我为什么从python转向go

作者: siddontang | 来源:发表于2015-05-16 15:54 被阅读42514次

    应puppet大拿刘宇的邀请,我去西山居运维团队做了一个简短分享,谈谈为什么我要将我们的项目从python转向go。

    坦白的讲,在一帮python用户面前讲为什么放弃python转而用go其实是一件压力蛮大的事情,语言之争就跟vim和emacs之争一样,是一个永恒的无解话题,稍微不注意就可能导致粉丝强烈地反击。所以我只会从我们项目实际情况出发,来讲讲为什么我最终选择了go。

    为什么放弃python

    首先,我其实得说说为什么我们会选择python。在我加入企业快盘团队之前,整个项目包括更早的金山快盘都是采用python进行开发的。至于为什么这么选择,当时的架构师葱头告诉我,主要是因为python上手简单,开发迅速。对于团队里面大部分完全没服务端开发经验的同学来说,python真的是一个很好的选择。

    python的简单高效,我是深有体会的。当时私有云项目也就几个程序员,但是我们要服务多家大型企业,进行定制化的开发,多亏了python,我们才能快速出活。后来企业快盘挂掉之后,我们启动轻办公项目,自然也使用python进行了原始版本的构建。

    python虽然很强大,但我们在使用的时候也碰到了一些问题,主要由如下几个方面:

    • 动态语言

      python是一门动态强类型语言。但是,仍然可能出现int + string这样的运行时错误,因为对于一个变量,在写代码的时候,我们有时候很容易就忘记这个变量到底是啥类型的了。

      在python里面,可以允许同名函数的出现,后一个函数会覆盖前一个函数,有一次我们系统一个很严重的错误就是因为这个导致的。

      上面说到的这些,静态语言在编译的时候就能帮我们检测出来,而不需要等到运行时出问题才知道。虽然我们有很完善的测试用例,但总有case遗漏的情况。所以每次出现运行时错误,我心里都想着如果能在编译的时候就发现该多好。

    • 性能

      其实这个一直是很多人吐槽python的地方,但python有它适合干的事情,硬是要用python进行一些高性能模块的开发,那也有点难为它了。

      python的GIL导致无法真正的多线程,大家可能会说我用多进程不就完了。但如果一些计算需要涉及到多进程交互,进程之间的通讯开销也是不得不考虑的。

      无状态的分布式处理使用多进程很方便,譬如处理http请求,我们就是在nginx后面挂载了200多个django server来处理http的,但这么多个进程自然导致整体机器负载偏高。

      但即使我们使用了多个django进程来处理http请求,对于一些超大量请求,python仍然处理不过来。所以我们使用openresty,将高频次的http请求使用lua来实现。可这样又导致使用两种开发语言,而且一些逻辑还得写两份不同的代码。

    • 同步网络模型

      django的网络是同步阻塞的,也就是说,如果我们需要访问外部的一个服务,在等待结果返回这段时间,django不能处理任何其他的逻辑(当然,多线程的除外)。如果访问外部服务需要很长时间,那就意味着我们的整个服务几乎在很长一段时间完全不可用。

      为了解决这个问题,我们只能不断的多开django进程,同时需要保证所有服务都能快速的处理响应,但想想这其实是一件很不靠谱的事情。

    • 异步网络模型

      tornado的网络模型是异步的,这意味着它不会出现django那样因为外部服务不可用导致这个服务无法响应的问题。话说,比起django,我可是非常喜欢tornado的,小巧简单,以前还写过几篇深入剖析tornado的文章了。

      虽然tornado是异步的,但是python的mysql库都不支持异步,这也就意味着如果我们在tornado里面访问数据库,我们仍然可能面临因为数据库问题造成的整个服务不可用。

      其实异步模型最大的问题在于代码逻辑的割裂,因为是事件触发的,所以我们都是通过callback进行相关处理,于是代码里面就经常出现干一件事情,传一个callback,然后callback里面又传callback的情况,这样的结果就是整个代码逻辑非常混乱。

      python没有原生的协程支持,虽然可以通过gevent,greenlet这种的上patch方式来支持协程,但毕竟更改了python源码。另外,python的yield也可以进行简单的协程模拟,但毕竟不能跨堆栈,局限性很大,不知道3.x的版本有没有改进。

    • 开发运维部署

      当我第一次使用python开发项目,我是没成功安装上项目需要的包的,光安装成功mysql库就弄了很久。后来,是一位同事将他整个python目录打包给我用,我才能正常的将项目跑起来。话说,现在有了docker,是多么让人幸福的一件事情。

      而部署python服务的时候,我们需要在服务器上面安装一堆的包,光是这一点就让人很麻烦,虽然可以通过puppet,salt这些自动化工具解决部署问题,但相比而言,静态编译语言只用扔一个二进制文件,可就方便太多了。

    • 代码失控

      python非常灵活简单,写c几十行代码才能搞定的功能,python一行代码没准就能解决。但是太简单,反而导致很多同学无法对代码进行深层次的思考,对整个架构进行细致的考量。来了一个需求,啪啪啪,键盘敲完开速实现,结果就是代码越来越混乱,最终导致了整个项目代码失控。

      虽然这也有我们自身的原因,譬如没好的代码review机制,没有好的项目规范,但个人感觉,如果一个程序员没经过良好的编码训练,用python很容易就写出烂的代码,因为太自由了。

      当然,我这里并不是说用python无法进行大型项目的开发,豆瓣,dropbox都是很好的例子,只是在我们项目中,我们的python代码失控了。

    上面提到的都是我们在实际项目中使用python遇到的问题,虽然最终都解决了,但是让我愈发的觉得,随着项目复杂度的增大,流量性能压力的增大,python并不是一个很好的选择。

    为什么选择go

    说完了python,现在来说说为什么我们选择go。其实除了python,我们也有其他的选择,java,php,lua(openresty),但最终我们选择了go。

    虽然java和php都是最好的编程语言(大家都这么争的),但我更倾向一门更简单的语言。而openresty,虽然性能强悍,但lua仍然是动态语言,也会碰到前面说的动态语言一些问题。最后,前金山许式伟用的go,前快盘架构师葱头也用的go,所以我们很自然地选择了go。

    go并不是完美,一堆值得我们吐槽的地方。

    • error,好吧,如果有语言洁癖的同学可能真的受不了go的语法,尤其是约定的最后一个返回值是error。项目里面经常会充斥这样的代码:

      if _, err := w.Write(data1); err != nil {
          returun err
      }
      if _, err := w.Write(data2); err != nil {
          returun err
      }
      

      难怪有个梗是对于一个需求,java的程序员在写配置的时候,go程序员已经写了大部分代码,但是当java的程序员写完的时候,go程序员还在写err != nil

      这方面,errors-are-values倒是推荐了一个不错的解决方案。

    • 包管理,go的包管理太弱了,只有一个go get,也就是如果不小心更新了一个外部库,很有可能就导致现有的代码编译不过了。虽然已经有很多开源方案,譬如godep以及现在才出来的gb等,但毕竟不是官方的。貌似google也是通过vendor机制来管理第三方库的。希望go 1.5或者之后的版本能好好处理下这个问题。

    • GC,java的GC发展20年了,go才这么点时间,gc铁定不完善。所以我们仍然不能随心所欲的写代码,不然在大请求量下面gc可能会卡顿整个服务。所以有时候,该用对象池,内存池的一定要用,虽然代码丑了点,但好歹性能上去了。

    • 泛型,虽然go有inteface,但泛型的缺失会让我们在实现一个功能的时候写大量的重复代码,譬如int32和int64类型的sort,我们得为分别写两套代码,好冗余。go 1.4之后有了go generate的支持,但这种的仍然需要自己根据go的AST库来手动写相关的parser,难度也挺大的。虽然也有很多开源的generate实现,但毕竟不是官方的。

    当然还有很多值得吐槽的地方,就不一一列举了,但是go仍旧有它的优势。

    • 静态语言,强类型。静态编译能帮我们检查出来大量的错误,go的强类型甚至变态到不支持隐式的类型转换。虽然写代码感觉很别扭,但减少了犯错的可能。
    • gofmt,应该这是我知道的第一个官方提供统一格式化代码工具的语言了。有了gofmt,大家的代码长一个样了,也就没有花括号到底放到结尾还是新开一行这种蛋疼的代码风格讨论了。因为大家的代码风格一样,所以看go的代码很容易。
    • 天生的并行支持,因为goroutine以及channel,用go写分布式应用,写并发程序异常的容易。没有了蛋疼的callback导致的代码逻辑割裂,代码逻辑都是顺序的。
    • 性能,go的性能可能赶不上c,c++以及openresty,但真的也挺强悍的。在我们的项目中,现在单机就部署了一个go的进程,就完全能够胜任以前200个python进程干的事情,而且CPU和MEM占用更低。
    • 运维部署,直接编译成二进制,扔到服务器上面就成,比python需要安装一堆的环境那是简单的太多了。当然,如果有cgo,我们也需要将对应的动态库给扔过去。
    • 开发效率,虽然go是静态语言,但我个人感觉开发效率真的挺高,直觉上面跟python不相上下。对于我个人来说,最好的例子就是我用go快速开发了非常多的开源组件,譬如ledisdb,go-mysql等,而这些最开始的版本都是在很短的时间里面完成的。对于我们项目来说,我们也是用go在一个月就重构完成了第一个版本,并发布。

    实际项目中一些Go Tips

    到现在为止,我们几乎所有的服务端项目都已经转向go,当然在使用的时候也遇到了一些问题,列出来算是经验分享吧。

    • godep,我们使用godep进行第三方库管理,但是godep我碰到的最大的坑就是build tag问题,如果一个文件有build tag,godep很有可能就会忽略这个文件。
    • IO deadline,如果能自己在应用层处理的都自己处理,go的deadline内部是timer来控制,但timer内部采用一个array来实现的heap,全局共用一个锁,如果大并发量,并且timer数量过多,timeout变动太频繁,很容易就引起性能问题。
    • GC,这个前面也说了,多用内存池,对象池,另外,我还发现,如果对象的生命周期跟goroutine一致,对性能的提升也不错,也在go的group问过相关问题,大家猜测可能是因为一些对象其实是在goroutine的8k栈上面分配的,所以一起回收没有额外GC了。
    • Go gob,如果要做RPC服务,gob并不是一个很好的选择,首先就跟python的pickle不通用,然后为了做不同系统的数据传入,任何包都必须带上类型的详细信息,size太大。go里面现在还没一套官方的RPC方案,gRPC貌似有上位的可能。

    总结

    虽然我现在选择了go,但是并不表示我以后不会尝试其他的语言。语言没有好坏,能帮我解决问题的就是好语言。但至少在很长的一段时间,我都会用go来进行开发。Let' go!!!

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      网友评论

      • 十卦九准:tornado不需要调用异步的mysql组建 只需要交给thread pool excutor处理就可以了 如果mysql出现瓶颈 那go一样拯救不了整个项目
      • 埃罗芒老兄:学习了
      • 尾句留白不留墨:然后呢?我想知道你们现在的代码混乱了吗?抱歉我下意识的认为一个没有代码规范没有review 的团队代码不混乱只能说是高配的不行!
      • 18b4eaf9eced:《我为什么从python转向go - 简书》写的不错不错,收藏了。

        推荐下,分布式作业中间件 Elastic-Job 源码解析 16 篇:http://tinyurl.com/y93r9wfg


      • herryliq:之前一直用c和c++好多年,最近几年开始做java,现在用python,感觉语言都大同小异,没有绝对之分,不过python的开发效率确实高,前提是小规模开发的时候,如果人多了python并不太适合,太灵活,确实容易导致代码失控。
      • 刀尖红叶:python的开发效率和go比如,一行python代码大概抵得上多少行go?
      • 9273eee83c21:在就业方面来说,因为“信息不对称”的原因,导致python用户在职业上两极分化,找到靠谱工作得都是比较牛逼的人,而剩下的要么工资比较低要么找不到python的工作。这个原因和python的易学易用过度地被放大脱不了关系。这点和PHP的情况不一样,实际上PHP的易学易用性和python不相上下,但没有潜意识上“一晚就上手”的那种感觉。其实python比php难一点的。

        python没有一个真正有人气的中文社区网站,大家不知道为什么就喜欢用邮件列表,用google group,因为不习惯这样的交流方式,一些有兴趣的人被拒之门外,因为google的离场,pythyon社区就成为“地下组织”,久而久之越来越小

        这两年不鼓吹开发效率了,当年的python大牛少出来吐槽两句了,就这样python增添了一点冷意。

        再加上现在golang的竞争,尽管golang不是为了python而来但抢了不少python用户。
      • 5a04df2dee39:博主能否分析下Go和Openresty在实现高并发后台服务时的优劣,Lua的动态性带来的容易犯错我已经深有体会,除了这一点,还有其他的比较吗?比如Go比Openresty好的地方
      • CMGS:@世界的尽头 ...多线程并不会给力,因为 channel 带锁,goroutine 的分发是无序的,这和早期 rust M:N 模型差距非常大……我们测试过用 go 和 cpp11 写的 redis proxy,纯粹 CPU 利用率上面后者完爆前者,并且更加均匀……
      • 00e79271637a:除了多线程更给力以外,我没看到其它值得搬迁的充分理由呢
      • ce6ea958b7fd:@Justfly 新版本的tornado才有tornado.gen, 用yield,就不用写callback,代码可以更加简洁明了。
      • 张博MrEight:代码不可控,可能是单元测试不够(这里说的并不是覆盖度),但确实动态语言会增加更多的单元测试代码,特别是项目大了以后,弊端会越来越多。甚至改一行代码,要改N多的单元测试。
        不过,在部署方面,可以用 virtualenv + pip + wheelhouse 等这样的工具生成离线安装包,甚至连python也打包进去,我觉得每种非编译型语言都可以借鉴。
        PS: 旧金山同事啦
      • fYRNPz:几个问题

        1. 性能 除非是一些cpu密集的逻辑,对于偏IO密集的业务(web开发绝大部分都是)还到不了拼语言效率的程度
        2. tornado的异步 你应该没有使用`tornado.gen`模块 使用生成器和`Future`把异步代码变同步风格,没有逻辑被打散的问题(js的标准也加入了生成器,配合Promise实现相同的效果)
        3. 依赖管理使用requirements.txt 配合pip 和 virturalenv自动完成依赖安装和环境隔离

        代码失控问题都会有,我很赞同 @一际孤鸿_FBW 同学一些的观点,很多人都是够用就行,没求知欲。这个需要团队里有效的review和足够pythonic的人来引导和影响

        ps 我也对go很感兴趣,工作主python,go做一些小工具
        42e95c7617b6:@Justfly 赞同 主py 偶尔go, spark storm numpy py直接上 ,代码失控多源于自我感觉良好 不思进取
      • siddontang:@PengMeng 不会erlang,不过erlang是函数式语言,难度可能更大。
      • PengMeng:这学期一门课用了golang,作为一个懒人实在是适应不了这门语言。不过编程语言是仁者见仁智者见智,合适的语言才是最好的语言。另外,博主尝试过erlang吗?
      • 9c14231e78a5:go go go :smiley:
      • siddontang:@一际孤鸿_FBW 我们只是在项目中不用py,并没有意味着我放弃了py:-),另外,在项目中不用py并不是只有IO性能的原因,我们因为很多问题导致代码失控,加之业务调整需要大范围重构,等于完全重写了(没事谁会动能运行的代码),这时候与其用py还不如用go来干这个事情,一个语言内在的功能就能满足我们大量的需求,从成本上来说,我是不会考虑再去外面花时间找解决方案的。

        另外快盘并不是你认为的技术理由倒给迅雷的,高层的很多决策都没有我们想的那么简单。
      • 智慧与运气:if err := doA(); err != nil {
        if _, err := doB(); err != nil {
        }
        }
        这个实在无法忍受。

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