为什么 Go 语言如此不受待见？

在我看来，说 Go 语言“不受待见”可能有些过于绝对了。实际上，Go 在很多领域都获得了相当广泛的应用，尤其是在云计算、微服务和后端开发领域，它已经成为一个非常受欢迎的选择。很多大型公司都在使用 Go，比如 Google（当然是亲生的）、Docker、Kubernetes、Netflix、Uber 等等。

但是，如果我们要探讨为什么有些人可能觉得 Go 并没有达到某些期待的高度，或者为什么它在某些群体中没有获得压倒性的支持，我们可以从几个角度来分析。这更多的是一种“相对不受待见”或者“存在争议”的解读。

1. 早期的一些误解和定位不准：

“杀掉 Java/C++ 的语言”的标签： Go 在诞生之初，确实被一些人寄予了很高的期望，认为它能取代一些在企业级开发中占据主导地位的语言。这种“野心勃勃”的定位，加上它简洁的语法和高效的并发特性，让不少开发者觉得它是在“叫板”传统巨头。然而，任何语言的生态系统和开发者社区都需要时间来培养和成熟，Go 的发展路径更像是在开辟自己的新天地，而不是直接与现有巨头硬碰硬。这种期待与实际发展之间可能存在的落差，让一部分人觉得 Go 没有达到“颠覆性”的高度。
过于强调“简单”和“约束”： Go 的设计哲学非常强调“简单”和“无惊喜”。这带来了极高的可读性和易维护性，对于大型团队协作来说是巨大的优势。但是，在某些开发者看来，这种“简单”也意味着功能的“缺失”。比如，它没有泛型（直到 1.18 版本才引入）、没有继承、没有私有/公有属性的强制区分（通过首字母大小写）、没有异常（使用多返回值和 `error` 来处理错误）等等。对于习惯了这些特性（尤其是 OO 语言）的开发者来说，Go 的这种“约束”可能会让他们觉得不够灵活，甚至是“简陋”。他们可能会觉得这是一种妥协，而不是进步。

2. 语法和设计上的争议点：

错误处理的“冗余”： Go 的错误处理方式是显式地检查 `error` 返回值。在很多情况下，这意味着你需要写很多 `if err != nil { return ..., err }` 这样的 boilerplate 代码。虽然这提高了错误处理的可见性和强制性，但长期以来，很多人都觉得这写起来比较烦琐。即便有工具能辅助，也无法完全改变语言本身的风格。
包管理的历史遗留问题： Go Modules 在正式推广之前，包管理经历了一些演变（GOPATH 的时代），这给早期接触 Go 的开发者带来了一些困扰和不便。虽然现在 Go Modules 已经非常成熟，但那段“历史”给一些人留下了不好的印象。
泛型引入的“迟到”和“保守”：泛型对于很多现代语言来说是基础功能，Go 直到 1.18 版本才正式引入。而且，相比于其他语言，Go 的泛型实现被一些人认为相对“保守”，功能上没有那么丰富。虽然引入泛型解决了许多代码重复的问题，但对于那些早年就开始盼望它的开发者来说，这个过程显得有些漫长。
缺乏一些被认为是“标准”的现代语言特性：除了上面提到的，还有一些开发者会怀念其他语言中的一些特性，比如属性装饰器、函数式编程的一些高级特性（虽然 Go 有闭包和匿名函数）、更强大的元编程能力等。当然，这很大程度上也取决于开发者对“现代语言”的定义和期望。

3. 生态和社区的局限性（相对而言）：

虽然强大，但某些领域的库不如其他语言成熟：在 Web 开发、数据科学、机器学习等一些热门领域，虽然 Go 有很多不错的库，但与 Python、Java、JavaScript 相比，其生态系统可能在某些细分领域还不够完善，或者在流行度和社区贡献度上稍显逊色。这意味着在某些特定的项目需求下，开发者可能需要花费更多精力去寻找、集成或者自己实现库。
学习曲线（对某些人而言）：虽然 Go 的语法很简洁，但理解其并发模型（Goroutines 和 Channels）、内存管理（垃圾回收）以及一些底层设计哲学，对于完全没有这些概念的开发者来说，还是需要一定的时间去适应。

4. 观点和偏好的多样性：

语言的“感觉”和个人偏好：编程语言的使用很大程度上也取决于个人偏好和工作习惯。有些开发者就是喜欢动态语言的灵活，或者 OOP 的层层继承，或者函数式编程的声明式风格。Go 的哲学可能与他们的偏好不符，所以即使 Go 很优秀，他们也可能不会选择它。
“没有银弹”的现实：任何语言都有其擅长和不擅长的领域。Go 在构建高效、可靠的分布式系统方面表现出色，但在需要快速原型开发、大量数据处理或复杂图形界面时，其他语言可能更适合。所以，认为 Go 在“所有地方”都应该流行，本身就是一个不切实际的期望。

总结来说，与其说 Go “不受待见”，不如说它是在一个竞争激烈的技术领域中，找到了自己的精准定位并赢得了大量用户的青睐，但同时也因为其独特的设计哲学和发展路径，在某些开发者群体中存在一些争议或接受度不高。

对于喜欢 Go 的人来说，它的简洁、高效的并发、易部署性是无与伦比的。而对于那些觉得 Go“不够好”的人来说，他们可能是在与其他成熟语言的比较中，看到了 Go 在某些方面存在的不足或不符自己需求的地方。这其实是很正常的现象，技术发展和开发者偏好的多样性正是这个行业有趣的地方。

网友意见

回

@Irons Du

, 不是为了反对他的答案，是因为基于这些问题，能解释 Go 不受待见的其中一个原因：Go 面对的问题和整个解决思路跟 Google 软件的规模相关，而这个规模是罕见的。20 亿行源码放在一个统一的代码库，全部主干提交，理论上代码库里任何两点都可以互相调用，几万个工程师（我是其中一名猪队友）在全球各个时区协同。

Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository

. 这个设计前提导致了同样被黑得很惨的 C++ Style Guide (

The Philosophy of Google's C++ Code

) 和 Go 的一些看着很奇葩的设计点。

另外这个软件规模是一个问题，不是什么值得炫耀的东西。Go 为解决这些问题的设计，并不一定适合其他场景。回答这个问题本身，这里也不是说 Go 有多好，只是可以分享一些「为什么」，很有趣的设计权衡，例如 Quora 原文提到的 Go 几乎忽略了所有现代 PL 研究成果，但实际上这些成果在这个规模上还没能很好地工作。关于 Go 为什么是（或不是）系统编程语言的问题，我可以另外写一篇。

1：你能轻松知道哪些struct继承(实现)了哪些interface么？

能，Go guru.

2016-talks/slides.pdf at master · gophercon/2016-talks · GitHub

在超大软件库上一样很顺。显式 implements 声明上规模后会有问题，多余的依赖关系是其中之一，下面有关于依赖的更详细讨论。

2：你能轻松知道struct有哪些"成员函数"么？

能，godoc 啊

这两点正好说明了 Go 极端重视工具的设计思路，工具能解决大代码库上源代码级别无法解决的问题，比如全代码库索引、重构，计算改动影响范围触发集成测试等等。这里面也必须有权衡，例如，要为这个规模写编译器和各种工具，你最好别搞复杂的类型系统，不然事情会很困难。

3：手动维护defer能比RAII轻松？

RAII 很难。C++ destructor + exception, 这里的 exception 包括处理 destructor 的异常安全和 destructor 自己真的需要抛异常的情况。还有如果在 destructor 里放了重型操作，比如 flush 硬盘，defer 至少让你清楚地看到这种重操作会在哪里跑。这些问题当然都可以用很仔细的设计避免，但是在有几万个猪队友的时候，不要指望每个人都能做出好设计。

4：package只有一个层次

如果是指不能只 import 一个父节点而要显式 import 所有叶子节点。这是用来控制 dependency 的，不必要的 dependency 在大软件库是个严重问题。Go 奇葩的 import 多余 package 直接编译错误的规则也是这个目的。

5：访问控制只能限定在package之外。

个人体验，它省掉了很多语法规则，还工作得很好。有点不方便的是你看它 call 一个私有函数，但是在同一个文件里是找不到这个函数的定义的，它可能在同一个 package 的另一个文件里。这个是用工具补足的 —— 在内部的 code search 工具里我没感觉不方便，在 github 没有交叉引用的情况下看代码就比较郁闷。

6：基于源代码的开发（复用），这是否违背了以前书上说的实现隐藏（只暴露接口）？

没，主要是因为 Google 统一代码库，Go 一开始压根没考虑二进制库发布的问题。这跟软件工程的隐藏实现是两回事。依赖版本管理问题同理，因为统一代码库+全主干提交，这个问题在 Google 是不存在的…… 当然问题就是问题，现在外部使用越来越多他们也在逐步补锅了。

7：推崇error作为返回值是不对的。另外（panic+recover)对比下C++在C之上添加的异常处理（+RAII）的类型安全

推荐一篇微软 Midori 项目 (Rethinking the software stack) 语言 leader 的

Joe Duffy - The Error Model

（超长）。error 功能不够好，但 C++ 和 Java 的 exception 机制在上规模后也有无法解决的工程和性能的问题，Optional是好，但是语言就要变复杂，这里面有 tradeoff. 另外，「异常安全」是个看起来遵守规则写就可以的简单事情，但实际上非常困难，比如事务的回滚，文中也有专门描述。

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