國(guó)內(nèi)用Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的成熟項(xiàng)目有哪些

國(guó)外很有多優(yōu)秀的HTML5前端開(kāi)發(fā)框架比如：JQueryMobile，TwitterBootstrap，Schena Touch, BackBone等等。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是專(zhuān)業(yè)的淮安區(qū)網(wǎng)站建設(shè)公司，淮安區(qū)接單;提供成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站,網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì),網(wǎng)站設(shè)計(jì),建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專(zhuān)業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行淮安區(qū)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)網(wǎng)頁(yè)制作和功能擴(kuò)展;專(zhuān)業(yè)做搜索引擎喜愛(ài)的網(wǎng)站,專(zhuān)業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來(lái)合作!

同樣，也存在很多國(guó)內(nèi)比較優(yōu)秀的前端開(kāi)發(fā)框架，其中中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)三巨頭貢獻(xiàn)了近一半：騰訊，阿里巴巴，百度。

框架不是萬(wàn)能的，選擇和項(xiàng)目匹配的框架可以顯著提高開(kāi)發(fā)效率，但是也有可能帶來(lái)代碼的臃腫，選擇合適的框架是最重要的。其中每個(gè)框架各有特點(diǎn)，還需要你自己把關(guān)。如：騰訊的JX比較適合構(gòu)建和組織大規(guī)模、工業(yè)級(jí)的WebApp，騰訊內(nèi)部的WebQQ、Q+等產(chǎn)品都是采用JX框架開(kāi)發(fā)。

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轉(zhuǎn)載：阿里巴巴為什么選擇Apache Flink？

本文主要整理自阿里巴巴計(jì)算平臺(tái)事業(yè)部資深技術(shù)專(zhuān)家莫問(wèn)在云棲大會(huì)的演講。

合抱之木，生于毫末

隨著人工智能時(shí)代的降臨，數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，在典型的大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)最通用的做法是：選用批處理的技術(shù)處理全量數(shù)據(jù)，采用流式計(jì)算處理實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)。在絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景之下，用戶(hù)的業(yè)務(wù)邏輯在批處理和流處理之中往往是相同的。但是，用戶(hù)用于批處理和流處理的兩套計(jì)算引擎是不同的。

因此，用戶(hù)通常需要寫(xiě)兩套代碼。毫無(wú)疑問(wèn)，這帶來(lái)了一些額外的負(fù)擔(dān)和成本。阿里巴巴的商品數(shù)據(jù)處理就經(jīng)常需要面對(duì)增量和全量?jī)商撞煌臉I(yè)務(wù)流程問(wèn)題，所以阿里就在想，我們能不能有一套統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)引擎技術(shù)，用戶(hù)只需要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯開(kāi)發(fā)一套代碼。這樣在各種不同的場(chǎng)景下，不管是全量數(shù)據(jù)還是增量數(shù)據(jù)，亦或者實(shí)時(shí)處理，一套方案即可全部支持， 這就是阿里選擇Flink的背景和初衷 。

目前開(kāi)源大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎有很多選擇，流計(jì)算如Storm,Samza,Flink,Kafka Stream等，批處理如Spark,Hive,Pig,Flink等。而同時(shí)支持流處理和批處理的計(jì)算引擎，只有兩種選擇：一個(gè)是Apache Spark，一個(gè)是Apache Flink。

從技術(shù)，生態(tài)等各方面的綜合考慮。首先，Spark的技術(shù)理念是基于批來(lái)模擬流的計(jì)算。而Flink則完全相反，它采用的是基于流計(jì)算來(lái)模擬批計(jì)算。

從技術(shù)發(fā)展方向看，用批來(lái)模擬流有一定的技術(shù)局限性，并且這個(gè)局限性可能很難突破。而Flink基于流來(lái)模擬批，在技術(shù)上有更好的擴(kuò)展性。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，阿里決定用Flink做一個(gè)統(tǒng)一的、通用的大數(shù)據(jù)引擎作為未來(lái)的選型。

Flink是一個(gè)低延遲、高吞吐、統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。在阿里巴巴的生產(chǎn)環(huán)境中，F(xiàn)link的計(jì)算平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的延遲情況下，每秒鐘處理上億次的消息或者事件。同時(shí)Flink提供了一個(gè)Exactly-once的一致性語(yǔ)義。保證了數(shù)據(jù)的正確性。這樣就使得Flink大數(shù)據(jù)引擎可以提供金融級(jí)的數(shù)據(jù)處理能力。

Flink在阿里的現(xiàn)狀

基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平臺(tái)于2016年正式上線，并從阿里巴巴的搜索和推薦這兩大場(chǎng)景開(kāi)始實(shí)現(xiàn)。目前阿里巴巴所有的業(yè)務(wù)，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。同時(shí)Flink計(jì)算平臺(tái)運(yùn)行在開(kāi)源的Hadoop集群之上。采用Hadoop的YARN做為資源管理調(diào)度，以 HDFS作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。因此，F(xiàn)link可以和開(kāi)源大數(shù)據(jù)軟件Hadoop無(wú)縫對(duì)接。

目前，這套基于Flink搭建的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)不僅服務(wù)于阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部，而且通過(guò)阿里云的云產(chǎn)品API向整個(gè)開(kāi)發(fā)者生態(tài)提供基于Flink的云產(chǎn)品支持。

Flink在阿里巴巴的大規(guī)模應(yīng)用，表現(xiàn)如何？

規(guī)模： 一個(gè)系統(tǒng)是否成熟，規(guī)模是重要指標(biāo)，F(xiàn)link最初上線阿里巴巴只有數(shù)百臺(tái)服務(wù)器，目前規(guī)模已達(dá)上萬(wàn)臺(tái)，此等規(guī)模在全球范圍內(nèi)也是屈指可數(shù)；

狀態(tài)數(shù)據(jù)： 基于Flink，內(nèi)部積累起來(lái)的狀態(tài)數(shù)據(jù)已經(jīng)是PB級(jí)別規(guī)模；

Events： 如今每天在Flink的計(jì)算平臺(tái)上，處理的數(shù)據(jù)已經(jīng)超過(guò)萬(wàn)億條；

PS： 在峰值期間可以承擔(dān)每秒超過(guò)4.72億次的訪問(wèn)，最典型的應(yīng)用場(chǎng)景是阿里巴巴雙11大屏；

Flink的發(fā)展之路

接下來(lái)從開(kāi)源技術(shù)的角度，來(lái)談一談Apache Flink是如何誕生的，它是如何成長(zhǎng)的？以及在成長(zhǎng)的這個(gè)關(guān)鍵的時(shí)間點(diǎn)阿里是如何進(jìn)入的？并對(duì)它做出了那些貢獻(xiàn)和支持？

Flink誕生于歐洲的一個(gè)大數(shù)據(jù)研究項(xiàng)目StratoSphere。該項(xiàng)目是柏林工業(yè)大學(xué)的一個(gè)研究性項(xiàng)目。早期，F(xiàn)link是做Batch計(jì)算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成員孵化出Flink，同年將Flink捐贈(zèng)Apache，并在后來(lái)成為Apache的頂級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，同時(shí)Flink計(jì)算的主流方向被定位為Streaming，即用流式計(jì)算來(lái)做所有大數(shù)據(jù)的計(jì)算，這就是Flink技術(shù)誕生的背景。

2014年Flink作為主攻流計(jì)算的大數(shù)據(jù)引擎開(kāi)始在開(kāi)源大數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)嶄露頭角。區(qū)別于Storm,Spark Streaming以及其他流式計(jì)算引擎的是：它不僅是一個(gè)高吞吐、低延遲的計(jì)算引擎，同時(shí)還提供很多高級(jí)的功能。比如它提供了有狀態(tài)的計(jì)算，支持狀態(tài)管理，支持強(qiáng)一致性的數(shù)據(jù)語(yǔ)義以及支持Event Time,WaterMark對(duì)消息亂序的處理。

Flink核心概念以及基本理念

Flink最區(qū)別于其他流計(jì)算引擎的，其實(shí)就是狀態(tài)管理。

什么是狀態(tài)？例如開(kāi)發(fā)一套流計(jì)算的系統(tǒng)或者任務(wù)做數(shù)據(jù)處理，可能經(jīng)常要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如Sum,Count,Min,Max,這些值是需要存儲(chǔ)的。因?yàn)橐粩喔?，這些值或者變量就可以理解為一種狀態(tài)。如果數(shù)據(jù)源是在讀取Kafka,RocketMQ，可能要記錄讀取到什么位置，并記錄Offset，這些Offset變量都是要計(jì)算的狀態(tài)。

Flink提供了內(nèi)置的狀態(tài)管理，可以把這些狀態(tài)存儲(chǔ)在Flink內(nèi)部，而不需要把它存儲(chǔ)在外部系統(tǒng)。這樣做的好處是第一降低了計(jì)算引擎對(duì)外部系統(tǒng)的依賴(lài)以及部署，使運(yùn)維更加簡(jiǎn)單；第二，對(duì)性能帶來(lái)了極大的提升：如果通過(guò)外部去訪問(wèn)，如Redis,HBase它一定是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)及RPC。如果通過(guò)Flink內(nèi)部去訪問(wèn)，它只通過(guò)自身的進(jìn)程去訪問(wèn)這些變量。同時(shí)Flink會(huì)定期將這些狀態(tài)做Checkpoint持久化，把Checkpoint存儲(chǔ)到一個(gè)分布式的持久化系統(tǒng)中，比如HDFS。這樣的話，當(dāng)Flink的任務(wù)出現(xiàn)任何故障時(shí)，它都會(huì)從最近的一次Checkpoint將整個(gè)流的狀態(tài)進(jìn)行恢復(fù)，然后繼續(xù)運(yùn)行它的流處理。對(duì)用戶(hù)沒(méi)有任何數(shù)據(jù)上的影響。

Flink是如何做到在Checkpoint恢復(fù)過(guò)程中沒(méi)有任何數(shù)據(jù)的丟失和數(shù)據(jù)的冗余？來(lái)保證精準(zhǔn)計(jì)算的？

這其中原因是Flink利用了一套非常經(jīng)典的Chandy-Lamport算法，它的核心思想是把這個(gè)流計(jì)算看成一個(gè)流式的拓?fù)洌ㄆ趶倪@個(gè)拓?fù)涞念^部Source點(diǎn)開(kāi)始插入特殊的Barries，從上游開(kāi)始不斷的向下游廣播這個(gè)Barries。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)收到所有的Barries,會(huì)將State做一次Snapshot，當(dāng)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都做完Snapshot之后，整個(gè)拓?fù)渚退阃暾淖鐾炅艘淮蜟heckpoint。接下來(lái)不管出現(xiàn)任何故障，都會(huì)從最近的Checkpoint進(jìn)行恢復(fù)。

Flink利用這套經(jīng)典的算法，保證了強(qiáng)一致性的語(yǔ)義。這也是Flink與其他無(wú)狀態(tài)流計(jì)算引擎的核心區(qū)別。

下面介紹Flink是如何解決亂序問(wèn)題的。比如星球大戰(zhàn)的播放順序，如果按照上映的時(shí)間觀看，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)故事在跳躍。

在流計(jì)算中，與這個(gè)例子是非常類(lèi)似的。所有消息到來(lái)的時(shí)間，和它真正發(fā)生在源頭，在線系統(tǒng)Log當(dāng)中的時(shí)間是不一致的。在流處理當(dāng)中，希望是按消息真正發(fā)生在源頭的順序進(jìn)行處理，不希望是真正到達(dá)程序里的時(shí)間來(lái)處理。Flink提供了Event Time和WaterMark的一些先進(jìn)技術(shù)來(lái)解決亂序的問(wèn)題。使得用戶(hù)可以有序的處理這個(gè)消息。這是Flink一個(gè)很重要的特點(diǎn)。

接下來(lái)要介紹的是Flink啟動(dòng)時(shí)的核心理念和核心概念，這是Flink發(fā)展的第一個(gè)階段；第二個(gè)階段時(shí)間是2015年和2017年，這個(gè)階段也是Flink發(fā)展以及阿里巴巴介入的時(shí)間。故事源于2015年年中，我們?cè)谒阉魇聵I(yè)部的一次調(diào)研。當(dāng)時(shí)阿里有自己的批處理技術(shù)和流計(jì)算技術(shù)，有自研的，也有開(kāi)源的。但是，為了思考下一代大數(shù)據(jù)引擎的方向以及未來(lái)趨勢(shì)，我們做了很多新技術(shù)的調(diào)研。

結(jié)合大量調(diào)研結(jié)果，我們最后得出的結(jié)論是：解決通用大數(shù)據(jù)計(jì)算需求，批流融合的計(jì)算引擎，才是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向，并且最終我們選擇了Flink。

但2015年的Flink還不夠成熟，不管是規(guī)模還是穩(wěn)定性尚未經(jīng)歷實(shí)踐。最后我們決定在阿里內(nèi)部建立一個(gè)Flink分支，對(duì)Flink做大量的修改和完善，讓其適應(yīng)阿里巴巴這種超大規(guī)模的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，我們團(tuán)隊(duì)不僅對(duì)Flink在性能和穩(wěn)定性上做出了很多改進(jìn)和優(yōu)化，同時(shí)在核心架構(gòu)和功能上也進(jìn)行了大量創(chuàng)新和改進(jìn)，并將其貢獻(xiàn)給社區(qū)，例如：Flink新的分布式架構(gòu)，增量Checkpoint機(jī)制,基于Credit-based的網(wǎng)絡(luò)流控機(jī)制和Streaming SQL等。

阿里巴巴對(duì)Flink社區(qū)的貢獻(xiàn)

我們舉兩個(gè)設(shè)計(jì)案例，第一個(gè)是阿里巴巴重構(gòu)了Flink的分布式架構(gòu)，將Flink的Job調(diào)度和資源管理做了一個(gè)清晰的分層和解耦。這樣做的首要好處是Flink可以原生的跑在各種不同的開(kāi)源資源管理器上。經(jīng)過(guò)這套分布式架構(gòu)的改進(jìn)，F(xiàn)link可以原生地跑在Hadoop Yarn和Kubernetes這兩個(gè)最常見(jiàn)的資源管理系統(tǒng)之上。同時(shí)將Flink的任務(wù)調(diào)度從集中式調(diào)度改為了分布式調(diào)度，這樣Flink就可以支持更大規(guī)模的集群，以及得到更好的資源隔離。

另一個(gè)是實(shí)現(xiàn)了增量的Checkpoint機(jī)制，因?yàn)镕link提供了有狀態(tài)的計(jì)算和定期的Checkpoint機(jī)制，如果內(nèi)部的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，不停地做Checkpoint,Checkpoint會(huì)越來(lái)越大，最后可能導(dǎo)致做不出來(lái)。提供了增量的Checkpoint后，F(xiàn)link會(huì)自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)是增量變化，哪些數(shù)據(jù)是被修改了。同時(shí)只將這些修改的數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化。這樣Checkpoint不會(huì)隨著時(shí)間的運(yùn)行而越來(lái)越難做，整個(gè)系統(tǒng)的性能會(huì)非常地平穩(wěn)，這也是我們貢獻(xiàn)給社區(qū)的一個(gè)很重大的特性。

經(jīng)過(guò)2015年到2017年對(duì)Flink Streaming的能力完善，F(xiàn)link社區(qū)也逐漸成熟起來(lái)。Flink也成為在Streaming領(lǐng)域最主流的計(jì)算引擎。因?yàn)镕link最早期想做一個(gè)流批統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)引擎，2018年已經(jīng)啟動(dòng)這項(xiàng)工作，為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，阿里巴巴提出了新的統(tǒng)一API架構(gòu)，統(tǒng)一SQL解決方案，同時(shí)流計(jì)算的各種功能得到完善后，我們認(rèn)為批計(jì)算也需要各種各樣的完善。無(wú)論在任務(wù)調(diào)度層，還是在數(shù)據(jù)Shuffle層，在容錯(cuò)性，易用性上，都需要完善很多工作。

篇幅原因，下面主要和大家分享兩點(diǎn)：

● 統(tǒng)一 API Stack

● 統(tǒng)一 SQL方案

先來(lái)看下目前Flink API Stack的一個(gè)現(xiàn)狀，調(diào)研過(guò)Flink或者使用過(guò)Flink的開(kāi)發(fā)者應(yīng)該知道。Flink有2套基礎(chǔ)的API，一套是DataStream，一套是DataSet。DataStream API是針對(duì)流式處理的用戶(hù)提供，DataSet API是針對(duì)批處理用戶(hù)提供，但是這兩套API的執(zhí)行路徑是完全不一樣的，甚至需要生成不同的Task去執(zhí)行。所以這跟得到統(tǒng)一的API是有沖突的，而且這個(gè)也是不完善的，不是最終的解法。在Runtime之上首先是要有一個(gè)批流統(tǒng)一融合的基礎(chǔ)API層，我們希望可以統(tǒng)一API層。

因此，我們?cè)谛录軜?gòu)中將采用一個(gè)DAG（有限無(wú)環(huán)圖）API，作為一個(gè)批流統(tǒng)一的API層。對(duì)于這個(gè)有限無(wú)環(huán)圖，批計(jì)算和流計(jì)算不需要涇渭分明的表達(dá)出來(lái)。只需要讓開(kāi)發(fā)者在不同的節(jié)點(diǎn)，不同的邊上定義不同的屬性，來(lái)規(guī)劃數(shù)據(jù)是流屬性還是批屬性。整個(gè)拓?fù)涫强梢匀诤吓鹘y(tǒng)一的語(yǔ)義表達(dá)，整個(gè)計(jì)算無(wú)需區(qū)分是流計(jì)算還是批計(jì)算，只需要表達(dá)自己的需求。有了這套API后，F(xiàn)link的API Stack將得到統(tǒng)一。

除了統(tǒng)一的基礎(chǔ)API層和統(tǒng)一的API Stack外，同樣在上層統(tǒng)一SQL的解決方案。流和批的SQL，可以認(rèn)為流計(jì)算有數(shù)據(jù)源，批計(jì)算也有數(shù)據(jù)源，我們可以將這兩種源都模擬成數(shù)據(jù)表?？梢哉J(rèn)為流數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源是一張不斷更新的數(shù)據(jù)表，對(duì)于批處理的數(shù)據(jù)源可以認(rèn)為是一張相對(duì)靜止的表，沒(méi)有更新的數(shù)據(jù)表。整個(gè)數(shù)據(jù)處理可以當(dāng)做SQL的一個(gè)Query，最終產(chǎn)生的結(jié)果也可以模擬成一個(gè)結(jié)果表。

對(duì)于流計(jì)算而言，它的結(jié)果表是一張不斷更新的結(jié)果表。對(duì)于批處理而言，它的結(jié)果表是相當(dāng)于一次更新完成的結(jié)果表。從整個(gè)SOL語(yǔ)義上表達(dá)，流和批是可以統(tǒng)一的。此外，不管是流式SQL，還是批處理SQL，都可以用同一個(gè)Query來(lái)表達(dá)復(fù)用。這樣以來(lái)流批都可以用同一個(gè)Query優(yōu)化或者解析。甚至很多流和批的算子都是可以復(fù)用的。

Flink的未來(lái)方向

首先，阿里巴巴還是要立足于Flink的本質(zhì)，去做一個(gè)全能的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。將它在生態(tài)和場(chǎng)景上進(jìn)行落地。目前Flink已經(jīng)是一個(gè)主流的流計(jì)算引擎，很多互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)達(dá)成了共識(shí)：Flink是大數(shù)據(jù)的未來(lái)，是最好的流計(jì)算引擎。下一步很重要的工作是讓Flink在批計(jì)算上有所突破。在更多的場(chǎng)景下落地，成為一種主流的批計(jì)算引擎。然后進(jìn)一步在流和批之間進(jìn)行無(wú)縫的切換，流和批的界限越來(lái)越模糊。用Flink,在一個(gè)計(jì)算中，既可以有流計(jì)算，又可以有批計(jì)算。

第二個(gè)方向就是Flink的生態(tài)上有更多語(yǔ)言的支持，不僅僅是Java，Scala語(yǔ)言，甚至是機(jī)器學(xué)習(xí)下用的Python，Go語(yǔ)言。未來(lái)我們希望能用更多豐富的語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)Flink計(jì)算的任務(wù)，來(lái)描述計(jì)算邏輯，并和更多的生態(tài)進(jìn)行對(duì)接。

最后不得不說(shuō)AI，因?yàn)楝F(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)計(jì)算的需求和數(shù)據(jù)量都是在支持很火爆的AI場(chǎng)景，所以在Flink流批生態(tài)完善的基礎(chǔ)上，將繼續(xù)往上走，完善上層Flink的Machine Learning算法庫(kù)，同時(shí)Flink往上層也會(huì)向成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)去集成。比如可以做Tensorflow On Flink, 讓大數(shù)據(jù)的ETL數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的Feature計(jì)算和特征計(jì)算，訓(xùn)練的計(jì)算等進(jìn)行集成，讓開(kāi)發(fā)者能夠同時(shí)享受到多種生態(tài)給大家?guī)?lái)的好處。

go語(yǔ)言現(xiàn)在很重要么？？

Go作為Google2009年推出的語(yǔ)言，其被設(shè)計(jì)成一門(mén)應(yīng)用于搭載 Web 服務(wù)器，存儲(chǔ)集群或類(lèi)似用途的巨型中央服務(wù)器的系統(tǒng)編程語(yǔ)言。

對(duì)于高性能分布式系統(tǒng)領(lǐng)域而言，Go 語(yǔ)言無(wú)疑比大多數(shù)其它語(yǔ)言有著更高的開(kāi)發(fā)效率。它提供了海量并行的支持，這對(duì)于 游戲 服務(wù)端的開(kāi)發(fā)而言是再好不過(guò)了。

到現(xiàn)在Go的開(kāi)發(fā)已經(jīng)是完全開(kāi)放的，并且擁有一個(gè)活躍的社區(qū)。

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哪些大公司在使用Go語(yǔ)言：

1、Google

這個(gè)不用多做介紹，作為開(kāi)發(fā)Go語(yǔ)言的公司，當(dāng)仁不讓。Google基于Go有很多優(yōu)秀的項(xiàng)目，比如： ，大家也可以在Github上 查看更多Google的Go開(kāi)源項(xiàng)目。

2、Facebook

Facebook也在用，為此他們還專(zhuān)門(mén)在Github上建立了一個(gè)開(kāi)源組織facebookgo，大家可以通過(guò) 訪問(wèn)查看facebook開(kāi)源的項(xiàng)目，比如著名的是平滑升級(jí)的grace。

3、騰訊

騰訊作為國(guó)內(nèi)的大公司，還是敢于嘗試的，尤其是Docker容器化這一塊，他們?cè)?5年已經(jīng)做了docker萬(wàn)臺(tái)規(guī)模的實(shí)踐，具體可以參考

4、百度

目前所知的百度的使用是在運(yùn)維這邊，是百度運(yùn)維的一個(gè)BFE項(xiàng)目，負(fù)責(zé)前端流量的接入。他們的負(fù)責(zé)人在2016年有分享，大家可以看下這個(gè)

5、阿里

阿里巴巴具體的項(xiàng)目不太清楚，不過(guò)聽(tīng)說(shuō)其系統(tǒng)部門(mén)、CDN等正在招Go方面的人。

6、京東

京東云消息推送系統(tǒng)、云存儲(chǔ)，以及京東商城等都有使用Go做開(kāi)發(fā)。

7、小米

小米對(duì)Golang的支持，莫過(guò)于運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)的開(kāi)源，也就是

此外，小米互娛、小米商城、小米視頻、小米生態(tài)鏈等團(tuán)隊(duì)都在使用Golang。

8、360

360對(duì)Golang的使用也不少，一個(gè)是開(kāi)源的日志搜索系統(tǒng)Poseidon，托管在Github上，

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Go適合做什么？為何這么多人偏愛(ài)Go語(yǔ)言？

Go強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)

1、自由高效：組合的思想、無(wú)侵入式的接口

Go語(yǔ)言可以說(shuō)是開(kāi)發(fā)效率和運(yùn)行效率二者的完美融合，天生的并發(fā)編程支持。Go語(yǔ)言支持當(dāng)前所有的編程范式，包括過(guò)程式編程、面向?qū)ο缶幊桃约昂瘮?shù)式編程。程序員們可以各取所需、自由組合、想怎么玩就怎么玩。

2、強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)

這包括互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、系統(tǒng)編程和網(wǎng)絡(luò)編程。Go里面的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)基本上已經(jīng)是非常穩(wěn)定了，特別是我這里提到的三個(gè)，網(wǎng)絡(luò)層、系統(tǒng)層的庫(kù)非常實(shí)用。

3、部署方便：二進(jìn)制文件、Copy部署

我相信這一點(diǎn)是很多人選擇Go的最大理由，因?yàn)椴渴鹛奖懔?，所以現(xiàn)在也有很多人用Go開(kāi)發(fā)運(yùn)維程序。

4、簡(jiǎn)單的并發(fā)

它包含了降低心智的并發(fā)和簡(jiǎn)易的數(shù)據(jù)同步，我覺(jué)得這是Go最大的特色。之所以寫(xiě)正確的并發(fā)、容錯(cuò)和可擴(kuò)展的程序如此之難，是因?yàn)槲覀冇昧隋e(cuò)誤的工具和錯(cuò)誤的抽象，Go可以說(shuō)這一塊做的相當(dāng)簡(jiǎn)單。

5、穩(wěn)定性

Go擁有強(qiáng)大的編譯檢查、嚴(yán)格的編碼規(guī)范和完整的軟件生命周期工具，具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性，穩(wěn)定壓倒一切。那么為什么Go相比于其他程序會(huì)更穩(wěn)定呢？這是因?yàn)镚o提供了軟件生命周期（開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署、維護(hù)等等）的各個(gè)環(huán)節(jié)的工具，如go tool、gofmt、go test。

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我們?yōu)槭裁催x擇GO語(yǔ)言

選擇GO語(yǔ)言，主要是基于兩方面的考慮

1. 執(zhí)行性能 縮短API的響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)，解決批量請(qǐng)求訪問(wèn)超時(shí)的問(wèn)題。在Uwork的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，一次API批量請(qǐng)求，往往會(huì)涉及對(duì)另外接口服務(wù)的多次調(diào)用，而在之前的PHP實(shí)現(xiàn)模式下，要做到并行調(diào)用是非常困難的，串行處理卻不能從根本上提高處理性能。而GO語(yǔ)言不一樣，通過(guò)協(xié)程可以方便的實(shí)現(xiàn)API的并行處理，達(dá)到處理效率的最大化。 依賴(lài)Golang的高性能HTTP Server，提升系統(tǒng)吞吐能力，由PHP的數(shù)百級(jí)別提升到數(shù)千里甚至過(guò)萬(wàn)級(jí)別。

2. 開(kāi)發(fā)效率 GO語(yǔ)言使用起來(lái)簡(jiǎn)單、代碼描述效率高、編碼規(guī)范統(tǒng)一、上手快。 通過(guò)少量的代碼，即可實(shí)現(xiàn)框架的標(biāo)準(zhǔn)化，并以統(tǒng)一的規(guī)范快速構(gòu)建API業(yè)務(wù)邏輯。 能快速的構(gòu)建各種通用組件和公共類(lèi)庫(kù)，進(jìn)一步提升開(kāi)發(fā)效率，實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景下的功能量產(chǎn)。

Go語(yǔ)言近兩年的發(fā)展速度還是非常快的，一方面Go語(yǔ)言有強(qiáng)大的行業(yè)背書(shū)，另一方面Go語(yǔ)言在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮了當(dāng)前的編程環(huán)境，加強(qiáng)了大數(shù)據(jù)量、高并發(fā)等應(yīng)用場(chǎng)景的處理能力，強(qiáng)調(diào)編程語(yǔ)言自身對(duì)于處理性能的追求，相信Go語(yǔ)言在未來(lái)大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)技術(shù)逐漸落地應(yīng)用的背景下，會(huì)有一個(gè)較為廣闊的發(fā)展空間。

學(xué)java的人太多了，現(xiàn)在學(xué)java還有就業(yè)前景嗎？

有就業(yè)前景。因?yàn)镴ava一直在更新?lián)Q代，java誕生二十幾年依然久居編程語(yǔ)言排行榜前三位，除非有一項(xiàng)很大的技術(shù)突破能夠替代Java。在當(dāng)下，Java被使用的場(chǎng)景非常多，網(wǎng)站、游戲、辦公軟件、新零售、云計(jì)算、芯片技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都不開(kāi)Java，擁有很好的就業(yè)前景。Java就算是小白也可以學(xué)會(huì)，建議先學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)，多找找網(wǎng)上學(xué)習(xí)視頻，千鋒教育就有線上免費(fèi)Java線上公開(kāi)課。 從入門(mén)到可以進(jìn)入項(xiàng)目大概需要好好學(xué)習(xí)半年左右，學(xué)習(xí)Java不算輕松容易，尤其是打算自學(xué)的朋友，沒(méi)有專(zhuān)業(yè)人士的指導(dǎo)，沒(méi)有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方案，如果自制力再稍微弱一點(diǎn)點(diǎn)，學(xué)習(xí)時(shí)間就得順勢(shì)延長(zhǎng)，這也是很多新手學(xué)到一半放棄的原因。建議找一個(gè)專(zhuān)業(yè)適合自己的教育機(jī)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。千鋒教育教資雄厚，講師均來(lái)自一線大廠兼具項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，千鋒教育總部位于北京，在18個(gè)城市擁有22個(gè)校區(qū)，年培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)人才超過(guò)20000人，和國(guó)內(nèi)20000家企業(yè)都有人才輸送合作關(guān)系，千鋒教育線上有免費(fèi)Java線上公開(kāi)課，可以先看看了解一下，覺(jué)得合適可以到本地千鋒教育機(jī)構(gòu)進(jìn)行咨詢(xún)。編程需要實(shí)踐，只有通過(guò)不斷地練習(xí)、試錯(cuò)才能掌握其中的技巧。

為什么阿里后端都是java

這話不對(duì)，阿里后端語(yǔ)言很多go python nodejs。

不過(guò)Java占大頭是事實(shí)，這是歷史上的原因

go語(yǔ)言適合做什么

go語(yǔ)言適用的領(lǐng)域有：

Go語(yǔ)言主要用作服務(wù)器端開(kāi)發(fā)，其定位是用來(lái)開(kāi)發(fā)“大型軟件”的，適合于很多程序員一起開(kāi)發(fā)大型軟件，并且開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，支持云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

Go語(yǔ)言作為服務(wù)器編程語(yǔ)言，很適合處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機(jī)處理、文件系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)代理等；網(wǎng)絡(luò)編程方面，Go語(yǔ)言廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用、API應(yīng)用、下載應(yīng)用等；除此之外，Go語(yǔ)言還可用于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和云平臺(tái)領(lǐng)域，目前國(guó)外很多云平臺(tái)都是采用Go開(kāi)發(fā)。

Go語(yǔ)言能夠讓程序員快速開(kāi)發(fā)，并且在軟件不斷的增長(zhǎng)過(guò)程中，它能讓程序員更容易地進(jìn)行維護(hù)和修改。它融合了傳統(tǒng)編譯型語(yǔ)言的高效性和腳本語(yǔ)言的易用性和富于表達(dá)性。

Go語(yǔ)言作為一門(mén)大型項(xiàng)目開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，在很多大公司相繼使用，甚至完全轉(zhuǎn)向Go開(kāi)發(fā)，其中代表有Google、Facebook、騰訊、百度、阿里巴巴、京東、小米以及360、美團(tuán)、滴滴以及新浪等，因此，Go語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)前景還是很不錯(cuò)的！

當(dāng)前名稱(chēng)：阿里巴巴go語(yǔ)言,阿里巴巴 go語(yǔ)言
文章位置：http://chinadenli.net/article4/hohcie.html

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