依赖，也是在你测试的这个方法里面，自己去 setup 和 teardown，不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四，基于第三点，你可以做并行的单元测试，假设我写了一百个单元测试，一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间，我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案，以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先，你要跑单元测试，你不应该用 VPN 连到公司的环境，好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试，也可以跑成功。基于这一点，Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说，其他语言有一些 in-process 的 mock，是不是可以启动 MySQL 的 mock ，然后在 in-process 上跑？可以，但是有一个问题，你每一个语言都要写一个这样的 mock ，而且要写非常多种，因为我们中间件越来越多，MySQL，HBase，Kafka，什么都有，你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况，比方说，你可能 mock 了一个 MySQL，检测到 query 或者 insert ，没问题，但是你实际要跑一个 transaction，要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因，我们当时选择了 docker-compose，可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是，你本地需要装 Docker，我们开发人员大部分都是用 Mac，相对来说也比较简单，Windows 也能搞定，如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker，本质上的理解就是无侵入式的环境初始化，因为你在容器里面，你拉起一个 MySQL，你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后，它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题，因为它相当于被重置了，也可以很方便地快速重置环境，也可以随时随地运行，你不需要依赖任何外部服务，这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然，如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话，PB 的定义会生成一个 interface，你可以把那个 interface 代码给 mock 掉，所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说，你不依赖任何外部环境，你也能够快速完成。 另外，docker-compose 是声明式的 API，你可以声明你要用 MySQL，Redis，这个其实就是一个配置文件，非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下，service 目录里面多了一个 test 目录，我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源，你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的，你是写 dao 层的单元测试的话，可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化，如果你是做 service 的单元测试的话，实际你可以把整个 dao 给 mock 掉，我觉得反而还相对简单，所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的，利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起，容器的销毁，这些工作到底谁来做？是开发同学自己去拉起和销毁，还是说你能够把它做成一个 Library，让我们的同学写单元测试的时候比较方便？我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候，你可以很方便地 setup 一个依赖文件，去 setup 你的容器的一些信息，或者把它销毁掉。所以说，你把环境准备好以后，最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函，就是 binary 的一些工具，它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器，然后再去执行代码，所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了，就是我们对于 service 也好，API 也好，因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service，你都很方便 mock 掉，这个写单元测试相对简单，这个我不展开讲，你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试，那对于我刚刚提到的项目的一些规范，单元测试的一些模板，甚至是我写了一些 dao 的一些占位符，或者写了一些 service 代码的一些占位符，你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循？所以我这里要强调一点，工具一定要大于约束和文档，你写了约束，写了文档，那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架，叫 Kratos Tool，把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集，我们大概会分为几块。第一块就是 API 的，就是你写一个 PB 文件，你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC，HTTP 的框架代码，你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了，我们还会生成一些 API，用于 debug 的 client 方便去调试，因为我们知道，gRPC 调试起来相对麻烦一些，你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的，一键生成整个应用的 layout，非常方便。我们还提了 model，就是方便 model 和 DTO，DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy，这个也是一个工具。 对于 cache 的话，我们操作 memcache，操作 Redis 经常会要做什么逻辑？假如我们有一个 cache aside 场景，你读了一个 cache，cache miss 要回原 DB，你要把这个缓存回塞回去，甚至你可能这个回塞缓存想异步化，甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源（singleflight），我们把这些东西做成一些工具，让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单，就是把这些场景描述出来，然后你通过工具可以一键生成这些代码，所以也是会比较方便。 我们再看最后一个，就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面，比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码，我直接在里面填，只要填代码逻辑就行了，所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo，基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程，-d YourPath 把它导到某一个路径去，--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了，所以非常简单，一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道，一个微服务的框架实际非常重，有很多初始化的方式等等，非常麻烦。所以说，你通过脚手架的方式就会非常方便，工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后，最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件？实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块，第一，应用程序，第二，配置文件，第三，数据集。配置文件最容易导致线上出 bug，因为你改一行配置，整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程？需要 commit 代码，需要 review，需要单元测试，需要 CD，需要交付到线上，需要灰度，它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面，你的 bug 需要前置解决，越前置解决，成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline，所以 bug 最终流到线上的概率很低，但是配置文件没有经过这么复杂的流程，可能大家发现线上有个问题，决定要改个线上配置，就去配置中心或者配置文件改，然后 push 上线，接着就问题了，这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说，导致线上故障的主因就是来自配置变更，所以 SRE 很大的工作是控制变更管理，如果能把变更管理做好，实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要，那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面，我们应该对配置文件做一些什么事情？ 我觉得是几个。第一，我们的目标是什么？配置文件不应该太复杂，我见过很多框架，或者是业务的一些框架，它实际功能非常强大，但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯，只要有一个同事写错了这个配置，当我新起一个项目的时候，一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候，我们一般都会内部说一下，你看看其他同事有没有也配错的，实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多，复杂性越高，它越容易出错。所以第一个要素就是说，尽量避免复杂的配置文件。配得越多，越容易出错。 第二，实际我们的配置方式也非常多，有些用 JSON，有些用 YAML，有些用 Properties，有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢？无论它是用 Python 的脚本也好，或者是用 JSON 也好，你只要有一种唯一的约定，不需要太多样的配置方式，对我们的运维，对我们的 SRE 同时来说，他跨项目的变更成本会变低。 第三，一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先，我们很多配置它到底是必须的还是可选的，如果是可选，配置文件是不是就可以把它踢掉，甚至不要出现？我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零，内部重试是 80 次，直接把 Redis cluster 打故障了，为什么？其实这种事故很低级，所以简单化努力的另外一层含义是指，我们在框架层面，尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程，让这种错配漏配也处于一个可控的范围，比方重试 80 次，你觉得哪个 SDK 会这么做？所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是，我们对于业务开发的同事，我们的配置应该足够的简单，这个简单还包含，如果你的日志基本上都是写在这个目录，你就不要提供这个配置给他，反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure，它可能需要非常复杂的配置来优化，根据我的场景去做优化，所以它是两种场景，一种是业务场景，足够简单，一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化，需要很复杂的配置，所以它是两种场景，所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪，因为我们知道上线出问题的时候，我们的第一想法不是查 bug，是先止损，止损先找最近有没有变更。如果发现有变更，一般是先回滚，回滚的时候，我们通常只回滚了应用程序，而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心，或者是配置场景，或者跟我们的二进制的交付上线都不一样，那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本，或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射，比方说你的应用程序 1.0，你的配置文件 2.0，它们之间存在一个强绑定关系，我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更，二进制程序上线，但配置文件忘记回滚，出现过事故，所以这个是要强调的。 另外，配置的变更也要经过 review，如果没问题，应该也是按照 App 发布一样，先灰度，再放量，再全量等等类似的一种方式去推，演进式的这种发布，我们也叫滚动发布，我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利：每周技术直播，定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接

希望对你有帮助。 一、为何要学编程。 每个人的动机不一样。大致有： 1、为了找个好工作；或为了有更好的机会和更好的发展。 2、看到别人超厉害，所以也想学。 3、实际工作中很多场合需要。 4、从小就立志做个程序员，做软件工程师。 5、振兴中国的软件事业。 。。。。。。 ================================================ 二、如何学编程。 1、多看好书。 差书误人子弟，不但浪费时间和精力，而且打击人的信心，差书使人很久都不会，让会让人怀疑自已的学习能力。 现在的书很多，但好书很少，特别是被大家公认很有价值的好书，更是少之又少。历经多年时间考验和市场风雨不残酷洗礼而仅存的巨著，更是极其稀少。中国历史上文学小说类书本多如牛毛，但仅存的巨著，也只不过<<红楼梦>>等四本名著而已，编程方面也是如此。 2、多动手。 这一点很重要。而且特别重要。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”陆游的千古名句说的就是这个道理，并且同样适合于编程方面。 ================================================ 三、用什么语言最好。 这主要取决于应用领域，每种语言都有自已的长处和不足。 1、汇编语言和C语言在单片机及工控领域用较多。另外C语言也是一种通用语言，是学C++/c#的起点。 2、C++系统编程等多个方面，最常用的编译器是VC。 3、C#/java网络编程方面新兴的。 4、VB通用。 5、还有Delphi等。。。。。。 个人建议：从未编过程的，就从学vb开始。有基础的可直接学c++/VC。 =================================================== 四、有什么好书。 几年前，台湾著名技术作家侯捷先生曾经写过一篇影响很大的书评文章，叫做《MFC四大天王》。文章的意思是说在MFC的浩瀚书海中，只要认真研读和学习其中四本，就可以“五岳归来不看山”。侯先生虽以MFC为例，但是这个道理却同样适合于MFC之外的很多具体技术领域，这不能不说是一个有趣的统计现象。 通常在某一个具体细分的技术领域，会自然而然地出现3－5本顶级著作，它们彼此互相配合，形成一个完整的体系。对于学习者来说，只需要认真研读这几本书，就足以升堂入室。我乐于将这种现称为“四书五经现象”。对于读者来说，如果能够找到该领域中的“四书五经”，则无论在时间上还是金钱上都是最经济的选择。好书几本，胜过烂书几捆，这个体会想必大家都有。在此，帮助大家遴选各个技术领域里的“四书五经”。 编程的书可谓汗牛充栋，其中经典也是不泛其数，但绝大多数的过来人，都一致认为，要想很快的入门并尽快的投入到编程实践中，只要其中的四到五本也就够了，即只看经典中的经典，圣经级的书就可以了。 所谓活到老学到老，程序员是个终身学习的职业，要不断的看书，直到放弃编程的那一天。所以，您要读的好书也绝非以下推荐的这些书哟，呵呵。 一句话，由于我们的时间、精力、金钱都是有限的，如何以最小的代价换得最大的收获。 ================================================================ 五、经典好书分类热销榜 1、java java编程语言（第三版)---java四大名著----James Gosling(java之父) java编程思想（第2版)----java四大名著----Bruce Eckel java编程思想（第3版)----java四大名著----------------Bruce Eckel java 2核心技术 卷I：基础知识（原书第7版）---java四大名著-----Cay Horstmann java 2核心技术 卷II：高级特性（原书第7版)----java四大名著-----Cay Horstmann Effective java中文版------java四大名著--------Joshua Bloch 精通Struts:基于MVC的java Web设计与开发---孙卫琴 精通Hibernate：java对象持久化技术详解---孙卫琴 Tomcat与java Web开发技术详解------------孙卫琴 java与模式------------------------------阎宏 2、c# C#程序设计-------Charles Petzold“windows编程泰山北斗”---C#语言“倚天屠龙双剑” C# Primer中文版--------Stanley B.Lippman---C#语言“倚天屠龙双剑” .NET框架程序设计（修订版)--------Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”---.NET平台四大天王 C# Windows程序设计----------Charles Petzold“windows编程泰山北斗”------.NET平台四大天王 .NET程序设计技术内幕-------------Jeff Prosise---.NET平台四大天王 .NET本质论--第1卷：公共语言运行库(中文版)--------Chris Sells---.NET平台四大天王 3、C++ C++程序设计语言（特别版)---c++八大金刚----Bjarne Stroustrup“C++之父” C++ Primer (第3版)中文版----c++八大金刚---Stanley B.Lippman C++ Primer (第4版)中文版----c++八大金刚---Stanley B.Lippman C++标准程序库—自修教程与参考手册--c++八大金刚--Nicolai M.Josuttis C++语言的设计和演化-----c++八大金刚----Bjarne Stroustrup“C++之父” 深度探索C++对象模型---c++八大金刚----Stanley B.Lippman Essential C++中文版---c++八大金刚---Stanley B.Lippman Effective C++中文版 2nd Edition-----c++八大金刚------Scott Meyers More Effective C++中文版----c++八大金刚------Scott Meyers C++编程思想（第2版） 第1卷：标准C++导引--------Bruce Eckel C++编程思想（第2版）第2卷：实用编程技术 --------Bruce Eckel C++程序设计--------------------------谭浩强 C++ 程序设计教程(第2版)--------------钱能 C++ Primer Plus(第五版)中文版---Stephen Prata 广博如四库全书The c++ programming language、c++ Primer 深奥如山重水复Inside the c++ object model 程序库大全The c++ standard libray 工程经验之积累Effective c++、More Effective c++、Exceptional c++ c++八大金刚： 1、Essentital c++---lippman---C++之父，旁枝暂略，主攻核心，轻薄短小，初学者 2、The c++ programming language----C++之父，技术权威，用词深峻，思想深远，c++百科全书代表，圣经。 3、c++ Primer----lippman---纵横书市十数年，c++最佳教本，c++百科全书代表。 4、Inside the c++ object model-----lippman----揭示c++底层，非常好，非常难。 5、Effective c++-----通过50个编程实例，展示专家经验，行文有趣，深处浅出。 6、More Effective c++－－－－通过35个编程实例，展示专家经验，行文有趣，深处浅出。 7、The c++ standard libray－－－c++标准库的百科全书。 8、设计模式：可复用面向对象软件的基础－－－－－－good! 4、c C程序设计语言（第2版·新版）---C语言“倚天屠龙双剑”---Brian W.Kernighan“C语言之父” C Primer Plus中文版（第五版）--------C语言“倚天屠龙双剑”---Stephen Prata C程序设计（第三版）---------------------------谭浩强 C语言大全（第四版）---------------------------HERBERT SCHILDT C语言接口与实现：创建可重用软件的技术-------------DAVID R.HANSON C语言参考手册(原书第5版)--------------------------Samuel P.Harbison C程序设计教程---------------------------------H.M.Deitel/P.J.Deitel C陷阱与缺陷-----------------------------------Andrew Koenig 5、VB Visual Basic .NET技术内幕-----VB编程三剑客-----------Francesco Balena“vb首席大师” Windows程序设计-Visual Basic.NET语言描述--VB编程三剑客-----Charles Petzold“windows编程泰山北斗”--- .NET框架程序设计：Visual Basic.NET语言描述--VB编程三剑客--Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”--- Visual Basic 6编程技术大全------------------------Francesco Balena“vb首席大师” Visual Basic.NET 从入门到精通-------------------------Petroutsos,E. 高级VISUAL BASIC编程-----------------------------------MATTHEW CURLAND 6、Delphi Inside VCL(深入核心——VCL架构剖析)----------李维 Delphi 7高效数据库程序设计--------------李维 面向对象开发实践之路（Delphi版）----------李维 7、VC Windows 程序设计（第5版）-----Charles Petzold“windows编程泰山北斗”--- Windows核心编程----------Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”--- Windows高级编程指南---------Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”--- 深入浅出MFC（第二版）-----“MFC四大天王”-------侯捷 MFC Windows程序设计（第2版)---MFC四大天王”---------Jeff Prosise Visual C++ 技术内幕（第4版)--MFC四大天王”--------David Kruglinski 深入解析MFC-------------MFC四大天王”-----------George Shepherd Visual C++.NET 技术内幕（第6版)-MFC四大天王”------------David Kruglinski 8、vf Visual Foxpro程序设计参考手册-------------------张洪举 专家门诊——Visual FoxPro开发答疑160问-------------------张洪举 Visual FoxPro 6.0/9.0解决方案与范例大全-------------------张洪举 Visual FoxPro软件开发模式与应用案例-------------------张洪举 9、黑客 应用密码学(协议算法与C源程序-----------Bruce Schneier 网络信息安全的真相-----------Bruce Schneier 黑客大曝光：网络安全机密与解决方案（第5版）--------STUART MCCLURE 软件加密技术内幕------------看雪学院 加密与解密——软件保护技术与完全解决方案------------看雪学院 加密与解密（第二版）--------段钢 10、汇编 Intel微处理器结构、编程与接口（第六版）---------Barry B. Brey 80*86、奔腾机汇编语言程序设计---------Barry B. Brey Windows环境下32位汇编语言程序设计（第2版)-----------罗云彬 IBM-PC汇编语言程序设计（第2版） 本书是国内优秀教材--------沈美明 温冬婵 IBM PC汇编语言程序设计（第五版） 这本书籍是国外优秀教材-------PETER ABEL著,沈美明 温冬蝉译 11、驱动开发 Windows WDM设备驱动程序开发指南------------------------------------ Chris Cant Windows 2000/XP WDM设备驱动程序开发(第2版)--------------------------武安河 WINDOWS 2000/XP WDM设备驱动程序开发-------------------------------- 武安河 12、网络 计算机网络第四版中文版----网络编程三剑客--------------Andrew S.Tanenbaum TCP/IP详解3卷本--------------------Richard Stevens----网络编程三剑客 UNIX网络编程2卷本--------------------Richard Stevens----网络编程三剑客 用TCP/IP进行网际互联-----------Douglas E. Comer 高级TCP/IP编程-------------------Jon C. Snader C++网络编程-----------------------Douglas Schmidt UNIX环境高级编程（第2版)--------------------Richard Stevens 13、算法 计算机程序设计艺术-------Donald.E.Knuth----------算法“倚天屠龙”双剑 算法导论-----------------Thomas H. Cormen--------算法“倚天屠龙”双剑 离散数学及其应用----------Kenneth H.Rosen 具体数学—计算机科学基础--------Donald.E.Knuth 14、图形编程 Windows 图形编程----------------FENG YUAN --图形编程界的Charles Petzold之书 15、数据结构 数据结构 C++语言描述》58.00(Data Structures C++) William Ford,William Topp 刘卫东 沈官林 数据结构算法与应用-C++语言描述》49.00Sartej Sahni 汪诗林 孙晓东等机械工业出版社 16、软件工程 设计模式--可复用面向对象软件的基础 重构—改善既有代码的设计 17、操作系统 深入理解计算机系统（修订版）-------RANDAL E.BRYANT 18、Unix UNIX 网络编程 卷I 套接字联网API（英文版 第三版 UNIX 编程艺术 UNIX环境高级编程（英文影印第2版-----UNIX编程“圣经 UNIX环境高级编程（英文影印版）（第2版） UNIX环境高级编程（第2版） UNIX环境高级编程（第2版)---UNIX编程“圣经 UNIX网络编程 第1卷：套接口API（第3版） UNIX网络编程卷2：进程间通信（第2版）（英文影印版） UNIX 网络编程（第二版）第2卷：进程间通信 UNIX编程环境 UNIX 网络编程 卷I 套接字联网API（英文版 第三版 UNIX系统编程 UNIX环境高级编程 UNIX 网络编程 卷I 套接字联网API（英文版 第三版） UNIX网络编程 第1卷：套接口API（第3版） UNIX 网络编程（第二版）第2卷：进程间通信 UNIX网络编程卷2：进程间通信（第2版）（英文影印版） UNIX 网络编程（第2版）第1卷：套接口API和X/Open 传输接口API UNIX网络编程（卷1）：连网的APLS：套接字与XTI（第二版)（英文影印版） UNIX环境高级编程 Unix技术手册 19、Linux Linux内核设计与实现 Linux内核完全注释 LINUX内核分析及编程 GNU/Linux 编程指南（第二版） Linux设备驱动程序（第三版） 嵌入式设计及Linux驱动开发指南——基于ARM 9处理器 Linux设备驱动程序 第三版（英文影印版） Linux内核设计与实现（第2版） Linux内核设计与实现（英文影印版）（第2版） linux技术手册 20、游戏编程 Windows游戏编程大师技巧（第二版 游戏之旅--我的编程感悟 OpenGL超级宝典：第三版 OpenGL编程指南（第四版） java 游戏高级编程 J2ME手机游戏编程入门 游戏之旅——我的编程感悟 游戏开发中的人工智能（英文影印版） 3D游戏：卷2 动画与高级实时渲染技术 面向对象的游戏开发 java 游戏高级编程 3D游戏编程大师技巧 游戏编程精粹 面向对象的游戏开发 3D游戏 卷1：实时渲染与软件技术 3D游戏：卷2 动画与高级实时渲染技… J2ME手机游戏编程入门 Direct3D游戏编程入门教程（第二版… 21、移动开发 Windows Mobile手机应用开发 SYMBIAN OS C++手机应用开发 Windows Mobile手机应用开发--傅曦 齐宇 徐骏 SYMBIAN OS C++手机应用开发 （第2卷）------------------RICHARD HARRISON著,周良忠 王伯欣译 SYMBIAN OS C++手机应用开发---------------RICHARD HARRISON著,周良忠译 Windows CE.net内核定制及应用程序开发---------周毓林 宁杨 陆贵强 付林林 嵌入式系统Windows CE 开发技巧与实例--傅曦 Palm OS编程实践---绝版 22、单片机 单片机轻松入门----------------------------------周坚(平凡老师) 单片机典型模块设计实例导航-----------------------求是科技 例说8051----------------------------------------张义和 陈敌北 KEIL CX51 V7.0单片机高级语言编程与ΜVISION2应用实践-----徐爱钧 单片机应用程序设计技术(修订版)--------------------周航慈 8051单片机实践与应用-------------------------------吴金戎 MCS-51系列单片机实用接口技术---------------------李华 23、串并口通讯 Visual C++/Turbo C串口通信编程实践------------------龚建伟 VISUAL BASIC与RS-232串行通信控制（最新版）----------范逸之 24、电子 无线电识图与电路故障分析轻松入门(第二版) -------------------胡斌 无线电元器件检测与修理技术轻松入门（第二版） -------------------胡斌 图表细说电子技术识图-------------------胡斌 图表细说电子元器件-------------------胡斌 图表细说元器件及实用电路-------------------胡斌 ================================================================ 六、怎样成为一名程序员 通过以下4个阶段的训练, 没有任何编程基础人就可以成为一名普通的程序员。 第一阶段：掌握一种编程语言 学习内容：学习任意一种主流的编程语言。例如C++语言。 学习目标：熟练掌握一种语言的语法和基本的编程技巧。 学习时间：3个月左右 注意事项：编程语言和编程工具是两回事情，编程语言是指C++、Basic、Object Pascal等程序设计语言，它们是像汉语、英语一样的抽象的语法规则，编程工具是指Visual C++ 6.0、Visual Basic 6.0、Delphi 7.0等包括了源代码编辑器、程序编译器在内的集成化、可视化的软件开发工具。C++源程序可以在Visual C++ 6.0里编写，也可以在记事本里编写，而同一个C++源程序可以用Visual C++ 6.0编译、执行，也可以用C++ Builder 5.0 编译、执行，所以： C++ 不等于 Visual C++ 6.0 第二阶段：掌握一种编程工具 学习内容：学习任意一种主流的编程工具。注意编程工具要和第一阶段学习的编程语言一致,例如你学习的编程语言是C++,那么编程工具要选Visual C++ 6.0或者C++ Builder 5.0。 学习目标：熟练掌握这种编程工具基本用法，例如：菜单、组件、程序跟踪调试、编写Windows程序等。 学习时间：3个月左右 注意事项：这个阶段侧重编程工具的使用，同时进一步熟习编程语言，最后达到能熟练编写各种基本的Windows程序。 第三阶段：掌握“算法与数据结构”这门课程 学习内容：算法与数据结构，推荐许卓群的《数据结构》，高等教育出版社出版。 学习目标：熟练掌握各种常用的算法与数据结构 学习时间：4个月左右 注意事项：这是一门不可或缺的软件开发课程，曾经有一本经典计算机专业书籍叫做《数据结构+算法=程序》，这说明了数据结构和算法的重要性。它能帮我们建立良好的程序分析与设计能力。 第四阶段：实现一个模拟的小型软件项目 学习内容：软件项目的开发过程 学习目标：掌握软件项目的基本开发过程和方法 学习时间：4个月左右 注意事项：自己完成一个模拟的小型软件项目，强烈推荐做一个MIS（管理信息系统）软件，参考用书推荐“中小型信息管理系统开发实例系列丛书”，人民邮电出版社，它的例子详实有效，以它为基础再加以扩展，就可以做出实用的MIS软件来。此丛书包括多种开发工具，大家可以选择适合自己的：《VISUAL FOXPRO6.0 数据库系统开发实例导航》 《java数据库系统开发实例导航》 《VISUAL BASIC数据库系统开发实例导航》《VISUAL C++6.0数据库系统开发实例导航》 《ASP.NET数据库管理系统开发实例导航》 《DELPHI数据库系统开发实例导航》《POWERBUILDER 8.0数据库系统开发实例导航》。 最后将完成的模拟软件刻成光盘，作为自己的作品去面试，以此踏上自己光辉的职业程序员之路。

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。  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  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。