go語言路線,go語言路線圖

本人Java開發(fā)，對go一無所知，想問大家0基礎(chǔ)學(xué)go語言難度大嗎？

學(xué)習(xí)GO并沒有你想象中的那么難，更何況你還懂Java。我也是把Go當(dāng)作第二語言學(xué)習(xí)的，在慕課網(wǎng)看那個go的學(xué)習(xí)路線，花了兩個月左右，Go確實很強大也是未來的大趨勢。

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初學(xué)編程應(yīng)該學(xué)習(xí)哪種編程語言？

編程應(yīng)該是很多非計算機專業(yè)入門的必學(xué)科目，編程就像我們小時候的牙牙學(xué)語，只有學(xué)會快樂說話，才能去學(xué)習(xí)語文等科目。而語文就像計算機專業(yè)的人工智能，還沒有學(xué)會說話，就想學(xué)語文是不可能的，同樣的還沒有掌握計算機語言，你還沒有弄懂電腦給你的對話，怎么能學(xué)會人工智能呢？

一、編程語言有很多，我們該如何選擇一門先學(xué)習(xí)呢？

綜合出爐的編程語言排行榜，我們可以具體分析一下：

通過榜單我們可以看出，編程霸主依然是java、C語言、C++、python等。

1、為什么java依舊能持續(xù)占據(jù)榜單榜首？

一方面是因為Java非常強大的適用性,而且入門學(xué)習(xí)Java也能很快上手,而在代碼邏輯方面,Java也做到了無懈可擊,清晰不混亂,而且因為自身機制原因,Java還很適合在移動端領(lǐng)域深造,安卓和ijos都是經(jīng)過Java制作的,在領(lǐng)域方面Java是涉及的非常廣泛。

2、C/C++語言應(yīng)該是出現(xiàn)最早，但為什么排在榜單第二呢？

C 是比較老的編程語言之一，由于它的代碼運行速度快而且簡單，它到現(xiàn)在仍然一直被使用。它的學(xué)習(xí)難度比較大，但是，一旦你掌握了它，你就可以做任何語言能做的事情。你可能不會用它去做高級的網(wǎng)站或者軟件，但是，C 是嵌入式設(shè)備的首選編程語言。隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，C 將被再次廣泛的使用，對于 C++，它被廣泛用于一些大型軟件。

3、python編程語言上升速度最快，為什么越來越受程序員的青睞？

原因有幾個:1、主要歸因于 python對大數(shù)據(jù)的處理能力,性能表現(xiàn)優(yōu)良,語法相對簡單,學(xué)習(xí)成本較低。2、人工智能及云計算的發(fā)展,國家推廣人工智能教育, python被一些學(xué)校作為教學(xué)語言。3、借人工智能的聲勢,宣傳 python的各種優(yōu)勢,所以,迅速在大眾中傳插。就如區(qū)塊鏈技術(shù)。

二、針對以上的數(shù)據(jù)分析，對于非計算機專業(yè)入門計算機行業(yè)來說，選擇哪種編程語言，可以從以下幾個方面入手：

考慮一下自己的興趣點和以后的就業(yè)方向。比如說：以后想從事人工智能方向，可以選擇學(xué)習(xí)python；如果以后想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，可以學(xué)習(xí)java或者python；如果想進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，可以選擇學(xué)習(xí)C語言……

怎樣規(guī)劃python學(xué)習(xí)路線?

第一步：python基礎(chǔ)

必學(xué)知識：python基礎(chǔ)語法、字符串、安裝python相關(guān)軟件。

在這一階段大家主要是對python有一個初步了解，建立正確的python編程邏輯。

第二步：python編程

必學(xué)知識：Pandas數(shù)據(jù)清洗、python爬蟲、python數(shù)據(jù)可視化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts)、python機器學(xué)習(xí)算法等。

第二階段主要是提高利用python各種工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的能力，需要具有使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析整體思路、并針對業(yè)務(wù)做出模型最優(yōu)化選擇，善用機器學(xué)習(xí)解決用戶畫像、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險管理等商業(yè)問題。

第三步：分方向發(fā)展

這一階段需要分方向發(fā)展了，一般來說分為技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個方面。如果想要在技術(shù)方面有所成就，可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家或者人工智能相關(guān)知識。如果選擇業(yè)務(wù)方面，就要以企業(yè)的運營和管理者為目標(biāo)而努力。前者的話，對技術(shù)方面要求比較高，除了學(xué)習(xí)python高級編程之外，需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、技術(shù)開發(fā)、人體網(wǎng)絡(luò)工學(xué)等內(nèi)容。后者需要加深對業(yè)務(wù)以及整個行業(yè)市場的了解，利用python制作企業(yè)以及行業(yè)的數(shù)據(jù)分析報告，從而預(yù)測出未來行業(yè)的發(fā)張趨勢，做出正確決策。

關(guān)于Python有哪些常用的數(shù)據(jù)類型，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于python編程的技巧及素材等內(nèi)容，可以點擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。

國內(nèi)重要的 Go 語言項目：TiDB 3.0 GA，穩(wěn)定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研發(fā)的開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具備商業(yè)級數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可靠性，可用性，安全性等特性，支持在線彈性水平擴展，兼容 MySQL 協(xié)議及生態(tài)，創(chuàng)新性實現(xiàn) OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本顯著提升了大規(guī)模集群的穩(wěn)定性，集群支持 150+ 存儲節(jié)點，300+TB 存儲容量長期穩(wěn)定運行。易用性方面引入大量降低用戶運維成本的優(yōu)化，包括引入 Information_Schema 中的多個實用系統(tǒng)視圖、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特別是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升約 4.5 倍，Sysbench 性能提升約 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因?qū)崿F(xiàn) View 可以執(zhí)行，至此 TPC-H 22 個 Query 均可正常運行。新功能方面增加了窗口函數(shù)、視圖（實驗特性）、分區(qū)表、插件系統(tǒng)、悲觀鎖（實驗特性）。

截止本文發(fā)稿時 TiDB 已在 500+ 用戶的生產(chǎn)環(huán)境中長期穩(wěn)定運行，涵蓋金融、保險、制造，互聯(lián)網(wǎng)， 游戲 等領(lǐng)域，涉及交易、數(shù)據(jù)中臺、 歷史 庫等多個業(yè)務(wù)場景。不同業(yè)務(wù)場景對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訴求可用 “百花齊放”來形容，但對關(guān)系數(shù)據(jù)庫最根本的訴求未發(fā)生任何變化，如數(shù)據(jù)可靠性，系統(tǒng)穩(wěn)定性，可擴展性，安全性，易用性等。請跟隨我們的腳步梳理 TiDB 3.0 有什么樣的驚喜。

3.0 與 2.1 版本相比，顯著提升了大規(guī)模集群的穩(wěn)定性，支持單集群 150+ 存儲節(jié)點，300+TB 存儲容量長期穩(wěn)定運行，主要的優(yōu)化點如下：

1. 優(yōu)化 Raft 副本之間的心跳機制，按照 Region 的活躍程度調(diào)整心跳頻率，減小冷數(shù)據(jù)對集群的負(fù)擔(dān)。

2. 熱點調(diào)度策略支持更多參數(shù)配置，采用更高優(yōu)先級，并提升熱點調(diào)度的準(zhǔn)確性。

3. 優(yōu)化 PD 調(diào)度流程，提供調(diào)度限流機制，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 時間，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

眾所周知，數(shù)據(jù)庫查詢計劃的穩(wěn)定性對業(yè)務(wù)至關(guān)重要，TiDB 3.0 版本采用多種優(yōu)化手段提升查詢計劃的穩(wěn)定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集統(tǒng)計信息的速度，降低集群資源的消耗及對業(yè)務(wù)的影響。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集單調(diào)遞增的索引統(tǒng)計信息的速度，降低集群資源的消耗及對業(yè)務(wù)的影響。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的統(tǒng)計信息，緩解 CM-Sketch 哈希沖突導(dǎo)致估算偏大，提升代價估算的準(zhǔn)確性，提升查詢計劃的穩(wěn)定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用規(guī)則防止查詢計劃過度依賴統(tǒng)計信息，緩解因統(tǒng)計信息滯后導(dǎo)致選擇的查詢計劃不是最優(yōu)的情況，提升查詢計劃的穩(wěn)定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查詢計劃不準(zhǔn)確時手動綁定查詢計劃，提升查詢計劃的穩(wěn)定性。

1. OLTP

3.0 與 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升約 1.5 倍，TPC-C 性能提升約 4.5 倍。主要的優(yōu)化點如下：

1. TiDB 持續(xù)優(yōu)化 SQL 執(zhí)行器，包括：優(yōu)化 NOT EXISTS 子查詢轉(zhuǎn)化為 Anti Semi Join，優(yōu)化多表 Join 時 Join 順序選擇等。

2. 優(yōu)化 Index Join 邏輯，擴大 Index Join 算子的適用場景并提升代價估算的準(zhǔn)確性。

3. TiKV 批量接收和發(fā)送消息功能，提升寫入密集的場景的 TPS 約 7%，讀密集的場景提升約 30%。

4. TiKV 優(yōu)化內(nèi)存管理，減少 Iterator Key Bound Option 的內(nèi)存分配和拷貝，多個 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存儲引擎插件，提升 Value 值超過 1KB 時性能，緩解 RocksDB 寫放大問題，減少磁盤 IO 的占用。

6. TiKV 新增多線程 Raftstore 和 Apply 功能，提升單節(jié)點內(nèi)可擴展性，進(jìn)而提升單節(jié)點內(nèi)并發(fā)處理能力和資源利用率，降低延時，大幅提升集群寫入能力。

TiDB Lightning 性能與 2019 年年初相比提升 3 倍，從 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，優(yōu)化點，如下：

1. 提升 SQL 轉(zhuǎn)化成 KV Pairs 的性能，減少不必要的開銷。

2. 提升單表導(dǎo)入性能，單表支持批量導(dǎo)入。

3. 提升 TiKV-Importer 導(dǎo)入數(shù)據(jù)性能，支持將數(shù)據(jù)和索引分別導(dǎo)入。

4. TiKV-Importer 支持上傳 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的權(quán)限訪問控制） 是商業(yè)系統(tǒng)中最常見的權(quán)限管理技術(shù)之一，通過 RBAC 思想可以構(gòu)建最簡單“用戶-角色-權(quán)限”的訪問權(quán)限控制模型。RBAC 中用戶與角色關(guān)聯(lián)，權(quán)限與角色關(guān)聯(lián)，角色與權(quán)限之間一般是多對多的關(guān)系，用戶通過成為什么樣的角色獲取該角色所擁有的權(quán)限，達(dá)到簡化權(quán)限管理的目的，通過此版本的迭代 RBAC 功能開發(fā)完成。

IP 白名單功能（企業(yè)版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名單實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全訪問控制，用戶可根據(jù)實際情況配置相關(guān)的訪問策略。

Audit log 功能（企業(yè)版特性） ：Audit log 記錄用戶對數(shù)據(jù)庫所執(zhí)行的操作，通過記錄 Audit log 用戶可以對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行故障分析，行為分析，安全審計等，幫助用戶獲取數(shù)據(jù)執(zhí)行情況。

加密存儲（企業(yè)版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，實現(xiàn)加密存儲的功能，保證所有寫入到磁盤的數(shù)據(jù)都經(jīng)過加密，降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

完善權(quán)限語句的權(quán)限檢查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 語句權(quán)限檢查。

1. 新增 SQL 方式查詢慢查詢，豐富 TiDB 慢查詢?nèi)罩緝?nèi)容，如：Coprocessor 任務(wù)數(shù)，平均/最長/90% 執(zhí)行/等待時間，執(zhí)行/等待時間最長的 TiKV 地址，簡化慢查詢定位工作，提高排查慢查詢問題效率，提升產(chǎn)品易用性。

2. 新增系統(tǒng)配置項合法性檢查，優(yōu)化系統(tǒng)監(jiān)控項等，提升產(chǎn)品易用性。

3. 新增對 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子內(nèi)存使用情況統(tǒng)計信息，提高 Query 內(nèi)存使用統(tǒng)計的準(zhǔn)確性，提升處理內(nèi)存消耗較大語句的效率。

4. 制定日志規(guī)范，重構(gòu)日志系統(tǒng)，統(tǒng)一日志格式，方便用戶理解日志內(nèi)容，有助于通過工具對日志進(jìn)行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 調(diào)優(yōu)的易用性。

6. 新增 SQL 語句 Trace 功能，方便排查問題。

7. 新增通過 unix_socket 方式連接數(shù)據(jù)庫。

8. 新增快速恢復(fù)被刪除表功能，當(dāng)誤刪除數(shù)據(jù)時可通過此功能快速恢復(fù)數(shù)據(jù)。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 組件，解決復(fù)雜分析及 HTAP 場景。TiFlash 是列式存儲系統(tǒng)，與行存儲系統(tǒng)實時同步，具備低延時，高性能，事務(wù)一致性讀等特性。 通過 Raft 協(xié)議從 TiKV 中實時同步行存數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化成列存儲格式持久化到一組獨立的節(jié)點，解決行列混合存儲以及資源隔離性問題。TiFlash 可用作行存儲系統(tǒng)（TiKV）實時鏡像，實時鏡像可獨立于行存儲系統(tǒng)，將行存儲及列存儲從物理隔離開，提供完善的資源隔離方案，HTAP 場景最優(yōu)推薦方案；亦可用作行存儲表的索引，配合行存儲對外提供智能的 OLAP 服務(wù)，提升約 10 倍復(fù)雜的混合查詢的性能。

TiFlash 目前處于 Beta 階段，計劃 2019 年 12 月 31 日之前 GA，歡迎大家申請試用。

未來我們會繼續(xù)投入到系統(tǒng)穩(wěn)定性，易用性，性能，彈性擴展方面，向用戶提供極致的彈性伸縮能力，極致的性能體驗，極致的用戶體驗。

穩(wěn)定性方面 V4.0 版本將繼續(xù)完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲觀事務(wù)模型，View，Table Partition，Titan 行存儲引擎，TiFlash 列存儲引擎；引入近似物理備份恢復(fù)解決分布數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)難題；優(yōu)化 PD 調(diào)度功能等。

性能方面 V4.0 版本將繼續(xù)優(yōu)化事務(wù)處理流程，減少事務(wù)資源消耗，提升性能，例如：1PC，省去獲取 commit ts 操作等。

彈性擴展方面，PD 將提供彈性擴展所需的元信息供外部系統(tǒng)調(diào)用，外部系統(tǒng)可根據(jù)元信息及負(fù)載情況動態(tài)伸縮集群規(guī)模，達(dá)成節(jié)省成本的目標(biāo)。

我們相信戰(zhàn)勝“未知”最好的武器就是社區(qū)的力量，基礎(chǔ)軟件需要堅定地走開源路線。截止發(fā)稿我們已經(jīng)完成 41 篇源碼閱讀文章。TiDB 開源社區(qū)總計 265 位 Contributor，6 位 Committer，在這里我們對社區(qū)貢獻(xiàn)者表示由衷的感謝，希望更多志同道合的人能加入進(jìn)來，也希望大家在 TiDB 這個開源社區(qū)能夠有所收獲。

TiDB 3.0 GA Release Notes：

文章名稱：go語言路線,go語言路線圖
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