我为什么从python转向go语言
我为什么从python转向go语言
(2013-05-03 15:12:34)
转载我为什么从python转向go语言
chenyehao@gmail.com
2013-5-3
标题总是要吸引眼球，其实我至今还是python的爱好者，每个人都需要用合适的工具解决特定问题。
我从2004年开始使用python，在那之前，我使用perl。python语法简洁，支持面向对象，支持异常处理，丰富的第三方代码库，极大地提高了开发效率。在那以后，我一直使用python，开发企业软件，自动化工具，和小网站。
然后在2012年，我加入看图班(kantuban.com)这个创业公司，继续使用python开发互联网产品。我们使用tornado来开发web的前台，以及后台服务。直到我使用tornado开发的后台服务遇上了性能瓶颈。
这是一个缓存加上算法的服务，需要从数据库加载800万条记录到内存中，然后响应客户端请求，在内存中计算出结果返回客户端。这个服务占用2.1G内存，初始化加载数据时间（也就是启动时间）30分钟。服务的平均响应时间在10ms以下。
问题是，python不支持利用多核的cpu，当执行个别耗时任务时，其它的请求被阻塞（在这里非阻塞的编程模式不起作用，因为本身是密集计算，无法把计算任务推到进程之外）。如果依赖启动多个实例来提高负载，则每个实例需要占用2.1G内存，还要考虑进程间的数据同步。结论是，我们需要支持多线程多核的编程语言。如果一开始使用java，也许没有这样被动。
最后，我决定采用go语言。语法简洁类似python，从语言上支持多核（无需写代码创建线程，只需要全局指定并发数），静态语言更节省内存。
我花了一个多月，把代码从python移植到go，基本上可以做到一行python代码对应一行go代码，移植并不困难，go的代码也比较简洁。新的go服务可以同时对外提供thrift和RESTful的接口。所有的努力都是值得的，我在这里对比一下性能。
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Python 2.6 |
Go 1.0.3 |
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加载时间（分钟：秒） |
30:00 |
2:40 |
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占用内存 |
2.1G |
700M |
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一个典型计算服务耗时 |
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