2025-12-24 12:00:45
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/24/bash-vs-go-10x-code-100x-maintainability
大家好，我是Tony Bai。
“Bash 是一种很棒的胶水语言，但 Go 是更好的胶水。”
在日常开发中，我们经常会写一些 Bash 脚本来处理本地环境配置、启动 Docker 容器、同步密钥等琐碎任务。起初，它们只是几行简单的命令；但随着时间推移，它们逐渐膨胀成包含数百行 jq、sed、awk 的怪物，充斥着针对 macOS 和 Linux 的条件分支，以及“千万别动这行代码”的注释。
近日，一位开发者分享了他用 Go 重写这些 Bash 脚本的经历，引发了一场Go社区的关于工程可维护性与“胶水代码”治理的深度探讨。
在本文中，我们将跟随这位开发者的视角，深入剖析这次从脚本到工程的“降熵”之旅，并探讨在 AI 辅助编程日益普及的今天，这一选择背后的新逻辑。
许多团队的本地开发环境脚本，往往始于一个简单的需求：从 AWS SSM 或 Vault 拉取密钥，生成 .env 文件，然后启动服务。
最初的 Bash 脚本可能只有 10 行。但随着需求增加，它变成了这样：
正如评论区一位开发者所言：“Bash 脚本就像是一堆没有明确所有权的‘杂物’。每个人都在上面打补丁，直到它变成一个没人敢碰的定时炸弹。”
原作者将这堆复杂的 Bash 逻辑重构为一个名为 envmap 的小型 Go CLI 工具。虽然代码行数可能增加了（Go 确实比 Bash 繁琐），但他收获了工程质量的质变：
不再有脆弱的字符串解析。配置被定义为强类型的 struct，编译器会帮你检查拼写错误和类型不匹配。
// Bash: 祈祷这个字符串解析是对的...
// Go: 编译器保证它是对的
type Config struct {
Env string json:"env"
Region string json:"region"
UseVault bool json:"use_vault"
}
原作者定义了一个 Provider 接口来抽象不同的密钥后端（AWS SSM, Vault, 本地文件）。这不仅让代码结构清晰，更重要的是，它变得可测试了。你可以轻松编写单元测试来验证逻辑，而无需真的连接到 AWS。
type Provider interface {
Get(ctx context.Context, key string) (string, error)
// ...
}
Go 编译出的静态二进制文件，消除了“它在我的机器上能跑”的问题。无论同事使用 macOS、Linux 还是 Windows，他们运行的都是相同的逻辑，不再受系统自带 Shell 工具版本的影响。
这场重构也引发了激烈的讨论。有开发者质疑：用 Go 写脚本是不是太重了？Python 或 TypeScript 岂不是更好的替代品？甚至，为什么不直接用 Makefile？
正如一位评论者总结的：“如果你只是写一个 10 行的脚本，Bash 是完美的。但如果你的脚本开始需要处理复杂的逻辑、状态和错误，那么它就不再是一个脚本，而是一个程序。既然是程序，就应该用编写程序的语言（如 Go）来写。”
在过去，阻碍开发者用 Go 替代 Bash 的最大阻力往往是编写效率。写一个几十行的 Go 程序来替换一行 sed 命令，听起来确实不仅“繁琐”，而且“低效”。
然而，在 AI 辅助编程（如 Copilot, Cursor, Claude Code等）普及的今天，这个天平正在发生倾斜。
Go 语言的 verbose（繁琐）特性——显式的错误处理、结构体定义、库的引入——曾经是手写代码的负担。但在 AI 时代，这些标准化的样板代码恰恰是 LLM（大语言模型）最擅长生成的。
你只需要告诉 AI：“写一个 CLI，读取环境变量，请求 AWS SSM，如果有错误就打印红色日志。” AI 能瞬间生成 80% 的 Go 代码骨架。开发者只需专注于核心逻辑的微调。
用 AI 生成 Bash 脚本是一场赌博。LLM 可能会编造出不存在的 awk 参数，或者写出在某些 Shell 下不兼容的语法，而这些错误往往要在运行时才能发现（甚至引发灾难性的 rm -rf）。
相比之下，用 AI 生成 Go 代码具有天然的安全屏障：
正如原作者在回复中所承认的：“我使用了 Cursor 和 Codex，代码的复杂性主要来自业务逻辑，而非语言本身。” 在 AI 的加持下，获得一个类型安全、跨平台、易维护的 Go 二进制文件，其生产效率已经并不输给编写和调试一个脆弱的 Bash 脚本。
这个案例告诉我们，“胶水代码”也需要工程化治理。
当你的 Bash 脚本开始变得让你感到恐惧、难以维护时，不要犹豫，用 Go 重写它吧。虽然你会多写一些 if err != nil，但你换来的是确定性、可维护性和内心的宁静。
特别是在 AI 时代，Go 语言的“繁琐”已被智能助手和编码智能体消解，而它带来的“稳健”却愈发珍贵。Go 也许不是最简洁的胶水，但在 AI 的帮助下，它绝对是性价比最高、最牢固的胶水。
资料链接：https://www.reddit.com/r/golang/comments/1pb7t1q/show_tell_bash_is_great_glue_go_is_better_glue/
你的“胶水”选型
“Bash 还是 Go/Python？”这可能是每个团队都会面临的选择题。在你的工作中，你会为多大规模的脚本选择改用 Go 或 Python 重写？你是否有过被复杂 Bash 脚本“坑”惨的经历？
欢迎在评论区分享你的“血泪史”或“重构心得”！ 让我们一起探讨如何让工具代码更优雅。
如果这篇文章给了你重构旧脚本的勇气，别忘了点个【赞】和【在看】，并分享给你的团队！
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2025-12-24 08:08:19
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/24/profiling-request-latency-with-critical-path-analysis
大家好，我是Tony Bai。
“如果你喜欢快速的软件，那么你来对地方了。”
在 GopherCon 2025 上，来自 Datadog 的工程师、Go Performance and diagnostics小组成员 Felix Geisendörfer 以这样一句开场白，将我们带入了一个 Go 性能分析的全新领域。
我们都知道 Go 是一门为高并发而生的高性能语言，同时也拥有强大的运行时和丰富的诊断工具（如 pprof, trace）。
但每一个在生产环境中调试过性能问题的 Gopher 都知道，面对一张复杂的 CPU 火焰图或是一个充满互斥锁争用的报告，想要准确地回答“到底是什么拖慢了我的请求？”这个问题，依然极其困难。
Felix 的演讲，正是为了解决这个终极难题。他提出了一种基于 关键路径分析 (Critical Path Analysis) 的全新方法论，试图将 Go 的性能分析从“看图猜谜”进化为“精准制导”。本文将带你深入这场演讲的核心，探索这一激动人心的前沿技术。
Felix 首先展示了一个典型的互斥锁争用 (Mutex Contention) profile。我们可以看到某个锁争用了 439 秒，这听起来很可怕。
但问题在于：这 439 秒，真的影响了用户的请求延迟吗？
传统的 profile 工具（如 pprof）擅长告诉我们“哪里消耗了资源”或“哪里发生了等待”，但它们缺乏上下文。它们无法告诉我们：这些资源消耗或等待，是如何组合起来，最终构成了一个特定请求的端到端延迟的。
我们需要一种视角，能够将 CPU 时间、通道操作、调度延迟、GC 暂停、系统调用甚至网络等待，全部串联起来，还原出一个请求的完整生命周期。
要实现这种全景视角，我们需要一个全能的数据源。Felix 指出，Go 的 Execution Tracer (go tool trace) 就是这样一个宝库。
与采样式的 pprof 不同，Tracer 记录了运行时调度器的每一个动作：
这提供了构建完整因果关系图所需的所有原子信息。但原始的 Trace 数据量巨大且难以人工分析（1MB 的 trace 数据相当于 4000 万个 token，连 LLM 都吃不消）：
我们需要一种算法，从中提取出真正的信号。
Felix 引入了源自曼哈顿计划项目管理的 关键路径分析 概念。在一个复杂的并发系统中，有些任务是并行的，有些是串行的。关键路径，就是那一串最长的、决定了整个项目（或请求）最终耗时的依赖链。
只有优化关键路径上的任务，才能真正缩短总耗时。 优化非关键路径（Sub-critical path），只是在做无用功。
那么如何在 Go 中寻找关键路径呢？
算法的核心是“回溯” (Backtracking)：
通过这种方式，我们可以从海量的并发事件中，剥离出一条清晰的“红线”——这就是导致延迟的真凶。
理论很完美，但现实很骨感。Felix 坦诚地分享了在实现该算法时遇到的棘手挑战，尤其是“丢失的边” (Missing Edges)。
例如，在一个带有缓冲 channel 的 Worker Pool 模式中，生产者将任务放入缓冲 channel，然后继续运行；消费者稍后从 channel 取出任务。在 Trace 数据中，这两者之间没有直接的唤醒事件关联。追踪链条断裂了。
解决方案：启发式算法 (Heuristics)
Felix 和他的团队开发了一套启发式规则来修补这些断裂的链条：
* 时间限制：如果 G1 等待 G2，我们只在 G1 等待的那个时间窗口内追踪 G2 的行为。
* 互斥锁推断：通过分析堆栈信息和重叠的任务执行时间，推断出隐式的互斥锁依赖关系。
虽然无法做到 100% 精确，但在实际生产数据的测试中，这套算法的表现令人惊叹，往往能得出与人工专家分析完全一致的结论。
关键路径分析的最终产物，不仅仅是一张图，更是一种全新的自动化诊断能力。
想象一下，当你点击一个慢请求时，系统不再只是给你一个乱糟糟的火焰图，而是直接告诉你：
Felix 展示的 “合成火焰图” (Stitched Stack Traces) 概念，就是这一愿景的雏形：它将跨越多个 goroutine 的关键路径，拼接成一个单一的、逻辑上的堆栈图，让开发者一眼就能看清延迟的构成。
Felix Geisendörfer 的演讲，为我们展示了 Go 性能分析从“原始数据展示”向“智能因果分析”进化的激动人心的前景。
值得注意的是，虽然 Felix 团队此前贡献的“低开销 Tracer”已经是 Go 运行时的一部分，但本次演讲的核心——关键路径分析算法以及合成火
焰图等高级功能，目前仍主要处于 Datadog 内部探索或商业产品阶段，尚未直接集成到标准的 go tool trace 中。
不过，Felix 在演讲最后表达了强烈的开源意愿。我们有理由期待，在不久的将来，这套能够像外科手术刀一样精准定位瓶颈的方法论，能够真
正成为每一位 Gopher 触手可及的通用工具。
在此之前，理解这一方法论背后的思维方式，本身就是一笔巨大的财富。
资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=BayZ3k-QkFw
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2025-12-23 08:12:09
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/23/goodbye-if-else-hell-openfeature-feature-flag-management-go
大家好，我是Tony Bai。
在软件开发的早期，我们都有过这样的经历：为了上线一个不确定的新功能，我们在代码里写下了：
if os.Getenv("ENABLE_NEW_FEATURE") == "true" {
// 新逻辑
} else {
// 旧逻辑
}
简单、直接，但也埋下了隐患。随着系统变得复杂，这种零散的、基于环境变量或配置文件的开关，迅速演变成了难以维护的“If-Else 地狱”。
为了解决这个问题，特性开关（Feature Flag）系统应运而生。它们允许我们在不重新部署代码的情况下，动态地开启或关闭功能，甚至针对特定用户群体进行灰度发布。
市面上已经有了许多成熟的解决方案：
这些工具都很棒，但随之而来的是新的烦恼：“供应商锁定”（Vendor Lock-in）等问题。
比如，一旦你选定了 LaunchDarkly，你的代码库里就会充斥着它的 SDK 调用；如果哪天想换成开源的 Unleash，或者公司自研的系统，那将是一场伤筋动骨的重构灾难。业务代码与具体的特性开关实现强耦合，让你失去了选择的自由。
我们是否可以有一种方式，既能享受特性开关的便利，又不必被具体的供应商（Provider） 绑定，并拥有统一的特性开关接口API呢？
答案就是 CNCF 的孵化项目 —— OpenFeature。
根据 OpenFeature 的官方定义，它是一套开放的标准，旨在为特性开关提供一个供应商无关（Vendor-Agnostic）、社区驱动的 API。
打个比方，OpenFeature 就像是电源插座的标准。
* 应用程序是电器。
* 特性开关服务（如 LaunchDarkly, go-feature-flag, 自研系统）是发电厂。
* OpenFeature 就是那个标准化的插头和插座。
无论你背后用的是火电、水电还是核电（不同的供应商），对于电器（应用）来说，它只管插上插头（调用 OpenFeature API），就能获得电力（Flag 值）。
这种设计让你可以在不修改任何业务代码的情况下，随意切换后端的特性开关服务。
在 OpenFeature 的规范（Specification）中，有几个关键角色：
为了让你直观感受 OpenFeature 的价值，我们以一个具体的业务需求为例：判断用户是否享受假日折扣。
在项目初期，我们没有任何外部依赖。我们使用环境变量作为最简单的特性开关。这种方式无需引入额外的库，但缺乏灵活性，无法针对特定用户进行灰度发布。
完整代码 (demo1/main.go):
package main
import (
"fmt"
"os"
)
func main() {
// 模拟当前请求的用户ID
userID := "user-123"
// ❌ 痛点：
// 1. 全局生效：一旦开启，所有用户都会看到。
// 2. 修改需要重启：必须修改环境变量并重启服务才能生效。
// 3. 逻辑僵化：无法实现“只对 user-123 开启”这样的规则。
// 从环境变量获取开关状态
enablePromo := os.Getenv("ENABLE_HOLIDAY_PROMO") == "true"
if enablePromo {
fmt.Printf("User %s gets a discount!\n", userID)
} else {
fmt.Printf("User %s pays full price.\n", userID)
}
}
运行方式：
# 开启功能
export ENABLE_HOLIDAY_PROMO=true
go run main.go
# 输出: User user-123 gets a discount!
# 关闭功能
export ENABLE_HOLIDAY_PROMO=false
go run main.go
# 输出: User user-123 pays full price.
为了支持基于用户的灰度发布（比如只对特定用户开启），我们引入了专门的库 go-feature-flag。这是一个功能强大的 Go 开源库，支持本地文件、S3、K8s 等多种配置源。
这里我们使用本地文件作为规则源。
1. 准备规则文件 (demo2/flags.yaml):
holiday-promo:
# 定义开关的两个状态：启用(true) 和 禁用(false)
variations:
enabled: true
disabled: false
# 默认情况下，对所有人禁用
defaultRule:
variation: disabled
# 特殊规则：只对用户 "user-123" 启用
targeting:
- query: key eq "user-123"
variation: enabled
2. 完整代码 (demo2/main.go):
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
ffclient "github.com/thomaspoignant/go-feature-flag"
"github.com/thomaspoignant/go-feature-flag/ffcontext"
"github.com/thomaspoignant/go-feature-flag/retriever/fileretriever"
)
func main() {
// 初始化 go-feature-flag SDK
// 这里我们配置它从本地文件读取规则
err := ffclient.Init(ffclient.Config{
PollingInterval: 3 * time.Second,
Retriever: &fileretriever.Retriever{
Path: "flags.yaml",
},
})
if err != nil {
panic(err)
}
// 确保程序退出时关闭 SDK，清理资源
defer ffclient.Close()
// 模拟当前请求的用户ID
userID := "user-123"
// 创建评估上下文 (Evaluation Context)
// 这包含了判断 Flag 所需的用户信息
userCtx := ffcontext.NewEvaluationContext(userID)
// ❌ 痛点：
// 代码与 "go-feature-flag" 强绑定。
// ffclient.BoolVariation 是特定库的 API。
// 如果未来要迁移到 LaunchDarkly 或自研系统，必须修改这里所有的调用代码。
hasDiscount, _ := ffclient.BoolVariation("holiday-promo", userCtx, false)
if hasDiscount {
fmt.Printf("User %s gets a discount!\n", userID)
} else {
fmt.Printf("User %s pays full price.\n", userID)
}
}
运行方式(在demo2目录下)：
go mod tidy
go run main.go
# 输出: User user-123 gets a discount!
现在，我们进化到终极形态。我们依然使用 go-feature-flag 作为底层的Provider (供应商)，但在业务代码中，我们只使用 OpenFeature 的标准 API。
这意味着，我们的业务逻辑不再知道底层是谁在提供服务。
1. 准备规则文件 (flags.yaml):
(与阶段二相同)
holiday-promo:
# 定义开关的两个状态：启用(true) 和 禁用(false)
variations:
enabled: true
disabled: false
# 默认情况下，对所有人禁用
defaultRule:
variation: disabled
# 特殊规则：只对用户 "user-123" 启用
targeting:
- query: key eq "user-123"
variation: enabled
2. 完整代码 (demo3/main.go):
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
// OpenFeature SDK
"github.com/open-feature/go-sdk/openfeature"
// GO Feature Flag In Process Provider
gofeatureflaginprocess "github.com/open-feature/go-sdk-contrib/providers/go-feature-flag-in-process/pkg"
// GO Feature Flag 配置
ffclient "github.com/thomaspoignant/go-feature-flag"
"github.com/thomaspoignant/go-feature-flag/retriever/fileretriever"
)
func main() {
// ==========================================
// A. 初始化层 (Infrastructure Layer)
// ==========================================
ctx := context.Background()
// 1. 创建 GO Feature Flag In Process Provider
options := gofeatureflaginprocess.ProviderOptions{
GOFeatureFlagConfig: &ffclient.Config{
PollingInterval: 3 * time.Second,
Context: ctx,
Retriever: &fileretriever.Retriever{
Path: "flags.yaml",
},
},
}
provider, err := gofeatureflaginprocess.NewProviderWithContext(ctx, options)
if err != nil {
panic(fmt.Errorf("failed to create provider: %v", err))
}
defer provider.Shutdown()
// 2. 设置 OpenFeature Provider 并等待初始化完成
err = openfeature.SetProviderAndWait(provider)
if err != nil {
panic(fmt.Errorf("failed to set provider: %v", err))
}
fmt.Println("✅ OpenFeature In-Process provider is ready!")
// ==========================================
// B. 业务逻辑层 (Business Logic Layer)
// ==========================================
// 1. 获取 OpenFeature 客户端
client := openfeature.NewClient("app-backend")
// 2. 准备评估上下文
userID := "user-123"
evalCtx := openfeature.NewEvaluationContext(
userID,
map[string]interface{}{
"email": "[email protected]",
},
)
// 3. 评估 Flag
hasDiscount, err := client.BooleanValue(
context.Background(),
"holiday-promo", // Flag Key
false, // Default Value
evalCtx, // Context
)
if err != nil {
fmt.Printf("Error evaluating flag: %v\n", err)
}
if hasDiscount {
fmt.Printf("✅ User %s gets a discount!\n", userID)
} else {
fmt.Printf("❌ User %s pays full price.\n", userID)
}
// ==========================================
// C. 测试其他用户
// ==========================================
fmt.Println("\n--- Testing another user ---")
anotherUserCtx := openfeature.NewEvaluationContext(
"user-456",
map[string]interface{}{
"email": "[email protected]",
},
)
hasDiscountAnother, err := client.BooleanValue(
context.Background(),
"holiday-promo",
false,
anotherUserCtx,
)
if err != nil {
fmt.Printf("Error evaluating flag: %v\n", err)
}
if hasDiscountAnother {
fmt.Printf("✅ User user-456 gets a discount!\n")
} else {
fmt.Printf("❌ User user-456 pays full price.\n")
}
// ==========================================
// D. 展示更复杂的评估上下文示例
// ==========================================
fmt.Println("\n--- Testing with detailed user context ---")
detailedUserCtx := openfeature.NewEvaluationContext(
"user-789",
map[string]interface{}{
"firstname": "john",
"lastname": "doe",
"email": "[email protected]",
"admin": true,
"anonymous": false,
},
)
hasDiscountDetailed, err := client.BooleanValue(
context.Background(),
"holiday-promo",
false,
detailedUserCtx,
)
if err != nil {
fmt.Printf("Error evaluating flag: %v\n", err)
}
if hasDiscountDetailed {
fmt.Printf("✅ User user-789 gets a discount!\n")
} else {
fmt.Printf("❌ User user-789 pays full price.\n")
}
}
运行方式：
$go mod tidy
$go run main.go
✅ OpenFeature In-Process provider is ready!
✅ User user-123 gets a discount!
--- Testing another user ---
❌ User user-456 pays full price.
--- Testing with detailed user context ---
❌ User user-789 pays full price.
解析：为什么阶段三更优？
在阶段三的代码中，我们实现了关注点分离：
这就是 OpenFeature 带来的核心价值：用标准化的接口，以此御繁。
不过细心的读者可能会发现demo3的代码还是过于耦合go-feature-flag这个包了，没错！demo3只是一个基于本地配置文件的最简单的演示代码，openfeature官方更推荐使用relay proxy server的部署方式。接下来，我们来看看demo4。
使用 Relay Proxy 方式的优势：
我们来看代码。首先flags.yaml与demo2和demo3的一样，这里就不重复贴代码了。
我们建立demo4的main.go文件，内容如下：
// demo4/main.go
package main
import (
"context"
"fmt"
"net/http"
"time"
// OpenFeature SDK
"github.com/open-feature/go-sdk/openfeature"
// GO Feature Flag Provider (连接 Relay Proxy)
gofeatureflag "github.com/open-feature/go-sdk-contrib/providers/go-feature-flag/pkg"
)
func main() {
// ==========================================
// A. 初始化层 (Infrastructure Layer)
// ==========================================
ctx := context.Background()
// 1. 创建 GO Feature Flag Provider (连接到 Relay Proxy)
options := gofeatureflag.ProviderOptions{
Endpoint: "http://localhost:1031", // Relay Proxy 地址
HTTPClient: &http.Client{
Timeout: 5 * time.Second, // 设置 HTTP 超时时间
},
}
provider, err := gofeatureflag.NewProviderWithContext(ctx, options)
if err != nil {
panic(fmt.Errorf("failed to create provider: %v", err))
}
defer provider.Shutdown()
// 2. 设置 OpenFeature Provider 并等待初始化完成
err = openfeature.SetProviderAndWait(provider)
if err != nil {
panic(fmt.Errorf("failed to set provider: %v", err))
}
fmt.Println("✅ OpenFeature provider connected to Relay Proxy successfully!")
// ==========================================
// B. 业务逻辑层 (Business Logic Layer)
// ==========================================
// 1. 获取 OpenFeature 客户端
client := openfeature.NewClient("app-backend")
// 2. 准备评估上下文 - 用户 user-123
userID := "user-123"
evalCtx := openfeature.NewEvaluationContext(
userID,
map[string]interface{}{
"email": "[email protected]",
},
)
// 3. 评估 Flag
hasDiscount, err := client.BooleanValue(
context.Background(),
"holiday-promo", // Flag Key
false, // Default Value
evalCtx, // Context
)
if err != nil {
fmt.Printf("Error evaluating flag: %v\n", err)
}
if hasDiscount {
fmt.Printf("✅ User %s gets a discount!\n", userID)
} else {
fmt.Printf("❌ User %s pays full price.\n", userID)
}
// ==========================================
// C. 测试其他用户
// ==========================================
fmt.Println("\n--- Testing another user ---")
anotherUserCtx := openfeature.NewEvaluationContext(
"user-456",
map[string]interface{}{
"email": "[email protected]",
},
)
hasDiscountAnother, err := client.BooleanValue(
context.Background(),
"holiday-promo",
false,
anotherUserCtx,
)
if err != nil {
fmt.Printf("Error evaluating flag: %v\n", err)
}
if hasDiscountAnother {
fmt.Printf("✅ User user-456 gets a discount!\n")
} else {
fmt.Printf("❌ User user-456 pays full price.\n")
}
// ==========================================
// D. 展示更复杂的评估上下文示例
// ==========================================
fmt.Println("\n--- Testing with detailed user context ---")
detailedUserCtx := openfeature.NewEvaluationContext(
"user-789",
map[string]interface{}{
"firstname": "john",
"lastname": "doe",
"email": "[email protected]",
"admin": true,
"anonymous": false,
},
)
hasDiscountDetailed, err := client.BooleanValue(
context.Background(),
"holiday-promo",
false,
detailedUserCtx,
)
if err != nil {
fmt.Printf("Error evaluating flag: %v\n", err)
}
if hasDiscountDetailed {
fmt.Printf("✅ User user-789 gets a discount!\n")
} else {
fmt.Printf("❌ User user-789 pays full price.\n")
}
}
运行这个程序之前，我们需要安装和运行relay proxy server，先在本地安装一个relay proxy server:
$go install github.com/thomaspoignant/go-feature-flag/cmd/relayproxy@latest
接下来，创建一个relay proxy的配置：relay-proxy-config.yaml
# HTTP 服务配置
listen: 1031
# 轮询间隔 (毫秒)
pollingInterval: 1000
# 如果检索器出错是否启动
startWithRetrieverError: false
# 配置文件检索器, 使用了我们特性开关配置文件flags.yaml
retriever:
kind: file
path: flags.yaml
# 日志导出器（可选）
exporter:
kind: log
运行relay-proxy的配置：
$relayproxy --config=relay-proxy-config.yaml
█▀▀ █▀█ █▀▀ █▀▀ ▄▀█ ▀█▀ █ █ █▀█ █▀▀ █▀▀ █ ▄▀█ █▀▀
█▄█ █▄█ █▀ ██▄ █▀█ █ █▄█ █▀▄ ██▄ █▀ █▄▄ █▀█ █▄█
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█▀▄ ██▄ █▄▄ █▀█ █ █▀▀ █▀▄ █▄█ █ █ █
GO Feature Flag Relay Proxy - Version localdev
_____________________________________________
{"level":"warn","ts":1766376488.501164,"caller":"config/config_server.go:92","msg":"The server port is set using port, this option is deprecated, please migrate to server.port"}
{"level":"info","ts":1766376488.5039968,"msg":"flag added","key":"holiday-promo"}
{"level":"warn","ts":1766376488.504297,"caller":"config/config_server.go:92","msg":"The server port is set using port, this option is deprecated, please migrate to server.port"}
{"level":"info","ts":1766376488.5043359,"caller":"api/server.go:185","msg":"Starting go-feature-flag relay proxy ...","address":"0.0.0.0:1031","version":"localdev"}
之后，我们运行main.go：
$go run main.go
✅ OpenFeature provider connected to Relay Proxy successfully!
✅ User user-123 gets a discount!
--- Testing another user ---
❌ User user-456 pays full price.
--- Testing with detailed user context ---
❌ User user-789 pays full price.
main连接到relay-proxy server，并将评估上下文传递给 relay proxy server。后者结合后台配置的规则(flags.yaml)，动态决定返回 true 还是 false。
OpenFeature 的规范中还包含了一些强大的高级特性：
正如 OpenTelemetry 让可观测性变得标准统一，OpenFeature 正在让特性开关的管理变得规范有序。
对于 Go 开发者来说，尽早拥抱 OpenFeature，不仅是为了避免未来的重构成本，更是为了建立一种更加健壮、灵活的发布文化。告别混乱的 if-else，让你的代码在标准化的轨道上飞驰吧。
本文涉及的示例源码，可以在这里下载。
资料链接：
聊聊你的“开关”故事
特性开关是现代软件交付的利器，但也可能成为技术债的温床。你在项目中是如何管理特性开关的？是否遇到过因为开关未及时清理而导致的“幽灵代码”问题？或者，你对 OpenFeature 这种标准化方案有什么看法？
欢迎在评论区分享你的经验和吐槽！ 让我们一起探索更优雅的工程实践。
如果这篇文章对你有帮助，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的团队，让大家一起告别“If-Else地狱”！
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2025-12-22 08:14:05
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/22/alan-donovan-go-code-modernization
大家好，我是Tony Bai。
“Go 承诺了兼容性，但这并不意味着我们应该永远停留在过去。”
在 GopherCon 2025 上，Go 团队核心成员、静态分析工具专家 Alan Donovan 带来了一场题为《Analysis and Transformation Tools for Go Codebase Modernization》的精彩演讲。
他的分享揭示了一个有趣的现象：当我们还在为 AI 生成的代码欢呼时，Go 官方团队却发现 AI 正在固化过时的编程模式。 为了应对这一挑战，官方正在构建一套强大的自动化工具链，帮助我们将代码库带入 Modern Go 的时代。
本文将带你深入这场演讲的核心，揭秘 Go 官方如何通过工具化手段，解决 AI 时代的“代码老化”问题。
Go 的兼容性承诺是其成功的基石，但这同时也带来了一个副作用：旧的代码永远能跑，所以我们很少有动力去更新它。
然而，随着 Go 版本的迭代，语言和标准库引入了大量旨在提升可读性、性能和安全性的新特性：
Donovan 展示了一个经典案例：一段传统的、使用了 strings.Split 和三段式 for 循环的代码（如下图）：
通过引入新特性（迭代器、slices.Contains、range int），这段代码不仅减少了 6 行，还消除了不必要的内存分配，逻辑变得一目了然。新的现代Go代码如下图：
现代化的意义，不仅在于代码质量的提升，更在于开发者能力的进化。 通过工具自动应用这些新模式，开发者能在潜移默化中学习到“更地道”的 Go 写法。
Donovan 分享了一个令人深思的实验：他测试了当前最先进的“思考型”大模型，要求它们使用最新的 Go 特性编写代码。
结果令人大跌眼镜：AI 顽固地坚持使用旧式的写法。
即使在被明确提示使用新特性后，AI 依然会编造出“这个特性在 1.22 中不可用”等谎言来为自己辩护，或者即使使用了新特性，也经常写出错误的代码。
“AI 是在旧代码的海洋中训练出来的。如果全世界的代码都是旧的，AI 就会永远说着一口‘老式 Go’的方言。”
这揭示了一个深刻的矛盾：AI 正在固化过时的编程模式。 打破这个循环的唯一方法，就是大规模地更新现有的代码库，让 AI 学习到新的语料。而这，正是 Go 官方工具链的使命。
为了解决这个问题，Go 团队基于 go/analysis 框架（也就是 go vet 和 gopls 的底座），开发了一套名为 Modernizers 的分析器。
Modernizer 是一个特殊的 Linter，不仅能发现问题，还能提供自动修复 (Fix)，并且这个修复必须是使用新特性且绝对安全的。
Go 团队已经开发了约 20 个 Modernizers，并在 gopls v0.18 中发布。你现在在编辑器中看到的很多“建议修改”，背后就是它在工作。
然而，开发 Modernizer 的过程充满了艰辛。Donovan 以 range int 这个看似简单的重构为例，展示了它在处理变量作用域、副作用顺序时遇到的 4 个极其隐蔽的 Bug。比如下面这个：
“直接的语法树操作 (AST manipulation) 极其困难，即使是经验丰富的专家也容易出错。”
Modernizers 虽然好用，但开发成本极高，且只能针对特定特性进行定制，难以作为通用的解决方案。
注：要使用上述modernizer，需要单独运行命令go run golang.org/x/tools/go/analysis/passes/modernize/cmd/modernize@latest -fix ./…。
为了解决 Modernizers 的局限性，赋能社区自己进行现代化改造，Go 团队探索出了一条更通用、更安全的路径：基于内联 (Inlining) 的“自助式重构”。
如果我们想要废弃一个旧函数（如 oldmath.Sub），并引导用户使用新函数，库作者只需要做两件事：
当 gopls 或未来的 go fix 命令看到这个注释时，它会自动将所有调用 oldmath.Sub(a, b) 的地方，安全地替换为 newmath.Sub(b, a)。
注：由于newmath.Sub(b, a)是oldmath.Sub(a,b)的新实现，因此称为inline，而且是source-level inline。
实际的替换是这样的：
这个机制的强大之处在于：
Google 内部的 C++ 团队已经利用类似的机制清理了 200 万处调用。Go 团队计划在 Go 1.26 或 1.27 中，将这一能力正式带入 go fix 命令。
Alan Donovan 的演讲，为我们描绘了一个清晰的未来：
作为 Gopher，我们需要做的，就是及时更新我们的工具链，关注 gopls 的提示，并乐于接受这些自动化的改进。因为在 AI 还在学习旧代码的时候，我们的工具已经准备好带领我们通向 Modern Go 的未来。
资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=_VePjjjV9JU
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2025-12-21 18:57:06
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/21/real-programmers-dont-fix-computers-ai-stars-and-seas
大家好，我是Tony Bai。
最近陪家人看几部青春都市剧，实在忍不住想吐槽。
无论题材如何变，编剧笔下的程序员永远是那副德行：戴着黑框眼镜，背着双肩包，唯唯诺诺。而他们的戏份，似乎永远逃不开那一幕——
男主角或者女神的电脑坏了，喊一声：“喂，那个谁，来修一下。”
然后镜头一转，程序员满头大汗地重启电脑，憨厚一笑。
别演了，真的。
都2025年了，大众对程序员的误解依然停留在“修电脑”和“当备胎”的阶段。
今天，我想撕掉这些标签，聊聊真实的程序员到底在做什么，以及为什么我们这群看似“无趣”的人，实则是未来 30 年人类文明的推手。
在中国人的传统潜意识里，什么是“有才华”？什么是“有智慧”？
是引经据典，是出口成章，是懂《周易》懂历史，是酒桌上推杯换盏间的人情练达。我们推崇的是“国学”与“人学”。
而程序员呢？
我们脑子里装的是 GMP 调度模型，是 Transformer 架构，是 Raft 共识算法。
这些知识的认知门槛极高，掌握难度远超背诵几首唐诗。但在大众眼里，这叫“技能”，不叫“学问”；这叫“工具”，不叫“智慧”。
这就造成了一个巨大的荒诞：
一个能徒手写出操作系统内核的顶级工程师，可能因为在饭局上接不上关于“职场厚黑学”的梗，或者不懂得先敬领导一杯酒，就被贴上“木讷”、“情商低”、“读书读傻了”的标签。
我们不是学不会那些，我们只是不Care。
程序员的思维通过了严苛的逻辑训练，我们习惯了用 O(1) 的复杂度直达本质。对于那些充满了冗余、虚伪和 O(n^2) 复杂度的繁文缛节，我们的大脑会自动执行 Garbage Collection（垃圾回收）。
这种对他人的“降噪”处理，让我们在影视剧里看起来像个“怪胎”，但在代码的世界里，这正是我们构建万物的基石。
如果我们把目光从影视剧移开，看一眼身边真实的 95 后、00 后程序员，你会发现那个“木讷”的标签早已过期。
程序员这个物种，正在经历一次剧烈的“版本迭代”。
去看看现在的互联网大厂，那个传说中的“格子衫军团”正在消失。取而代之的，是滑板少年、是汉服爱好者、是玩死亡重金属的贝斯手。
斜杠青年（Slash）：
你以为他只是个写 Go 语言的后端？下班后，他可能是 B 站拥有十万粉丝的科普 Up 主，可能是独立游戏的制作人，也可能是用 AI 生成艺术画作的数字艺术家。
拒绝被定义：
如果说上一代程序员的特征是“忍耐”和“沉默”，那么新一代程序员的特征就是“表达”和“重塑”。他们不屑于酒桌文化，因为他们更崇尚“技术平权”和“透明沟通”。
这不再是一群只会修电脑的“工具人”，而是一群试图用技术手段去重构生活方式的“新人类”。
他们在 Github 上构建世界，也在小红书和 Tiktok 上分享生活。他们不是不懂生活，他们是在用代码重新定义什么是“酷”的生活。
影视剧还在忙着刻画我们“修电脑”的窘态，却完全没意识到，这群“配角”，此刻正在现实世界中酝酿着怎样的惊涛骇浪。
我们正站在人类历史最疯狂的转折点上。
当你嘲笑程序员不懂“风花雪月”时，他们正在做上帝的工作：
左手，赋予机器“灵魂”与“肉体”：
那些让你惊叹的 ChatGPT、Claude、DeepSeek，背后是程序员用代码搭建的神经网络。宇树G1/H1，特斯拉的 Optimus等人形机器人，正在走进现实。是程序员将逻辑注入钢铁躯体，让机器人学会行走、抓取，甚至学会思考。具身智能的爆发，将彻底重塑物理世界。
右手，征服星辰大海：
SpaceX 的“筷子”夹住星舰的那一刻，全球沸腾。那毫秒级的姿态调整，不是靠吟诗作对实现的，而是靠几十万行严密的控制算法。
谁才是这个时代的“男一号”？
是那些在剧里谈情说爱的主角吗？不。
是那些在屏幕后，用 Go 语言重构微服务，用 Python 训练大模型，用 C++ 控制火箭姿态的所谓“码农”。
流行文化在消费我们，而我们在重塑流行文化赖以生存的世界。
国学典籍是面向过去的接口，它教我们如何维系一个稳定的人情社会；
编程语言是面向未来的接口，它教我们如何与硅基生命对话，如何在此刻定义未来 30 年的规则。
也许在未来的很长一段时间里，影视剧里的程序员依然会是那个戴着眼镜、不懂风情的“路人甲”。
没关系。让我们接受这种“误读”。
因为这种“忽视”，恰恰是一种保护色。它让我们这群人能远离嘈杂的名利场和复杂的人际关系，心无旁骛地坐在屏幕前。
我们不需要修电脑，我们在修补这个世界的 Bug；
我们不需要当偶像剧的主角，我们在编写人类文明的下一个版本。
致敬每一位“不善言辞”，但正在改变世界的程序员。
作为程序员，你曾在哪一刻因为“不懂人情世故”或“不关注大众话题”而被误解过？而在那一刻，你脑子里其实正在思考什么硬核的技术问题？
欢迎在评论区，分享你的“社死”与“高光”时刻。
未来30年，是属于工程师的黄金时代。
别让你的技能停留在“修电脑”的阶段。想要掌握 Go 语言在云原生、AI 工程化 中的核心能力，紧跟 具身智能 的浪潮？
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