阿里招go语言 go语言咋样

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go语言现在很重要么？？

Go作为Google2009年推出的语言，其被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。

对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。

到现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。

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哪些大公司在使用Go语言：

1、Google

这个不用多做介绍，作为开发Go语言的公司，当仁不让。Google基于Go有很多优秀的项目，比如： ，大家也可以在Github上 查看更多Google的Go开源项目。

2、Facebook

Facebook也在用，为此他们还专门在Github上建立了一个开源组织facebookgo，大家可以通过 访问查看facebook开源的项目，比如著名的是平滑升级的grace。

3、腾讯

腾讯作为国内的大公司，还是敢于尝试的，尤其是Docker容器化这一块，他们在15年已经做了docker万台规模的实践，具体可以参考

4、百度

目前所知的百度的使用是在运维这边，是百度运维的一个BFE项目，负责前端流量的接入。他们的负责人在2016年有分享，大家可以看下这个

5、阿里

阿里巴巴具体的项目不太清楚，不过听说其系统部门、CDN等正在招Go方面的人。

6、京东

京东云消息推送系统、云存储，以及京东商城等都有使用Go做开发。

7、小米

小米对Golang的支持，莫过于运维监控系统的开源，也就是

此外，小米互娱、小米商城、小米视频、小米生态链等团队都在使用Golang。

8、360

360对Golang的使用也不少，一个是开源的日志搜索系统Poseidon，托管在Github上，

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Go适合做什么？为何这么多人偏爱Go语言？

Go强大的开发团队

1、自由高效：组合的思想、无侵入式的接口

Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。

2、强大的标准库

这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。

3、部署方便：二进制文件、Copy部署

我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便了，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。

4、简单的并发

它包含了降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。

5、稳定性

Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢？这是因为Go提供了软件生命周期（开发、测试、部署、维护等等）的各个环节的工具，如go tool、gofmt、go test。

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我们为什么选择GO语言

选择GO语言，主要是基于两方面的考虑

1. 执行性能 缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下，一次API批量请求，往往会涉及对另外接口服务的多次调用，而在之前的PHP实现模式下，要做到并行调用是非常困难的，串行处理却不能从根本上提高处理性能。而GO语言不一样，通过协程可以方便的实现API的并行处理，达到处理效率的最大化。 依赖Golang的高性能HTTP Server，提升系统吞吐能力，由PHP的数百级别提升到数千里甚至过万级别。

2. 开发效率 GO语言使用起来简单、代码描述效率高、编码规范统一、上手快。 通过少量的代码，即可实现框架的标准化，并以统一的规范快速构建API业务逻辑。 能快速的构建各种通用组件和公共类库，进一步提升开发效率，实现特定场景下的功能量产。

Go语言近两年的发展速度还是非常快的，一方面Go语言有强大的行业背书，另一方面Go语言在设计时充分考虑了当前的编程环境，加强了大数据量、高并发等应用场景的处理能力，强调编程语言自身对于处理性能的追求，相信Go语言在未来大数据和人工智能相关技术逐渐落地应用的背景下，会有一个较为广阔的发展空间。

哪些知名公司在使用Golang语言

Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。

Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程。

现在很多知名公司都在使用Go语言，比如说：Google、Facebook、腾讯、百度、阿里、京东、小米、360等。

Go语言和java，谁更有前途？

go语言和java，go语言更有前途。

1.Java仍然是主流的企业级应用编程语言，看看阿里，华为等大厂的招聘岗位就知道了。

2.Go语言代表了未来，很多新兴上市公司，如B站，高途课程等用Go做主编程语言。我所知道的一些创业公司，也开会尝试用Go语言。我个人也有在我司（金融机构）推动Go语言的想法。

Go语言的流行是因为两点：

Golang在开发效率和执行效率上都有优势，对于Java开发者也很容易上手。

Go是谷歌开发的，谷歌技术好，有情怀。相比来说，Java的母公司Oracle是一个没有情怀和技术的恶霸。

如果各用一句话来概括这3个编程语言的特点：

1.Java「就业最好」：岗位多，工资高。这个趋势也许会持续5-10年。

2.Go语言「最有前途」，语言优秀，家底丰厚，但暂时就业岗位还不是很多。

资薪对比：

Java和Go语言薪资水平相当，都比较高。

就业岗位数：

很多应用Python的岗位，可能不会发布招聘岗位，所以Python在工作中的使用情况应该比这个数据多的多。

Go的岗位应该也比这个数据多，可能很多新的岗位会发布到更加新兴的招聘平台上去。

转载：阿里巴巴为什么选择Apache Flink？

本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家莫问在云栖大会的演讲。

合抱之木，生于毫末

随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是：选用批处理的技术处理全量数据，采用流式计算处理实时增量数据。在绝大多数的业务场景之下，用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。

因此，用户通常需要写两套代码。毫无疑问，这带来了一些额外的负担和成本。阿里巴巴的商品数据处理就经常需要面对增量和全量两套不同的业务流程问题，所以阿里就在想，我们能不能有一套统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码。这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持， 这就是阿里选择Flink的背景和初衷 。

目前开源大数据计算引擎有很多选择，流计算如Storm,Samza,Flink,Kafka Stream等，批处理如Spark,Hive,Pig,Flink等。而同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有两种选择：一个是Apache Spark，一个是Apache Flink。

从技术，生态等各方面的综合考虑。首先，Spark的技术理念是基于批来模拟流的计算。而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批计算。

从技术发展方向看，用批来模拟流有一定的技术局限性，并且这个局限性可能很难突破。而Flink基于流来模拟批，在技术上有更好的扩展性。从长远来看，阿里决定用Flink做一个统一的、通用的大数据引擎作为未来的选型。

Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。

Flink在阿里的现状

基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，并从阿里巴巴的搜索和推荐这两大场景开始实现。目前阿里巴巴所有的业务，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的实时计算平台。同时Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群之上。采用Hadoop的YARN做为资源管理调度，以 HDFS作为数据存储。因此，Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。

目前，这套基于Flink搭建的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团内部，而且通过阿里云的云产品API向整个开发者生态提供基于Flink的云产品支持。

Flink在阿里巴巴的大规模应用，表现如何？

规模： 一个系统是否成熟，规模是重要指标，Flink最初上线阿里巴巴只有数百台服务器，目前规模已达上万台，此等规模在全球范围内也是屈指可数；

状态数据： 基于Flink，内部积累起来的状态数据已经是PB级别规模；

Events： 如今每天在Flink的计算平台上，处理的数据已经超过万亿条；

PS： 在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11大屏；

Flink的发展之路

接下来从开源技术的角度，来谈一谈Apache Flink是如何诞生的，它是如何成长的？以及在成长的这个关键的时间点阿里是如何进入的？并对它做出了那些贡献和支持？

Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink是做Batch计算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink计算的主流方向被定位为Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是Flink技术诞生的背景。

2014年Flink作为主攻流计算的大数据引擎开始在开源大数据行业内崭露头角。区别于Storm,Spark Streaming以及其他流式计算引擎的是：它不仅是一个高吞吐、低延迟的计算引擎，同时还提供很多高级的功能。比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持Event Time,WaterMark对消息乱序的处理。

Flink核心概念以及基本理念

Flink最区别于其他流计算引擎的，其实就是状态管理。

什么是状态？例如开发一套流计算的系统或者任务做数据处理，可能经常要对数据进行统计，如Sum,Count,Min,Max,这些值是需要存储的。因为要不断更新，这些值或者变量就可以理解为一种状态。如果数据源是在读取Kafka,RocketMQ，可能要记录读取到什么位置，并记录Offset，这些Offset变量都是要计算的状态。

Flink提供了内置的状态管理，可以把这些状态存储在Flink内部，而不需要把它存储在外部系统。这样做的好处是第一降低了计算引擎对外部系统的依赖以及部署，使运维更加简单；第二，对性能带来了极大的提升：如果通过外部去访问，如Redis,HBase它一定是通过网络及RPC。如果通过Flink内部去访问，它只通过自身的进程去访问这些变量。同时Flink会定期将这些状态做Checkpoint持久化，把Checkpoint存储到一个分布式的持久化系统中，比如HDFS。这样的话，当Flink的任务出现任何故障时，它都会从最近的一次Checkpoint将整个流的状态进行恢复，然后继续运行它的流处理。对用户没有任何数据上的影响。

Flink是如何做到在Checkpoint恢复过程中没有任何数据的丢失和数据的冗余？来保证精准计算的？

这其中原因是Flink利用了一套非常经典的Chandy-Lamport算法，它的核心思想是把这个流计算看成一个流式的拓扑，定期从这个拓扑的头部Source点开始插入特殊的Barries，从上游开始不断的向下游广播这个Barries。每一个节点收到所有的Barries,会将State做一次Snapshot，当每个节点都做完Snapshot之后，整个拓扑就算完整的做完了一次Checkpoint。接下来不管出现任何故障，都会从最近的Checkpoint进行恢复。

Flink利用这套经典的算法，保证了强一致性的语义。这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。

下面介绍Flink是如何解决乱序问题的。比如星球大战的播放顺序，如果按照上映的时间观看，可能会发现故事在跳跃。

在流计算中，与这个例子是非常类似的。所有消息到来的时间，和它真正发生在源头，在线系统Log当中的时间是不一致的。在流处理当中，希望是按消息真正发生在源头的顺序进行处理，不希望是真正到达程序里的时间来处理。Flink提供了Event Time和WaterMark的一些先进技术来解决乱序的问题。使得用户可以有序的处理这个消息。这是Flink一个很重要的特点。

接下来要介绍的是Flink启动时的核心理念和核心概念，这是Flink发展的第一个阶段；第二个阶段时间是2015年和2017年，这个阶段也是Flink发展以及阿里巴巴介入的时间。故事源于2015年年中，我们在搜索事业部的一次调研。当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，有自研的，也有开源的。但是，为了思考下一代大数据引擎的方向以及未来趋势，我们做了很多新技术的调研。

结合大量调研结果，我们最后得出的结论是：解决通用大数据计算需求，批流融合的计算引擎，才是大数据技术的发展方向，并且最终我们选择了Flink。

但2015年的Flink还不够成熟，不管是规模还是稳定性尚未经历实践。最后我们决定在阿里内部建立一个Flink分支，对Flink做大量的修改和完善，让其适应阿里巴巴这种超大规模的业务场景。在这个过程当中，我们团队不仅对Flink在性能和稳定性上做出了很多改进和优化，同时在核心架构和功能上也进行了大量创新和改进，并将其贡献给社区，例如：Flink新的分布式架构，增量Checkpoint机制,基于Credit-based的网络流控机制和Streaming SQL等。

阿里巴巴对Flink社区的贡献

我们举两个设计案例，第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，将Flink的Job调度和资源管理做了一个清晰的分层和解耦。这样做的首要好处是Flink可以原生的跑在各种不同的开源资源管理器上。经过这套分布式架构的改进，Flink可以原生地跑在Hadoop Yarn和Kubernetes这两个最常见的资源管理系统之上。同时将Flink的任务调度从集中式调度改为了分布式调度，这样Flink就可以支持更大规模的集群，以及得到更好的资源隔离。

另一个是实现了增量的Checkpoint机制，因为Flink提供了有状态的计算和定期的Checkpoint机制，如果内部的数据越来越多，不停地做Checkpoint,Checkpoint会越来越大，最后可能导致做不出来。提供了增量的Checkpoint后，Flink会自动地发现哪些数据是增量变化，哪些数据是被修改了。同时只将这些修改的数据进行持久化。这样Checkpoint不会随着时间的运行而越来越难做，整个系统的性能会非常地平稳，这也是我们贡献给社区的一个很重大的特性。

经过2015年到2017年对Flink Streaming的能力完善，Flink社区也逐渐成熟起来。Flink也成为在Streaming领域最主流的计算引擎。因为Flink最早期想做一个流批统一的大数据引擎，2018年已经启动这项工作，为了实现这个目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构，统一SQL解决方案，同时流计算的各种功能得到完善后，我们认为批计算也需要各种各样的完善。无论在任务调度层，还是在数据Shuffle层，在容错性，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两点：

● 统一 API Stack

● 统一 SQL方案

先来看下目前Flink API Stack的一个现状，调研过Flink或者使用过Flink的开发者应该知道。Flink有2套基础的API，一套是DataStream，一套是DataSet。DataStream API是针对流式处理的用户提供，DataSet API是针对批处理用户提供，但是这两套API的执行路径是完全不一样的，甚至需要生成不同的Task去执行。所以这跟得到统一的API是有冲突的，而且这个也是不完善的，不是最终的解法。在Runtime之上首先是要有一个批流统一融合的基础API层，我们希望可以统一API层。

因此，我们在新架构中将采用一个DAG（有限无环图）API，作为一个批流统一的API层。对于这个有限无环图，批计算和流计算不需要泾渭分明的表达出来。只需要让开发者在不同的节点，不同的边上定义不同的属性，来规划数据是流属性还是批属性。整个拓扑是可以融合批流统一的语义表达，整个计算无需区分是流计算还是批计算，只需要表达自己的需求。有了这套API后，Flink的API Stack将得到统一。

除了统一的基础API层和统一的API Stack外，同样在上层统一SQL的解决方案。流和批的SQL，可以认为流计算有数据源，批计算也有数据源，我们可以将这两种源都模拟成数据表。可以认为流数据的数据源是一张不断更新的数据表，对于批处理的数据源可以认为是一张相对静止的表，没有更新的数据表。整个数据处理可以当做SQL的一个Query，最终产生的结果也可以模拟成一个结果表。

对于流计算而言，它的结果表是一张不断更新的结果表。对于批处理而言，它的结果表是相当于一次更新完成的结果表。从整个SOL语义上表达，流和批是可以统一的。此外，不管是流式SQL，还是批处理SQL，都可以用同一个Query来表达复用。这样以来流批都可以用同一个Query优化或者解析。甚至很多流和批的算子都是可以复用的。

Flink的未来方向

首先，阿里巴巴还是要立足于Flink的本质，去做一个全能的统一大数据计算引擎。将它在生态和场景上进行落地。目前Flink已经是一个主流的流计算引擎，很多互联网公司已经达成了共识：Flink是大数据的未来，是最好的流计算引擎。下一步很重要的工作是让Flink在批计算上有所突破。在更多的场景下落地，成为一种主流的批计算引擎。然后进一步在流和批之间进行无缝的切换，流和批的界限越来越模糊。用Flink,在一个计算中，既可以有流计算，又可以有批计算。

第二个方向就是Flink的生态上有更多语言的支持，不仅仅是Java，Scala语言，甚至是机器学习下用的Python，Go语言。未来我们希望能用更多丰富的语言来开发Flink计算的任务，来描述计算逻辑，并和更多的生态进行对接。

最后不得不说AI，因为现在很多大数据计算的需求和数据量都是在支持很火爆的AI场景，所以在Flink流批生态完善的基础上，将继续往上走，完善上层Flink的Machine Learning算法库，同时Flink往上层也会向成熟的机器学习，深度学习去集成。比如可以做Tensorflow On Flink, 让大数据的ETL数据处理和机器学习的Feature计算和特征计算，训练的计算等进行集成，让开发者能够同时享受到多种生态给大家带来的好处。

年薪百万的阿里P8，为何沦为“水货”

最近听到一个故事，让我感触颇深。

说的是一个创业公司砸百万年薪，请来阿里P8做CTO，结果却不尽如人意。

公司认为阿里P8名不副实，公司用GO语言，P8只会JAVA；公司要做APP，P8只会写Web；公司要造自己的轮子，P8只会用开源工具，更重要的是，这位P8前端、算法一窍不通。

引得团队抱怨连连，“阿里P8怎么这么水！”

而在阿里能升到P8，自然不可能是“水货”，所以在这位P8看来，是公司流程不规范，让自己一身才能无处施展，堂堂技术大牛，沦为打杂帮工。

但仔细一看，双方说得都没毛病，问题究竟出在哪里？

其实就是创业公司需要软件开发全才，却招来了大厂出身的技术专才，到头来就是牛头不对马嘴，闹得双方都不愉快。

软件工程作为一个发展超过50年的成熟行业，在一线互联网公司，软件开发已经是一个成体系的流水线式作业。

阿里巴巴作为国内最有代表性的互联网企业之一，其软件开发已成规模，开发模式就是一条完备的流水线式作业。

如此，软件开发就要求流程化、规范化，需求、设计、开发、测试、修BUG、发布、维护，每个环节都有专人负责，大家各司其职，互不干涉。

看起来像生产车间的开发模式，是经过阿里多年沉淀得出的行之有效的结果。

在大公司，开发需要多人甚至多个团队协作，如果分工不清，必定乱成一锅粥。

所以规模越大的互联网公司，程序员干的事情反而越机械，在软件开发的流水线上做着增删查改的螺丝钉。

这样做的好处也是显而易见的，一方面，肯定是提高工作效率，另一方面，如果有人离职，不会对其他开发环节造成影响，并且这种专人专岗也更容易找到顶替者。

而小公司难以支撑这么大的团队，只能找最少的人，干最多的活。

这种人才就是全栈工程师，典型特征就是会很多技术，前端后端都精通，既能写代码，又能做测试搞运维，无论是写网站还写APP都不在话下。

乍一看，一个人搞定软件开发全流程，这也是初创公司喜欢找全栈工程师的主要原因。

但对于个人来说，时间精力都是有限的，很难做到技术广度和深度兼顾，所以很多全栈工程师看起来牛逼轰轰，但实际上外强中干，这也是很多大公司没有全栈工程师的原因。

所以小公司即使有了全栈工程师，也不能就此高枕无忧。

虽然全栈工程师一个人可以完成一个团队的工作，看起来控制了成本，实际上却在无形中增加了隐性成本。

一方面，如果项目临时出BUG，没有专业人才来解决，而全栈工程师或因分身乏术，或因技艺不精，使得问题得不到及时解决，极有可能分分钟就损失几十上百万。

另一方面，如果一个项目进行到一半，全栈工程师走了，想要找到另一个能完全匹配该项目的全栈，可谓是难上加难。要知道，创业公司因为技术团队关键人物离职直接导致项目失败的案例，屡见不鲜。

小公司想要省点钱真的就这么难吗？

说来说去，这问题都是出在人身上。软件工程这个行业看着风光，实际上还在使用最原始的手工作坊模式，每一行代码都要手工敲写、测试。

这也是互联网大厂开发项目应用流水线模式作业的根本原因，可就是苦了小公司，大规模团队养不起，全栈工程师又极有可能不靠谱。

话说回来，制造业手工作坊现在都是机器作业，那软件工程是否能实现自动化呢？

程序员只需要设计软件，代码的编写、测试，以及后期软件运维，直接让工具完成。

这样一来，公司不需要投入大量人力，就可以完成软件开发，简直是直接治愈小公司的痛处啊。

可这样的工具真的存在吗？

存在！

近些年声势浩大的低代码平台，不就是解放程序员敲代码的双手吗？

就如阿里出品的钉钉宜搭和腾讯出品的微搭，都是不需要敲写代码就能完成程序的搭建。

但它们都存在一个问题，那就是产生的服务或应用则都必须与平台绑定，导致诸多的特性都需依赖于特定的低代码平台才可以实现，这样一来，很大程度上无法保证系统的品质及安全。

那么有没有能实现一次开发、到处部署，后续不与平台本身强绑定的全自动工具呢？

有！它就是飞算SoFlu全自动软件工程平台，其理念就是把软件工程从“人治”变成“法治”，让软件工程摆脱对人的依赖。

只要通过拖拉拽组件的方式输入流程图，平台就能自动完成开发、测试、运维。把中小企业控制成本的痛点拿捏得死死的。

在硬件方面，飞算SoFlu提供的是SaaS服务，在浏览器就能进行软件开发，无需搭建环境，对硬件基本没有要求。

在人员方面，无需敲写代码的可视化开发，大幅降低软件开发的技术门槛，即使是没有任何开发经验的小白，经过短时间培训也能轻松上手。

由于大部分工作由平台自动完成，所以应用飞算SoFlu，一个人就能完成传统开发模式下10人的工作量，极大减少企业人力成本支出。

且标准化的组件会将开发经验都会积累在平台内部，即使项目主要参与者离开，也不会影响其正常进度。

简直就是有技术需求的中小企业的福音！

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