Go初心者が気を付けること
Go初心者がやってしまいがちなやらない方がいいことを書き出してみました。 情報検索や環境構築 golang.jpを見に行ってしまう Golang（ごーらんぐ）と呼んでしまう(by hogedigo) depが最新推奨のパッケージマネージャだと勘違いする(Go標準の「go mod」を使おう) 「GO？？？」環境変数を理解せずに設定しまくる（わからない場合は一切設定しないのが正しい） しょっぱなからgvm,gobrew,goenvなどのマルチバージョンのマネージャを入れようとしてエディタ連携環境構築に失敗する （複数バージョンのGoの運用は既に標準のGoだけでできるようになっている） エディタにgoimportsやgolintを設定し忘れる OSのパッケージマネージャまかせで古いGoやgccgoをインストールしてしまう エラーハンドリング周り err変数名のバリエーションを増やしすぎる（ほとん
TinyGo Tutorial
この記事はQiita AdventCalendar 2019 Go6の17日目のエントリです。 「TinyGoでマイコン開発に入門してみよう！」という内容で現状のTinyGoをご紹介。 TinyGoって？ Goのフロントエンドを使ってバックエンドにLLVMを利用する形で マイコンに向いたバイナリを出力可能にしたものです。 特徴 Goのマイコン向けサブセット AVRやARMシリーズに対応 WASMやPC向けバイナリも出力可能 LLVMバックエンドのため高効率（サイズ、処理性能） なぜGoはマイコンに向かないのか？ OS依存が大きいとかランタイムが大きいなど ネットワークライブラリがモノリシックで巨大 メモリの利用方法が富豪的 組込に必要なGCの保留やvolatile機能の不足 TinyGoがサポートする標準ライブラリ まだ、本家Goとの差異はいくつか残っていてその影響で半数ほどのパッケージは
Goへの誤解について
よくGoで誤解されるポイントについて個人的な見解を書いておきます。 今回の記事はGoアドベントカレンダー2017 その3の20日目の記事です。 使ってないパッケージがコンパイルエラーって面倒じゃね？ さっさとgoimportsかgoreturnsを保存時に自動実行するエディタ環境を使いましょう。 gofmtも一緒に実行されていいことずくめですよ！ インターフェースがnil判定出来ないパターンがあるのダメじゃん？ 最初は私もそう思いました。しかし、typed-nilがnilリテラルと比較できなくなったのは 「nil判定サボったままinterface型に変換した」からでサボらなければ全く問題にならないのです。 map,sliceが不便？ map,sliceはメソッドが一切ありません。 極論をいうとGoのプリミティブ型みたいなものなのです。 ユーザーが欲しいものはmapやsliceを駆使して各自
Goのアンチパターン
Go書いててなんとなく見えてきた Goでやっちゃいけないパターン WAF導入してらくらくWebアプリ WAF自体が現在群雄割拠状態。 WAF毎にハンドラインターフェースが違うので既存コードつなぐにはラッパーが必要。 どのWAFもLL言語に比べるとまだまだフィーチャーの網羅範囲が狭い。 なのでもちろんLL言語ほど楽には書けないことが多い。 リフレクション使いまくりでトータル性能はLL言語並みに遅いのもある。 Go1.7のcontextパッケージの導入で標準のHTTPハンドラが復権する可能性があり更に荒れる予想。 追記: 楽できるのを期待してWAFを導入するの「やっちゃいけない」とまでは言い過ぎだったかもしれないけれど例のsqlでPrepareを正しく使えていないで性能出なかった件とか、当面WAFを使うなら自分で概ね中身を理解して使う覚悟が必要。 構造体メソッドにロジックを詰め込む Goの思想
Goでスケールする実装を書く
スケールする実装を書くためのガイド スケールするために 並列度とアムダールの法則 べき等参照透過性 Lock-FreeとWait-Free アトミックアクセス ロックの局所化 並列度とアムダールの法則 時間単位の場合は繰り返し処理のトータル時間に対し、 並列処理を妨げない処理時間の割合を「並列度」という。 （コードプロファイルを使って求める場合もあるが、 比較的単純なコードでないと計算が複雑になりやすい。） p 並列度 n 並列数 性能比 1/((1-p)+p/n) p=0.9のとき４倍の性能を得るにはn=6が必要。 n=5で４倍の性能を得るにはp=0.938が必要。 n=無限大とすると、性能比は以下の式におちつく。 理論上の性能向上限界 = 1/(1-p) 並列度90%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上10倍処理効率が限界。 並列度95%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上
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