1. 部署简单
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Go
编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。
2. 并发性好
Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。
3. 良好的语言设计
从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是
Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。
4. 执行性能好
虽然不如 C 和 Java，但相比于其他编程语言，其执行性能还是很好的，适合编写一些瓶颈业务，内存占用也非常省。
cobra是一个提供简单接口来创建强大的现代CLI界面的库类似git git tools，cobra也是一个应用程序，它会生成你的应用程序的脚手架来快速开发基于cobra的应用程序
cobra提供：
cobra建立在命令、参数、标志的结构之上
commands代表动作，args是事物，flags是动作的修饰符
最好的应用程序在使用时读起来就像句子，因此，用户直观地知道如何与它们交互
模式如下：APPNAME VERB NOUN --ADJECTIVE. or APPNAME COMMAND ARG --FLAG（APPNAME 动词 名词 形容词 或者 APPNAME 命令 参数 标志）
一些真实世界的好例子可以更好地说明这一点
kubectl 命令更能体现APPNAME 动词 名词 形容词
如下的例子，server 是command，port是flag
这个命令中，我们告诉git 克隆url
命令是应用程序的中心点，应用程序支持的每一个交互都包含在一个命令中，命令可以有子命令，也可以运行操作
在上面的例子中，server是命令
更多关于cobra.Command
flag是一种修改命令行为的方式，cobra支持完全兼容POSIX标志，也支持go flag package，cobra可以定义到子命令上的标志，也可以仅对该命令可用的标志
在上面的命令中，port是标志
标志的功能由 pflag library 提供，pflag library是flag标准库的一个分支，在添加POSIX兼容性的同时维护相同的接口。
使用cobra很简单，首先，使用go get按照最新版本的库，这个命令会安装cobra可执行程序以及库和依赖项
下一步，引入cobra到应用程序中
虽然欢迎您提供自己的组织，但通常基于Cobra的应用程序将遵循以下组织结构：
在Cobra应用程序中，main.go文件通常非常简单。它有一个目的：初始化Cobra。
使用cobra生成器
cobra提供了程序用来创建你的应用程序然后添加你想添加的命令，这是将cobra引入应用程序最简单的方式
这儿 你可以发现关于cobra的更多信息
要手动实现cobra，需要创建一个main.go 和rootCmd文件，可以根据需要提供其他命令
Cobra不需要任何特殊的构造器。只需创建命令。
理想情况下，您可以将其放在app/cmd/root.go中：
在init（）函数中定义标志和处理配置
例子如下，cmd/root.go:
创建main.go
使用root命令，您需要让主函数执行它。为清楚起见，Execute应该在根目录下运行，尽管它可以在任何命令上调用。
在Cobra应用程序中，main.go文件通常非常简单。它有一个目的：初始化Cobra。
可以定义其他命令，通常每个命令在cmd/目录中都有自己的文件。
如果要创建版本命令，可以创建cmd/version.go并用以下内容填充它：
如果希望将错误返回给命令的调用者，可以使用RunE。
然后可以在execute函数调用中捕获错误。
标志提供修饰符来控制操作命令的操作方式。
由于标志是在不同的位置定义和使用的，因此我们需要在外部定义一个具有正确作用域的变量来分配要使用的标志。
有两种不同的方法来分配标志。
标志可以是“持久”的，这意味着该标志将可用于分配给它的命令以及该命令下的每个命令。对于全局标志，在根上指定一个标志作为持久标志。
也可以在本地分配一个标志，该标志只应用于该特定命令。
默认情况下，Cobra只解析目标命令上的本地标志，而忽略父命令上的任何本地标志。通过启用Command.TraverseChildren，Cobra将在执行目标命令之前解析每个命令上的本地标志。
使用viper绑定标志
在本例中，持久标志author与viper绑定。注意：当用户未提供--author标志时，变量author将不会设置为config中的值。
更多关于 viper的文档
Flags默认是可选的，如果希望命令在未设置标志时报告错误，请根据需要进行标记：
持久性Flags
可以使用命令的Args字段指定位置参数的验证。
内置了以下验证器：
在下面的示例中，我们定义了三个命令。两个是顶级命令，一个（cmdTimes）是顶级命令之一的子命令。在这种情况下，根是不可执行的，这意味着需要一个子命令。这是通过不为“rootCmd”提供“Run”来实现的。
我们只为一个命令定义了一个标志。
有关标志的更多文档，请访问
对于一个更完整的例子更大的应用程序，请检查 Hugo 。
当您有子命令时，Cobra会自动将help命令添加到应用程序中。当用户运行“应用程序帮助”时，将调用此函数。此外，help还支持所有其他命令作为输入。例如，您有一个名为“create”的命令，没有任何附加配置；调用“app help create”时，Cobra将起作用。每个命令都会自动添加“-help”标志。
以下输出由Cobra自动生成。除了命令和标志定义之外，不需要任何东西。
帮助就像其他命令一样。它周围没有特殊的逻辑或行为。事实上，你可以提供你想提供的。
您可以为默认命令提供自己的帮助命令或模板，以用于以下功能：
当用户提供无效的标志或无效的命令时，Cobra通过向用户显示“用法”来响应。
你可以从上面的帮助中认识到这一点。这是因为默认帮助将用法作为其输出的一部分嵌入。
您可以提供自己的使用函数或模板供Cobra使用。与帮助一样，函数和模板也可以通过公共方法重写：
如果在root命令上设置了version字段，Cobra会添加一个顶级的'--version'标志。运行带有“-version”标志的应用程序将使用版本模板将版本打印到标准输出。可以使用cmd.SetVersionTemplate（s string）函数自定义模板。
可以在命令的主运行函数之前或之后运行函数。PersistentPreRun和PreRun函数将在运行之前执行。PersistentPostRun和PostRun将在运行后执行。如果子函数不声明自己的函数，则它们将继承Persistent*Run函数。这些函数按以下顺序运行：
输出：
当发生“未知命令”错误时，Cobra将打印自动建议。这使得Cobra在发生拼写错误时的行为类似于git命令。例如：
基于注册的每个子命令和Levenshtein距离的实现，建议是自动的。匹配最小距离2（忽略大小写）的每个已注册命令都将显示为建议。
如果需要在命令中禁用建议或调整字符串距离，请使用：
or
您还可以使用SuggestFor属性显式设置将为其建议给定命令的名称。这允许对在字符串距离方面不接近的字符串提供建议，但在您的一组命令中是有意义的，并且对于某些您不需要别名的字符串。例子：
Cobra可以基于子命令、标志等生成文档。请在 docs generation文档 中阅读更多关于它的信息。
Cobra可以为以下shell生成shell完成文件：bash、zsh、fish、PowerShell。如果您在命令中添加更多信息，这些补全功能将非常强大和灵活。在 Shell Completions 中阅读更多关于它的信息。
Cobra is released under the Apache 2.0 license. See LICENSE.txt
golang对json序列化和反序列化的操作实在是难受，所以说用习惯了高级语言特性，再转到这些偏原生的写法上就会很难受。
不多BB，开始记录。
当写个小demo或者做个小工具，没有大规模使用场景，那使用哪个库都是一样的，因为性能的体现并不会很明显。但是如果是在实际项目中使用，且伴随着高并发，大容量等场景，我还是推荐使用 json-iterator 。
号称最快的go json解析器。跟官方的写法兼容，我目前基本都使用这个。
效率对比
ns 纳秒 op 操作
俩种方式，一种直接反序列化成 结构体数组，另一种反序列化为 slice，内容为map[string]interface{}
结构体数组
slice
本文目录如下，阅读本文后，将一网打尽下面Golang Map相关面试题
Go中的map是一个指针，占用8个字节，指向hmap结构体; 源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构
每个map的底层结构是hmap，hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组。每个bucket底层都采用链表结构。接下来，我们来详细看下map的结构
bmap 就是我们常说的“桶”，一个桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶，是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的，关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置)。
bucket内存数据结构可视化如下：
注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段，节省内存空间。
当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。
map是个指针，底层指向hmap，所以是个引用类型
golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel, 它们都是 引用类型 ，当引用类型作为函数参数时，可能会修改原内容数据。
golang 中没有引用传递，只有值和指针传递。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递，只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，在被调函数中修改 map，对调用者同样可见，所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果。
因此，传递 map 时，如果想修改map的内容而不是map本身，函数形参无需使用指针
map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素 存储空间 ，这种情况下，对其中一个map的更改，会影响到其他map
map 在没有被修改的情况下，使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同。这是 Go 语言的设计者们有意为之，在每次 range 时的顺序被随机化，旨在提示开发者们，Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定，请大家不要依赖 range 遍历结果顺序。
map 本身是无序的，且遍历时顺序还会被随机化，如果想顺序遍历 map，需要对 map key 先排序，再按照 key 的顺序遍历 map。
map默认是并发不安全的，原因如下：
Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景（不需要从多个 goroutine 中进行安全访问），而不是为了小部分情况（并发访问），导致大部分程序付出加锁代价（性能），决定了不支持。
场景: 2个协程同时读和写，以下程序会出现致命错误：fatal error: concurrent map writes
如果想实现map线程安全，有两种方式：
方式一：使用读写锁 map + sync.RWMutex
方式二：使用golang提供的 sync.Map
sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。
golang中map是一个kv对集合。底层使用hash table，用链表来解决冲突 ，出现冲突时，不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来，而是以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv。在哈希函数的选择上，会在程序启动时，检测 cpu 是否支持 aes，如果支持，则使用 aes hash，否则使用 memhash。
map有3钟初始化方式，一般通过make方式创建
map的创建通过生成汇编码可以知道，make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶，一个桶的容量就可以满足
makemap函数会通过 fastrand 创建一个随机的哈希种子，然后根据传入的 hint 计算出需要的最小需要的桶的数量，最后再使用 makeBucketArray 创建用于保存桶的数组，这个方法其实就是根据传入的 B 计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据，在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶，数量是 2^(B-4) 个。初始化完成返回hmap指针。
找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内
Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和 不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串。
map的查找通过生成汇编码可以知道，根据 key 的不同类型，编译器会将查找函数用更具体的函数替换，以优化效率：
函数首先会检查 map 的标志位 flags。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了，说明有其他协程在执行“写”操作，进而导致程序 panic。这也说明了 map 对协程是不安全的。
key经过哈希函数计算后，得到的哈希值如下（主流64位机下共 64 个 bit 位）：
m: 桶的个数
从buckets 通过 hash m 得到对应的bucket，如果bucket正在扩容，并且没有扩容完成，则从oldbuckets得到对应的bucket
计算hash所在桶编号：
用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位，也就是 01010 ，值为 10，也就是 10 号桶（范围是0~31号桶）
计算hash所在的槽位:
用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位，也就是 10010111 ，转化为十进制，也就是151，在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值（HOB hash）为 151* 的 槽位**，即为key所在位置，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。
如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。
通过上面找到了对应的槽位，这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的：
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小；而我们又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。
通过汇编语言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最终调用的是 mapassign 函数。
实际上插入或修改 key 的语法是一样的，只不过前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中。
mapassign 有一个系列的函数，根据 key 类型的不同，编译器会将其优化为相应的“快速函数”。
我们只用研究最一般的赋值函数 mapassign 。
map的赋值会附带着map的扩容和迁移，map的扩容只是将底层数组扩大了一倍，并没有进行数据的转移，数据的转移是在扩容后逐步进行的，在迁移的过程中每进行一次赋值（access或者delete）会至少做一次迁移工作。
1.判断map是否为nil
每一次进行赋值/删除操作时，只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容，会做一次迁移工作，下面会详细说下迁移过程
根据上面查找过程，查找key所在位置，如果找到则更新，没找到则找空位插入即可
经过前面迭代寻找动作，若没有找到可插入的位置，意味着需要扩容进行插入，下面会详细说下扩容过程
通过汇编语言可以看到，向 map 中删除 key，最终调用的是 mapdelete 函数
删除的逻辑相对比较简单，大多函数在赋值操作中已经用到过，核心还是找到 key 的具体位置。寻找过程都是类似的，在 bucket 中挨个 cell 寻找。找到对应位置后，对 key 或者 value 进行“清零”操作，将 count 值减 1，将对应位置的 tophash 值置成 Empty
再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：
1、装载因子超过阈值
源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是经过测试后取出的一个比较合理的因子
我们知道，每个 bucket 有 8 个空位，在没有溢出，且所有的桶都装满了的情况下，装载因子算出来的结果是 8。因此当装载因子超过 6.5 时，表明很多 bucket 都快要装满了，查找效率和插入效率都变低了。在这个时候进行扩容是有必要的。
对于条件 1，元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。于是，就有新老 bucket 了。注意，这时候元素都在老 bucket 里，还没迁移到新的 bucket 来。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。
2、overflow 的 bucket 数量过多
在装载因子比较小的情况下，这时候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是计算装载因子的分子比较小，即 map 里元素总数少，但是 bucket 数量多（真实分配的 bucket 数量多，包括大量的 overflow bucket）
不难想像造成这种情况的原因：不停地插入、删除元素。先插入很多元素，导致创建了很多 bucket，但是装载因子达不到第 1 点的临界值，未触发扩容来缓解这种情况。之后，删除元素降低元素总数量，再插入很多元素，导致创建很多的 overflow bucket，但就是不会触发第 1 点的规定，你能拿我怎么办？overflow bucket 数量太多，导致 key 会很分散，查找插入效率低得吓人，因此出台第 2 点规定。这就像是一座空城，房子很多，但是住户很少，都分散了，找起人来很困难
对于条件 2，其实元素没那么多，但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升。
由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。
上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。
如果未迁移完毕，赋值/删除的时候，扩容完毕后（预分配内存），不会马上就进行迁移。而是采取 增量扩容 的方式，当有访问到具体 bukcet 时，才会逐渐的进行迁移（将 oldbucket 迁移到 bucket）
nevacuate 标识的是当前的进度，如果都搬迁完，应该和2^B的长度是一样的
在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket，以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上。
转移的判断直接通过tophash 就可以，判断tophash中第一个hash值即可
遍历的过程，就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key。
map遍历是无序的，如果想实现有序遍历，可以先对key进行排序
为什么遍历 map 是无序的？
如果发生过迁移，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。
如果就一个写死的 map，不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错。
Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个**随机值序号的 bucket 开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个 随机序号的 cell **开始遍历。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它，也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。
部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,
buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,
govet等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
Cgo 使得Go程序能够调用C代码. cgo读入一个用特别的格式写的Go语言源文件, 输出Go和C程序, 使得C程序能打包到Go语言的程序包中.
举例说明一下. 下面是一个Go语言包, 包含了两个函数 -- Random 和 Seed -- 是C语言库中random和srandom函数的马甲.
package rand
/*
#include stdlib.h
*/ import "C" func Random() int { return int(C.random()) } func Seed(i int) { C.srandom(C.uint(i)) }
我们来看一下这里都有什么内容. 开始是一个包的导入语句.
rand包导入了"C"包, 但你会发现在Go的标准库里没有这个包. 那是因为C是一个"伪包", 一个为cgo引入的特殊的包名, 它是C命名空间的一个引用.
rand 包包含4个到C包的引用: 调用 C.random和C.srandom, 类型转换 C.uint(i)还有引用语句.
Random函数调用libc中的random函数, 然后回返结果. 在C中, random返回一个C类型的长整形值, cgo把它轮换为C.long. 这个值必需转换成Go的类型, 才能在Go程序中使用. 使用一个常见的Go类型转换:
func Random() int { return int(C.random()) }
这是一个等价的函数, 使用了一个临时变量来进行类型转换:
func Random() int { var r C.long = C.random() return int(r) }
Seed函数则相反. 它接受一个Go语言的int类型, 转换成C语言的unsigned int类型, 然后传递给C的srandom函数.
func Seed(i int) { C.srandom(C.uint(i)) }
需要注意的是, cgo中的unsigned int类型写为C.uint; cgo的文档中有完整的类型列表.
这个例子中还有一个细节我们没有说到, 那就是导入语句上面的注释.
/*
#include stdlib.h
*/ import "C"
Cgo可以识别这个注释, 并在编译C语言程序的时候将它当作一个头文件来处理. 在这个例子中, 它只是一个include语句, 然而其实它可以是使用有效的C语言代码. 这个注释必需紧靠在import "C"这个语句的上面, 不能有空行, 就像是文档注释一样.
Strings and things
与Go语言不同, C语言中没有显式的字符串类型. 字符串在C语言中是一个以0结尾的字符数组.
Go和C语言中的字符串转换是通过C.CString, C.GoString,和C.GoStringN这些函数进行的. 这些转换将得到字符串类型的一个副本.
下一个例子是实现一个Print函数, 它使用C标准库中的fputs函数把一个字符串写到标准输出上:
package print // #include stdio.h // #include stdlib.h import "C" import "unsafe" func Print(s string) { cs := C.CString(s) C.fputs(cs, (*C.FILE)(C.stdout)) C.free(unsafe.Pointer(cs)) }
在C程序中进行的内存分配是不能被Go语言的内存管理器感知的. 当你使用C.CString创建一个C字符串时(或者其它类型的C语言内存分配), 你必需记得在使用完后用C.free来释放它.
调用C.CString将返回一个指向字符数组开始处的指错, 所以在函数退出前我们把它转换成一个unsafe.Pointer(Go中与C的void 等价的东西), 使用C.free来释放分配的内存. 一个惯用法是在分配内存后紧跟一个defer(特别是当这段代码比较复杂的时候), 这样我们就有了下面这个Print函数:
func Print(s string) { cs := C.CString(s) defer C.free(unsafe.Pointer(cs)) C.fputs(cs, (*C.FILE)(C.stdout)) }
构建 cgo 包
如果你使用goinstall, 构建cgo包就比较容易了, 只要调用像平常一样使用goinstall命令, 它就能自动识别这个特殊的import "C", 然后自动使用cgo来编译这些文件.
如果你想使用Go的Makefiles来构建, 那在CGOFILES变量中列出那些要用cgo处理的文件, 就像GOFILES变量包含一般的Go源文件一样.
rand包的Makefile可以写成下面这样:
include $(GOROOT)/src/Make.inc
TARG=goblog/rand
CGOFILES=\ rand.go\ include $(GOROOT)/src/Make.pkg
然后输入gomake开始构建.
更多 cgo 的资源
cgo的文档中包含了关于C伪包的更多详细的说明, 以及构建过程. Go代码树中的cgo的例子给出了更多更高级的用法.
一个简单而又符合Go惯用法的基于cgo的包是Russ Cox写的gosqlite. 而Go语言的网站上也列出了更多的的cgo包.
最后, 如果你对于cgo的内部是怎么运作这个事情感到好奇的话, 去看看运行时包的cgocall.c文件的注释吧.
