上个帖子 t/1164795 没人回复，可能我在 v 站日常维护 golang 的形象和态度在各位坛友心里就像厕所的石头，所以没人想来评论免得被我喷吧。但是我个人比绝大多数人更加痛恨那些胡乱吹捧、造假欺骗的 golang 开源项目。
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先声明一下，nbio 我自己已经放弃，原因在上面的 TechEmpower 的 issue 里已经说过。 所以我不需要 star ，就单纯看这些造假、欺骗用户的不爽，所以各位也别给我 star ，也别说我蹭热度。 而且放弃 nbio 后，我更新了 README 做了建议和原因说明，并且推荐了其他几个比较好的相关仓库，推荐的这几个仓库都是我做过研究比较熟悉、与其他同类项目做过对比才良心推荐的：
golang websocket：
golang epoll：
跑人家仓库开 issue 去撕，有朋友说没必要，都是混口饭吃。 但就像罗永浩说的、不是每只鸟来到这个世上都是为了躲枪子的。看他怼西门子怼王自如怼西贝都很爽很支持。 我几年前就已经离开代码岗位了，也不需要靠这个找工作挣钱，所以也无所谓什么技术名声和职业生涯的影响，说说真话讲讲事实，心里舒坦。
另外，隔壁 /t/1166845?p=1#reply76 里我也说了： 很多开源作者是没有开源精神的，他们是为了自己利益，一旦看到比自己好的、当然要加固自己的护城河。 如果是我，非常喜欢别人在我项目下面聊他们的同类项目、互相交流。
总是有些人去做这些事情的，总是有些人会成为孤独的，所以生死看淡，该干就干。
直面自己的不足、承认自己的错误，是人最大的勇敢之一， 真要好好搞开源，坦荡荡一些，有什么不好！
 | 1 sthwrong 8 小时 42 分钟前  1 啊？跟踪了你的仓库，看 issue 邮件看得不亦乐乎，突然就没了？ |
 | 2 lesismal OP @sthwrong 突然就没了是指 nbio 删掉了？我说放弃不是这个意思，而是放弃进一步开发或者优化了，以后只做基础的维护。 我总结了一些 nbio 可以优化的点，需要新开个仓库或者 v2 的方式，不与旧版本兼容： 1. 不兼容标准库 http 了，改成纯异步，因为标准库是同步的方式、http handler 退出就意味着这个请求结束，但如果涉及 handler 内逻辑需要阻塞（例例如请求数据间件、调用 rpc 、请求三房 api ），那么协程就需要常驻等待。 2. 纯异步后，不用等到 http body 收完整就调用 handler ，并且提供异步的 OnBody 给用户使用。现在的方式是读到完整请求（包括大 body ）再调用 http handler ，遇到比如上传大文件这种场景内存就扛不住了，所以应该改成异步、读到一点就处理一点、避免内存压力。 3. buffer 的严格一对一分配和释放，这样有利于引入 c 的内存池 lib 例如 jemalloc 、tcmalloc 做内存优化。现在的方式，因为早期没考虑这么细，实现上使用 sync.Pool ，而 sync.Pool 即使不严格一对一 Put 也会在不需要的时候被 gc 、不会导致内存泄漏，所以当前版本不是严格的一对一分配释放，这样的话就没法使用 c 的内存池库优化了、因为会内存泄漏。我倒是想过另一个办法，利用 Finalizer 在变量被 gc 的时候自动去调用释放、避免有遗漏释放的情况，但这种毕竟也是不严格、如果遇到短期洪峰也可能会爆、还不如 runtime gc 压制 OOM 的效果好。 4. protocol stack 的方式去实现协议栈的解析。比如 tcp/udp 收到数据后，给上层的 tls parser 去解析，tls 解析后得到的 buffer 再给 http 或者 websocket 的 parser 去解析。当前不是这种类似中间件、协议栈链的方式去层层传递的，所以支持多层次的协议或者一些扩展时实现起来比较痛苦。例如有些用户想用同一个端口监听 http 、sock5 、普通 tcp 自定义协议，nbio 现在的方式是硬编码、很难去做这种根据第一段 buffer 的内容判断是哪种协议再分流的功能，只能让用户自己实现 listener 然后再额外包装再转给 nbio 之类的，但这种观念方式意味着用户自己实现的 listener 需要为每个链接阻塞读到至少 N 字节的协议头数据、这意味着每个链接要开一个协程，与 nbio 的设计就冲突了。 放弃的原因主要因为： 1. 如果改纯异步，与现在兼容标准库 http 就设计冲突了。 2. 上面提到的几个优化点，虽然实现方式了然于胸，但工作量不小，我现在没这个精力去做。 3. golang 的性能虽然已经不错了，但我对它的性能还是不满意、甚至失望。尤其这种海量连接数的场景毕竟是少数、而且都是基础设施比如网关之类的，这种场景 c/c++/rust 性能和开销更优势，golang 除了开发效率、毫无优势，而能有这种并发量级的通常是大厂、有人力物力去用 c/c++/rust 做，比如 CF 开源的那个 rust 版的 pingora 。 |
| 3 sthwrong 7 小时 48 分钟前 1 了解，我当前只用 ws 。 |
 | 4 Nanosk 7 小时 26 分钟前 go 协程池有推荐吗 |
| 5 lesismal OP @Nanosk go 协程池的几种主要实现方式： 1. 早期最简单的 chan 方式，多数实现会支持常驻协程，性能一般，但是简单易用。 2. gent 作者的 ants ，用 cond_t 实现，好像也是支持常驻协程。实现复杂，号称性能吊打其他协程池，但我和一些朋友实测并没有发现性能优势，而且实现的过于复杂，可能只是跟其他那些用 chan 的实现方式对比有优势。 3. 字节家的 gopool ，链表作为任务队列，如果当前执行任务的协程数量小于协程池 size ，则直接创建新的协程去执行任务，否则就等待当前正在执行任务的协程 for 循环挨个取任务执行。这种相较于 1 、2 性能是最好的，实现也简单。但有个缺点，生产持续大于消费速度时，队列一直增长，没有对上游自动反馈和限流的机制。 4. nbio/taskpool 的实现方式，与 3 中的字节家 gopool 类似、区别在于用 chan 做队列。 1 、2 两种都是支持常驻协程。但是，大概 golang 1.18 以后，runtime 自己有 goroutine 复用之类的，所以 go func()开销很小，比 1 、2 用 chan 、cond_t 那些实现方式性能更好，而且省掉了常驻协程。常见的 rpc 框架中、每个 Call 的处理默认都是 go func()，压测每秒几十万次 go func()都没什么压力，因为任务快速、同时并发存在的协程数量不多。协程池本身就限制了协程池 size ，所以每次 go func()就可以了，根本没必要使用常驻协程等待任务到来、新任务用 chan 传递反倒浪费性能甚至大于 go func()的开销。 3 、4 两种，多数时候设置的协程池 size 是 1w 以上，多数的业务，整个系统请求下有资源可能阻塞才会让协程池的协程短暂驻留，但通常 1w 这种级别也足够用了，否则下有资源也扛不住太高的并发量级，而且下有通常也是自带池限制的、比如 http.Client 和 sql.DB 的连接池。 而且多数情况是协程池 size 跑不满的，所以 3 、4 两种通常都是简单的原子判断协程池 size 、然后 go func()去执行、性能最好也最简单。 所以 1 、2 的那些库我是不推荐的。 我自己在 nbio 中使用自己的这种实现，因为 nbio 的主要设计目标就是资源控制、避免严重的 STW 和 OOM ，所以这种上下游之间的自动反馈和限流很有用。 如果你的业务上游自己有对协程池的限流，则直接使用字节家的就好，否则建议用 nbio 的这种。 字节家的： https://github.com/bytedance/gopkg/tree/main/util/gopool nbio 的（实现的很简单，百十来行有效代码，如果需要定制之类的、自己拷贝过去随便修改即可，feel free ）： https://github.com/lesismal/nbio/blob/master/taskpool/taskpool.go |
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