如果是大型网路游戏的话，我觉得是不合适的。现阶段go语言的执行效率还是太低了。在底层编译器的优化方面做得和c++相比还是差了不少。go语言也是比较适合快速开发的专案比较合适
从2013年起,经朋友推荐开始用Golang编写游戏登陆伺服器, 配合C++做第三方平台验证. 到编写独立工具导表工具GitHub - davyxu/tabtoy: 跨平台的高效能便捷电子表格汇出器. 以及网路库GitHub - davyxu/cell: 简单,方便,高效的Go语言的游戏伺服器底层. 最终使用这些工具及库编写整个游戏伺服器框架, 我的感受是很不错的
细节看来, 有如下的几个点:
语言, 库
Golang语言特性和C很像, 简单, 一张A4纸就能写完所有特性. 你想想看, C++到了领悟阶段, 也只用那几个简单特性, 剩下的都是一大堆解决各种记忆体问题的技巧. 而Golang一开始就简单, 何必浪费生命去研究那一大堆的奇技淫巧呢?
Golang的坑只有2个:1. interface{}和nil配合使用, 2. for回圈时, 将回圈变数引入闭包(Golang, Lua, C#闭包变数捕获差异) 完全不影响正常使用, 复合语言概念, 只是看官方后面怎么有效的避免
用Golang就忘记继承那套东西, 用组合+介面
用Golang伺服器如何保证解决游戏伺服器存档一致性问题? s the world是肯定的, 但是Golang可以从语言层并发序列化玩家资料, 再通过后台存档
channel是goroutine虽然是Golang的语言特性. 但是在编写伺服器时, 其实只有底层用的比较多.
Golang的第三方库简直多如牛毛, 好的也很多
不要说模板了, C#的也不好用, 官方在纠结也不要加, 使用中, 没模板确实有点不方便. 用interface{}/反射做泛型对于Golang这种强型别语言来说,还是有点打脸
执行期
Golang和C++比效能的话, 这是C++的优势, Golang因为没虚拟机器, 只有薄薄的一层排程层. 因此效能是非常高的, 用一点效能牺牲换开发效率, 妥妥的
1.6版后的GC优化的已经很好了, 如果你不是高效能,高并发Web应用, 非要找出一堆的优化技巧的话. 只用Golang写点游戏伺服器, 那点GC损耗可以忽略不计
和其他现代语言一样, 崩溃捕捉是标配功能, 我用Golang的伺服器线上跑, 基本没碰到过崩溃情况
热更新: 官方已经有plugin系统的提交, 跨平台的. 估计很快就可以告别手动cgo做so热更新
开发, 除错, 部署, 优化
LiteIDE是我首选的Golang的IDE, 虽然有童鞋说B格不高. 但这估计实在是找不到缺点说了, 别跟我说Visual Studio, 那是宇宙级的...
曾经听说有人不看好Golang, 我问为啥: 说这么新的语言, 不好招人,后面打听到他是个策划... 好吧
真实情况是这样的: Golang对于有点程式设计基础的新人来说, 1周左右可以开始贡献程式码. 老司机2~3天.
开发效率还是不错的, 一般大的游戏功能, 2*2人一周3~4个整完. 这换C++时代, 大概也就1~2个还写不完. 对接伺服器sdk的话, 大概1天接个10多个没问题
Golang自带效能调优工具, 从记忆体, CPU, 阻塞点等几个方面直接出图进行分析, 非常直观, 可以参考我部落格几年前的分析: 使用Golang进行效能分析(Profiling)
Golang支 *** 叉编译, 跨平台部署, 什么概念? linux是吧? 不问你什么版本, 直接windows上编译输出一个elf, 甩到伺服器上开跑.不超过1分钟时间..
1.为什么golang的开发效率高？
golang是一编译型的强型别语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程式设计师因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。
它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、除错到释出都很简单方便；
有反向介面、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；
编译速度快，因为是强型别语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；
它在语法级别上支援了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬体、作业系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通讯模式，使得程式设计师可以忽略诸如死锁等问题。
goroutine的目的是描述并发程式设计模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬体支援，它不是一种物理执行状态，而是一种程式逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高执行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。
实际上golang预设就是执行在单OS程序上面的，通过指定环境变数GOMAXPROCS才能转身跑在多OS程序上面。有人提到了网易的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏伺服器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？
coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的执行绪，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰著阻塞式i\o，整个程序都会被作业系统主动挂起；需要自己拥有排程控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套执行绪放user space里面呢？
并发是伺服器语言必须要解决的问题；
system space的程序还有执行绪排程都太慢了、占用的空间也太大了。
把执行绪放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，执行绪本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个执行绪不费力。
不同的是，golang的并发排程在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函式内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换排程函式。
中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死回圈，程序内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函式还得自己主动叫runtime.Sched()来进行排程切换。
3、golang的执行效率怎么样？
我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，执行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。
首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有排程，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质程式码。
然后，针对游戏伺服器这种高实时性的执行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是遮蔽记忆体操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC演算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。
用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬体已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。
4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。
如果跟C语言比，大部分指令码都胜出啊。Go, Node.js, Python ......
网易弄过一个Node.js的开源伺服器框架。
至于IDE, 不重要，做伺服器开发很少会要开着IDE除错的。最常用的手段就是打Log. 设定了断点也很难调，多个客户端并发。
那种单客户端连线进来就可以重现的bug倒是可以用IDE调，但是这种bug本来就容易解决。
用指令码语言，有一个很大的好处是容易做自动测试，可以更好地保证程式码质量。
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开发效率当然是指令码高。执行效率，其实更重要的是并发，框架合理的话增加机器就可以直接提高效率增加人数。
用Go开发大型mmorpg服务端不会有问题的，如果掉坑里肯定不会是语言的问题。
唯一比较可能掉进去的坑就只有GC，其实很容易预防和调整的，具体细节可以看我部落格分享的文章。
但是技术选型不只是选语言，如果当时我手头有一套效能满意，开发效率OK，人员补给不会有问题的技术方案，不管是什么语言的，我肯定不会放弃它而选择冒险的。
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
if(e.getSource()==xinjian)
{
text.setText("")
}
if(e.getSource()==dakai)
{
openFD.show()
String s
云和安全管理服务专家新钛云服 张春翻译
这种方法有几个缺点。首先，它可以对程序员隐藏错误处理路径，特别是在捕获异常不是强制性的情况下，例如在 Python 中。即使在具有必须处理的 Java 风格的检查异常的语言中，如果在与原始调用不同的级别上处理错误，也并不总是很明显错误是从哪里引发的。
我们都见过长长的代码块包装在一个 try-catch 块中。在这种情况下，catch 块实际上充当 goto 语句，这通常被认为是有害的（奇怪的是，C 中的关键字被认为可以接受的少数用例之一是错误后清理，因为该语言没有 Golang- 样式延迟语句）。
如果你确实从源头捕获异常，你会得到一个不太优雅的 Go 错误模式版本。这可能会解决混淆代码的问题，但会遇到另一个问题：性能。在诸如 Java 之类的语言中，抛出异常可能比函数的常规返回慢数百倍。
Java 中最大的性能成本是由打印异常的堆栈跟踪造成的，这是昂贵的，因为运行的程序必须检查编译它的源代码 。仅仅进入一个 try 块也不是空闲的，因为需要保存 CPU 内存寄存器的先前状态，因为它们可能需要在抛出异常的情况下恢复。
如果您将异常视为通常不会发生的异常情况，那么异常的缺点并不重要。这可能是传统的单体应用程序的情况，其中大部分代码库不必进行网络调用——一个操作格式良好的数据的函数不太可能遇到错误（除了错误的情况）。一旦您在代码中添加 I/O，无错误代码的梦想就会破灭：您可以忽略错误，但不能假装它们不存在！
try {
doSometing()
} catch (IOException e) {
// ignore it
}
与大多数其他编程语言不同，Golang 接受错误是不可避免的。 如果在单体架构时代还不是这样，那么在今天的模块化后端服务中，服务通常和外部 API 调用、数据库读取和写入以及与其他服务通信 。
以上所有方法都可能失败，解析或验证从它们接收到的数据（通常在无模式 JSON 中）也可能失败。Golang 使可以从这些调用返回的错误显式化，与普通返回值的等级相同。从函数调用返回多个值的能力支持这一点，这在大多数语言中通常是不可能的。Golang 的错误处理系统不仅仅是一种语言怪癖，它是一种将错误视为替代返回值的完全不同的方式！
重复 if err != nil
对 Go 错误处理的一个常见批评是被迫重复以下代码块：
res, err := doSomething()
if err != nil {
// Handle error
}
对于新用户来说，这可能会觉得没用而且浪费行数：在其他语言中需要 3 行的函数很可能会增长到 12 行 ：
这么多行代码！这么低效！如果您认为上述内容不优雅或浪费代码，您可能忽略了我们检查代码中的错误的全部原因：我们需要能够以不同的方式处理它们！对 API 或数据库的调用可能会被重试。
有时事件的顺序很重要：调用外部 API 之前发生的错误可能不是什么大问题（因为数据从未通过发送），而 API 调用和写入本地数据库之间的错误可能需要立即注意，因为 这可能意味着系统最终处于不一致的状态。即使我们只想将错误传播给调用者，我们也可能希望用失败的解释来包装它们，或者为每个错误返回一个自定义错误类型。
并非所有错误都是相同的，并且向调用者返回适当的错误是 API 设计的重要部分，无论是对于内部包还是 REST API 。
不必担心在你的代码中重复 if err != nil ——这就是 Go 中的代码应该看起来的样子。
自定义错误类型和错误包装
从导出的方法返回错误时，请考虑指定自定义错误类型，而不是单独使用错误字符串。字符串在意外代码中是可以的，但在导出的函数中，它们成为函数公共 API 的一部分。更改错误字符串将是一项重大更改——如果没有明确的错误类型，需要检查返回错误类型的单元测试将不得不依赖原始字符串值！事实上，基于字符串的错误也使得在私有方法中测试不同的错误案例变得困难，因此您也应该考虑在包中使用它们。回到错误与异常的争论，返回错误也使代码比抛出异常更容易测试，因为错误只是要检查的返回值。不需要测试框架或在测试中捕获异常 。
可以在 database/sql 包中找到简单自定义错误类型的一个很好的示例。它定义了一个导出常量列表，表示包可以返回的错误类型，最著名的是 sql.ErrNoRows。虽然从 API 设计的角度来看，这种特定的错误类型有点问题（您可能会争辩说 API 应该返回一个空结构而不是错误），但任何需要检查空行的应用程序都可以导入该常量并在代码中使用它不必担心错误消息本身会改变和破坏代码。
对于更复杂的错误处理，您可以通过实现返回错误字符串的 Error() 方法来定义自定义错误类型。自定义错误可以包括元数据，例如错误代码或原始请求参数。如果您想表示错误类别，它们很有用。DigitalOcean 的本教程展示了如何使用自定义错误类型来表示可以重试的一类临时错误。
通常，错误会通过将低级错误与更高级别的解释包装起来，从而在程序的调用堆栈中传播。例如，数据库错误可能会以下列格式记录在 API 调用处理程序中：调用 CreateUser 端点时出错：查询数据库时出错：pq：检测到死锁。这很有用，因为它可以帮助我们跟踪错误在系统中传播的过程，向我们展示根本原因（数据库事务引擎中的死锁）以及它对更广泛系统的影响（调用者无法创建新用户）。
自 Go 1.13 以来，此模式具有特殊的语言支持，并带有错误包装。通过在创建字符串错误时使用 %w 动词，可以使用 Unwrap() 方法访问底层错误。除了比较错误相等性的函数 errors.Is() 和 errors.As() 外，程序还可以获取包装错误的原始类型或标识。这在某些情况下可能很有用，尽管我认为在确定如何处理所述错误时最好使用顶级错误的类型。
Panics
不要 panic()！长时间运行的应用程序应该优雅地处理错误而不是panic。即使在无法恢复的情况下（例如在启动时验证配置），最好记录一个错误并优雅地退出。panic比错误消息更难诊断，并且可能会跳过被推迟的重要关闭代码。
Logging
我还想简要介绍一下日志记录，因为它是处理错误的关键部分。通常你能做的最好的事情就是记录收到的错误并继续下一个请求。
除非您正在构建简单的命令行工具或个人项目，否则您的应用程序应该使用结构化的日志库，该库可以为日志添加时间戳，并提供对日志级别的控制。最后一部分特别重要，因为它将允许您突出显示应用程序记录的所有错误和警告。通过帮助将它们与信息级日志分开，这将为您节省无数时间。
微服务架构还应该在日志行中包含服务的名称以及机器实例的名称。默认情况下记录这些时，程序代码不必担心包含它们。您也可以在日志的结构化部分中记录其他字段，例如收到的错误（如果您不想将其嵌入日志消息本身）或有问题的请求或响应。只需确保您的日志没有泄露任何敏感数据，例如密码、API 密钥或用户的个人数据！
对于日志库，我过去使用过 logrus 和 zerolog，但您也可以选择其他结构化日志库。如果您想了解更多信息，互联网上有许多关于如何使用这些的指南。如果您将应用程序部署到云中，您可能需要日志库上的适配器来根据您的云平台的日志 API 格式化日志 - 没有它，云平台可能无法检测到日志级别等某些功能。
如果您在应用程序中使用调试级别日志（默认情况下通常不记录），请确保您的应用程序可以轻松更改日志级别，而无需更改代码。更改日志级别还可以暂时使信息级别甚至警告级别的日志静音，以防它们突然变得过于嘈杂并开始淹没错误。您可以使用在启动时检查以设置日志级别的环境变量来实现这一点。
原文：https://levelup.gitconnected.com/better-error-handling-in-golang-theory-and-practical-tips-758b90d3f6b4
Go 由于不支持泛型而臭名昭著，但最近，泛型已接近成为现实。Go 团队实施了一个看起来比较稳定的设计草案，并且正以源到源翻译器原型的形式获得关注。本文讲述的是泛型的最新设计，以及如何自己尝试泛型。
例子FIFO Stack
假设你要创建一个先进先出堆栈。没有泛型，你可能会这样实现：
type Stack []interface{}func (s Stack) Peek() interface{} {
return s[len(s)-1]
}
func (s *Stack) Pop() {
*s = (*s)[:
len(*s)-1]
}
func (s *Stack) Push(value interface{}) {
*s =
append(*s, value)
}
但是，这里存在一个问题：每当你 Peek 项时，都必须使用类型断言将其从 interface{} 转换为你需要的类型。如果你的堆栈是 *MyObject 的堆栈，则意味着很多 s.Peek().(*MyObject)这样的代码。这不仅让人眼花缭乱，而且还可能引发错误。比如忘记 * 怎么办？或者如果您输入错误的类型怎么办？s.Push(MyObject{})` 可以顺利编译，而且你可能不会发现到自己的错误，直到它影响到你的整个服务为止。
通常，使用 interface{} 是相对危险的。使用更多受限制的类型总是更安全，因为可以在编译时而不是运行时发现问题。
泛型通过允许类型具有类型参数来解决此问题：
type Stack(type T) []Tfunc (s Stack(T)) Peek() T {
return s[len(s)-1]
}
func (s *Stack(T)) Pop() {
*s = (*s)[:
len(*s)-1]
}
func (s *Stack(T)) Push(value T) {
*s =
append(*s, value)
}
这会向 Stack 添加一个类型参数，从而完全不需要 interface{}。现在，当你使用 Peek() 时，返回的值已经是原始类型，并且没有机会返回错误的值类型。这种方式更安全，更容易使用。（译注：就是看起来更丑陋，^-^）
此外，泛型代码通常更易于编译器优化，从而获得更好的性能（以二进制大小为代价）。如果我们对上面的非泛型代码和泛型代码进行基准测试，我们可以看到区别：
type MyObject struct {
X
int
}
var sink MyObjectfunc BenchmarkGo1(b *testing.B) {
for i := 0 i < b.N i++ {
var s Stack
s.Push(MyObject{})
s.Push(MyObject{})
s.Pop()
sink = s.Peek().(MyObject)
}
}
func BenchmarkGo2(b *testing.B) {
for i := 0 i < b.N i++ {
var s Stack(MyObject)
s.Push(MyObject{})
s.Push(MyObject{})
s.Pop()
sink = s.Peek()
}
}
结果：
BenchmarkGo1BenchmarkGo1-16 12837528 87.0 ns/op 48 B/op 2 allocs/opBenchmarkGo2BenchmarkGo2-16 28406479 41.9 ns/op 24 B/op 2 allocs/op
在这种情况下，我们分配更少的内存，同时泛型的速度是非泛型的两倍。
合约（Contracts）上面的堆栈示例适用于任何类型。但是，在许多情况下，你需要编写仅适用于具有某些特征的类型的代码。例如，你可能希望堆栈要求类型实现 String() 函数
