切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说，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并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（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，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。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避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 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 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。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 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。
本文试图对区块链有关技术流派和主流平台进行一个概览，作为学习区块链技术体系的导览，意在抛砖引玉，促进区块链开发社区的讨论与共识。区块链技术的流派未战先谋局，你想投入区块链开发这个领域，至少先要搞清楚现在有哪些玩家，各自的主张和实力如何。划分区块链技术流派并无一定之规，据我所见，或可有以下四种方式：第一是按照节点准入规则，划分为公有链、私有链和联盟链。公有链的代表自然是比特币和以太坊，私有链则以R3 Corda声名最盛，联盟链的代表作品是Hyperledger名下的Fabric。公有链注重匿名性与去中心化，而私有链及联盟链注重高效率，而且还往往设置了准入门槛。公有链、私有链与联盟链之间的这些不同都在技术中有所体现，比如私有链和联盟链假设节点数目不大，可以采用PBFT算法来形成共识。而公有链假设有大量且不断动态变化的节点网络，用PBFT效率太低，只能采用类似抽彩票的算法来确定意见领袖。这就意味着，私有链与联盟链很难变成公有链，而用公有链来作联盟链或私有链虽然容易，却也并非即插即用。此种差异，学者不可不察。第二是按照共享目标，划分为共享账本和共享状态机两派。比特币是典型的共享账本，而Chain和BigchainDB也应属此类，这几个区块链系统在各个节点之间共享一本总账，因此对接金融应用比较方便。另一大类区块链系统中，各个节点所共享的是可完成图灵完备计算的状态机，如以太坊、Fabric，它们都通过执行智能合约而改变共享状态机状态，进而达成种种复杂功能。第三是按照梅兰妮· 斯旺所描述的代际演进，将区块链系统分为1.0、2.0和3.0三代。其中1.0支撑去中心化交易和支付系统，2.0通过智能合约支撑行业应用，3.0支撑去中心化的社会体系。比特币和Chain应属于区块链1.0系统，而以太坊和Fabric是区块链2.0系统，目前尚无成功的区块链3.0系统出现，不成功的尝试倒是有那么一个，就是著名的The DAO。第四是按照核心数据结构，分为区块链和分布式总账两派。区块链这一派在系统中真的实现了一个区块的链作为核心数据结构，而分布式总账这一派，只是吸取了区块链的精神，并没有真用一条区块链作为核心数据结构，或者虽然暂时用了，但声明说吾项庄舞区块链，意在分布式总账耳，若假以时日，因缘际会，未尝不可取而代之也。主流区块链技术平台了解流派划分，仍是只能用来指点江山，吹牛论道，要动手，总要有个切入点。区块链货币据说已经有上千个了，但值得关注的技术平台大概只有数十个，而如果要进入区块链开发领域，打下一个好基础，练出一身好功夫，捞到几个好offer，则值得深入研究学习的平台，屈指可数。首先当然是比特币。比特币作为区块链的第一个也是目前为止最成功、最重要的样板工程，已经上线运行了八年多，本身没有发生任何严重的安全和运维事故，其稳定与强悍堪称当代软件系统典范。比特币Bitcoin Core是一个代码质量高、文档良好的开源软件，从学习区块链原理、掌握核心技术的角度来说，Bitcoin Core是最佳切入点，能够学到原汁原味的区块链技术。当然，Bitcoin Core是用C++写的，而且用了一些C++11和Boost库的机制，对学习者的C++水平提出了较高的要求。学习比特币平台开发还有一个优势，就是可以对接繁荣的比特币技术社区。目前围绕比特币进行改进和提升的人很多，人多力量就大，诸如隔离验证、闪电网络、侧链等比较新的想法和技术，都率先在比特币社区里落地。比如侧链技术的主要领导者Blockstream是由密码学货币元老Adam Back领衔的，而Blockstream是Bitcoin Core最大的贡献者之一，所以一些有关侧链的技术在比特币社区里讨论最充分。但比特币作为一个典型的区块链1.0系统，是不是支撑其他类型区块链应用的最佳技术平台，存在很大的争议。另外，也不是所有人都有能力和必要精通区块链底层技术。所以对那些急于冲到区块链领域里做（quān）事（qián）的人来说，可能更直截了当的学习目标是以太坊和Hyperledger Fabric。在以太坊上面用Solidity进行的智能合约开发是切入区块链开发最简单的方式，没有之一。以太坊的理想非常宏大，由于配备了强大的图灵完备的智能合约虚拟机，因此可以成为一切区块链项目的母平台，是驮住整个区块链世界的大乌龟。在以太坊上开发一个类似比特币的加密货币，是一个不折不扣的小目标。一般有经验的开发者在文档指导下，半天到一天即可入门。问题在于，入门以后又如何？靠写Solidity是否就可以包打天下？这是大大存疑的。我们也可以反过来说，如果以太坊+Solidity是区块链的终极解决方案，那么怎么还会出现那么多区块链技术门派呢？特别是，以太坊似乎并没有给现实世界中巨型的中心化组织们留下一条活路，这种彻底不妥协的革命态度有可能也成为以太坊推广的障碍。当前以太坊项目的开发进展并不顺利。一个比较突出的问题是项目过多，力量分散，导致项目质量参差不齐。但尽管如此，跟其他区块链2.0平台相比，以太坊提供的开发环境是最简单最完善的。初学区块链的人绝对有必要学习以太坊，从而对区块链和智能合约建立起一个最“正宗”的认识。主流区块链技术平台的第三支就是Fabric，它是Hyperledger的第一个也是最知名的孵化项目。 Fabric最早来自IBM的Open Blockchain项目，到2015年11月，IBM将当时已经开发完成的44,000行Go语言代码交给Linux基金会，并入Hyperledger项目之中。在2016年3月一次黑客马拉松中，Blockstream和DAH两家公司将各自的代码并入Open Blockchain，随后改名为Fabric。到目前为止，Fabric与Intel提供的Sawtooth Lake并列为Hyperledger的一级孵化项目，但前者得到的关注远超后者。从技术角度来说，Fabric思路不错，重点是满足企业商用的需求，比如解决交易量问题。众所周知，比特币最大的短板是它每秒钟7个交易的上限，完全无法满足现实需要。而Fabric目标是实现每秒钟10万交易，这个量接近刚刚过去的双十一交易量瞬时峰值，完全可以满足正常条件下的行业级应用。Fabric用Go语言开发，也提供多种语言的API。特别值得一提的是，Fabric比较充分地运用了容器技术，比如其智能合约就运行在容器当中。这也是Go语言带给Fabric的一项福利，因为Go语言静态编译部署的特征很适合开发容器中的程序。Fabric还有一些特点，比如其membership服务可以设置节点准入审查，这是典型的联盟链特征。再比如其共识算法是可定制的。Fabric的短板是体系较为复杂，虽有文档，但缺少经验的开发者学习起来障碍比较大。然而由于其定位清楚，迎合了不少企业的心态，所以已经有多家机构在基于Fabric秘密研发行业内的联盟链项目。1、Go作为Google2009年推出的语言，其被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
2、对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于游戏服务端的开发而言是再好不过了。
3、到现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。
