Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。
Go语言应用范围：
1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等
2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发
3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀
4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等
5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等
6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言
7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的
8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。
当客户端在 发出POST请求时/albums，您希望将请求正文中描述的专辑添加到现有专辑数据中。
为此，您将编写以下内容：
1、编写代码
a.添加代码以将专辑数据添加到专辑列表。
在此代码中：
1）用于Context.BindJSON 将请求正文绑定到newAlbum。
2） album将从 JSON 初始化的结构附加到albums 切片。
3）向响应添加201状态代码，以及表示您添加的专辑的 JSON。
b.更改您的main函数，使其包含该router.POST函数，如下所示。
在此代码中：
1）将路径中的POST方法与 /albumspostAlbums函数相关联。
使用 Gin，您可以将处理程序与 HTTP 方法和路径组合相关联。这样，您可以根据客户端使用的方法将发送到单个路径的请求单独路由。
a.如果服务器从上一节开始仍在运行，请停止它。
b.从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码。
c.从不同的命令行窗口，用于curl向正在运行的 Web 服务发出请求。
该命令应显示添加专辑的标题和 JSON。
d.与上一节一样，使用curl检索完整的专辑列表，您可以使用它来确认添加了新专辑。
该命令应显示专辑列表。
当客户端向 发出请求时GET /albums/[id]，您希望返回 ID 与id路径参数匹配的专辑。
为此，您将：
a.在您在上一节中添加的函数下方postAlbums，粘贴以下代码以检索特定专辑。
此getAlbumByID函数将提取请求路径中的 ID，然后找到匹配的专辑。
在此代码中：
（1）Context.Param用于从 URL 中检索id路径参数。当您将此处理程序映射到路径时，您将在路径中包含参数的占位符。
（2）循环album切片中的结构，寻找其ID 字段值与id参数值匹配的结构。如果找到，则将该album结构序列化为 JSON，并将其作为带有200 OK HTTP 代码的响应返回。
如上所述，实际使用中的服务可能会使用数据库查询来执行此查找。
（3）如果找不到专辑，则返回 HTTP 404错误。
b.最后，更改您的main，使其包含对router.GET的新调用，路径现在为/albums/:id ，如以下示例所示。
在此代码中：
（1）将/albums/:id路径与getAlbumByID功能相关联。在 Gin 中，路径中项目前面的冒号表示该项目是路径参数。
a.如果服务器从上一节开始仍在运行，请停止它。
b.在包含 main.go 的目录中的命令行中，运行代码以启动服务器。
c.从不同的命令行窗口，用于curl向正在运行的 Web 服务发出请求。
该命令应显示您使用其 ID 的专辑的 JSON。如果找不到专辑，您将收到带有错误消息的 JSON。
恭喜！您刚刚使用 Go 和 Gin 编写了一个简单的 RESTful Web 服务。
本节包含您使用本教程构建的应用程序的代码。
部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
