GopherDaily

Go技术生态

“用 Go 打天下，用 Rust 救火”：这才是 2026 年后端架构的唯一正解
最近，海外技术团队 CodeStax.Ai 发表了一篇文章，题目非常霸气：《Rust vs Go：2026 年唯一有意义的后端语言对决》。 这篇文章没有去纠结语法的优劣，而是直接从企业成本、团队扩张、以及系统演进的宏观视角，给出了一个极具颠覆性，却又务实到令人拍案 叫绝的架构结论： “用 Go 来构建（Build）系统，用 Rust 来优化（Optimize）系统。”

对话 Uber 前 CTO：我如何用 5000 个微服务驯服这头失控的巨兽
2013 年，当 Tuan Pham（后来被称为 Uber 的“救火队长”）加入时，这家拥有 40 名工程师的公司，系统每周都会崩溃数次。而他面临的第一 个挑战，就是公司的核心派单系统，只剩下5 个月的寿命。 近日，这位传奇 CTO 接受了一次深度访谈。他不仅首次揭秘了当年与创始人 Travis Kalanick (以下称TK) 长达 30 小时的“魔鬼面试”，更详细复盘了 Uber 是如何在失控的边缘，被迫走上那条被全网群嘲、却又别无选择的 “5000 微服务” 之路。

Dolt 2.0
三年前，我们发布了 Dolt 1.0，标志着 Dolt 已为生产工作负载做好准备。此后我们从未停止改进这一“全球首个且唯一的版本控制 SQL 数据库”。今天，我们很高兴地宣布 Dolt 2.0 正式发布。# Dolt 1.0 意味着什么？Dolt 1.0 代表了四个方面：1. 向前存储兼容性2. 生产级性能3. MySQL 兼容性4. 稳定的版本控制接口Dolt 2.0 保持了 Dolt 1.0 的承诺，并在性能和准确性指标上进行了优化。# Dolt 2.0 意味着什么？Dolt 2.0 代表了五个方面：1. 默认开启自动垃圾回收2. 默认开启归档压缩3. sysbench 测试中比 MySQL 更快4. Beta 阶段向量支持5. 自适应存储与 Dolt 1.0 不同，Dolt 2.0 与所有 Dolt 1.0 版本完全向后兼容，无需使用 dolt migrate 进行存储迁移。让我们深入了解这些要点。

我是如何用Go构建浏览器核心循环的
# 我是如何构建浏览器多人游戏的核心循环的### 为什么异步队列式动作循环依然能带来如实时游戏般的即时响应感——以及实现这一目标的过程我正在开启一个关于 HiddenWars 的系列文章，这是一个我用 Golang 和 Svelte 开发的个人项目。它是一款基于浏览器的持久化黑客游戏，主要是 PvE 玩法，包含 PvP 紧张元素以及不断演进的背景设定。玩家可以在其中构建僵尸网络、升级系统、黑入目标并揭开秘密，同时对抗强大的超级企业。## 引言每一款游戏都有其核心循环。

来自cilium的CI/CD安全经验

Gopher 遇见 Crab
我写 Go 大约十年了，在这期间 Rust 一直是我保持礼貌距离、心存敬意的语言。我买了书但主要放在书架上，也尝试过 rustlings 但总是中途放弃。直到这次前往 TokioConf，我需要准备一个不错的演示 demo，这成了我深入学习的完美契机。于是我构建了一个聊天服务器。好吧，其实是让 Claude 帮我写好，然后我花很长时间请教 Claude 它写了什么。这就像是我的一位 Rust 编程搭档，虽然不像人类那样高效，但它很有耐心且在飞机上也能使用。它现在位于我们的示例仓库中，并在线运行于 chat.miren.toys。本周去逛逛，你可能会发现一些友好的陌生人已经在那里聊天了。### 来自地鼠的笔记我花了一些时间尝试将 Rust 适配进 Go 的大脑逻辑里。以下是觉得契合的部分和不适应的部分。穷尽式枚举是我多年来在 Go 中一直渴望的功能。在 Go 中，为了确保处理了某种类型的所有变体，我要么使用代码生成，要么编写繁琐的测试。而 Rust 编译器可以直接检查这一点，非常方便。

云原生技术

创建你自己的编程语言
创建自己的编程语言比你想象的要简单（但也更难）。2026年5月6日去年12月中旬，我开始制作自己的编程语言。虽然距离生产质量还差得很远（尽管我已经成功用它写出了一个 1k 行代码的蒙特卡洛路径追踪器），但目前项目处于暂停状态，所以我觉得是时候写点什么了。免责声明 #1：我不是专业的编程语言设计师或编译器实现者。虽然我觉得我对本文的大部分内容都很了解，但我可能还是会说些胡话。免责声明 #2：它不是另一个 C/C++/Rust 的杀手，我也怀疑它是否会被真正广泛使用。我只是觉得好玩，并谈谈我的乐趣。## 内容# 引言## 为什么是现在？大多数程序员都梦想拥有自己完美的编程语言。我已经编程约 17 年了，为什么决定在这一特定时刻去创建呢？只是三件不同的事情在我的脑海中汇聚了。1. 我一直想创建自己的语言。过去我做过一些用于晦涩语言的简陋解释器，以及各种 lambda 演算的解释器，但这并没有消除创建一种“真实”语言的渴望，那种至少在某种程度上面向生产且不像是玩具的语言。

删除 fsync
大多数存储引擎在持久化写入路径的某个位置都会执行 fsync。我们构建了一个范围狭窄的单节点 KV 存储引擎，它在 PUT 或 DELETE 操作时不会调用 fsync。该设计依赖于固定大小的预分配文件、预清零的范围、O_DIRECT 写入，以及一个提交与 SSD 原子写入单元对齐的日志。这不是对 fsync 的一般性反对。它之所以有效，是因为我们的持久性契约比 POSIX 文件语义更窄，我们的部署仅使用 SSD，并且引擎本身负责分配、日志记录和恢复。在 AWS i8g.2xlarge 本地 NVMe 上的 4KB 随机写入基准测试中，该引擎达到了 190,985 obj/s，而 ext4 + O_DIRECT + fsync 的组合为 116,041 obj/s。## fsync 的成本让我们从对象存储和数据库当前处理 fsync 的方式开始。MinIO 在单节点和分布式部署中最终都会写入本地文件系统。每个 PUT 操作都会对数据部分和 xl.meta 发出 fdatasync 或 fsync，将文件刷入设备。RocksDB 的 WAL 默认不进行同步。需要崩溃一致性语义的应用程序必须手动开启。etcd 则更严格：每个 Raft 条目在写入磁盘前都会 fsync，etcd 论文将其称为 Raft 安全的基础。Postgres 在提交时 fsync WAL，并使用组提交来摊销延迟。Kafka 是个例外，它默认不在写入路径上执行 fsync，完全依赖复制来实现持久性。这种权衡的结果是，单节点数据安全性减弱了，电力中断窗口内的数据可能会丢失，集群的复制因子成为唯一的防线。正确处理 fsync 很困难。Jepsen 曾多次揭示分布式系统中与 fsync 相关的丢失数据漏洞。不谈正确性，fsync 调用本身的成本也很高。

在 5 美元 VPS 上进行真实工作负载的 SQLite 基准测试
我订购了最便宜的 Hetzner CX23（4.99 美元/月，共享资源层）并在上面运行了真实的 SQLite 基准测试。这不是微基准测试——而是在拥有 3.7GB 内存的机器上运行 6GB 的数据库，因此读取实际上必须触及磁盘。## 机器配置共享 vCPU，存在邻居干扰：- 2 vCPU Intel Xeon Skylake @ 2.1 GHz- 3.7 GiB 内存，无 swap- 38 GB ext4 (noatime), scheduler=none- Debian 13## SQLite 配置生产级配置：- journal_mode = WAL- synchronous = NORMAL (安全，非严格 ACID 持久化)- page_size = 8192- cache_size = 256 MiB- mmap_size = 256 MiB- temp_store = MEMORY- busy_timeout = 5000一个值得明确的注意事项：synchronous=NORMAL 在严格 ACID 意义上并非持久。断电可能会回滚最后几次已提交的事务——即存在于 WAL 中但尚未 fsync 到主数据库文件的内容。数据库文件本身不会损坏。对于大多数应用程序来说，这是为了速度提升而做的合理权衡。如果你无法承受丢失任何已提交的写入（如支付、审计日志），请使用 synchronous=FULL。## 工作负载- 模式：PK + 2 个索引整数列 + 500 B 文本负载- 1000 万行 ≈ 6 GB 数据库 > 3.7 GB 内存 → 真实磁盘 I/O

你应该读一读《编程作为理论构建》
读完 Peter Naur 的《编程作为理论构建》（Programming as Theory Building）时，第一个想法是“为什么没人早点让我读这个？”我最终读了多次，试图整理为什么它如此有意义。你是否有过这种情况：你想解释某事却找不到合适的词汇？我认为 Naur 的“理论”一词正是编写好代码和创建可维护软件时的关键。关于这些主题我有很多想法，但它们都是离散的概念。将编程视为“理论构建”，是补全这一切缺失的一环，回答了“为什么编写高质量软件如此困难”的问题。总之，《编程作为理论构建》指出，程序代码、文档和其他产品都是次要的，编程的核心在于：构建对程序、其需求以及它们如何与周围一切事物相关联的理解或思维模型。也就是说，你作为程序员的主要目标是学习、理解、保留、改进和分享这种关于程序的“理论”。

AI

Gemini API 文件搜索现已支持多模态
我们为 Gemini API 文件搜索工具引入了三项重大更新：多模态支持、自定义元数据和页面级引用。这些功能可帮助开发人员对非结构化数据进行结构化处理，以实现高效、可验证的检索增强生成（RAG）。

流行工具与项目

google/adk-go
一个开源、代码优先的 Go 工具包，用于灵活且可控地构建、评估和部署复杂的 AI 智能体。

chenhg5/cc-connect
将本地 AI 编码智能体（Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex）连接到消息平台（飞书/Lark、钉钉、Slack、Telegram、Discord、LINE、企业微信）。

QuantumNous/new-api
一个统一的 AI 模型聚合与分发中心。支持将各种 LLM 转换为兼容 OpenAI、Claude 或 Gemini 的格式，是实现持久化的集中式网关。

Wei-Shaw/sub2api
Sub2API-CRS2 一站式开源中转服务，让 Claude、Openai 、Gemini、Antigravity订阅统一接入，支持拼车共享，更高效分摊成本，原生工具无缝使用。

1Panel-dev/1Panel
🔥 1Panel 是一款现代化的开源 VPS 控制面板，也是唯一原生支持 AI 智能体的面板。可运行 Ollama 模型、部署 OpenClaw 智能体，并从一个整洁的界面管理整个服务器栈。

sivchari/kumo
一个用 Go 编写的轻量级 AWS 服务模拟器。

kubernetes/minikube
在本地运行 Kubernetes。

microsoft/waza
用于智能体技能的 CLI/框架，用于创建、测试、衡量和提高技能的质量与有效性。

mayswind/ezbookkeeping
一款轻量级、可自托管的个人财务应用程序，具有用户友好的界面和强大的记账功能。

moonD4rk/HackBrowserData
提取并解密浏览器数据，支持多种数据类型，可在多种操作系统（macOS, Windows, Linux）上运行。