摘要: Teamwork团队在去年写了近20万行Go代码,建造了一堆速度奇快的小型HTTP服务,本文列出了他们总结的9条经验教训。
为什么选择Go语言?Go语言,又称Golang,是Google开发的一款静态强类型、编译型、并发型,并具有垃圾回收机制的编程语言,它的运行速度非常之快,同时还有如下特性:具有一流的标准库、无继承关系、支持多核;同时它还有着传说级的设计者与极其优秀的社区支持,更别提还有对于我们这些web应用的编写者异常方便、可以避免事件循环与回调地狱的goroutine-per-request设置了(每次请求处理都需要启动一个独立的goroutine)。目前,Go语言已经成为构建系统、服务器,特别是微服务的热门选择。
正如使用其它新兴语言或技术一样,我们在早期的实验阶段经历了好一阵子的摸索期。Go语言确实有自己的风格与使用习惯,尤其是对于从面向对象语言(比如Java)或脚本语言(比如Python)转过来的开发者而言更是如此。所以我们很是犯了些错误,在本文中我们希望能与大家分享所得。如果在生产环境中使用Go语言,下面这些问题都有可能碰到,希望本文能为Go语言的初学者提供一些帮助。
1. Revel不是好的选择
对于初学Go语言、需要构建web服务器的用户来说,他们也许会认为此时需要一个合适的框架。使用MVC框架确有优势,主要是由于惯例优先原则设置了一系列的项目架构与惯例,从而赋予了项目一致性,并降低了跨项目开发的门槛。但我们发现:自行配置比遵循惯例更为强大,尤其是Go语言已经将编写web应用的难度降到了最低,而我们的很多web应用都是小型服务。最重要的是:我们的应用不符合惯例。
Revel的设计初衷在于:尝试将Play或Rails之类的框架引入Go语言,而不是运用Go与stdlib的力量,并以其为基础进行构建。根据Go语言编写者的说法:
最初这只是一个有趣的项目,我想尝试能否在不那么神奇的Go语言中复制神奇的Play框架体验。
公平来讲,那时候在一种新语言中采用MVC框架对我们来说很有意义——无需争论架构,同时新团队也能连贯地构建内容。在使用Go语言之前,我所编写的每个web应用都有着借助MVC框架的痕迹。在C#中使用了ASP.NETMVC,在Java中使用了SpringMVC,在PHP中使用了Symfony,在Python中使用了CherryPy,在Ruby中使用了RoR,但最后我们终于发现,在Go语言中不需要框架。标准库HTTP包已经包含所需的内容了,一般只要加入多路复用器(比如 mux)来选择路由,再加入lib来处理中间件(比如 negroni)的任务(包括身份验证与登录等)就足够了。
Go的标准库HTTP包设计让这项工作十分简单,使用者会渐渐发现:Go的强大有一部分原因就在于其工具链与相关的工具——其中包含各种可运行在代码中的强大命令。但在Revel中,由于项目架构的设定,再加上缺乏package main
与func main() {}
入口(这些都是惯用和必要的Go命令),我们无法使用这些工具。事实上Revel附带自己的命令包,镜像一些类似run
与build
之类的命令。
使用Revel后,我们:
-
无法运行
go build
; -
无法运行
go install
; -
无法使用 race detector (–race);
-
无法使用
go-fuzz
或者其它需要可构建Go资源的强大工具; -
无法使用其它中间件或者路由;
-
热重载虽然简洁,但很缓慢,Revel在源上使用了反射机制(reflection),且从1.4版本来看,编译时间也增加了大约30%。由于并未使用
go install
,程序包没有缓存; -
由于在Go 1.5及以上版本中编译速度更慢,因此无法迁移到高版本,为了将内核升级到1.6版,我们去掉了Revel;
-
Revel将测试放置在/test dir下面,违反了Go语言中将
_test.go
文件与测试文件打包在一起的习惯; -
要想运行Revel测试,需要启动服务器并执行集成测试。
我们发现Revel的很多方式与Go语言的构建习惯相去甚远,同时也失去了一些强大go工具集的协助。
2. 明智地使用Panics
如果你是从Java或C#转到Go语言的开发者,可能会有些不太习惯Go语言中的错误处理方式(errorhandling)。在Go语言中,函数可返回多个值,因此在返回其他值时一并返回error是很典型的情况,如果一切运行正常的话,resturnsError返回的值为nil(nil是Go语言中引用类型的默认值)。
func something() (thing string, err error) {
s := db.GetSomething() if s == "" { return s, errors.New("Nothing Found")
} return s, nil}
由于我们想要创建一个error,并在调用栈的更高层级中进行处理,因此最终使用了panic。
s, err := something()
if err != nil {
panic(err)
}
结果我们完全惊呆了:一个error?天啊,运行它!
但在Go中,你会发现error其实也是返回值,在函数调用和响应处理中十分常见,而panic则会拖慢应用的性能,并导致崩溃——类似运行异常时的崩溃。为什么要仅仅因为需要函数返回error就这样做呢?这是我们的教训。在1.6版本发布前,转储panic的堆栈也负责转储所有运行的Go程序,导致在查找问题起源时非常困难,我们在一大堆不相关的内容上查找了很久,白费力气。
就算有一个真正不可恢复的error,或是遇到了运行时的panic,很可能你也并不希望整个web服务器崩溃,因为它也是很多其他服务的中间件(你的数据库也使用事务机制对吧?)因此我们学到了处理这些panic的方式:在Revel中添加filter能够让这些panic恢复,还能获取日志文件中的堆栈追踪记录并发送到Sentry,然后通过电邮以及Teamwork Chat实时聊天工具给我们发送警告,API向前端返回“500内部服务器错误”。
// PanicFilter wraps the action invocation in a protective defer blanket that// recovers panics, logs everything, and returns 500.func PanicFilter(rc *revel.Controller, fc []revel.Filter) {
defer func() { if err := recover(); err != nil {
handleInvocationPanic(rc, err) // stack trace, logging. alerting
}
}()
fc[0](rc, fc[1:])
}
3. 当心不止一次从Request.Body的读取
从http.Request.Body
读取内容之后,其Body就被抽空了,随后再次读取会返回空body[]byte{}
。这是因为在读取一个http.Request.Body
的数据时,读取器会停在数据的末尾,想要再次读取必须先进行重置。然而http.Request.Body
是一个io.ReadWriter
,并未提供Peek或Seek之类能解决这个问题的方法。有一个解决办法是先将Body复制到内存中,读取之后再将原本的内容填回去。如果有大量request的话,这种方式的开销很大,只能算权宜之计。
下面是一段短小而完整的代码:
package main
import (
"bytes"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http")
func main() {
r := http.Request{}
// Body is an io.ReadWriter so we wrap it up in a NopCloser to satisfy that interface
r.Body = ioutil.NopCloser(bytes.NewBuffer([]byte("test")))
s, _ := ioutil.ReadAll(r.Body)
fmt.Println(string(s)) // prints "test"
s, _ = ioutil.ReadAll(r.Body)
fmt.Println(string(s)) // prints empty string!
}
这里包括复制及回填的代码:
content, _ := ioutil.ReadAll(r.Body)
// Replace the body with a new io.ReadCloser that yields the same bytes
r.Body = ioutil.NopCloser(bytes.NewBuffer(content))
again, _ = ioutil.ReadAll(r.Body)
可以创建一些util函数:
func ReadNotDrain(r *http.Request) (content []byte, err error) {
content, err = ioutil.ReadAll(r.Body)
r.Body = ioutil.NopCloser(bytes.NewBuffer(content))
return
}
以替代调用类似ioutil.ReadAll
的方式:
content, err := ReadNotDrain(&r)
当然,现在你已经用no-op替换了r.Body.Close(),在request.Body中调用Close时将不会执行任何操作,这也是httputil.DumpRequest的工作方式。
4. 一些持续优化的库有助于SQL的编写
在Teamwork Desk,向用户提供web应用服务的核心功能常要涉及MySQL,而我们没有使用存储程序,因此在Go之中的数据层包含一些很复杂的MySQL……而且某些代码所构建的查询复杂程度,足以媲美奥林匹克体操比赛的冠军。一开始,我们用Gorm及其可链API来构建SQL,在Gorm中仍可使用原始的SQL,并让它根据你的结构来生成结果(但在实践中,近来我们发现这类操作越来越频繁,这代表着我们需要重新调整使用Gorm的方式,以确保找到最佳方式,或者需要多看些替代方案——但也没什么好怕的!)
对于一些人来说,对象关系映射(ORM)非常糟糕,它会让人失去控制力与理解力,以及优化查询的可能性,这种想法没错,但我们只是用Gorm作为构建查询 (能理解其输出的那部分)的封装方式,而不是当作ORM来完全使用。在这种情况下,我们可以像下面这样使用其可链API来构建查询,并根据具体结构来调整结果。它的很多功能方便在代码中手写SQL,还支持Preloading、Limits、Grouping、Associations、RawSQL、Transactions等操作,如果你要在Go语言中手写SQL代码,那么这种方法值得一试。
var customer Customer
query = db.
Joins("inner join tickets on tickets.customersId = customers.id").
Where("tickets.id = ?", e.Id).
Where("tickets.state = ?", "active").
Where("customers.state = ?", "Cork").
Where("customers.isPaid = ?", false).
First(&customer)
5. 无指向的指针是没有意义的
实际上这里特指切片(slice)。你在向函数传值时使用到了切片?在Go语言中,数组(array)也是数值,如果有大量的数组的话,你也不希望每次传值或者分配时都要复制一下吧?没错,让内存传递数组的开销是很大的,但在Go语言中,99%的时间里我们处理的都是切片而不是数组。一般来讲,切片可以当成数组部分片段的描述(经常是全部的片段),包含指向数组开始元素的指针、切片的长度与容量。
切片的每个部分只需要8个字节, 因此无论底层是什么,数组有多大都不会超过24个字节。
我们经常向函数切片发送指针,以为能节省空间。
t := getTickets() // e.g. returns []Tickets, a slice ft := filterTickets(&t)
func filterTickets(t *[]Tickets) []Tickets {}
如果t
中有很多数据,我们以为将其发送给filterTicket
能阻止在内存中执行大量数据的复制工作。而现在随着对切片的了解,我们知道:可以只发送切片值,不用担心内存的问题。
t := getTickets() // []Tickets massive list of tickets, 20MB
ft := filterTickets(t)func filterTickets(t []Tickets) []Tickets {} // 24 bytes passed by value
当然,不通过引用来发送也代表着你不会对指针指向进行错误的更改,因为切片本身就是一个引用类型。
6. Naked returns会损失可读性,让代码更难读懂(在较大的函数中)。
在Go语言中,“Naked returns”指代从某个函数返回时,没有明确说明返回内容的return。
Go语言可以有命名返回值,比如func add(a, b int) (total int) {}
, 我可以使用刚返回的那个函数来执行返回,而无需返回全部内容(使用return
来代替return all
)。在小型函数中,Naked Returns非常有用,也很简洁。
func findTickets() (tickets []Ticket, countActive int64, err error) {
tickets, countActive = db.GetTickets() if tickets == 0 { err = errors.New("no tickets found!")
}
return
}
显而易见,如果没找到ticket,则返回0, 0, error
;如果找到了ticket,则返回120, 80, nil
之类的格式,具体数值取决于ticket的count。关键在于:如果在函数签名中命名了返回值,就可以使用return
(naked return),在调用返回时,也会返回每个命名返回值所在的状态。
然而,我们有一些大型函数,大到有些笨重的那种。在函数中的,任何长度需要翻页的naked returns都会极大地影响可读性,并容易造成细微不易察觉的bug。特别如果有多个返回点的话,千万不要使用naked returns或者大型函数。
下面是一个例子:
func findTickets() (tickets []Ticket, countActive int64, err error) {
tickets, countActive := db.GetTickets() if tickets == 0 {
err = errors.New("no tickets found!")
} else {
tickets += addClosed() // return, hmmm...okay, I might know what this is
return
}
.
.
. // lots more code
.
.
. if countActive > 0 {
countActive - closedToday() // have to scroll back up now just to be sure...
return
}
.
.
. // Okay, by now I definitely can't remember what I was returning or what values they might have
return}
7. 当心作用域与缩略声明
在Go语言中,如果在不同的块区内使用相同的缩略名:=
来声明变量时,由于作用域(scope)的存在,会出现一些细微不易察觉的bug,我们称之为shadowing。
func findTickets() (tickets []Ticket, countActive int64) {
tickets, countActive := db.GetTickets() // 10 tickets returned, 3 active
if countActive > 0 { // oops, tickets redeclared and used just in this block
tickets, err := removeClosed() // 6 tickets left after removing closed
if err != nil { // Argh! We used the variables here for logging!, if we didn't we would
// have received a compile-time error at least for unused variables.
log.Printf("could not remove closed %s, ticket count %d", err.Error(), len(tickets))
}
} return // this will return 10 tickets o_O}
具体在于:=
缩略变量的声明与分配问题,一般来说如果在左边使用新变量时,才会编译:=
,但如果左边出现其他新变量的话,也是有效的。在上例中,err
是新变量,因为在函数返回的参数中已经声明过,你以为ticket
会被自动覆盖。但事实并非如此,由于块区作用域的存在,在声明和分配新的ticket变量后,一旦块区闭合,其作用域就会丢失。为了解决这个问题,我们只需声明变量err
位于块区之外,再用=
来代替:=
,优秀的编辑器(比如加入Go插件的Emacs或Sublime就能解决这个shadowing的问题)。
func findTickets() (tickets []Ticket, countActive int64) {
var err error
tickets, countActive := db.GetTickets() // 10 tickets returned, 3 active
if countActive > 0 {
tickets, err = removeClosed() // 6 tickets left after removing closed
if err != nil {
log.Printf("could not remove closed %s, ticket count %d", err.Error(), len(tickets))
}
} return // this will return 6 tickets}
8. 映射与随机崩溃
在并发访问时,映射并不安全。我们曾出现过这个情况:将映射作为应用整个生命周期的应用级变量,在我们的应用中,这个映射是用来收集每个控制器统计数据的,当然在Go语言中每个http request都是自己的goroutine。
你可以猜到下面会发生什么,实际上不同的goroutine会尝试同时访问映射,也可能是读取,也可能是写入,可能会造成panic而导致应用崩溃(我们在Ubuntu中使用了upstart脚本,在进程停止时重启应用,至少保证应用算是“在线”)。有趣的是:这种情况随机出现,在1.6版本之前,想要找出像这样出现panic的原因都有些费劲,因为堆栈转储包含所有运行状态下的goroutine,从而导致我们需要过滤大量的日志。
在并发访问时,Go团队的确考虑过映射的安全性问题,但最终放弃了,因为在大多数情况下这种方式会造成非必要开销,在golang.org的FAQ中有这样的解释:
在经过长期讨论后,我们决定在使用映射时,一般不需从多个goroutine执行安全访问。在确实需要安全访问时,映射很可能属于已经同步过的
较大数据架构或者计算。因此,如果要求所有映射操作需要互斥锁的话,会拖慢大多数程序,但效果寥寥无几。由于不经控制的映射访问会让程序崩溃,作出这个决定并不容易。
我们的代码看起来就象这样:
package stats
var Requests map[*revel.Controller]*RequestLog var RequestLogs map[string]*PathLog
我们对其进行了修改,使用stdlib的同步数据包:在封装映射的结构中嵌入读取/写入互斥锁。我们为这个结构添加了一些helper:Add与Get方法:
var Requests ConcurrentRequestLogMap// init is run for each package when the app first runsfunc init() {
Requests = ConcurrentRequestLogMap{items: make(map[interface{}]*RequestLog)}
}type ConcurrentRequestLogMap struct {
sync.RWMutex // We embed the sync primitive, a reader/writer Mutex
items map[interface{}]*RequestLog
}func (m *ConcurrentRequestLogMap) Add(k interface{}, v *RequestLog) {
m.Lock() // Here we can take a write lock
m.items[k] = v
m.Unlock()
}func (m *ConcurrentRequestLogMap) Get(k interface{}) (*RequestLog, bool) {
m.RLock() // And here we can take a read lock
v, ok := m.items[k]
m.RUnlock() return v, ok
}
现在再也不会崩溃了。
9. Vendor的使用
好吧,虽然难以启齿,但我们刚好犯了这个错误,罪责重大——在将代码部署到生产环境时,我们居然没有使用vendor。
简单解释一下,在Go语言中,我们通过从项目根目录下运行go get ./...
来
获得依赖,每个依赖都需要从主服务器的HEAD上拉取,很显然这种情况非常糟糕,除非在$GOPATH的服务器上保存依赖的准确版本,并且一直不做更新(也不重新构建或运行新的服务器),如果更改无可回避,你会对生产环境中运行的代码失去控制。在Go 1.4版本中,我们使用了Godeps及其GOPATH来执行vendor;在1.5版本中,我们使用了GO15VENDOREXPERIMENT环境变量;到了1.6版本,终于不需要工具了——项目根目录下的/vendor
可以自动识别为依赖的存放位置。你可以在不同的vendor工具中选择一个来追踪版本号,让依赖的添加与更新更为简单(移除.git,更新清单等)。
所获良多,但学无止境
上面仅仅列出了我们初期所犯错误与所获心得的一小部分。我们只是由5名开发者组成的小团队,创建了TeamworkDesk,尽管去年我们在Go语言方面所获良多,但还有大批的优秀功能蜂拥而至。今年我们会出席各种关于Go语言的大会,包括在丹佛举行的GopherCon大会;另外我还在Cork的当地开发者聚会上就Go的使用进行了讨论。
我们会继续发布Go语言相关的开源工具,并致力于回馈现有的库。目前我们已经适当提供了一些小型项目(参见列表),所发的Pull Request也被Stripe、Revel以及一些其他的开源Go项目所采纳。
翻译: 孙薇
责编: 钱曙光,关注架构和算法领域,寻求报道或者投稿请发邮件[email protected],另有「CSDN 高级架构师群」内有诸多知名互联网公司的大牛架构师,欢迎架构师加微信qshuguang2008申请入群,备注姓名+公司+职位。
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