切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
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Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。
简述 etcd 及其特点？
答：etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现
（service discovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）
数据库，基于 Go 语言实现。
特点：
l 简单：支持 REST 风格的 HTTP+JSON API
l 安全：支持 HTTPS 方式的访问
l 快速：支持并发 1k/s 的写操作
l 可靠：支持分布式结构，基于 Raft 的一致性算法，Raft 是一套通过选举主节点来
实现分布式系统一致性的算法。
简述 etcd 适应的场景？
答：etcd 基于其优秀的特点，可广泛的应用于以下场景：
l 服务发现(Service Discovery)：服务发现主要解决在同一个分布式集群中的进程
或服务，要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说，服务发现就是想要了解
集群中是否有进程在监听 udp 或 tcp 端口，并且通过名字就可以查找和连接。
一些配置信息放到 etcd 上进行集中管理。
l 负载均衡：在分布式系统中，为了保证服务的高可用以及数据的一致性，通常都
会把数据和服务部署多份，以此达到对等服务，即使其中的某一个服务失效了，
也不影响使用。etcd 本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd 集群化
以后，每个 etcd 的核心节点都可以处理用户的请求。所以，把数据量小但是访问
频繁的消息数据直接存储到 etcd 中也可以实现负载均衡的效果。
通过注册与异步通知机制，实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，从而
对数据变更做到实时处理。
l 分布式锁：因为 etcd 使用 Raft 算法保持了数据的强一致性，某次操作存储到集
群中的值必然是全局一致的，所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式，
一是保持独占，二是控制时序。
l 集群监控与 Leader 竞选：通过 etcd 来进行监控实现起来非常简单并且实时性强。
简述 Kubernetes 和 Docker 的关系？
答：Docker 提供容器的生命周期管理和，Docker 镜像构建运行时容器。它的主要优
点是将将软件/应用程序运行所需的设置和依赖项打包到一个容器中，从而实现了可移
植性等优点。
Kubernetes 用于关联和编排在多个主机上运行的容器。
简述 Kubernetes 中什么是 Minikube、Kubectl、Kubelet？
答：Minikube 是一种可以在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具。
Kubectl 是一个命令行工具，可以使用该工具控制 Kubernetes 集群管理器，如检查
群集资源，创建、删除和更新组件，查看应用程序。
Kubelet 是一个代理服务，它在每个节点上运行，并使从服务器与主服务器通信。
简述 Kubernetes 常见的部署方式？
答：常见的 Kubernetes 部署方式有：
l kubeadm：也是推荐的一种部署方式；
l 二进制：
l minikube：在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具。
简述 Kubernetes 如何实现集群管理？
答：在集群管理方面，Kubernetes 将集群中的机器划分为一个 Master 节点和一群工
作节点 Node。其中，在 Master 节点运行着集群管理相关的一组进程 kube
apiserver、kube-controller-manager 和 kube-scheduler，这些进程实现了整个集
群的资源管理、Pod 调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力，并且
都是全自动完成的。
简述 Kubernetes 相关基础概念？
答：
l master：k8s 集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。
拥有 Etcd 存储服务（可选），运行 Api Server 进程，Controller Manager 服务
进程及 Scheduler 服务进程。
l node（worker）：Node（worker）是 Kubernetes 集群架构中运行 Pod 的服
务节点，是 Kubernetes 集群操作的单元，用来承载被分配 Pod 的运行，是 Pod
运行的宿主机。运行 docker eninge 服务，守护进程 kunelet 及负载均衡器
kube-proxy。
l pod：运行于 Node 节点上，若干相关容器的组合。Pod 内包含的容器运行在同
一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP 地址和端口，能够通过 localhost 进行通信。Pod 是 Kurbernetes 进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容
器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个 Pod 可以包含一个容器或者
多个相关容器。
l label：Kubernetes 中的 Label 实质是一系列的 Key/Value 键值对，其中 key 与
value 可自定义。Label 可以附加到各种资源对象上，如 Node、Pod、Service、
RC 等。一个资源对象可以定义任意数量的 Label，同一个 Label 也可以被添加到
任意数量的资源对象上去。Kubernetes 通过 Label Selector（标签选择器）查询
和筛选资源对象。
l Replication Controller：Replication Controller 用来管理 Pod 的副本，保证集
群中存在指定数量的 Pod 副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定
数量之外的多余容器数量。反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量
不变。Replication Controller 是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。
l Deployment：Deployment 在内部使用了 RS 来实现目的，Deployment 相当
于 RC 的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前 Pod 的部署进度。
l HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod 的横向自动扩容，也是 Kubernetes
的一种资源，通过追踪分析 RC 控制的所有 Pod 目标的负载变化情况，来确定是
否需要针对性的调整 Pod 副本数量。
l Service：Service 定义了 Pod 的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽
象。Service 提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个
相同 Label 的 Pod，用户不需要了解后台 Pod 是如何运行。
l Volume：Volume 是 Pod 中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes 中的
Volume 是定义在 Pod 上，可以被一个或多个 Pod 中的容器挂载到某个目录下。l Namespace：Namespace 用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对
象分配到不同的 Namespace 中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于
不同的 Namespace 在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。
简述 Kubernetes RC 的机制？
答：Replication Controller 用来管理 Pod 的副本，保证集群中存在指定数量的 Pod
副本。当定义了 RC 并提交至 Kubernetes 集群中之后，Master 节点上的 Controller
Manager 组件获悉，并同时巡检系统中当前存活的目标 Pod，并确保目标 Pod 实例的数量刚好等于此 RC 的期望值，若存在过多的 Pod 副本在运行，系统会停止一些
Pod，反之则自动创建一些 Pod。
简述 Kubernetes 中 Pod 的重启策略？
答：Pod 重启策略（RestartPolicy）应用于 Pod 内的所有容器，并且仅在 Pod 所处
的 Node 上由 kubelet 进行判断和重启操作。当某个容器异常退出或者 健康 检查失败
时，kubelet 将根据 RestartPolicy 的设置来进行相应操作。
Pod 的重启策略包括 Always、OnFailure 和 Never，默认值为 Always。
l Always：当容器失效时，由 kubelet 自动重启该容器；
l OnFailure：当容器终止运行且退出码不为 0 时，由 kubelet 自动重启该容器；
l Never：不论容器运行状态如何，kubelet 都不会重启该容器。
同时 Pod 的重启策略与控制方式关联，当前可用于管理 Pod 的控制器包括
ReplicationController、Job、DaemonSet 及直接管理 kubelet 管理（静态 Pod）。
不同控制器的重启策略限制如下：
l RC 和 DaemonSet：必须设置为 Always，需要保证该容器持续运行；
l Job：OnFailure 或 Never，确保容器执行完成后不再重启；
l kubelet：在 Pod 失效时重启，不论将 RestartPolicy 设置为何值，也不会对 Pod
进行 健康 检查。
简述 Kubernetes Pod 的 LivenessProbe 探针的常见方式？
答：kubelet 定期执行 LivenessProbe 探针来诊断容器的 健康 状态，通常有以下三种
方式：
l ExecAction：在容器内执行一个命令，若返回码为 0，则表明容器 健康 。
l TCPSocketAction：通过容器的 IP 地址和端口号执行 TCP 检查，若能建立 TCP
连接，则表明容器 健康 。
l HTTPGetAction：通过容器的 IP 地址、端口号及路径调用 HTTP Get 方法，若响
应的状态码大于等于 200 且小于 400，则表明容器 健康 。
. 简述 Kubernetes Pod 的常见调度方式？
答：Kubernetes 中，Pod 通常是容器的载体，主要有如下常见调度方式：
l Deployment 或 RC：该调度策略主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，
以及持续监控副本的数量，在集群内始终维持用户指定的副本数量。
l NodeSelector：定向调度，当需要手动指定将 Pod 调度到特定 Node 上，可以
通过 Node 的标签（Label）和 Pod 的 nodeSelector 属性相匹配。
l NodeAffinity 亲和性调度：亲和性调度机制极大的扩展了 Pod 的调度能力，目前
有两种节点亲和力表达：
l requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬规则，必须满足指定
的规则，调度器才可以调度 Pod 至 Node 上（类似 nodeSelector，语法不同）。
l preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软规则，优先调度至满
足的 Node 的节点，但不强求，多个优先级规则还可以设置权重值。
l Taints 和 Tolerations（污点和容忍）：
l Taint：使 Node 拒绝特定 Pod 运行；
l Toleration：为 Pod 的属性，表示 Pod 能容忍（运行）标注了 Taint 的 Node。
简述 Kubernetes DaemonSet 类型的资源特性？
答：DaemonSet 资源对象会在每个 Kubernetes 集群中的节点上运行，并且每个节
点只能运行一个 pod，这是它和 deployment 资源对象的最大也是唯一的区别。因此，
在定义 yaml 文件中，不支持定义 replicas。
它的一般使用场景如下：
l 在去做每个节点的日志收集工作。
l 监控每个节点的的运行状态。
简述 Kubernetes Service 分发后端的策略？
答：Service 负载分发的策略有：RoundRobin 和 SessionAffinity
l RoundRobin：默认为轮询模式，即轮询将请求转发到后端的各个 Pod 上。
l SessionAffinity：基于客户端 IP 地址进行会话保持的模式，即第 1 次将某个客户
端发起的请求转发到后端的某个 Pod 上，之后从相同的客户端发起的请求都将被
转发到后端相同的 Pod 上。
简述 Kubernetes Scheduler 使用哪两种算法将 Pod 绑定到 worker 节点？
答：Kubernetes Scheduler 根据如下两种调度算法将 Pod 绑定到最合适的工作节点：
l 预选（Predicates）：输入是所有节点，输出是满足预选条件的节点。kube
scheduler 根据预选策略过滤掉不满足策略的 Nodes。如果某节点的资源不足或
者不满足预选策略的条件则无法通过预选。如“Node 的 label 必须与 Pod 的
Selector 一致”。
l 优选（Priorities）：输入是预选阶段筛选出的节点，优选会根据优先策略为通过
预选的 Nodes 进行打分排名，选择得分最高的 Node。例如，资源越富裕、负载
越小的 Node 可能具有越高的排名。
简述 Kubernetes Secret 有哪些使用方式？
答：创建完 secret 之后，可通过如下三种方式使用：
l 在创建 Pod 时，通过为 Pod 指定 Service Account 来自动使用该 Secret。
l 通过挂载该 Secret 到 Pod 来使用它。
l 在 Docker 镜像下载时使用，通过指定 Pod 的 spc.ImagePullSecrets 来引用它。
简述 Kubernetes 网络策略原理？
答：Network Policy 的工作原理主要为：policy controller 需要实现一个 API
Listener，监听用户设置的 Network Policy 定义，并将网络访问规则通过各 Node 的
Agent 进行实际设置（Agent 则需要通过 CNI 网络插件实现）。
简述 Kubernetes 集群联邦？
答：Kubernetes 集群联邦可以将多个 Kubernetes 集群作为一个集群进行管理。因此，
可以在一个数据中心/云中创建多个 Kubernetes 集群，并使用集群联邦在一个地方控
制/管理所有集群。
简述 Kubernetes 如何进行优雅的节点关机维护？
答：由于 Kubernetes 节点运行大量 Pod，因此在进行关机维护之前，建议先使用
kubectl drain 将该节点的 Pod 进行驱逐，然后进行关机维护。
. 简述 Kubernetes 中，如何使用 EFK 实现日志的统一管理？
答：在 Kubernetes 集群环境中，通常一个完整的应用或服务涉及组件过多，建议对
日志系统进行集中化管理，通常采用 EFK 实现。
EFK 是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的组合，其各组件功能如下：
l Elasticsearch：是一个搜索引擎，负责存储日志并提供查询接口；
l Fluentd：负责从 Kubernetes 搜集日志，每个 node 节点上面的 fluentd 监控并
收集该节点上面的系统日志，并将处理过后的日志信息发送给 Elasticsearch；
l Kibana：提供了一个 Web GUI，用户可以浏览和搜索存储在 Elasticsearch 中的
日志。通过在每台 node 上部署一个以 DaemonSet 方式运行的 fluentd 来收集每台 node
上的日志。Fluentd 将 docker 日志目录/var/lib/docker/containers 和/var/log 目录
挂载到 Pod 中，然后 Pod 会在 node 节点的/var/log/pods 目录中创建新的目录，可
以区别不同的容器日志输出，该目录下有一个日志文件链接到
/var/lib/docker/contianers 目录下的容器日志输出。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
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