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根据Go趋势报告显示，全球范围内有 110 万培睁专业开发者选择Go作为其主要开发语言。如果把以其他编程语言作为主要开发语言，同时也在使用Go的开发者计算在内，这一数字将高达270万，中国的Go语言开发者排名第一，全球占比超过16%。
目前创新互联建站已为近千家的企业提供了网站建设、域名、虚拟空间、成都网站托管、企业网站设计、黄石港网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。
Go 语言能够支持并构建与微服务结合的内部工具、架构和后端服务而深受IT企业欢迎，许多IT架构工具由Go构建而成，例如大型的Kubernetes、Docker和Vault等。数据显示，有63%的具有统治力的云原生项目都是用Go构建。
因此，博睿数据在国内首发支持Go语言智能探针，对于弯基提升业务性能，助力企业数字化转型有着非常重要的意义。
SmartAgent探针技术集结主流编程语言
SmartAgent是博睿数据自研的自埋中谨动化部署的一体化探针，在已支持JAVA，PHP，点虐 ，Nodejs，.NET Core，Python的基础上，新增了对Go语言的支持。
相较而言，传统探针技术需要客户配合修改应用程序代码，风险不可控，需要客户重新编译程序集成探针，耦合度高。
不同于行业内传统探针技术，博睿数据GoAgent探针直接后台安装即可，主动注入和嵌码，降低与客户程序耦合、无需二次修改代码、提高 GoAgent 技术易用性。无论是动态编译还是静态编译的代码，博睿数据Samrt Agent技术都可以在不进行任何修改的情况下进行服务级别和代码级别的分布式链路跟踪，实现业务的可观测性。
GoAgent探针支持六大功能，实现全链路追踪
对比于其他语言的程序，Go语言的跨平台能力是真的强，拿.Net和JAVA来说吧，.Net在.Net core出现之前是不能跨平台的，只能在windows上编译运行，即使是点虐 core出现以后，跨平台的程序也是相当的麻烦。而java虽然一直都可以跨平台，但是运行JAVA程序的机器上也必须要有JAVA程序运行环境JRE。而相对于Go程序，跨平台就简单的多了，只需要在编译指定目标程序运行的架构和环境即可编译出指定操作系统和架构的程序。
以上是指定了go的环境变量后执行的go build命令进行目标程序的构建，这种方式会一直生效的，如果不让他一直生效，可以在构建的时候临时指定环境变量，下面以window的环境为例，来介绍临时指定环境变量的方式构建可以在Linux环境下运行的可执行程序：
可以根据不同的架构和操作系统将其编写为不同的.bat的可执行文件放置在程序的根目录，Linux的和MAC的也一样编写成脚本文件放置在程序的根目录，这样在构建的时候就不用再敲命令了，直接运行脚本就可以了。
Java程序编译打包后为war包或者是java包，必须执行java -jar 命令或者将其放置到tomcat的指定目录下，运行tomcat程序。而Go语言编写的程序最终为可执行的文件（window下编译出的是.exe的可执行文件），只需要将其赋予可执行的权限就可以直接运行了。
构建JAVA程序的镜像需要指定java的基础镜像，否则就需要在镜像中安装java的运行环境了，下面展示的是构建的一个JAVA程序的镜像，构建出来镜像的体积相对比较大
而Go程序制作出的镜像就不需要安装任何的依赖环境，因为他在打包的时候就已经将依赖的包一块打包到一起了
拿着这个正悉镜像就可以到处运行了。
通过对比我们可以发现，如果没有之前的技术和业务的积累，重新开发一个新的项目，使用go去开发无疑是最容易上手的，所以现在很多公司都使用go进行开发，也逐渐将其他语言誉清拿的项目逐步的用go语言进行改造。其实用什么语言不重要，合适的才重要，开发项目在选择语言的时候也会综合多方面来考虑选择合适的语言和架构，毕竟很多公司都不是搞研究的，都需要项目来赚钱，所以开发的速度、客户的满意度、项目交付的时间才是驱动公司技术的主要因素。
我们个人也应该不断完善自己的技术栈，不应该太依靠某种庆搭语言，最重要的还是自己的架构思想和底层架构知识，只有掌握了这些才能够不被 社会 和公司“优化”。
创建 PayPal 的目的是使金融服务民主化，并使个人和企业能够加入并在全球经济中蓬勃发展。这项工作的核心是 PayPal 的支付平台，该平台使用专有技术和第三方技术的组合来高效、安全地促进全球数百万商家和消费者之间的交易。随着支付平台变得越来越大、越来越复杂，PayPal 寻求对其系统进行现代化改造并缩短新应用程序的上市时间。
Go 在生成干净、高效的代码方面的有着极高的价值。这些代码可以随着软件部署的扩展而轻松扩展，这使得该语言非常适合支持 PayPal 的目标。
支付处理平台的核心是 PayPal 用 C++ 开发的专有 NoSQL 数据库。然而，代码的复杂性大大降低了开发人员发展平台的能力。Go 的简单代码布局、goroutine（轻量级执行线程）和通道（用作连接并发 goroutine 的管道）使 Go 成为 NoSQL 开发团队简化和现代化平台的自然选择。
作为概念验证，一个开发团队花了六个月的时间学习 Go 并在 Go 中从头开始重新实现 NoSQL 系统，在此期间，他们还提供了有关如何在 PayPal 更广泛地实施 Go 的见解。截至今天，已迁移 30% 的集群以使用新的 NoSQL 数据库。
随着 PayPal 的平台变得越来越复杂，Go 提供了一种轻松简化大规模创建和运行软件的复杂性的方法。该语言为 PayPal 提供了出色的库和快速工具，以及并发、垃圾收集和类型安全。
借助 Go，PayPal 使其开发人员能够将更多时间从 C++ 和 Java 开发的噪音中解放出来，从而能够花更多时间查看代码和进行战略性思考。
在这个新改写的 NoSQL 系统取得成功后，PayPal 内更多的平台和内容团队开始采用 Go。Natarajan 目前的团队负责 PayPal 的构建、测试和发布管道——所有这些都是在 Go 中构建的。该公司拥有一个大型构建和测试农场，它使用 Go 基础设施进行完全管理，以支持整个公司的开发人员的构建即服务（和测试即服务）。
凭借 PayPal 所需的分布式悉升轮计算能力，Go 是刷新系统的正确语言。PayPal 需要并发和并行的编程，为高性能和高度可移植性而编译，并为开发人员带来模块化、可睁信组合的开源架构的好处——Go 已经提供了所有这些以及更多帮助 PayPal 对其系统进行现代化改造。
安全性和可支持性是 PayPal 的关键问题，该公司的运营管道越来越多地由 Go 主导，因为该语言的简洁性和模块化帮助他们实现了这些目标。PayPal 对 Go 的部署为开发人员提供了一个创意平台，使他们能够为 PayPal 的全球市场大规模生产简单、高效和可靠的软件。
随着 PayPal 继续使用 Go 对其软件定义网络 (SDN) 基础设施进行现代化改造，除了更易于维护的代码外，他们还看到了性能优势。笑友例如，Go 现在为路由器、负载平衡和越来越多的生产系统提供动力。
作为一家全球性企业，PayPal 需要其开发团队有效管理两种规模：生产规模，尤其是与许多其他服务器（如云服务）交互的并发系统；和开发规模，尤其是由许多程序员协同开发的大型代码库（如开源开发）
PayPal 利用 Go 来解决这些规模问题。该公司的开发人员受益于 Go 将解释型动态类型语言的编程易用性与静态类型编译语言的效率和安全性相结合的能力。随着 PayPal 对其系统进行现代化改造，对网络和多核计算的支持至关重要。Go 不仅提供了这种支持，而且提供的速度很快——在单台计算机上编译一个大型可执行文件最多需要几秒钟。
PayPal 目前有 100 多名 Go 开发人员，未来选择采用 Go 的开发人员将更容易获得该语言的批准，这要归功于公司已经在生产中的许多成功实现。
最重要的是，PayPal 开发人员使用 Go 提高了他们的生产力。Go 的并发机制使得编写充分利用 PayPal 的多核和联网机器的程序变得很容易。使用 Go 的开发人员还受益于它可以快速编译为机器代码的事实，并且他们的应用程序获得了垃圾收集的便利和运行时反射的强大功能。
今天 PayPal 的第一类语言是 Java 和 Node，Go 主要用作基础设施语言。虽然 Go 可能永远不会在某些应用程序中取代 Node.js，但 Natarajan 正在推动让 Go 成为 PayPal 的第一类语言。
通过他的努力，PayPal 还在评估迁移到 Google Kubernetes Engine (GKE) 以加快其新产品的上市时间。GKE 是一个用于部署容器化应用程序的托管、生产就绪环境，并带来了 Google 在开发人员生产力、自动化操作和开源灵活性方面的最新创新。
对于 PayPal 而言，部署到 GKE 将使 PayPal 更容易部署、更新和管理其应用程序和服务，从而实现快速开发和迭代。此外，PayPal 会发现更容易运行机器学习、通用 GPU、高性能计算和其他受益于 GKE 支持的专用硬件加速器的工作负载。
对 PayPal 来说最重要的是，Go 开发和 GKE 的结合使公司能够轻松扩展以满足需求，因为 Kubernetes 自动扩展将使 PayPal 能够处理用户对服务不断增长的需求——在最重要的时候保持它们可用，然后在安静的时间来省钱。
Golang提供了一些GPU编程库，例如CUDA、OpenCL和OpenACC等等。这些库允许您使用Golang编写并发的GPU应用程序。衫举下面是使用Golang调用GPU的步骤：
1. 确保您已经安装了CUDA、OpenCL或OpenACC。
2. 使用Golang编写相应的GPU程序，例如使用CUDA编写的程序可衫塌耐以使用GoCudnn库。这个库提供了一系列用于GPU深度学习的函数，并且可以在Golang中轻松调用CUDA加速的算法。另外，还有Gorgonia库，该库使用了CUDA，OpenCL和TensorFlow等库，使得Golang具有快速计算张量的能力。
3. 编写能够与GPU通信的代码，例如在CUDA中，你需要将Golang数据转换为相应或春的CUDA数据类型。
4. 将代码编译为可执行文件。
5. 运行程序并使用GPU执行计算操作。
请注意，GPU编程需要一定的专业知识。如果您没有GPU编程经验，可以参考一些在线学习资源来了解相关的技术。