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Go 后端知识地图
语言、并发、运行时、工程化与后端系统。共 115 篇正文。
章节目录
- Go 函数：看清参数何时传入，代码何时执行
- Go 包与可见性：让依赖关系能被编译器检查
- Go 反射 unsafe cgo 与代码生成
- Go 接口
- Go 标准库必熟：从一件具体工作找到入口
- Go 泛型：同一套算法，怎样保留不同的具体类型
- Go 类型系统
- Go 结构体与方法
- Go 迭代器：把“怎样取下一个”留给集合
- Go 错误处理：保留原因，让调用者知道下一步怎么做
- Channel：把数据交出去，也把结束方式说清楚
- context：让一条调用链共用退出信号和时间预算
- Go 内存模型：怎样证明另一个 goroutine 能看见你的写入
- Go 并发工具选型：errgroup、singleflight、semaphore 各管哪一段
- Go 并发常见坑：用四个小反例找到真正的失误
- Go 并发模式：把任务分开以后，怎样一起收尾
- Goroutine：启动以后，怎样让它按时结束
- sync 包：从保护一组状态，到等一批任务结束
- Go defer、select、timer 与 netpoller：调用结束了，等待怎样结束
- Go 内存分配：一次申请怎样变成可用空间
- Go 垃圾回收：先看活着的对象，再谈调参
- Go 数据结构实现：值复制了，底下的数据复制了吗
- 什么是 GMP：goroutine 怎样得到执行机会
- 逃逸分析：为什么同一个指针，有时不分配堆内存
- Go 代码质量：格式、静态检查、测试和审查各管一段
- Go 依赖注入：谁创建对象，谁把依赖交给它，谁负责收尾
- Go 工程工具选型：沿着一个项目的重复劳动逐个选择
- Go 构建与发布：从一个二进制追到它的源码、参数和验证结果
- Go 模块管理：弄清这次构建到底用了哪份代码
- Go 测试：让一次失败告诉你该改哪里
- Go 结构化日志：让一次事件能查到，也别把秘密写进去
- Go 配置管理：启动前，把来源、类型和错误处理清楚
- Go 项目结构：让目录边界和依赖方向说同一件事
- 设计原则：用 Go 守住业务规则，再决定需要多少抽象
- Linux：从一个故障问题出发，选命令、读指标、写可控脚本
- 操作系统：把“程序在等什么”和“资源归谁”讲清楚
- 数据结构与算法：从操作需求出发，理解每一种结构为什么存在
- 计算机网络：沿着一次请求，把协议各自负责的事分清
- Go HTTP 中间件：包住 Handler，也要守住响应边界
- Go Web 与 RPC 工具选型：先分清它们替你承担哪一层
- Go 请求处理：把不可信输入变成明确结果
- net/http：把一个请求从接收到收尾讲清楚
- RESTful 设计：让调用方知道一次请求究竟做了什么
- RPC 与 gRPC：像调用函数一样使用，也要按网络请求处理
- WebSocket、GraphQL 与 Webhook：三种不同的问题，三条不同的链路
- Go 数据库工具选型
- Go 数据访问：管好连接、事务和 SQL 边界
- MySQL：沿着一次提交，认识 InnoDB、日志与复制
- NoSQL 与专用存储
- PostgreSQL：把版本清理、JSONB 与索引选对
- SQL 基础：先确定一行代表什么，再写查询
- 数据库事务：让一组修改成立，也让并发判断成立
- 数据库扩展性：先找瓶颈，再增加分布式边界
- 数据库索引：从少读哪些数据，理解一条查询为什么快
- Go 缓存工具选型
- Redis 原理
- Redis 数据结构
- Redis 缓存进阶
- 缓存三大问题
- 缓存模式
- Go 消息与工作流工具选型：先选需要哪一层，再检查确认和重试
- Kafka：从分区日志理解复制、吞吐、Rebalance 与事务
- 消息队列其他选型：从路由、重放和业务交接来选择
- 消息队列可靠性：把每一个故障窗口处理清楚
- 消息队列应用模式：从一次订单提交走到可靠的异步处理
- 消息队列核心概念：一条消息由谁保管，处理进度记在哪里
- Go 微服务治理工具选型：先分层，再比较同一层的代价
- 共识算法：主节点换了，已经答应的事不能反悔
- 分布式事务：两边不能一起提交时，怎样把账做完整
- 分布式基础组件：锁、ID、任务和会话都要面对“旧请求还活着”
- 分布式理论基础：先说清“什么结果算对”
- 微服务拆分方法：先把边界分清，再决定要不要跨网络
- 数据分布：决定数据放哪里，也决定以后怎么搬
- 服务治理：让请求找到合适的实例，并在变化时有序退出
- Go 稳定性与压测工具选型：先选保护边界，再选测量方式
- 发布安全：新版本能接班，旧版本也要能退场
- 可靠性度量：先写清分母，再谈几个 9
- 容灾：副本能接班，备份能回到过去，恢复还需要演练
- 容量与弹性：先量出可用容量，再讨论扩多少实例
- 幂等设计：超时以后，怎样安全地再试一次
- 稳定性手段：让慢依赖和突发流量止步于有限资源
- 高并发手段：减少重复工作，并给共享资源设上限
- Go 安全工具选型：先分清库、扫描器和密钥服务
- 供应链与运行时安全：从依赖来源追到线上进程
- 密码学应用：先决定要保护什么，再选算法
- 常见安全漏洞：沿着输入找到危险操作
- 授权：把“谁能对哪份数据做什么”写成可检查的规则
- 接口安全：让每一道检查都有明确的边界
- 认证：从“登录成功”到每次请求都认对人
- Go 可观测性工具选型：先分清谁采集、谁保存、谁帮你定位问题
- OpenTelemetry：让 Go 服务产生、传播并交付遥测数据
- 可观测性三大支柱：从“服务变慢了”找到下一条证据
- 告警设计：让每一次叫醒都指向一件值得做的事
- 持续剖析：把一次性能排查，变成能回看时间和版本的证据
- 故障复盘：把当时发生的事，变成可以验证的改进
- Go trace：把“请求在等什么”放回时间线上
- Go 典型故障排查：从八种症状找到下一份证据
- Go 基准测试：让“更快了”有可以复核的含义
- Go 常见优化点：把成本降下来，也把语义保住
- Go 性能诊断工具选型：六个工具，六种不同的问题
- Go 调试：断点看状态，GODEBUG 看运行时，core 留住现场
- pprof：先选对“在量什么”，再找热点
- Go CI-CD 与 GitOps
- Go 云原生工具选型
- Go 在容器中
- Kubernetes
- 后端云服务
- 基础设施即代码
- 容器与 Docker
- 网关与代理
- Go 源码阅读方法
- 架构演进：每拆开一个边界，都要重新回答谁负责提交和恢复
- 系统容量估算：把请求、字节和等待时间算到同一张账上
- 系统设计方法论：把需求一步步变成能验证的方案
- 系统设计经典题目：十二种系统，十二组必须守住的约束