对于你的下一个 DevOps 应用来说，Google 公司的 Go 可能是完美的语言。作为由 6 篇组成一个系列文章的第一篇，我们从 goroutines、panics 和 errors 开始深入研究 Go 语言的利与弊，因为这些利与弊涉及构建 DevOps 应用。

在这篇博客中，我们已经称赞了 Google 公司的 Go 语言用于 DevOps 应用开发的优点，而且我们也写了Go 迷你入门指南。

为了避免有人认为我们是打着 DevOps 监控平台幌子的 Google 员工（我们确实是正儿八经 DevOps 监控平台，而不是 Google 员工），我们希望深入研究 Go 语言的优缺点，特别是在涉及构建 DevOps 应用程序方面。由于我们将智能代理(软件)从 Python(构建) 转换到 Go(构建)，我们有许多在 Go 语言环境下工作(开发)的经验，并且我们也有一些自认为很重要的东西(知识)来与更大的 DevOps 社区分享。

从这周开始，我们将发布由 6 篇组成一系列关于 Go 语言利和弊的文章，每一篇文章都详述了少许的内容。正如我们所做的，我们将通过链接到其它篇目来更新这篇文章：

• Golang 对于 DevOps 之利弊第一篇：Goroutines, Channels, Panics, 和 Errors(本篇)

• Golang 对于 DevOps 之利弊第二篇：自动接口实现，共有/私有变量

• Golang 对于 DevOps 之利弊第三篇：速度 VS 缺少泛型

• Golang 对于 DevOps 之利弊第四篇：打包时间与方法重载

• Golang 对于 DevOps 之利弊第五篇：交叉编译，窗口，信号，文档和编译器

• Golang 对于 DevOps 之利弊第六篇：Defer 语句和包依赖版本控制

如果这是你首次阅读有关 Go 的文章，并且你已经知道怎样用类 C 的语言进行编程，你应该去参考Go 语言之旅，它将大约花费你一个小时，而且介绍相当有深度。接下来的内容并不是介绍学习如何用 Go 进行编程，而是我们在用 Go 语言开发智能代理系统过程中有过的抱怨和发现的可取之处。

准备好听听用 Go 进行编程的真正样子吗？我要开始说了(原谅我，这是一个不高明的双关)（译注:原文是 Here it goes ，goes 对应 go 语言）。

Go 语言的好处 1: Goroutines — 轻量，内核级 线程

Goroutine 等同于 Go。Goroutine 是执行线程，并且它是轻量的、内核级的。轻量级是因为你可以在不影响系统性能的同时运行很多的 Goroutine，而内核级是因为它们并行运行（真正的并行运行，而不是像在其他语言中的伪并行，比如旧版的 Ruby）。同时也不像 Python 那样，在 Go 中没有全局解释器锁（GIL）。

换句话说，Goroutine 是 Go 语言中的重要部分，而不是后来才添加的特性，这正是 Go 语言执行之快的原因之一。另一方面， Java 有一个复杂的线程调度器。它们在为线程的执行创造条件，但是需要很多的管理工作，因此降低了你的程序运行速度。从另一个角度看，Node.js 没有真正的并发，仅仅是并发的假象。这是对于 DevOps 用途来说，Go 能成为一门伟大的语言的原因，它不影响你的系统性能，真正的并行执行，并且在意外的硬件故障中尽可能的可靠。

怎样执行一个 Goroutine

启动一个 goroutine 线程超级简单。首先，你将在我们的看门狗（Watchdog）产品中看到一些伪代码：

 import  "time"func monitorCpu() { … }func monitorDisk() { … }func monitorNetwork() { … }func monitorProcesses() { … }func monitorIdentity() { … }func main() {
 for !shutdown {
 monitorCpu()
 monitorDisk()
 monitorNetwork()
 monitorProcesses()
 monitorIdentity()
 time.Sleep(5*time.Second)
 }} 

在上面的代码中，CPU、硬盘、网络、进程和身份每 5 秒检查一次。如果上述任何一个挂掉的话，所有的监控就会终止。每一个监控用时越长，检查频率就越低，因为我们在计算完成之后需要休眠 5 秒。

为了解决这些问题，一种解决方案（一种不完整的方案，但是完美展示 goroutine 的价值所在）是使用 goroutine 来调用每一个监控函数。仅仅在你想要以线程方式运行的函数调用前加上 go 关键字。

func main() {
 for !shutdown {
 go monitorCpu()
 go monitorDisk()
 go monitorNetwork()
 go monitorProcesses()
 go monitorIdentity()
 time.Sleep(5*time.Second)
 }} 

现在如果它们之中任何一个挂掉的话，仅仅被阻塞的调用会被终止，不会阻塞其它的监控调用函数。并且因为产生一个线程很容易也很快，现在我们事实上更靠近了每隔 5 秒钟检查这些系统。

当然，上述这个解决方案也有其他问题，比如在一个 goroutine 的 panic 可能会破坏其他 goroutine，睡眠时间有少量的偏差，代码并不像看到的那样模块化等等。但是生成内核级线程不是很容易吗？

正如你所看到的，Java 程序需要 12 行代码，而 Go 却只需要 2 个单词。我们想说这意味着你的 Go 源代码 将变得简洁和紧凑，但是当我们在这篇文章后面介绍 panics 和 errors 时，你会发现, 不幸的是, 情况并非如此。(事实上 Go 语言是一种比较臃肿的语言，现在信不信由你)。

同步包(和 channel s)加上编排

我们使用 Go 的同步包和 channels 是为了 goroutine 的编排，发送信号和关闭。你将会发现对 sync.Mutex 和 sync.WaitGroup 的引用以及不断重复的名为 shutdownChannel 的 结构体 变量充斥在我们的代码中。

在 Go manual 中关于 sync.Mutex 和 sync.WaitGroup 有一个重要的提示:

整天给那些不用 Go，C 或 C++ 的人解释：结构体是值传递的。任何时间你创建一个 Mutex 或者 WaitGroup，使用一个指针，不要使用直接的值。这并不是普遍必需的，但是如果你不知道何时是好是坏，请一直使用指针。这里有一个很好的、简单的例子：

type Example struct {
 wg *sync.WaitGroup
 m *sync.Mutex}func main() {
 wg := &sync.WaitGroup{}
 m := &sync.Mutex{}} 

然而对于这些结构体的警告恰恰在页面的顶部，很容易忽视掉，这将会导致你将要构建的应用出现奇怪的副作用。

从前一节关于监控的那个例子来看，这个例子是我们如何使用一个 WaitGroup 来确保在任何时候每个系统中不会有多于一个的监控:

import "sync"…func main() {
 for !shutdown {
 wg := &sync.WaitGroup{}
 doCall := func(fn func()) {
 wg.Add(1)
 go func() {
 defer wg.Done()
 fn()
 }
 }
 doCall(monitorCpu)
 doCall(monitorDisk)
 doCall(monitorNetwork)
 doCall(monitorProcesses)
 doCall(monitorIdentity)
 wg.Wait()
 }} 

一个 mutex 是保护共享资源的好方法，比如服务器上的 CPU 度量历史，正在监视日志文件的水印，或对更新事件感兴趣的监听器列表。这里没有惊奇的地方，除了一个相当令人可怕的 defer 关键字外，但是它超出这篇文章的范畴了。

package mainimport (
 "fmt"
 "sync"
 "time")func printAndSleep(m *sync.Mutex, x int) {
 m.Lock()
 defer m.Unlock()
 fmt.Println(x)
 time.Sleep(time.Second)}func main() {
 m := &sync.Mutex{}
 for i := 0; i < 10; i++ {
 printAndSleep(m, i)
 }} 

goroutine 不仅容易启动，而且总的来说它们也容易协调、关闭和等待。不过有几个复杂的事情要处理，它们可能会更加深入一些：对多线程的事件广播、工作池，还有分布式处理。

Goroutines 的自动清理

goroutine 持有堆变量和栈变量的引用（避免垃圾收集），但是并不需要一直持有这些引用。它们 (goroutines) 一直运行直到函数完成，然后关闭并且自动释放所有资源。在这过程中，一个需要注意的点是：如果主线程已经退出，那么启动的 goroutine 会被忽略。

首先，这里举一个有关启动 goroutine 并被忽略的真实例子。在我们的应用中，我们在子进程中启动一个模块，并且使用 IPC 来配置更新，设置更新和心跳检测。父进程和每个模块进程(子进程)必须不断地从 IPC channel 中读取数据，并且再向别的地方发送数据。这是一种我们启动并且忽略的线程，因为在关机的时候，我们不关心是否已经接收了全部的信息流。请持保留态度的看这段代码，虽然它来自我们的代码，但是为了简单起见，移除了一些重量级的代码：

package ipc

import (
 "bufio"
 "bytes"
 "fmt"
 "os"
 "time")type ProtocolReader struct {
 Channel chan *ProtocolMessage
 reader *bufio.Reader
 handle *os.File}func NewProtocolReader(handle *os.File) *ProtocolReader {
 return &ProtocolReader{
 make(chan *ProtocolMessage, 15),
 bufio.NewReader(handle),
 handle,
 }}func (this *ProtocolReader) ReadAsync() {
 go func() {
 for {
 line, err := this.reader.ReadBytes('\n')
 if err !=  nil  {
 this.handle.Close()
 close(this.Channel)
 return nil
 }
 message := &ProtocolMessage{}
 message.Unmarshal(line)
 this.Channel <- message }
 return nil
 }} 

第二个例子用来说明主线程退出而忽略正在运行的 goroutine：

package main

import (
 "fmt"
 "time")func waitAndPrint() {
 time.Sleep(time.Second)
 fmt.Println("got it!")}func main() {
 go waitAndPrint()} 

使用 sync.WaitGroup 很容易修复这个问题。你将会看到很多像这个代码示例一样使用 time.Sleep 来等待的例子。如果你助长了这种疯狂(使用 time.Sleep)，我们确实会小看你的。请使用 WaitGroup 来写代码吧。

Channels

Go 语言的 channel 是很好的单向消息传递工具。我们在代理软件中使用它们用于消息传递，消息广播和工作队列。它们会被 GC 自动清理，不需要(手动)关闭，并且很容易生成：

numSlots := 5make(chan int, numSlots) 

你可以通过这个 channel 传送任何信息。你可以让它们同步工作，异步工作，或者让多个读端来监听这些 channels，并做具体的一些工作。

不像 queue，一个 channel 可以被用来广播一个消息。在我们的代码中，最经常用来广播的消息是关闭。当到了关闭时刻，我们向所有后台 goroutines ->发送广播：到清理空间的时间了。使用一个 channel 向多个监听者发送单一消息仅仅只有一种方式：那就是你必须关闭这个 channel。下面是我们代码的简化版本：

package main

import (
 "fmt"
 "sync"
 "time")var shutdownChannel = make(chan struct{}, 0)var wg = &sync.WaitGroup{}func start() {
 wg.Add(1)
 go func() {
 ticker := time.Tick(100*time.Millisecond)
 for shutdown := false; !shutdown; {
 select {
 case <-ticker:
 fmt.Println("tick")
 case <-shutdownChannel:
 fmt.Println("tock")
 shutdown = true
 }
 }
 wg.Done()
 }()}func stop() {
 close(shutdownChannel)}func wait() {
 wg.Wait()}func main() {
 start()
 time.Sleep(time.Second)
 stop()
 wait()} 

我们对 Go 中的 select 功能情有独钟。它允许我们在做重要工作的同时响应中断。我们可以相当自由的使用它来管理关闭信号和定时器（像上例那样），读取多个数据流，并且可以和 Go 的 fsnotify 包一起使用。

Go 语言的糟糕之处 1：Panic 和 Error 的处理

panic 和 error，它们是 Go 语言中最糟糕的东西，而且会是一个长远的问题。首先，让我们来为 panic 和 error 下个定义，因为并不是每一门编程语言都会处理它们。

根据 Go 官方博客的一篇文章，

Panic 是一个内建函数，用于终止普通的控制流，并使程序崩溃。当函数 F 引发 panic 时，F 的执行终止，通常函数 F 中的任一 deferred 函数会被执行，并且 F 会返回给它的调用者。对于调用者来说，F 表现得像是一个调用 panic 的函数。这个进程继续收回栈帧（栈是向下增长，函数返回时退栈）直到当前 goroutine 中所有的函数返回，这时程序就崩溃了。Panics 可以通过直接调用来引发。它们也可以由运行时错误引发，如数组访问越界。

换句话说，当你遇到一个控制流问题时，panics 会终止你的程序。

有几种方式可以触发一个 panic：

• 调用函数来引发 panic

• 除 0

• 关闭一个已经关闭的 channel

• 映射不存在的属性，比如 Attribute = map["This doesn’t exist"]

另一方面，error 是一个內建类型，这种类型表示能自声明为字符串类型的值。这是从 Go 源代码引用的定义：

type error interface {
 Error() string} 

根据以上定义，这是对于为什么我们讨厌 Go 拥有 error 和 panic 的总结：

Error 是为了避免异常流，而 panic 抵消了这种作用

对于任何一种编程语言，只要拥有 error 和 panic 其中之一就足够了。至少可以说，一些编程语言兼有二者是令人沮丧的。Go 语言的开发者们不幸地跟错了潮流，错误地选择了兼有二者。

一份在流行编程语言中错误处理的抽样

总有可能返回错误，但对语言来说可能并不必要。Go 的很多內建函数，比如访问 map 元素、从 channel 中读取数据、JSON 编码等，都需要用到错误处理。这就是为什么 Go 和 其他一些类似的语言接纳 “error” 这个设计，而像 Python 和 Scala 等语言却没有。

Go 语言官方博客再次介绍:

错误处理是重要的。该语言的设计和约定鼓励你明确地检查错误发生的地方（区别于其它语言约定中的抛出异常和有时捕获它们）。在某些情况下，这使得 Go 代码冗长，但幸运的是，你可以使用一些技术来最小化重复的错误处理。

当他们说 error 可以使 Go 代码冗长，他们没有撒谎。

所以从 Go 语言对 panic 和 error 的实现中，我们可以了解到一些什么呢？

Error 增加你的代码的大小

在开始介绍之前，让我们点明我们可以对 panic 和 error 抱怨。不是我们不喜欢 error，而是我们不喜欢兼有 error 和 panic。根据语言的设计，error 可以很容易的去除，所以我们主要抱怨 error 相关的问题，而不是 panic。

在代码库大小方面，Go 应用已经很臃肿了。它的二进制文件运行速度很快，但是作为源代码，它比它需要的更加冗长。在这种冗长的基础上，还需要同时处理 panic 和 error，由此你就会明白为什么这门语言之前被称为丑陋的东西有了一个概念。在区分 panic 和 error 方面需要花费额外的努力。在那些典型的编程语言里，你只有一种处理错误的方式。那如果有 error 和 panic 呢？这让我们比在假人模特工厂里的蚊子更加抓狂！

这里是原因。

通常管理 error 的方式是 try/catch。

下面是本应该出现在我们代理软件代码中的例子：

try {
 this.downloadModule(moduleSettings)
 this.extractModule(moduleSettings)
 this.tidyManifestModule(moduleSettings)
 this.restartCommand(moduleSettings)
 this.cleanupModule(moduleSettings)
 return nil}catch e {
 case Exception => return e} 

在这个例子中，和我们实际的代码一样，我们不关心 error 是什么或者它在哪里发生。所有我们关心的是是否有一个 error。这种方式既有意义，又能产生整洁简明的代码。

对于一个错误，你的代码的每一行都必须这么做:

if err := this.downloadModule(moduleSettings); err != nil {
 return err}if err := this.extractModule(moduleSettings); err != nil {
 return err}if err := this.tidyManifestModule(moduleSettings); err != nil {
 return err}if err := this.restartCommand(currentUpdate); err != nil {
 return err}if err := this.cleanupModule(moduleSettings); err != nil {
 return err} 

在最糟糕的情况下，它将使你的代码库增加至三倍。三倍！不，它不是每一行 – 结构体，接口，导入库和空白行完全不受影响。所有的其他行，你知道的，有实际代码的行，都增至三倍。

在少数情况下，你想为这些做出不同。在不必要的时候，把一行代码变成三行是件很蠢的事情。没有任何理由去扩展代码库的大小。

除了 error，你还有 panic（需要应对）。如果你有引发 panic 的事物，它和在哪个函数之内发生 (panic) 没有关系.如果你有一个 panic，它将和 try/catch 做同样的事情，除了你现在需要重复代码外，你还是需要处理同样的 try/catch！

我们的代理软件中的解决方案是使用一个带有重试功能的 wrapper 函数和为 panic 和 error 而做的良好记录。然后我们在主线程和遍及代码产生的每一个 goroutine 中严格的调用它。这些代码不能在其他的任何地方运行，因为他缺失其它类库，而且它是阉割版的代码，但是它应该给你关于如何共同管理 panic 和 error 的一些启发。

package safefunc
import (
 "common/ log "
 "common/timeout"
 "runtime/debug"
 "time")type RetryConfig struct {
 MaxTries int
 BaseDelay time.Duration
 MaxDelay time.Duration
 SplayFraction float64
 ShutdownChannel <-chan struct{} } func DefaultRetryConfig() *RetryConfig {
 return &RetryConfig{
 MaxTries: -1,
 BaseDelay: time.Second,
 MaxDelay: time.Minute,
 SplayFraction: 0.25,
 ShutdownChannel: nil,
 } } func Retry(name string, config *RetryConfig, callback func() error) {
 // this is stupid, but necessary.
 // when a function panics, that function's returns are zeros.
 // that's the only way to check (can't rely on a nil error during a panic)
 var noPanicSuccess int = 1
 failedAttempts := 0
 wrapped := func() (int, error) {
 defer func() {
 if err := recover(); err != nil {
 log.Warn.Println("Recovered panic inside", name, err)
 log.Debug.Println("Panic Stacktrace", string(debug.Stack()))
 }
 }()
 return noPanicSuccess, callback()
 } retryLoop:
 for {
 wrappedReturn, err := wrapped()
 if err != nil {
 log.Warn.Println("Recovered error inside", name, err)
 log.Debug.Println("Recovered Stacktrace", string(debug.Stack()))
 } else if wrappedReturn == noPanicSuccess {
 break retryLoop }
 failedAttempts++
 if config.MaxTries > 0 && failedAttempts >= config.MaxTries {
 log.Trace.Println("Giving up on retrying", name, "after", failedAttempts, "attempts")
 break retryLoop }
 sleep := timeout.Delay(config.BaseDelay, failedAttempts, config.SplayFraction, config.MaxDelay)
 log.Trace.Println("Sleeping for", sleep, "before continuing retry loop", name)
 sleepChannel := time.After(sleep)
 select {
 case <-sleepChannel:
 case <-config.ShutdownChannel:
 log.Trace.Println("Shutting down retry loop", name)
 break retryLoop }
 }} 

当因为 Go 有这些错误处理让你觉得代码很安全时，一个 panic 错误在运行时发生了。它不做任何检查，把各 goroutine 的所有的错误都放到堆栈里，直到最终使程序崩溃。

并非每人都讨厌 Go 中的 error 和 panic

诚然，有些人可能不认为这是一个弊端。甚至在我们 Blue Matador 自己公司内部都有不同意见（联合创始人们之间有更多的意见）

有错误处理会强迫你在错误发生的时候处理它们，而不是在未来一个未知的时候。error 可以是类型检查的，所以编译器可以让你去处理它们并且警告你。Go 是为数不多支持这一特性的语言。

一些人喜欢 panic，因为它不是依靠开发者的能力来返回一个异常。try/catch 是解决这些更好的方式，并且它是在函数之外的。在异常发生时，开发人员很难跟踪到，panic 和 error 可以帮助开发者解决这个问题。

我们对 error 和 panic 的主要抱怨

在 Go 中，你不得不同时处理这两者。你已经通过 try/catch 获得错误捕获的 panic，所以为什么你还要让自己必须去担心 panic 呢？

panic 不仅中断所有导致 panic 的函数调用，而且也中断线程！如果你有一个出现 panic 的线程，并且你不在那个线程捕获它，这样的话不仅那个线程停止了，而且调用它的线程也会停止，一直出现异常直到你的程序挂掉。你代码中的单个 panic 可以中断所有事情，因为它可以级联的导致整个程序执行失败。

Go 使你不得不去容忍 error 和 panic 同时存在，而你最好永远记住这个。如果你一旦忘记，你的程序可能会意外的崩溃。你可能将此归咎于那个正确写出糟糕代码的程序员，但是它真的是开发者的错误吗？当机修工拧松车上的所有螺帽，难道是司机的错误吗？

总结来说，如果一切都被 error 捕获，那太好了！如果一切都被 panic 捕获，那也很好！但是在 Go 中，必须对两者进行处理和同时容忍同时存在确实是令人沮丧的。

Golang 对于 DevOps 之利弊第二篇：自动接口实现，共有/私有变量

每隔一周，我们会发布一篇新的指南，如我们的关于 Golang 对于 DevOps 之利弊六部曲中本篇一样。下一篇是：自动接口，共有/私有变量。

作者简介

Matthew 经历过标准 DevOps 监控工具需要随时待命之痛。他创立了 Blue Matador 来修复遍及 DevOps 的 Frankenstein 安装的混乱。业余时间，他喜欢开飞机，玩棋盘游戏，还有花时间陪他的妻子和三个孩子。

via:

作者：Matthew Barlocker 译者：liuxinyu123 校对：rxcai polaris1119

本文由 GCTT 原创编译，Go语言中文网 荣誉推出

本文由 GCTT 原创翻译，Go语言中文网 首发。也想加入译者行列，为开源做一些自己的贡献么？欢迎加入 GCTT！

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