首页文章阅读微信小程序高质量微信号古诗词大全

微信扫一扫
分享到朋友圈

Go语言很好很强大，但我有几个问题想吐槽

作者：InfoQ 来源：InfoQ 公众号

分享到：

04-02

作者 | Ben Boyter

译者 | 老夫子

Go 是一门非常不错的编程语言，并且逐渐取代 Python 成为很多人的首选语言。但它也有一些缺点让很多开发者忍不住吐槽，比如它在函数式编程、通道 / 并行切片处理、内存垃圾回收、错误处理等方面都有一些问题。本文作者将 Go 存在的“硬伤”设计记录了下来，与大家分享、讨论。

Go 是一门非常不错的编程语言。然而，我在公司的 Slack 编程频道中对 Go 的抱怨却越来越多（猜到我是做啥了的吧？），因此我认为有必要把这些吐槽写下来并放在这里，这样当人们问我抱怨什么时，我给他们一个链接就行了。

先声明一下，在过去的一年里，我大量地使用 Go 语言开发命令行应用程序、scc、lc 和 API。其中既有供客户端调用的大规模 API，也有即将在 https://searchcode.com/ 使用的语法高亮显示器。

我这些批评全部是针对 Go 语言的。但是，我对使用过的每种语言都有不满。我非常赞同下面的话：

“世界上只有两种语言：人们抱怨的语言和没人使用的语言。” —— Bjarne Stroustrup

不支持函数式编程

我并不是一个函数式编程狂热者。说到 Lisp 语言，我首先想到的是语言障碍。

这可能是 Go 语言最大的痛点了。与大部分人不同，我不希望 Go 支持泛型，因为它会为多数 Go 项目带来不必要的复杂性。我希望 Go 语言支持适用于内置切片和 Map 的函数式方法。切片和 Map 具有通用性，并且可以容纳任何类型，从这个意义上讲，它们已经非常神奇。在 Go 语言中只有利用接口才能实现类似效果，但这样一来将丧失安全性和速度。

例如，请考虑下面的问题。

给定两个字符串切片，找出二者都包含的字符串，并将其放入新的切片以备后用。

existsBoth := []string{}
for _, first := range firstSlice {
for _, second := range secondSlice {
if first == second {
existsBoth = append(existsBoth, proxy)
break
}
}
}

上面是一个用 Go 语言实现的简单方案。当然还有其它方法，比如借助 Map 来减少运行时间。这里我们假设内存足够用或者切片都不太大，同时假设优化运行时间带来的复杂性远超收益，因此不值得优化。作为对比，使用 Java 流和函数式编程把相同的逻辑重写如下：

var existsBoth = firstList.stream()
.filter(x -> secondList.contains(x))
.collect(Collectors.toList());

上面的代码隐藏了算法的复杂性，但是，你更容易理解它实际做的事情。

与 Go 代码相比，Java 代码的意图一目了然。真正灵活之处在于，添加更多的过滤条件易如反掌。如果使用 Go 语言添加下面例子中的过滤条件，我们需要在嵌套的 for 循环中再添加两个 if 条件。

var existsBoth = firstList.stream()
.filter(x -> secondList.contains(x))
.filter(x -> x.startsWith(needle))
.filter(x -> x.length() >= 5)
.collect(Collectors.toList());

有些借助 go generate 命令的项目可以帮你实现上面的一些功能。但是，如果缺少良好的 IDE 支持，抽取循环中的语句作为单独的方法是一件低效又麻烦的事情。

通道 / 并行切片处理

Go 通道通常都很好用。但它并不能提供无限的并发能力。它确实存在一些会导致永久阻塞的问题，但这些问题用竞争检测器能很容易地解决。对于数量不确定或不知何时结束的流式数据，以及非 CPU 密集型的数据处理方法，Go 通道都是很好的选择。

Go 通道不太适合并行处理大小已知的切片。

多线程编程、理论和实践

几乎在其它任何语言中，当列表或切片很大时，为了充分利用所有 CPU 内核，通常都会使用并行流、并行 Linq、Rayon、多处理或其它语法来遍历列表。遍历后的返回值是一个包含已处理元素的列表。如果元素足够多，或者处理元素的函数足够复杂，多核系统会更高效。

但是在 Go 语言中，实现高效处理所需要做的事情却并不显而易见。

一种可能的解决方案是为切片中的每个元素都创建一个 Go 例程。由于 Go 例程的开销很低，因此从某种程度上来说这是一个有效的策略。

toProcess := []int{1,2,3,4,5,6,7,8,9}
var wg sync.WaitGroup

for i, _ := range toProcess {
wg.Add(1)
go func(j int) {
toProcess[j] = someSlowCalculation(toProcess[j])
wg.Done()
}(i)
}

wg.Wait()
fmt.Println(toProcess)

上面的代码会保持切片中元素的顺序，但我们假设不必保持元素顺序。

这段代码的第一个问题是增加了一个 WaitGroup，并且必须要记得调用它的 Add 和 Done 方法。这增加了开发人员的工作量。如果弄错了，这个程序不会产生正确的输出，结果是要么输出不确定，要么程序永不结束。此外，如果列表很长，你会为每个列表创建一个 Go 例程。正如我之前所说，这不是问题，因为 Go 能轻松搞定。问题在于，每个 Go 例程都会争抢 CPU 时间片。因此，这不是执行该任务的最有效方式。

你可能希望为每个 CPU 内核创建一个 Go 例程，并让这些例程选取列表并处理。创建 Go 例程的开销很小，但是在一个非常紧凑的循环中创建它们会使开销陡增。当我开发 scc 时就遇到了这种情况，因此我采用了每个 CPU 内核对应一个 Go 例程的策略。在 Go 语言中，要这样做的话，你首先要创建一个通道，然后遍历切片中的元素，使函数从该通道读取数据，之后从另一个通道读取。我们来看一下。

toProcess := []int{1,2,3,4,5,6,7,8,9}
var input = make(chan int, len(toProcess))

for i, _ := range toProcess {
input <- i
}
close(input)

var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
wg.Add(1)
go func(input chan int, output []int) {
for j := range input {
toProcess[j] = someSlowCalculation(toProcess[j])
}
wg.Done()
}(input, toProcess)
}

wg.Wait()
fmt.Println(toProcess)

上面的代码创建了一个通道，然后遍历切片，将索引值放入通道。接下来我们为每个 CPU 内核创建一个 Go 例程，操作系统会报告并处理相应的输入，然后等待，直到所有操作完成。这里有很多代码需要理解。

然而，这种实现有待商榷。如果切片非常大，通道的缓冲区长度和切片大小相同，你可能不希望创建一个有这么大缓冲区的通道。因此，你应该创建另一个 Go 例程来遍历切片，并将切片中的值放入通道，完成后关闭通道。但这样一来代码会变得冗长，因此我把它去掉了。我希望可以大概地阐明基本思路。

使用 Java 语言大致这样实现：

var firstList = List.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9);

firstList = firstList.parallelStream()
.map(this::someSlowCalculation)
.collect(Collectors.toList());

通道和流并不等价。使用队列去仿写 Go 代码的逻辑更好一些，因为它们更具有可比性，但我们的目的不是进行 1 对 1 的比较。我们的目标是充分利用所有的 CPU 内核处理切片或列表。

如果 someSlowCalucation 方法调用了网络或其它非 CPU 密集型任务，这当然不是问题。在这种情况下，通道和 Go 例程都会表现得很好。

这个问题与问题＃1 有关。如果 Go 语言支持适用于切片 /Map 对象的函数式方法，那么就能实现这个功能。但是，如果 Go 语言支持泛型，有人就可以把上面的功能封装成像 Rust 的 Rayon 一样的库，让每个人都从中受益，这就很令人讨厌了（我不希望 Go 支持泛型）。

顺便说一下，我认为这个缺陷妨碍了 Go 语言在数据科学领域的成功，这也是为什么 Python 仍然是数据科学领域的王者。 Go 语言在数值操作方面缺乏表现力和能力，原因就是以上讨论的这些。

垃圾回收器

Go 的垃圾回收器做得非常不错。我开发的应用程序通常都会因为新版本的改进而变得更快。但是，它以低延迟为最高优先级。对于 API 和 UI 应用来说，这个选择完全可以接受。对于包含网络调用的应用，因为网络调用往往会是瓶颈，所以它也没问题。

我发现的问题是 Go 对 UI 应用来讲一点也不好（我不知道它有任何良好的支持）。如果你想要尽可能高的吞吐量，那这个选择会让你很受伤。这是我开发 scc 时遇到的一个主要问题。scc 是一个 CPU 密集型的命令行工具。为了解决这个问题，我不得不在代码里添加逻辑关闭 GC，直到达到某个阈值。但是我又不能简单的禁用它，因为有些任务会很快耗尽内存。

缺乏对 GC 的控制时常令人沮丧。你得学会适应它，但是，有时候如果能做到这样该有多好：“嘿，这些代码确实需要尽可能快地运行，所以如果你能在高吞吐模式运行一会，那就太好了。”

我认为这种情况在 Go 1.12 版本中有所改善，因为 GC 得到了进一步的改进。但仅仅是关闭和打开 GC 还不够，我期望更多的控制。如果有时间我会再进行研究。

错误处理

我并不是唯一一个抱怨这个问题的人，但我不吐不快。

value, err := someFunc()
if err != nil {
// Do something here
}

err = someOtherFunc(value)
if err != nil {
// Do something here
}

上面的代码很乏味。 Go 甚至不会像有些人建议的那样强制你处理错误。你可以使用“_”显式忽略它（这是否算作对它进行了处理呢？），你还可以完全忽略它。比如上面的代码可以重写为：

value, _ := someFunc()

someOtherFunc(value)

很显然，我显式忽略了 someFunc 方法的返回。someOtherFunc（value）方法也可能返回错误值，但我完全忽略了它。这里的错误都没有得到处理。

说实话，我不知道如何解决这个问题。我喜欢 Rust 中的“?” 运算符，它可以帮助避免这种情况。V-Lang https://vlang.io/ 看起来也可能有一些有趣的解决方案。

另一个办法是使用可选类型（Optional types）并去掉 nil，但这不会发生在 Go 语言里，即使是 Go 2.0 版本，因为它会破坏向后兼容性。

结语

Go 仍然是一种非常不错的语言。如果你让我写一个 API，或者完成某个需要大量磁盘 / 网络调用的任务，它依然是我的首选。现在我会用 Go 而非 Python 去完成很多一次性任务，数据合并任务是例外，因为函数式编程的缺失使执行效率难以达到要求。