为什么Golang这么火？

最近几年Golang编程语言在系统开发领域非常的火，尤其在DevOps应用上清一色选择Golang，像人人皆知的容器界的Docker和Kubernetes云计算巨头项目，还有InfluxDB、Grafana、Consul等各种大名鼎鼎的应用都是Golang开发的，国内使用Golang来开发的，像Codis，Kingshard，Tidb等中间件和数据库，在国内的很多知名互联网公司，在技术平台领域也纷纷拥抱Golang，像阿里、百度、腾讯、字节跳动、小米、七牛、滴滴、华为、有赞等等。

这里有份使用Go语言的中国公司列表https://github.com/golang/go/wiki/GoUsers#china。

这些也都是得益于Golang天生的高并发、跨平台编译型的静态类型、自动垃圾回收等众多优秀的特性。另外硬件发展的限制，自从2004年90纳米3.8GHZ奔腾4 CPU发布之后，如今的CPU仍然在3.0GHZ附近徘徊，摩尔定律正在失效。通过增加内核数量，仍然是提高CPU性能的主要手段，靠硬件来提升性能终究会受限，使用更高效的编程语言成为主要的优化手段之一，Golang编程语言是编译型语言，是直接编译为机器码运行的，是直接运行在硬件之上，它的性能接近C语言，并且自备垃圾回收，轻量级goroutine为多核并发计算带来了强大的支持，在进程中创建数百万个goroutine是轻而易举的事情。强大的后盾Google，像Adobe、BBC、IBM、英特尔等大公司都在使用。

国内很多云厂商大量使用Golang来开发云平台中间件，Golang开发人员的需求也日益庞大。我这里引用七牛CEO许式伟的一个预测，“Go 语言将会制霸云计算领域”“Go 将统治下一个 10 年”，。最近也鲜有公司从其他编程语言迁移到Golang语言的案例，比如Stream公司把核心代码从Python换成Go语言，提速30倍，在他们的基准测试中，Go的性能表现和Java、C ++相当，比Python快大约30倍。不仅如此，Go干净简洁的语法，可阅读性和可维护性不知要比Python好几条街。

AppsFlyer是一个领先的移动归因和市场分析平台，每天处理近 700 亿次 HTTP 请求，AppsFlyer 已经将 API 网关服务从 Clojure 迁移到 Golang，在他们的基准测试中，Go 比 Clojure 提供了更高的吞吐量。

2019年4月22日B站源代码被泄漏了，短短7个小时就被fork 100多份，随后所有的备份都被GitHub封杀，泄漏同时也被爆出的是B站使用的编程语言是Golang，就有人调戏说：“B站为推广Go语言，做出了不可磨灭的贡献”。名叫“openbilibili”的用户创建的“go-common”代码库，项目描述为“哔哩哔哩bilibili网站后台工程源码”，截至北京时间17：04，该项目已获得6597个标星和6050个代码库分支(fork) ，最终获得9000+的star。

在最近的一项调查结果显示，2019 年程序员最想要学习的编程语言：Go。
参考：https://hackernoon.com/top-3-programming-language-to-watch-out-in-2019-95995e81ad2b

2019 年，程序员最想学习的编程语言 Top 3 分别是 Go、Kotlin 和 Python，其中 Go 以 37.2% 的比例排在首位。Golang 要替代编程界的大V Java显然在短期内是不可实现的，相比Java 20多岁，Golang还年轻，但已经具备了很多非常优秀的特性：静态编译和静态类型的特性可以帮助我们很好的编写代码，专注代码和业务本身，无需关心语法啊、变量和函数命名错误啊，参数传递错误啊这些事情；虽然是编译型语言，但Golang的开发速度不会因这个变慢，要比传统的C/C++好很多；天生自带高并发光环，使用Goroutines跟调用普通函数一样简单。

还有其他特性像自动垃圾回收、交叉编译、代码格式风格一致等等就不一一讲了，各种集成开发工具的支持也很丰富，来自微软的VSCode、大名鼎鼎Jetbrains的Goland、还有国内开发者七叶的LiteIDE X等都是很好的选择。Go非常适合开发微服务分布式系统，在“Go”进入公众视野前，似乎没有真正可以替代 Scala 的语言。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。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。在谷歌趋势中的统计结果来看点击查看，在过去的一年里，中国对go的的热衷和贡献依然领跑全世界，其实这也不奇怪，Java也是中国领跑全世界！

在中国，北京、深圳、杭州、上海等互联网网红城市，也是Golang的网红城市，北京领跑，但领跑Java是却都在印度，第一的是印度的宾布里金杰沃德。

2007年，受够了C++煎熬的Google首席软件工程师Rob Pike纠集Robert Griesemer和Ken Thompson两位牛人，决定创造一种新语言来取代C++, 这就是Golang。出现在21世纪的GO语言，虽然不能如愿对C++取而代之，但是其近C的执行性能和近解析型语言的开发效率以及近乎于完美的编译速度，已经风靡全球。特别是在云项目中，大部分都使用了Golang来开发，不得不说，Golang早已深入人心。而对于一个没有历史负担的新项目，Golang或许就是个不二的选择。

被称为GO语言之父的Rob Pike说，你是否同意GO语言，取决于你是认可少就是多，还是少就是少(Less is more or less is less)。Rob Pike以一种非常朴素的方式，概括了GO语言的整个设计哲学–将简单、实用体现得淋漓尽致。很多人将GO语言称为21世纪的C语言，因为GO不仅拥有C的简洁和性能，而且还很好的提供了21世纪互联网环境下服务端开发的各种实用特性，让开发者在语言级别就可以方便的得到自己想要的东西。

根据一些技术分析专家说，Golang编程语言在未来10年会成为一种通用性编程语言，成为编程界的霸主，是最有可能会替代Java的编程语言。既然Golang语言这么牛掰，那么到底牛掰在哪里，下面就说说，下面是我总结的Golang语言的几个重要特性：

简洁快速安全
并行有趣开源
内存管理
编译迅速
交叉编译
运行时无依赖
可执行码
跨平台

这些特性已经说明了分Golang语言的优势，简明扼要，开发效率高。

Golang从语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发， Go语言引入了goroutine概念，Go语言让并发编程变得非常简单，且更加安全。只需要在函数调用前使用关键字go，就可以让该函数以goroutine方式执行，goroutine是Golang语言级别的协程，它比线程更轻量、开销更小更省资源，性能更高，切操作起来非常简单。

Golang是编译型编程语言，执行速度很快，可直接编译成机器码，除了对glibc的版本有一定和操作系统平台有要求外，不依赖其他库，可以编译成一个操作系统平台包，部署时扔一个文件上去就完成了，运行的系统中不需要安装任何运行时或其他组件。同时呢支持交叉编译，不管编译打包的是哪种操作系统平台，都可以编程成支持的任何一种平台包。

除了这些特性之外，golang还具有和java一样的自动垃圾回收，还具备反射。并且内置了大量丰富的标准库，覆盖非常全面，基本上不需要获取第三方库就可以开发应用。golang语言适合服务器端的系统编程、网络、中间件等系统级开发，适合高性能高并发的服务端应用开发。提到高并发，Go是原生支持啊，不得不讲Goroutines和Channels，下面我就带着大家来认识一下Goroutines和Channels。

Goroutines

首先来学习一下Goroutines，Goroutine是一个可执行的轻量级线程，常常被叫做协程。在golang中使用协程非常的简单，只需要在Go函数前面使用go关键字就可以运行协程。下面的例子是一个连续打印时间戳的程序，先来看看

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	t1 := time.Now()
	for i := 0; i < 10; i++ {
		printTime()
	}
	t2 := time.Now()
	d := t2.UnixNano() - t1.UnixNano()
	fmt.Println("完成:", d/int64(time.Millisecond), "ms")
}

func printTime() {
	fmt.Println(time.Now().UnixNano())
	time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}

这段代码运行之后，会将连续的时间打印到控制台，每打印一次，暂停100毫秒，打印10次，预期需要1秒多时间：

1557109955565058000
1557109955668886000
1557109955769397000
1557109955871310000
1557109955976517000
1557109956081232000
1557109956185634000
1557109956290207000
1557109956394777000
1557109956497913000
完成: 1035 ms

来改造一下程序，在循环中printTime()调用前加上go关键字，加了go关键字后，程序不在顺序执行，会提交到执行队列中通过协程异步来运行，所以循环结束后程序会自动退出，还来不及打印所有时间戳。这里使用到一个计数的信号量同步结构体sync.WaitGroup，使用的目的是要循环完成后等待所有的goroutine执行完成后再结束，不然这两个goroutine还在运行的时候，程序就结束了，看不到想要的结果。sync.WaitGroup的使用也非常简单，每启动一个goroutine时使用Add 方法增加一个计数，每一个goroutine的函数执行完之后，就调用Done方法减1。使用Wait方法来阻塞等待所有的协程都执行完成，基本逻辑是如果计数器大于0，就会阻塞，下面来看看使用goroutine的程序：

 
import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

var wg sync.WaitGroup

func main() {
	t1 := time.Now()
	for i := 0; i < 10; i++ {
		wg.Add(1)
		go printTime()
	}
	wg.Wait()
	t2 := time.Now()
	d := t2.UnixNano() - t1.UnixNano()
	fmt.Println("完成:", d/int64(time.Millisecond), "ms")
}

func printTime() {
	fmt.Println(time.Now().UnixNano())
	time.Sleep(100 * time.Millisecond)
	wg.Done()
}

执行结果是：

1557110361798021000
1557110361798298000
1557110361798333000
1557110361798339000
1557110361798341000
1557110361798342000
1557110361798343000
1557110361798323000
1557110361798344000
1557110361798344000
完成: 114 ms

从执行结果可以看到，没有使用协程时程序顺序执行花费了1000多毫秒，使用协程后程序并发执行，只花费了110多毫秒。实际上在golang中可以创建数百万个协程，可以试试创建10万个协程，100万个协程来运行，在我的电脑上10万个协程运行花费了1300多毫秒，100万个协程运行花费了12900多毫秒，如果没有使用协程，运行10万次需要10000*100=1千万毫秒，。

channels

下面再来看一下goroutines的补充channels，channels是用来连接并发goroutine的管道，可以在一个goroutine中发送数据，并在另一个goroutine中从channel中接受数据。先睹为快：

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	//创建一个string类型的channel
	c := make(chan string)
	//在协程中发送一个数字到channel
	go func() {
		fmt.Println(time.Now().UnixNano())
		time.Sleep(1000 * time.Millisecond)
		fmt.Println("goroutine完成")
		c <- "完成"
	}()
	//在主协程中，从channel中接受数据并打印到控制台
	fmt.Println(<-c)
}

从这里例子中可以看到，channel通过内建的make函数来创建，语法是：make(chan type),在创建channel时需要指定数据类型，那么定义好的channel就只能发送和接受指定的数据类型。在这个例子中channel定义为string类型的channel，在一个协程中执行任务，任务完成后，写入消息到channel中，在主协程中来来接受这个channel中的数据，如果在任务协程中还没有完成时，程序会一直阻塞直到有消息发送到通道中。

Channel是双向的，使用<-操作符来接受和发送数据，箭头的方向代表了数据的流入和流出方向，使用chan <-向channel中发送数据，使用<- chan从channel中读取数据，

无缓冲channel

默认情况下，channel是无缓冲的，并且发送与接收默认也是阻塞的，也就是说当把数据发送到channel时，发送数据会发生阻塞，直到有其它 Go 协程从channel中读取数据。无缓冲channel的发送和接受是同时发生的，简单理解为0缓冲，也就是channel中没有多余的空间来缓冲数据，发送者直接将数据交给接受者。从无缓存的 channel 中读取消息会阻塞，直到有 goroutine 向该 channel 中发送消息；同理，向无缓存的 channel 中发送消息也会阻塞，直到有 goroutine 从 channel 中读取消息。

有缓冲channel

在创建channel时，可以指定channel的容量，指定了容量的channel是有缓冲channel。如果容量指定为0就代表无缓冲channel；容量指定为大于0，那么就是有缓冲channel。有缓冲channel通过make函数的第二个参数来指定容量，比如：make(chan int64, 3)。

有缓冲的channel的读写是异步的，有点像一个可阻塞队列，发送消息会先放到channel，接受消息时从channel中按顺序读取消息。如果在channel中缓冲的消息达到容量上限即channel被占满时，发送消息时会被阻塞直到有消息被接受者读取，接受者可以正常读取消息；如果channel为空时，接受者读取消息时会被阻塞，发送者可以正常发送消息。

下面这个例子中，创建了一个容量为3的channel，数据类型为int64，用一个协程向channel中连续写入10个时间戳，另一个协程中从channel读取10次并打印到控制台。

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	//缓冲容量为3的channel
	c := make(chan int64, 3)
	//在协程中向channel中写数据
	go func() {
		for i := 0; i < 10; i = i + 1 {
			c <- time.Now().UnixNano()
		}
	}()
	
	go func() {
		for i := 0; i < 10; i = i + 1 {
			s := <-c
			fmt.Println(s)
		}
	}()

	fmt.Scanln()
	fmt.Println("完成")
}

下面就来改造一下前面打印时间戳的例子，这里不用sync.WaitGroup,使用channel来完成同样的事情，先上代码：


import (
	"fmt"
	"time"
)

var messages chan int64

func main() {
	t1 := time.Now()
	//初始化一个int64类型,size容量的channel
	size := 6
	messages = make(chan int64, 10)
	//循环size次，向channel中写入时间戳
	for i := 0; i < size; i++ {
		go sendTime()
	}
	sync := make(chan string, 1) //等待答应完成
	//用main协程从channel中读取时间戳并打印出来
	//如果channel中无消息时会阻塞
	go func() {
		for i := 0; i < size; i++ {
			fmt.Println(<-messages)
		}
		sync <- "完成"
	}()
	fmt.Println("等待所有的go协程完成执行")
	fmt.Println(<-sync)
	t2 := time.Now()
	d := t2.UnixNano() - t1.UnixNano()
	fmt.Println("完成:", d/int64(time.Millisecond), "ms")
}

func sendTime() {
	time.Sleep(100 * time.Millisecond)
	messages <- time.Now().UnixNano()
}

这个例子中，创建了2个channel：

messageschannel用来在不同协程之间传递消息，并且在messages 被定义为一个有缓冲的，容量为10的channel，在多个协程中向messages发送消息，并在1个协程中接受消息并打印到控制台。
syncchannel用来跨goroutine同步执行，这是一个使用阻塞接收等待goroutine完成的示例，在主协程中等待所有的协程任务执行完成后，计算任务执行时间并打印且完成。sync被定义为一个容量为1的channel，当sync channel中无数据时会被阻塞，直到有数据进入。

有缓冲channel的同步

容量为1的channel是有缓冲channel的特殊情况，可以用在2个goroutine之间同步状态，或者其中一个等待另一个完成时才继续执行任务的情况。有点类似无缓冲channel，但他们之间也是有区别的，无缓存的 channel 的容量始终未0，发送者发送数据和接受者接受数据时同时的，无任何中间态，不能缓冲任何数据。容量为1的channel是可以缓冲1个数据，发送者和接受者之间可以不同时进行，可以发送者可以先把数据放进去，接受者可以过会儿再读取数据。无缓存的 channel 的发送者和接受者是相互等待，发送者等待接受者就备才能发送数据，接受者等待发送者就备才能接受数据，如果无缓存的 channel 在同一个协程中既发送又接受就会造成死锁而报错。

channel还可以使用Range来遍历channel

使用for range来遍历channel，会自动等待channel的操作，一直到channel被关闭，下面来看看使用Range来遍历channel的例子，程序中使用了2个协程，一个用来向channel中写入时间戳，另一个协程通过Range来遍历和读取channel中的数据，并打印到控制台：


import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	//缓冲容量为3的channel
	c := make(chan int64, 3)
	//在协程中向channel中写数据
	go func() {
		for i := 0; i < 10; i++ {
			c <- time.Now().UnixNano()
		}
	}()

	//通过range来打印数据，直到channel被关闭
	go func() {
		for i := range c {
			fmt.Println(i)
		}
	}()

	fmt.Scanln()
	fmt.Println("完成")
}

上面的例子中使用了fmt.Scanln()通过控制台输入扫描来hold住控制台，不让程序退出。实际上上面也提到range会一直等待channel被关闭才会退出循环，所以这个例子可以稍微改造一下, 第一个协程发送完数据之后关闭channel，使用range遍历读取channel中的数据，当channel被关闭后会退出循环结束程序：

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	//缓冲容量为3的channel
	c := make(chan int64, 3)
	//在协程中向channel中写数据
	go func() {
		for i := 0; i < 10; i++ {
			c <- time.Now().UnixNano()
		}
		close(c)
	}()

	//通过range来打印数据，直到channel被关闭
	for i := range c {
		fmt.Println(i)
	}

	fmt.Println("完成")
}

关闭Channel

例子中可以看到，关闭channel使用了内建的函数close，对于关闭channel需要注意如下几点：

如果向已经关闭的channel写数据就会导致panic: send on closed channel；
从已经关闭的channel中读取数据是不会导致panic的，可以继续读取已经发送的数据，但如果已经发送的数据读取完成时继续读取，就会会读取到类型默认值或者零值；
如果通过range读取数据，channel关闭后就会跳出for循环；
如果重复再关闭已经关闭的channel，也会导致panic。

使用Select处理多个channel

Golang中的select 可以等待和处理多个通道。将goroutines、channel和select相结合是Go的一个非常强大功能。使用select可以在case语句中选择一组channel中未阻赛的channel。select只会执行一次不会循环，只会选择一个case来处理，如果要一直处理channel，通常要结合一个无限for循环一起来使用:

 
import "time"
import "fmt"

func main() {
	//创建2个channel
	c1 := make(chan string)
	c2 := make(chan string)
	//通过2个协程分别往2个channel中写数据
	go func() {
		for i := 0; i < 9; i++ {
			time.Sleep(100 * time.Millisecond)
			c1 <- fmt.Sprintf("c1: %d", i+1)
		}

	}()
	go func() {
		for i := 0; i < 5; i++ {
			time.Sleep(100 * time.Millisecond)
			c2 <- fmt.Sprintf("c2: %d", i+1)
		}
	}()
	//通过1个协程从2个channel中读取数据，如果没有数据则阻塞
	go func() {
		for {
			select {
			case msg1 := <-c1:
				fmt.Printf("received %d: %s \n", time.Now().Unix(), msg1)
			case msg2 := <-c2:
				fmt.Printf("received %d: %s \n", time.Now().Unix(), msg2)
			}
		}
	}()
	fmt.Scanln()

}

在这个例子中创建了2个channel，分别使用2个协程往这2个channel中写数据，专门使用了1个协程，在这个协程中使用for 无限循环+select来选择和读取2个channel中的数据，如果2个channel都无数据可读时，会阻塞；如果其中只要有一个有数据，就会选择，继续执行。在default case存在的情况下，如果没有case需要处理，则会选择default去处理；如果没有default case，则select语句会阻塞，直到某个case需要处理。

需要注意的是，如果在使用for 无限循环+select来操作多个channel，当channel被关闭后，会一直读取类型默认值，这样会导致进入无限死循环，下面的例子中2个channel都被关闭，就会形成一个无限死循环：


import "time"
import "fmt"

func main() {
	//创建2个channel
	c1 := make(chan string)
	c2 := make(chan string)
	//通过2个协程分别往2个channel中写数据
	go func() {
		for i := 0; i < 9; i++ {
			time.Sleep(100 * time.Millisecond)
			c1 <- fmt.Sprintf("c1: %d", i+1)
		}
		close(c1)

	}()
	go func() {
		for i := 0; i < 5; i++ {
			time.Sleep(100 * time.Millisecond)
			c2 <- fmt.Sprintf("c2: %d", i+1)
		}
		close(c2)
	}()
	//通过1个协程从2个channel中读取数据，如果没有数据则阻塞
	go func() {
		for {
			select {
			case msg1 := <-c1:
				fmt.Printf("received %d: %s \n", time.Now().Unix(), msg1)
			case msg2 := <-c2:
				fmt.Printf("received %d: %s \n", time.Now().Unix(), msg2)
			}
		}
	}()

	fmt.Scanln()

}

对于读取已经关闭的channel时，可以使用返回值来判断channel是否被关闭，下面的例子中如果返回的ok为false，就说明channel已经被关闭：

i, ok := <-c
if !ok {
  //channel已经被关闭
}

那么为了防止死循环，可以在读取channel数据时判断是否被关闭，使用break语句跳出循环：


import "time"
import "fmt"

func main() {
   //创建2个channel
   c1 := make(chan string)
   c2 := make(chan string)
   //通过2个协程分别往2个channel中写数据
   go func() {
      for i := 0; i < 9; i++ {
         time.Sleep(100 * time.Millisecond)
         c1 <- fmt.Sprintf("c1: %d", i+1)
      }
      close(c1)

   }()
   go func() {
      for i := 0; i < 5; i++ {
         time.Sleep(100 * time.Millisecond)
         c2 <- fmt.Sprintf("c2: %d", i+1)
      }
      close(c2)
   }()
   //通过1个协程从2个channel中读取数据，如果没有数据则阻塞
loop:
   for {
      select {
      case msg1, ok := <-c1:
         if !ok {
            break loop
         }
         fmt.Printf("received %d: %s \n", time.Now().Unix(), msg1)
      case msg2, ok := <-c2:
         if !ok {
            break loop
         }
         fmt.Printf("received %d: %s \n", time.Now().Unix(), msg2)
      }
   }

}

Select超时

在select中还可以处理超时，超时在处理外部资源或需要绑定执行时间的程序非常重要，通过channel和select，在Go中可以很容易且优雅的实现超时机制。在下面的例子中使用一个协程来模拟任务处理，利用sleep 5秒钟来模拟任务执行时间，任务完成后向channel中写入结果；在select语句中实现超时，第一个case来读取channel中的数据，等待结果写入；第二个channel中使用time.After(3 * time.Second)来等待3秒超时时间。由于实际任务执行时间是5秒钟，超时时间是3秒钟，所以等待3秒钟后，time.After返回的channel中会写入一个时间，select语句就选择第二个case执行，然后结束程序：

import "time"
import "fmt"

func main() {

	c1 := make(chan string, 1)
	go func() {
		fmt.Println("开始时间", time.Now().Unix())
		time.Sleep(5 * time.Second)
		c1 <- "result 1"
	}()

	select {
	case res := <-c1:
		fmt.Println(res)
	case <-time.After(3 * time.Second):
		fmt.Println("timeout 3")
	}
	fmt.Println("完成时间：", time.Now().Unix())

}

总之来说，Golang中的并发goroutines和channels是Go语言中的2大马车，goroutine被设计的如此简单，channel被设计为通过通信来共享数据的方式。使用共享变量来共享数据使得并发编程变得困难，在Go语言中采用了一种不同的方法，在这种方法中，共享数据被放在channel中传递，实际上，在特定时间点，只有一个goroutine可以访问该值。在设计中，数据竞争绝不会发生。所以将这个设计简化为一个口号是：

不要通过共享内存进行通信; 相反，要通过通信来共享内存。

goroutines和channels为Go语言中提供了一种优雅而独特的结构化并发开发的方法。建议使用Channel在goroutine之间传递对数据的引用，而不是显式地使用锁来处理共享数据的访问，这种方法可以确保同一时间只有一个goroutine可以访问数据。学好如何使用channels对于golang并发编程的第一步。

参考：

https://www.goinggo.net/2014/02/the-nature-of-channels-in-go.html

http://legendtkl.com/2017/07/30/understanding-golang-channel/

https://blog.golang.org/share-memory-by-communicating

https://golang.org/doc/effective_go.html#concurrency

https://github.com/golang/go/wiki/LearnConcurrency

https://blog.golang.org/pipelines

Golang为什么这么火之Go并发Goroutine和Channels尝鲜