GO語言商業(yè)案例（十八）：stream

切換到新語言始終是一大步，尤其是當您的團隊成員只有一個時有該語言的先前經(jīng)驗?，F(xiàn)在，Stream 的主要編程語言從 Python 切換到了 Go。這篇文章將解釋stream決定放棄 Python 并轉向 Go 的一些原因。

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Go 非?？?。性能類似于 Java 或 C++。對于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。

對于許多應用程序來說，編程語言只是應用程序和數(shù)據(jù)庫之間的粘合劑。語言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一個API 提供商，為 700 家公司和超過 5 億最終用戶提供提要和聊天平臺。多年來，我們一直在優(yōu)化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最終，您會達到所使用語言的極限。Python 是一門很棒的語言，但對于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相當緩慢。我們經(jīng)常遇到性能問題，Cassandra 需要 1 毫秒來檢索數(shù)據(jù)，而 Python 會花費接下來的 10 毫秒將其轉換為對象。

看看我如何開始 Go 教程中的一小段 Go 代碼。（這是一個很棒的教程，也是學習 Go 的一個很好的起點。）

如果您是 Go 新手，那么在閱讀那個小代碼片段時不會有太多讓您感到驚訝的事情。它展示了多個賦值、數(shù)據(jù)結構、指針、格式和一個內(nèi)置的 HTTP 庫。當我第一次開始編程時，我一直喜歡使用 Python 更高級的功能。Python 允許您在編寫代碼時獲得相當?shù)膭?chuàng)意。例如，您可以：

這些功能玩起來很有趣，但是，正如大多數(shù)程序員會同意的那樣，在閱讀別人的作品時，它們通常會使代碼更難理解。Go 迫使你堅持基礎。這使得閱讀任何人的代碼并立即了解發(fā)生了什么變得非常容易。 注意：當然，它實際上有多“容易”取決于您的用例。如果你想創(chuàng)建一個基本的 CRUD API，我仍然推薦 Django + DRF或 Rails。

作為一門語言，Go 試圖讓事情變得簡單。它沒有引入許多新概念。重點是創(chuàng)建一種非常快速且易于使用的簡單語言。它唯一具有創(chuàng)新性的領域是 goroutine 和通道。（100% 正確CSP的概念始于 1977 年，所以這項創(chuàng)新更多是對舊思想的一種新方法。）Goroutines 是 Go 的輕量級線程方法，通道是 goroutines 之間通信的首選方式。Goroutines 的創(chuàng)建非常便宜，并且只需要幾 KB 的額外內(nèi)存。因為 Goroutine 非常輕量，所以有可能同時運行數(shù)百甚至數(shù)千個。您可以使用通道在 goroutine 之間進行通信。Go 運行時處理所有復雜性。goroutines 和基于通道的并發(fā)方法使得使用所有可用的 CPU 內(nèi)核和處理并發(fā) IO 變得非常容易——所有這些都不會使開發(fā)復雜化。與 Python/Java 相比，在 goroutine 上運行函數(shù)需要最少的樣板代碼。您只需在函數(shù)調(diào)用前加上關鍵字“go”：

Go 的并發(fā)方法很容易使用。與 Node 相比，這是一種有趣的方法，開發(fā)人員必須密切關注異步代碼的處理方式。Go 中并發(fā)的另一個重要方面是競爭檢測器。這樣可以很容易地確定異步代碼中是否存在任何競爭條件。

我們目前用 Go 編寫的最大的微服務編譯需要 4 秒。與以編譯速度慢而聞名的 Java 和 C++ 等語言相比，Go 的快速編譯時間是一項重大的生產(chǎn)力勝利。我喜歡在程序編譯的時候摸魚，但在我還記得代碼應該做什么的同時完成事情會更好。

首先，讓我們從顯而易見的開始：與 C++ 和 Java 等舊語言相比，Go 開發(fā)人員的數(shù)量并不多。根據(jù)StackOverflow的數(shù)據(jù)， 38% 的開發(fā)人員知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 數(shù)據(jù)顯示了類似的趨勢：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等語言使用更廣泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸運的是，Go 是一種非常簡單易學的語言。它提供了您需要的基本功能，僅此而已。它引入的新概念是“延遲”聲明和內(nèi)置的并發(fā)管理與“goroutines”和通道。（對于純粹主義者來說：Go 并不是第一種實現(xiàn)這些概念的語言，只是第一種使它們流行起來的語言。）任何加入團隊的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 開發(fā)人員都可以在一個月內(nèi)在 Go 上發(fā)揮作用，因為它的簡單性。與許多其他語言相比，我們發(fā)現(xiàn)組建 Go 開發(fā)人員團隊更容易。如果您在博爾德和阿姆斯特丹等競爭激烈的生態(tài)系統(tǒng)中招聘人員，這是一項重要的優(yōu)勢。

對于我們這樣規(guī)模的團隊（約 20 人）來說，生態(tài)系統(tǒng)很重要。如果您必須重新發(fā)明每一個小功能，您根本無法為您的客戶創(chuàng)造價值。Go 對我們使用的工具有很好的支持。實體庫已經(jīng)可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任務調(diào)度、表達式解析和 RocksDB。與 Rust 或 Elixir 等其他較新的語言相比，Go 的生態(tài)系統(tǒng)是一個重大勝利。它當然不如 Java、Python 或 Node 之類的語言好，但它很可靠，而且對于許多基本需求，你會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有高質(zhì)量的包可用。

Gofmt 是一個很棒的命令行實用程序，內(nèi)置在 Go 編譯器中，用于格式化代碼。就功能而言，它與 Python 的 autopep8 非常相似。我們大多數(shù)人并不真正喜歡爭論制表符與空格。格式的一致性很重要，但實際的格式標準并不那么重要。Gofmt 通過使用一種正式的方式來格式化您的代碼來避免所有這些討論。

Go 對協(xié)議緩沖區(qū)和 gRPC 具有一流的支持。這兩個工具非常適合構建需要通過 RPC 通信的微服務。您只需要編寫一個清單，在其中定義可以進行的 RPC 調(diào)用以及它們采用的參數(shù)。然后從這個清單中自動生成服務器和客戶端代碼。生成的代碼既快速又具有非常小的網(wǎng)絡占用空間并且易于使用。從同一個清單中，您甚至可以為許多不同的語言生成客戶端代碼，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，內(nèi)部流量不再有模棱兩可的 REST 端點，您每次都必須編寫幾乎相同的客戶端和服務器代碼。.

Go 沒有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那樣的單一主導框架。這是 Go 社區(qū)內(nèi)激烈爭論的話題，因為許多人主張你不應該一開始就使用框架。我完全同意這對于某些用例是正確的。但是，如果有人想構建一個簡單的 CRUD API，他們將更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。對于 Stream 的用例，我們更喜歡不使用框架。然而，對于許多希望提供簡單 CRUD API 的新項目來說，缺乏主導框架將是一個嚴重的劣勢。

Go 通過簡單地從函數(shù)返回錯誤并期望調(diào)用代碼來處理錯誤（或?qū)⑵浞祷氐秸{(diào)用堆棧）來處理錯誤。雖然這種方法有效，但很容易失去問題的范圍，以確保您可以向用戶提供有意義的錯誤。錯誤包通過允許您向錯誤添加上下文和堆棧跟蹤來解決此問題。另一個問題是很容易忘記處理錯誤。像 errcheck 和 megacheck 這樣的靜態(tài)分析工具可以方便地避免犯這些錯誤。雖然這些變通辦法效果很好，但感覺不太對勁。您希望該語言支持正確的錯誤處理。

Go 的包管理絕不是完美的。默認情況下，它無法指定特定版本的依賴項，也無法創(chuàng)建可重現(xiàn)的構建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系統(tǒng)。但是，使用正確的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep來管理您的依賴項，以允許指定和固定版本。除此之外，我們還貢獻了一個名為的開源工具VirtualGo，它可以更輕松地處理用 Go 編寫的多個項目。

我們進行的一個有趣的實驗是在 Python 中使用我們的排名提要功能并在 Go 中重寫它?？纯催@個排名方法的例子：

Python 和 Go 代碼都需要執(zhí)行以下操作來支持這種排名方法：

開發(fā) Python 版本的排名代碼大約花了 3 天時間。這包括編寫代碼、單元測試和文檔。接下來，我們花了大約 2 周的時間優(yōu)化代碼。其中一項優(yōu)化是將分數(shù)表達式 (simple_gauss(time)*popularity) 轉換為抽象語法樹. 我們還實現(xiàn)了緩存邏輯，可以在未來的特定時間預先計算分數(shù)。相比之下，開發(fā)此代碼的 Go 版本大約需要 4 天時間。性能不需要任何進一步的優(yōu)化。因此，雖然 Python 的最初開發(fā)速度更快，但基于 Go 的版本最終需要我們團隊的工作量大大減少。另外一個好處是，Go 代碼的執(zhí)行速度比我們高度優(yōu)化的 Python 代碼快大約 40 倍。現(xiàn)在，這只是我們通過切換到 Go 體驗到的性能提升的一個示例。

與 Python 相比，我們系統(tǒng)的其他一些組件在 Go 中構建所需的時間要多得多。作為一個總體趨勢，我們看到 開發(fā) Go 代碼需要更多的努力。但是，我們花更少的時間 優(yōu)化 代碼以提高性能。

我們評估的另一種語言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虛擬機之上。這是一種迷人的語言，我們之所以考慮它，是因為我們的一名團隊成員在 Erlang 方面擁有豐富的經(jīng)驗。對于我們的用例，我們注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服務數(shù)千個并發(fā)請求。但是，如果您查看單個請求的性能，Go 對于我們的用例來說要快得多。我們選擇 Go 而不是 Elixir 的另一個原因是生態(tài)系統(tǒng)。對于我們需要的組件，Go 有更成熟的庫，而在許多情況下，Elixir 庫還沒有準備好用于生產(chǎn)環(huán)境。培訓/尋找開發(fā)人員使用 Elixir 也更加困難。這些原因使天平向 Go 傾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起來很棒，絕對值得一看。

Go 是一種非常高性能的語言，對并發(fā)有很好的支持。它幾乎與 C++ 和 Java 等語言一樣快。雖然與 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 構建東西確實需要更多時間，但您將節(jié)省大量用于優(yōu)化代碼的時間。我們在Stream有一個小型開發(fā)團隊，為超過 5 億最終用戶提供動力和聊天。Go 結合了 強大的生態(tài)系統(tǒng) 、新開發(fā)人員的 輕松入門、快速的性能 、對并發(fā)的 可靠支持和高效的編程環(huán)境 ，使其成為一個不錯的選擇。Stream 仍然在我們的儀表板、站點和機器學習中利用 Python 來提供個性化的訂閱源. 我們不會很快與 Python 說再見，但今后所有性能密集型代碼都將使用 Go 編寫。我們新的聊天 API也完全用 Go 編寫。

記一次失敗的飛書面試經(jīng)歷

從收到飛書的面試通知的興奮期待，到收到面試失敗的沮喪，短短一周而已。

剛收到hr的面試通知時，內(nèi)心挺激動的，終于摸到大廠的門檻了。多少年過去了，一直在小廠里掙扎，沒感受過大廠的光環(huán)。于是開始了短暫的面試準備。

首先，去網(wǎng)上搜一下面試經(jīng)歷，初步看了下面試過程和問題，了解面試難度和范圍。發(fā)現(xiàn)他們家面試對算法尤為看重，然后了解到面試的難度不小，會問得很深。然后，找了一些更全面的面試準備材料。

接下來開始正式準備，分為三個方向，一是加強算法練習，二是技術面問題準備，三是對項目進行梳理。每天晚上下班之后，固定到leetcode上刷一道算法題。每天空余時間，都看下常見面試問題集合，進行技術復習。上班的路上回想自己做過的項目，梳理項目的技術點、難點、背景，深入挖掘項目的價值。

就這樣過了一周的時間，到了要趕鴨子上架的時候。面試時間約了晚上8點，我7點從公司走路回宿舍，花了40分鐘終于趕到。沒吃上一口飯，馬上打開電腦，準備好面試環(huán)境，還剩8分鐘，面試官還沒上線。我去拿了一瓶牛奶將就對付一下肚子。

8點一到，面試官準時上線，是個年輕的小伙子，沒有禿頭，也沒有白頭發(fā)。一看就是技術宅的那種。進入面試環(huán)境，老套路，先自我介紹。這部分我之前有稍微準備了一點，避免一上場就腦袋空白。介紹了教育、工作、項目、技術方面的內(nèi)容。然后面試官開始問題問題了。

問題一：介紹項目中如何做接口優(yōu)化的。這塊我印象比較深刻，所以回答的思路比較清晰。

問題二：使用緩存有哪些問題？說了緩存一致性和緩存穿透問題，并給出了解決方案。

問題三：緩存寫滿了，這時如何處理。給了好幾種解決方案，并講解了優(yōu)缺點。

問題四：秒殺場景下，寫緩存失敗如何處理。這個當時回答有誤，和面試官討論之后，改正了思路。

問題五：對于HTTP和HTTPS的認識。談了HTTP的發(fā)展過程，以及HTTPS和HTTP的區(qū)別。

問題六：HTTPS如何做到安全，講了大體思路，在描述TLS加密時卡殼了，這塊了解地不深。

問題七：開始算法了，求解二叉樹兩個節(jié)點的最近祖先。給了求解思路，探討了時間復時間度和空間復雜度。

然后面試結束了，問我的意愿，我說我想做網(wǎng)絡方面的業(yè)務，想做java大方向。面試官說他們用的語言是GO，然后我知道要涼了。

過了兩天，果不其然，收到面試失敗的通知。

這次面試給我的感覺其實不錯的，有點可惜，還是沒有邁進大廠。不過這次面試，讓我學到了一些東西。技術是需要時間沉淀的，項目一定要重視，面試一定會通過項目了解個人的思維、技術、性格等等方面。大處著眼，小處著手，切忌眼高手低。

好了，最后自我安慰下，不忘初心，方得始終。

Go 語言的錯誤處理機制是一個優(yōu)秀的設計嗎

這個問題說來話長，我先表達一下我的觀點，Go語言從語法層面提供區(qū)分錯誤和異常的機制是很好的做法，比自己用單個返回值做值判斷要方便很多。

上面看到很多知乎大牛把異常和錯誤混在一起說，有認為Go沒有異常機制的，有認為Go純粹只有異常機制的，我覺得這些觀點都太片面了。

具體對于錯誤和異常的討論，我轉發(fā)一下前陣子寫的一篇日志拋磚引玉吧。

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最近連續(xù)遇到朋友問我項目里錯誤和異常管理的事情，之前也多次跟團隊強調(diào)過錯誤和異常管理的一些概念，所以趁今天有動力就趕緊寫一篇Go語言項目錯誤和異常管理的經(jīng)驗分享。

首先我們要理清：什么是錯誤、什么是異常、為什么需要管理。然后才是怎樣管理。

錯誤和異常從語言機制上面講，就是error和panic的區(qū)別，放到別的語言也一樣，別的語言沒有error類型，但是有錯誤碼之類的，沒有panic，但是有throw之類的。

在語言層面它們是兩種概念，導致的是兩種不同的結果。如果程序遇到錯誤不處理，那么可能進一步的產(chǎn)生業(yè)務上的錯誤，比如給用戶多扣錢了，或者進一步產(chǎn)生了異常；如果程序遇到異常不處理，那么結果就是進程異常退出。

在項目里面是不是應該處理所有的錯誤情況和捕捉所有的異常呢？我只能說，你可以這么做，但是估計效果不會太好。我的理由是：

如果所有東西都處理和記錄，那么重要信息可能被淹沒在信息的海洋里。

不應該處理的錯誤被處理了，很容易導出BUG暴露不出來，直到出現(xiàn)更嚴重錯誤的時候才暴露出問題，到時候排查就很困難了，因為已經(jīng)不是錯誤的第一現(xiàn)場。

所以錯誤和異常最好能按一定的規(guī)則進行分類和管理，在第一時間能暴露錯誤和還原現(xiàn)場。

對于錯誤處理，Erlang有一個很好的概念叫速錯，就是有錯誤第一時間暴露它。我們的項目從Erlang到Go一直是沿用這一設計原則。但是應用這個原則的前提是先得區(qū)分錯誤和異常這兩個概念。

錯誤和異常上面已經(jīng)提到了，從語言機制層面比較容易區(qū)分它們，但是語言取決于人為，什么情況下用錯誤表達，什么情況下用異常表達，就得有一套規(guī)則，否則很容易出現(xiàn)全部靠異常來做錯誤處理的情況，似乎Java項目特別容易出現(xiàn)這樣的設計。

這里我先假想有這樣一個業(yè)務：游戲玩家通過購買按鈕，用銅錢購買寶石。

在實現(xiàn)這個業(yè)務的時候，程序邏輯會進一步分化成客戶端邏輯和服務端邏輯，客戶端邏輯又進一步因為設計方式的不同分化成兩種結構：胖客戶端結構、瘦客戶端結構。

胖客戶端結構，有更多的本地數(shù)據(jù)和懂得更多的業(yè)務邏輯，所以在胖客戶端結構的應用中，以上的業(yè)務會實現(xiàn)成這樣：客戶端檢查緩存中的銅錢數(shù)量，銅錢數(shù)量足夠的時候購買按鈕為可用的亮起狀態(tài)，用戶點擊購買按鈕后客戶端發(fā)送購買請求到服務端；服務端收到請求后校驗用戶的銅錢數(shù)量，如果銅錢數(shù)量不足就拋出異常，終止請求過程并斷開客戶端的連接，如果銅錢數(shù)量足夠就進一步完成寶石購買過程，這里不繼續(xù)描述正常過程。

因為正常的客戶端是有一步數(shù)據(jù)校驗的過程的，所以當服務端收到不合理的請求（銅錢不足以購買寶石）時，拋出異常比返回錯誤更為合理，因為這個請求只可能來自兩種客戶端：外掛或者有BUG的客戶端。如果不通過拋出異常來終止業(yè)務過程和斷開客戶端連接，那么程序的錯誤就很難被第一時間發(fā)現(xiàn)，攻擊行為也很難被發(fā)現(xiàn)。

我們再回頭看瘦客戶端結構的設計，瘦客戶端不會存有太多狀態(tài)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)也不清楚業(yè)務邏輯，所以客戶端的設計會是這樣：用戶點擊購買按鈕，客戶端發(fā)送購買請求；服務端收到請求后檢查銅錢數(shù)量，數(shù)量不足就返回數(shù)量不足的錯誤碼，數(shù)量足夠就繼續(xù)完成業(yè)務并返回成功信息；客戶端收到服務端的處理結果后，在界面上做出反映。

在這種結構下，銅錢不足就變成了業(yè)務邏輯范圍內(nèi)的一種失敗情況，但不能提升為異常，否則銅錢不足的用戶一點購買按鈕都會出錯掉線。

所以，異常和錯誤在不同程序結構下是互相轉換的，我們沒辦法一句話的給所有類型所有結構的程序一個統(tǒng)一的異常和錯誤分類規(guī)則。

但是，異常和錯誤的分類是有跡可循的。比如上面提到的痩客戶端結構，銅錢不足是業(yè)務邏輯范圍內(nèi)的一種失敗情況，它屬于業(yè)務錯誤，再比如程序邏輯上嘗試請求某個URL，最多三次，重試三次的過程中請求失敗是錯誤，重試到第三次，失敗就被提升為異常了。

所以我們可以這樣來歸類異常和錯誤：不會終止程序邏輯運行的歸類為錯誤，會終止程序邏輯運行的歸類為異常。

因為錯誤不會終止邏輯運行，所以錯誤是邏輯的一部分，比如上面提到的瘦客戶端結構，銅錢不足的錯誤就是業(yè)務邏輯處理過程中需要考慮和處理的一個邏輯分支。而異常就是那些不應該出現(xiàn)在業(yè)務邏輯中的東西，比如上面提到的胖客戶端結構，銅錢不足已經(jīng)不是業(yè)務邏輯需要考慮的一部分了，所以它應該是一個異常。

錯誤和異常的分類需要通過一定的思維訓練來強化分類能力，就類似于面向?qū)ο蟮脑O計方式一樣的，技術實現(xiàn)就擺在那邊，但是要用好需要不斷的思維訓練不斷的歸類和總結，以上提到的歸類方式希望可以作為一個參考，期待大家能發(fā)現(xiàn)更多更有效的歸類方式。

接下來我們講一下速錯和Go語言里面怎么做到速錯。

速錯我最早接觸是在做的時候就體驗到的，當然跟Erlang的速錯不完全一致，那時候也沒有那么高大上的一個名字，但是對待異常的理念是一樣的。

在.NET項目開發(fā)的時候，有經(jīng)驗的程序員都應該知道，不能隨便re-throw，就是catch錯誤再拋出，原因是異常的第一現(xiàn)場會被破壞，堆棧跟蹤信息會丟失，因為外部最后拿到異常的堆棧跟蹤信息，是最后那次throw的異常的堆棧跟蹤信息；其次，不能隨便try catch，隨便catch很容易導出異常暴露不出來，升級為更嚴重的業(yè)務漏洞。

到了Erlang時期，大家學到了速錯概念，簡單來講就是：讓它掛。只有掛了你才會第一時間知道錯誤，但是Erlang的掛，只是Erlang進程的異常退出，不會導致整個Erlang節(jié)點退出，所以它掛的影響層面比較低。

在Go語言項目中，雖然有類似Erlang進程的Goroutine，但是Goroutine如果panic了，并且沒有recover，那么整個Go進程就會異常退出。所以我們在Go語言項目中要應用速錯的設計理念，就要對Goroutine做一定的管理。

在我們的游戲服務端項目中，我把Goroutine按掛掉后的結果分為兩類：1、掛掉后不影響其他業(yè)務或功能的；2、掛掉后業(yè)務就無法正常進行的。

第一類Goroutine典型的有：處理各個玩家請求的Goroutine，因為每個玩家連接各自有一個Goroutine，所以掛掉了只會影響單個玩家，不會影響整體業(yè)務進行。

第二類Goroutine典型的有：數(shù)據(jù)庫同步用的Goroutine，如果它掛了，數(shù)據(jù)就無法同步到數(shù)據(jù)庫，游戲如果繼續(xù)運行下去只會導致數(shù)據(jù)回檔，還不如讓整個游戲都異常退出。

這樣一分類，就可以比較清楚哪些Goroutine該做recover處理，哪些不該做recover處理了。

那么在做recover處理時，要怎樣才能盡量保留第一現(xiàn)場來幫組開發(fā)者排查問題原因呢？我們項目中通常是會在最外層的recover中把錯誤和堆棧跟蹤信息記進日志，同時把關鍵的業(yè)務信息，比如：用戶ID、來源IP、請求數(shù)據(jù)等也一起記錄進去。

為此，我們還特地設計了一個庫，用來格式化輸出堆棧跟蹤信息和對象信息，項目地址：funny/debug · GitHub

通篇寫下來發(fā)現(xiàn)比我預期的長很多，所以這里我做一下歸納總結，幫組大家理解這篇文章所要表達的：

錯誤和異常需要分類和管理，不能一概而論

錯誤和異常的分類可以以是否終止業(yè)務過程作為標準

錯誤是業(yè)務過程的一部分，異常不是

不要隨便捕獲異常，更不要隨便捕獲再重新拋出異常

Go語言項目需要把Goroutine分為兩類，區(qū)別處理異常

在捕獲到異常時，需要盡可能的保留第一現(xiàn)場的關鍵數(shù)據(jù)

以上僅為一家之言，拋磚引玉，希望對大家有所幫助。

0基礎學go語言容易嗎？

我是有web開發(fā)經(jīng)驗，但是完全不懂go語言，算是0基礎吧，感覺學起來還行。平時是在慕課網(wǎng)看GO開發(fā)工程師體系課，先從簡單的語言基礎學，然后會涉及全棧項目、微服務、分布式，從安排上看挺貼合企業(yè)實際生產(chǎn)，總體感覺還算可以。

文章標題：go語言面試項目經(jīng)驗,Go語言面試題
本文網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article42/hopohc.html

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