知乎从Python转为Go,是不是代表Go比Python好?

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众所周知,知乎早在几年前就将推荐系统从 Python 转为了 Go。于是乎,一部分人就说 Go 比 Python 好,Go 和 Python 两大社区的相关开发人员为此也争论过不少,似乎,谁也没完全说服谁。

Python VS Go

知乎从Python转为Go,是不是代表Go比Python好?我认为,各有优点,谁也取代不了谁,会长期共存!

“由 Python 语言转向 Go 语言就说明 Go 语言比 Python 语言好”完全是一种片面理解。

“语言至上论”是解决不了业务问题的,选 Go 也不行,Java 也不行。

Go 的优势是文件易部署,协程机制相对成熟且简单,以及静态编译语言的效率,还有就是编程模式相对简单。这大概是现在越来越多企业尝试Go的原因,除了知乎,B 站也把核心部件从 PHP 转到了Go。

除此之外,BAT 等互联网巨头,内部都有系统采用了 Go 语言。

那是不是说 Python、PHP 不行了?当然不是也不应该是这样的。如果要坚持Python、PHP,也是没问题。一个系统沉积太久的话,会产生很多大大小小、零零散散的“技术债”,这其间就涉及解决成本的考量,重构、重写、抑或重新设计核心模块或新模块?由此又带来技术选择的问题。还有Python、PHP人才储备的问题,还有团队希望尝试新技术的考虑。这些问题交织在一起,就不是哪个编程语言好跟坏这么简单的事儿了。所以还是要回到业务层面来看技术解决之道。

不得不说,Go的协程,一个“go”就能解决绝大多数问题,确实写代码很简洁,Python 新添的 asyncio 还是相对复杂,Future、Task等等还是有不少门道的。所以,技术永远只有合适的,而没有最佳的,也没有非此即彼的好坏分明。

我相信,如果团队在 Python 方面积累厚实,且热衷专注于 Python,选择Python 应该就是个大概率事件。Python 现在已经应用颇广,特别是在 AI 领域带动下,Python 人才也不像以前那样难找工作了,铁打的营盘流水的兵,是不是知乎也面临人才流动压力?此外,毕竟 Python 的生态,在这么多编程语言中,是数一数二的,Go 虽热,但在社区方面恐怕还是比不上 Python、PHP,这也是一个现实问题。知乎前端换了 React,我没感觉比原来的 AngularJS 进步,但不能就此说 React 不行。尝试用 Go 写一些原来 Python 的范围,也是同理。而且一个系统同时应用多种开发语言、一系列技术栈,都是再正常不过的事了。

Python 有自己的场景,不会被彻底替换的,担心也是多虑的,反正都是“增删改查”嘛!

至于,知乎为什么选择 Go,内部的一些工程师透露:选择 Go 并不是一个人的决定,而是整个团队深思熟虑后的结果!

众所周知,知乎社区后端的主力编程语言是 Python。

随着知乎用户的迅速增长和业务复杂度的持续增加,核心业务的流量在过去一年内增长了好几倍,对应的服务端的压力也越来越大。随着业务发展,我们发现 Python 作为动态解释型语言,较低的运行效率和较高的后期维护成本带来的问题逐渐暴露出来:

  1. 运行效率较低。知乎目前机房机柜空间已经不足,按照目前的用户和流量增长速度,可预见将在短期内服务器资源告急(针对这一点,知乎正在由单机房架构升级为异地多活架构);
  2. Python 过于灵活的语言特性,导致多人协作和项目维护成本较高

受益于近些年开源社区的发展和容器等关键技术的普及,知乎的基础平台技术选型一直较为开放。在开放的标准之上,各个语言都有成熟的开源的中间件可供选择。这使得业务做选型时可以根据问题场景选择更合适的工具,语言也是一样。

基于此,为了解决资源占用问题和动态语言的维护成本问题,我们决定尝试使用静态语言对资源占用极高的核心业务进行重构。

为什么选择 Golang?

如上所述,知乎在后端技术选型上比较开放。在过去几年里,除了 Python 作为主力语言开发,知乎内部也不乏 Java、Golang、NodeJS 和 Rust 等语言开发的项目。

Golang 是当时知乎内部讨论交流最活跃的编程语言之一,考虑到以下几点,知乎决定尝试用 Golang 重构内部高并发量的核心业务:

  • 天然的并发优势,特别适合 IO 密集应用
  • 知乎内部基础组件的 Golang 版生态比较完善
  • 静态类型,多人协作开发和维护更加安全可靠
  • 构建好后只需一个可执行文件即可,方便部署
  • 学习成本低,且开发效率较 Python 没有明显降

相比另一门也很优秀的待选语言—— Java,Golang 在知乎内部生态环境、部署的方便程度和工程师的兴趣上都更胜一筹,最终我们决定,选择 Golang 作为开发语言。

最后,我们做个简单总结:第一点,重构语言的选择,关键要跟公司技术背景和业务场景结合起来;第二点,架构尽量灵活,并不断自我迭代;第三点,监控要早点开展,并尽可能底层化、通用化。

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