迁移go语言,java转go语言

Python开发者在转到Go语言之前需要了解什么？

转载请参见文章末尾处的要求。【感谢张佳伟（@ghosert）的热心翻译。如果其他朋友也有不错的原创或译文，可以尝试推荐给伯乐在线。】这是一篇（长）博文， 介绍了我们在 Repustate 迁移大量 Python/Cython 代码到 Go 语言的经验。如果你想了解整个故事，背景和所有的事情，请继续往下读。如果你只是想了解 Python 开发者在一头扎进 Go 语言前需要了解什么，请点击一下链接：从Python迁移到Go的建议(Tips Tricks) 背景在Repustate，我们完成过的最棒的技术成就之一是实现了阿拉伯语的情感分析。阿拉伯语是一块难啃的硬骨头，因为它的词形变化相当复杂。比起譬如英语，阿拉伯语的分词（将一个句子切分呈几个独立的单词）也更困难，因为阿拉伯语的单词本身还可能会包含空白字符（例如：“阿列夫”在一个单词里的位置）。这也谈不上是泄密，Repustate 使用支持向量机（SVM）来获取一个句子背后最有可能的含义，并在其中加上情感元素。 总体上来说，我们使用了 22 种模型（22 个 SVM） 并且在一篇文档中，每一个单词我们都会加以分析。因此如果你有一篇 500 字的文档，那么基于 SVM，会进行十万次的比较。 PythonRepustate 几乎完全就是一个 Python 商店。我们使用 Django 来实现 API 和网站。因此（目前）为了保持代码一致，同时使用 Python 来实现阿拉伯语情感引擎是合情合理的。只是做原型和实现的话，Python 是很好的选择。它的表达能力很强悍，第三方类库等等也很好。如果你就是为了Web服务，Python 很完美。但是当你进行低级别的计算，大量依赖于哈希表（Python 里的字典类型）做比较的时候，一切都变慢了。我们每秒能处理大约两到三个阿拉伯文档，但是这太慢了。比较下来，我们的英语情感引擎每秒能处理大约五百份文档。 瓶颈因此我们开启了 Python 分析器，开始调查是什么地方用了那么长时间。还记得我前面说过我们有 22 个 SVM 并且每个单词都需要经过处理吗？好吧，这些都是线性处理的，非并行处理。所以我们的第一反应是把线性处理改成 map/reduce 那样的操作。简单来说：Python 不太适合用作 map/reduce。当你需要并发的时候，Python 算上好用。在 2013 Python 大会上（译者：PyCon 2013），Guido 谈到了 Tulip，他的这个新项目正在弥补 Python 这方面的不足，不过得过段一段时间才能推出，但是如果已经有了更好用的东西，我们为什么还要等呢？ 选Go 语言，还是回家算了？我在Mozilla的朋友告诉我，Mozilla 内部正在将他们大量的基础日志架构切换到 Go 语言上，部分原因是因为强大的 [goroutines]。Go 语言是 Google 的人设计的，并且在设计之初就把支持并发作为第一要务，而不是像 Python 的各种解决方案那样是事后才加上去的。因此我们开始着手把 Python 换成 Go 语言。虽然Go 代码还不算正式上线的产品，但是结果非常令人鼓舞。我们现在能做到每秒处理一千份文档，使用更少的内存，还不用调试你在 Python 里遇到：丑陋的多进程/gevent/“为什么 Control-C 杀不了进程”这些问题。 为什么我们喜欢 Go 语言任何人，对编程语言是如何工作（解释型 vs 编译型， 动态语言 vs 静态语言）有一点理解的话，会说，“切，当然 Go 语言会更快”。是的，我们也可以用 Java 把所有的东西重写一遍，也能看到类似更快的改善，但那不是 Go 语言胜出的原因。你用 Go 写的代码好像就是对的。我搞不清楚到底是怎么回事，但是一旦代码被编译了（编译速度很快），你就会觉得这代码能工作（不只是跑起来不会错，而且甚至逻辑上也是对的）。我知道，这听上去不太靠谱，但是确实如此。这和 Python 在冗余（或非冗余）方面非常类似，它把函数作为第一目标，因此函数编程会很容易想明白。而且当然，go 线程和通道让你的生活更容易，你可以得到静态类型带来的性能大提升，还能更精细的控制内存分配，而你却不必为此在语言表达力上付出太多的代价。 希望能早点知道的事情（Tips Tricks）除去所有这些赞美之词以后，有时你真的需要在处理 Go 代码的时候，相对于 Python，改变一下思维方式。因此这是我在迁移代码时记录的笔记清单 —— 只是在我把 Python 代码转换到 Go 时从我脑子里随机冒出来的点子：没有内建的集合类型（必须使用map，并检查是否存在）因为没有集合，必须自己写交集，并集之类的方法没有tuples 类型，必须写你自己的结构，或者使用 slices （即数组）没有类似 \__getattr__() 的方法，你必须总是检查存在性，而不是设置默认值，例如，在 Python 里，你可以这样写 value = dict.get(“a_key”, “default_value”)必须总是检查错误（或者显式的忽略错误）不能有变量/包没被使用，因此简单的测试也需要有时注掉一些代码在[] byte 和 string 之间转换。 regexp 使用 [] byte （不可变）。这是对的，但是老把一些变量转换来转换去很烦人Python 更宽松。你可以使用超出范围的索引在字符串里取一个片段，而且不会出错。你还可以用负数取出片段，但是 Go 不行你不能混合数据结构类型。也许这样也不太干净，但是有时在 Python 里，我会使用值是混合了字符串和列表的字典。但是 Go 不行，你不得不清理干净你的数据结构或者使用自定义的结构不能解包一个 tuple 或者 list 到几个不同的变量（例如：x, y, z = [1, 2, 3]）驼峰式命名风格（如果你没有首字大写方法名/结构名，他们不会被暴露给其它的包）。我更喜欢 Python 的小写字母加下划线命名风格。必须显式检查是否有错误 != nil, 不像在 Python 里，许多类型可以像 bool 那样检查 （0, “”, None 都可以被解释成 “非” 集合）文档在一些模块上太散乱了，例如（crypto/md5），但是 IRC 上的 go-nuts 很好用，提供了巨大的帮助。从数字到字符串的转换（int64 - string） 和 []byte - string （只要使用 string([]byte)）不太一样。需要使用 strconv。阅读Go 代码比起 Python 那样写起来如伪代码的语言更像一门编程语言， Go 有更多的非字母数字字符，并且使用 || 和 ， 而不是 “or”和“and”写一个文件的话，有 File.Write([]byte) 和 File.WriteString(string)， 这点和 Python 开发者的 Python 之道：“解决问题就一种方法 ”相违背。修改字符串很困难，必须经常重排 fmt.Sprintf没有构造函数，因此惯用法是创建 NewType() 方法来返回你要的结构Else （或者 else if）必须正确格式化，else 得和 if 配对的大括号在同一行。奇怪。赋值运算符取决于在函数内还是函数外，例如，= 和 :=如果我只想要“键”或者只想要 “值”，譬如： dict.keys() 或者 dict.values()，或者一个 tuples 的列表，例如：dict.items()，在 Go 语言里没有等价的东西，你只能自己枚举 map 来构造你的列表类型我有时使用一种习惯用法：构造一个值是函数的字典类型，我想通过给定的键值调用这些函数，你在 Go 里可以做到，但是所有的函数必须接受，返回相同的东西，例如：相同的方法签名如果你使用 JSON 并且 你的 JSON 是一个复合类型，恭喜你。 你必须构造自定义的结构匹配 JSON 块里的格式，然后把原始 JSON 解析到你自定义结构的实例中去。比起 Python 世界里 object = json.loads(json_blob) 要做更多的工作 是不是值得？值得，一百万倍的值得。速度的提升太多了，以致很难舍弃。同时，我认为， Go 是目前趋势所在，因此在招新员工的时候，我认为把 Go 当作 Repustate 技术积累的重要一环会很有帮助。]

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彻底理解Golang Map

本文目录如下，阅读本文后，将一网打尽下面Golang Map相关面试题

Go中的map是一个指针，占用8个字节，指向hmap结构体; 源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构

每个map的底层结构是hmap，hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组。每个bucket底层都采用链表结构。接下来，我们来详细看下map的结构

bmap 就是我们常说的“桶”，一个桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶，是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的，关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置)。

bucket内存数据结构可视化如下：

注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段，节省内存空间。

当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。

map是个指针，底层指向hmap，所以是个引用类型

golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel, 它们都是 引用类型 ，当引用类型作为函数参数时，可能会修改原内容数据。

golang 中没有引用传递，只有值和指针传递。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递，只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，在被调函数中修改 map，对调用者同样可见，所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果。

因此，传递 map 时，如果想修改map的内容而不是map本身，函数形参无需使用指针

map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素 存储空间 ，这种情况下，对其中一个map的更改，会影响到其他map

map 在没有被修改的情况下，使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同。这是 Go 语言的设计者们有意为之，在每次 range 时的顺序被随机化，旨在提示开发者们，Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定，请大家不要依赖 range 遍历结果顺序。

map 本身是无序的，且遍历时顺序还会被随机化，如果想顺序遍历 map，需要对 map key 先排序，再按照 key 的顺序遍历 map。

map默认是并发不安全的，原因如下：

Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景（不需要从多个 goroutine 中进行安全访问），而不是为了小部分情况（并发访问），导致大部分程序付出加锁代价（性能），决定了不支持。

场景: 2个协程同时读和写，以下程序会出现致命错误：fatal error: concurrent map writes

如果想实现map线程安全，有两种方式：

方式一：使用读写锁 map + sync.RWMutex

方式二：使用golang提供的 sync.Map

sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。

golang中map是一个kv对集合。底层使用hash table，用链表来解决冲突 ，出现冲突时，不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来，而是以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv。在哈希函数的选择上，会在程序启动时，检测 cpu 是否支持 aes，如果支持，则使用 aes hash，否则使用 memhash。

map有3钟初始化方式，一般通过make方式创建

map的创建通过生成汇编码可以知道，make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶，一个桶的容量就可以满足

makemap函数会通过 fastrand 创建一个随机的哈希种子，然后根据传入的 hint 计算出需要的最小需要的桶的数量，最后再使用 makeBucketArray 创建用于保存桶的数组，这个方法其实就是根据传入的 B 计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据，在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶，数量是 2^(B-4) 个。初始化完成返回hmap指针。

找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内

Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和 不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串。

map的查找通过生成汇编码可以知道，根据 key 的不同类型，编译器会将查找函数用更具体的函数替换，以优化效率：

函数首先会检查 map 的标志位 flags。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了，说明有其他协程在执行“写”操作，进而导致程序 panic。这也说明了 map 对协程是不安全的。

key经过哈希函数计算后，得到的哈希值如下（主流64位机下共 64 个 bit 位）：

m: 桶的个数

从buckets 通过 hash m 得到对应的bucket，如果bucket正在扩容，并且没有扩容完成，则从oldbuckets得到对应的bucket

计算hash所在桶编号：

用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位，也就是 01010 ，值为 10，也就是 10 号桶（范围是0~31号桶）

计算hash所在的槽位:

用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位，也就是 10010111 ，转化为十进制，也就是151，在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值（HOB hash）为 151* 的 槽位**，即为key所在位置，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。

如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。

通过上面找到了对应的槽位，这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的：

bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小；而我们又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。

通过汇编语言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最终调用的是 mapassign 函数。

实际上插入或修改 key 的语法是一样的，只不过前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中。

mapassign 有一个系列的函数，根据 key 类型的不同，编译器会将其优化为相应的“快速函数”。

我们只用研究最一般的赋值函数 mapassign 。

map的赋值会附带着map的扩容和迁移，map的扩容只是将底层数组扩大了一倍，并没有进行数据的转移，数据的转移是在扩容后逐步进行的，在迁移的过程中每进行一次赋值（access或者delete）会至少做一次迁移工作。

1.判断map是否为nil

每一次进行赋值/删除操作时，只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容，会做一次迁移工作，下面会详细说下迁移过程

根据上面查找过程，查找key所在位置，如果找到则更新，没找到则找空位插入即可

经过前面迭代寻找动作，若没有找到可插入的位置，意味着需要扩容进行插入，下面会详细说下扩容过程

通过汇编语言可以看到，向 map 中删除 key，最终调用的是 mapdelete 函数

删除的逻辑相对比较简单，大多函数在赋值操作中已经用到过，核心还是找到 key 的具体位置。寻找过程都是类似的，在 bucket 中挨个 cell 寻找。找到对应位置后，对 key 或者 value 进行“清零”操作，将 count 值减 1，将对应位置的 tophash 值置成 Empty

再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：

1、装载因子超过阈值

源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是经过测试后取出的一个比较合理的因子

我们知道，每个 bucket 有 8 个空位，在没有溢出，且所有的桶都装满了的情况下，装载因子算出来的结果是 8。因此当装载因子超过 6.5 时，表明很多 bucket 都快要装满了，查找效率和插入效率都变低了。在这个时候进行扩容是有必要的。

对于条件 1，元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。于是，就有新老 bucket 了。注意，这时候元素都在老 bucket 里，还没迁移到新的 bucket 来。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。

2、overflow 的 bucket 数量过多

在装载因子比较小的情况下，这时候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是计算装载因子的分子比较小，即 map 里元素总数少，但是 bucket 数量多（真实分配的 bucket 数量多，包括大量的 overflow bucket）

不难想像造成这种情况的原因：不停地插入、删除元素。先插入很多元素，导致创建了很多 bucket，但是装载因子达不到第 1 点的临界值，未触发扩容来缓解这种情况。之后，删除元素降低元素总数量，再插入很多元素，导致创建很多的 overflow bucket，但就是不会触发第 1 点的规定，你能拿我怎么办？overflow bucket 数量太多，导致 key 会很分散，查找插入效率低得吓人，因此出台第 2 点规定。这就像是一座空城，房子很多，但是住户很少，都分散了，找起人来很困难

对于条件 2，其实元素没那么多，但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升。

由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。

上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。

如果未迁移完毕，赋值/删除的时候，扩容完毕后（预分配内存），不会马上就进行迁移。而是采取 增量扩容 的方式，当有访问到具体 bukcet 时，才会逐渐的进行迁移（将 oldbucket 迁移到 bucket）

nevacuate 标识的是当前的进度，如果都搬迁完，应该和2^B的长度是一样的

在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket，以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上。

转移的判断直接通过tophash 就可以，判断tophash中第一个hash值即可

遍历的过程，就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key。

map遍历是无序的，如果想实现有序遍历，可以先对key进行排序

为什么遍历 map 是无序的？

如果发生过迁移，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。

如果就一个写死的 map，不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错。

Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个**随机值序号的 bucket 开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个 随机序号的 cell **开始遍历。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它，也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。

GO语言商业案例（六）：PayPal

创建 PayPal 的目的是使金融服务民主化，并使个人和企业能够加入并在全球经济中蓬勃发展。这项工作的核心是 PayPal 的支付平台，该平台使用专有技术和第三方技术的组合来高效、安全地促进全球数百万商家和消费者之间的交易。随着支付平台变得越来越大、越来越复杂，PayPal 寻求对其系统进行现代化改造并缩短新应用程序的上市时间。

Go 在生成干净、高效的代码方面的有着极高的价值。这些代码可以随着软件部署的扩展而轻松扩展，这使得该语言非常适合支持 PayPal 的目标。

支付处理平台的核心是 PayPal 用 C++ 开发的专有 NoSQL 数据库。然而，代码的复杂性大大降低了开发人员发展平台的能力。Go 的简单代码布局、goroutine（轻量级执行线程）和通道（用作连接并发 goroutine 的管道）使 Go 成为 NoSQL 开发团队简化和现代化平台的自然选择。

作为概念验证，一个开发团队花了六个月的时间学习 Go 并在 Go 中从头开始重新实现 NoSQL 系统，在此期间，他们还提供了有关如何在 PayPal 更广泛地实施 Go 的见解。截至今天，已迁移 30% 的集群以使用新的 NoSQL 数据库。

随着 PayPal 的平台变得越来越复杂，Go 提供了一种轻松简化大规模创建和运行软件的复杂性的方法。该语言为 PayPal 提供了出色的库和快速工具，以及并发、垃圾收集和类型安全。

借助 Go，PayPal 使其开发人员能够将更多时间从 C++ 和 Java 开发的噪音中解放出来，从而能够花更多时间查看代码和进行战略性思考。

在这个新改写的 NoSQL 系统取得成功后，PayPal 内更多的平台和内容团队开始采用 Go。Natarajan 目前的团队负责 PayPal 的构建、测试和发布管道——所有这些都是在 Go 中构建的。该公司拥有一个大型构建和测试农场，它使用 Go 基础设施进行完全管理，以支持整个公司的开发人员的构建即服务（和测试即服务）。

凭借 PayPal 所需的分布式计算能力，Go 是刷新系统的正确语言。PayPal 需要并发和并行的编程，为高性能和高度可移植性而编译，并为开发人员带来模块化、可组合的开源架构的好处——Go 已经提供了所有这些以及更多帮助 PayPal 对其系统进行现代化改造。

安全性和可支持性是 PayPal 的关键问题，该公司的运营管道越来越多地由 Go 主导，因为该语言的简洁性和模块化帮助他们实现了这些目标。PayPal 对 Go 的部署为开发人员提供了一个创意平台，使他们能够为 PayPal 的全球市场大规模生产简单、高效和可靠的软件。

随着 PayPal 继续使用 Go 对其软件定义网络 (SDN) 基础设施进行现代化改造，除了更易于维护的代码外，他们还看到了性能优势。例如，Go 现在为路由器、负载平衡和越来越多的生产系统提供动力。

作为一家全球性企业，PayPal 需要其开发团队有效管理两种规模：生产规模，尤其是与许多其他服务器（如云服务）交互的并发系统；和开发规模，尤其是由许多程序员协同开发的大型代码库（如开源开发）

PayPal 利用 Go 来解决这些规模问题。该公司的开发人员受益于 Go 将解释型动态类型语言的编程易用性与静态类型编译语言的效率和安全性相结合的能力。随着 PayPal 对其系统进行现代化改造，对网络和多核计算的支持至关重要。Go 不仅提供了这种支持，而且提供的速度很快——在单台计算机上编译一个大型可执行文件最多需要几秒钟。

PayPal 目前有 100 多名 Go 开发人员，未来选择采用 Go 的开发人员将更容易获得该语言的批准，这要归功于公司已经在生产中的许多成功实现。

最重要的是，PayPal 开发人员使用 Go 提高了他们的生产力。Go 的并发机制使得编写充分利用 PayPal 的多核和联网机器的程序变得很容易。使用 Go 的开发人员还受益于它可以快速编译为机器代码的事实，并且他们的应用程序获得了垃圾收集的便利和运行时反射的强大功能。

今天 PayPal 的第一类语言是 Java 和 Node，Go 主要用作基础设施语言。虽然 Go 可能永远不会在某些应用程序中取代 Node.js，但 Natarajan 正在推动让 Go 成为 PayPal 的第一类语言。

通过他的努力，PayPal 还在评估迁移到 Google Kubernetes Engine (GKE) 以加快其新产品的上市时间。GKE 是一个用于部署容器化应用程序的托管、生产就绪环境，并带来了 Google 在开发人员生产力、自动化操作和开源灵活性方面的最新创新。

对于 PayPal 而言，部署到 GKE 将使 PayPal 更容易部署、更新和管理其应用程序和服务，从而实现快速开发和迭代。此外，PayPal 会发现更容易运行机器学习、通用 GPU、高性能计算和其他受益于 GKE 支持的专用硬件加速器的工作负载。

对 PayPal 来说最重要的是，Go 开发和 GKE 的结合使公司能够轻松扩展以满足需求，因为 Kubernetes 自动扩展将使 PayPal 能够处理用户对服务不断增长的需求——在最重要的时候保持它们可用，然后在安静的时间来省钱。

Docker和LXC有什么不同

从使用范围来讲，LXC仅可以在Linux环境中运行;而Docker既可以在Linux上运行，也可以在Windows、MacOS上运行，因此Docker并不依赖于Linux。

从人气方面来讲，LXC已经很老了，由于一些限制，在开发人员中并没有被太多的普及;而Docker使容器超越了操作系统级别，可以说Docker是LXC的扩展，受到了大众的欢迎及喜爱。

从方便角度来讲，从VM迁移到LXC非常容易，因为LXC胃系统映像运行标准的init，这使得可以在Docker上运行;而Docker容器在处理应用程序时重量更轻，支持快速节奏，可以实现更高的扩展性。

总结来说，LXC提供了Linux

VE的优势，主要能够将私有工作负载相互隔离，与VM相比，它更便宜、快速，但这样做就需要一些额外的学习和专业知识，Docker是对LXC能力的重大改进，它的优势明显是因为足够简单，且学习成本低、不依赖操作系统。

Golang常用包有哪些

⑴ Go Kit

它本身不是一个框架，而是一套微服务工具集，可以用于解决分布式系统开发中的大多数常见问题，所以使用者可以专注于你的业务逻辑中。

⑵ Gingko

是一个Go测试框架，目的是帮助我们使用行为驱动开发风格高效地编写富有表现力和全面的测试，它有着非常良好的帮助文档，任何人都可以轻松地在项目中集成使用它。

⑶ NSQ

实时分布式消息传递平台，提供高可用性和可靠的消息传递保证，可以水平扩展，支持负载均衡，安装部署非常方便。

⑷ Goose

Golang中最佳的数据库迁移包，通过创建增量SQL更改和Go函数来管理数据库结构，在Go1.16版本以上，还支持了嵌入式sql迁移。

⑸ GORM

是一个功能齐全的Golang对象关系映射库，是一种开发人员友好的工具，用于在不兼容的类型系统之间转换数据，专门设计用于在类型系统之间切换时最大限度地减少重写代码。

⑹ Authboss

一个模块化的身份验证包，使用它你可以快速地在项目中进行身份验证管理。它有几个常见的身份验证和授权模块供开发人员选择。

⑺ cli

是一个简单快捷的命令行管理包，用于为Go语言构建命令行应用程序，允许开发人员开发自己的富有表现力的命令行应用程序，用于创建标志、bash完成例程并生成帮助文本。

⑻ Vegeta

是一个用于HTTP负载测试的工具包，这个多功能工具专为测试具有恒定请求率的HTTP服务而设计。它可以有效地分析程序中的潜在问题，是一个始终贯穿以提高整体性能为目的的包。

编程都有哪些语言？

编程常用语言有：1、PHP语言，是一种通用开源脚本语言；2、C语言，一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言；3、JAVA语言，一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言；4、Go语言，是开源编程语言；5、Python，一种跨平台计算机程序设计语言等。 C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。 C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。 C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言

一、Java最流行

与一年前一样，Java仍然是最流行的编程语言。据TIOBE的数据显示，几十年来，Java比其他语言更常名列榜首。许多知名公司使用Java来开发软件和应用程序，所以如果你碰巧使用Java，绝对不必为找工作而苦恼。Java受欢迎的主要原因是它拥有可移植性、可扩展性和庞大的用户社区。

二、经典的C语言

作为最古老的编程语言之一，C依然高居榜首，这归功于其可移植性以及微软、Oracle和苹果等科技巨头采用它。它与几乎所有系统兼容，很适合操作系统和嵌入式系统。

由于运行时环境相对小巧，因此C是保持这种系统精简的完美选择。强烈建议初学者学C，它实际上是编程语言的通用语言，已催生出了同样很受欢迎的衍生语言，比如C++和C#。

三、C ++继续占主导地位

这种面向对象编程语言在20世纪80年代开发而成，现在仍应用于从桌面Web应用程序到服务器基础设施的众多系统。由于灵活性、高性能以及可用于多种环境，C ++依然很吃香。以C++为业的工作通常需要开发面向性能密集型任务的桌面应用程序。掌握C++可以更深入地了解编程语言，帮助获得低级内存处理方面的技能。

四、Python：不断上升

过去15年来，Python的受欢迎程度稳步上升。过去这几年，它一直能够跻身TIOBE指数前5名的位置。作为如今人工智能、机器学习、大数据和机器人等一些最有前途的技术背后的主要语言，Python近年来积累了庞大的粉丝群。你会惊讶地发现学习Python很容易，这就是为什么许多经验丰富的开发人员选择Python作为第二或第三语言的原因。

五、C#：游戏开发人员的宠儿

C#是一种现代的面向对象编程语言，由微软开发，与当时商业软件开发人员广泛使用的Java相抗衡。它专为在微软平台上开发应用程序而设计，需要Windows上的.NET框架才能工作。与前一年一样，C#保持稳定的位置，名次没有重大变化。可以使用C#开发几乎所有应用程序，但它尤其擅长于Windows桌面应用程序和游戏开发。

六、Visual Basic .NET

Visual Basic .NET与去年一样，在指数中继续保持第六位。它是微软的OOP语言之一，结合了基于.NET框架的类和运行时环境的强大功能。它自VB6衍生而来，擅长开发GUI应用程序，为程序员简化了任务，并提高生产力。对于程序员来说，除了Web服务和Web开发外，还为针对Windows平台开发桌面应用程序提供了一种快速简单的方法。

七、用于Web开发的PHP

据TIOBE显示，PHP在TIOBE最受欢迎的编程语言排行榜中位居第七，取代JavaScript成为更受欢迎的脚本语言。 PHP主要用在服务器端上用于Web开发，约占网站总数的80%。

Facebook最初使用的就是PHP，PHP在WordPress内容管理系统中扮演的角色让它很受欢迎。PHP提供了几个框架，比如Laravel和Drupal，帮助开发人员更快地构建应用程序，拥有更高的可扩展性和可靠性。因此，如果你在找Web开发方面的职位，PHP是不错的选择。

八、JavaScript必不可少

今年JavaScript的使用量有所下降，名次比去年有所下滑。但是现在所有软件开发人员都以某种方式使用JavaScript。与HTML和CSS一起使用，JavaScript对于前端Web开发来说必不可少，以便创建交互式网页，并向用户动态显示内容。

超过90%的网站使用这种语言，它也是初学者开始上手的最友好的编程语言之一。所以，如果你掌握JavaScript，根本不缺机会。然而，你需要学习其他支持性的语言和框架，才能成为主攻桌面和移动应用程序或游戏开发的专业的前端开发人员。

九、SQL

SQL夺得第九名，实现了显著的增长，毕竟去年它未能跻身于TIOBE指数20大编程语言。尽管存在其他数据库技术，但用于管理数据库的这种标准查询语言在过去四十年一直处于主导地位。

原因在于它具有简单性、可靠性、无处不在，以及对保持这种开源语言活力大有帮助的活跃社区。与其他语言相比，初学者通常更容易学习SQL;就职业发展而言，像数据分析员这类高薪职位要求SQL非懂不可。

十、GO编程语言

Go是谷歌公司推出的一款相对较新的语言，对于web服务器开发、网络开发以及命令行程序开发来说，它是又一个比较优秀的选择