golang去中心化網路

⑴ hyperledger 什麼語言編寫

從文件的擴展名.go來看，應該是用Go語言編寫的。

⑵ iris 真的是最快的Golang 路由框架嗎

對各種Go http路由框架的比較， Iris明顯勝出，它的性能遠遠超過其它Golang http路由框架。

但是，在真實的環境中，Iris真的就是最快的Golang http路由框架嗎？

Benchmark測試分析
在那篇文章中我使用的是Julien Schmidt的 測試代碼,他模擬了靜態路由、Github API、Goolge+ API、Parse API的各種情況，因為這些API是知名網站的開放的API，看起來測試挺真實可靠的。

但是，這個測試存在著一個嚴重的問題，就是Handler的業務邏輯非常的簡單，各個框架的handler類似，比如Iris的Handler的實現：

funcirisHandler(_ *iris.Context) {}funcirisHandlerWrite(c *iris.Context) { io.WriteString(c.ResponseWriter, c.Param("name"))}funcirisHandlerTest(c *iris.Context) { io.WriteString(c.ResponseWriter, c.Request.RequestURI)}
幾乎沒有任何的業務邏輯，最多是往Response中寫入一個字元串。

這和生產環境中的情況嚴重不符!
實際的產品肯定會有一些業務的處理，比如參數的校驗，數據的計算，本地文件的讀取、遠程服務的調用、緩存的讀取、資料庫的讀取和寫入等，有些操作可能花費的時間很多，一兩個毫秒就可以搞定，有的卻很耗時，可能需要幾十毫秒，比如：

從一個網路連接中讀取數據 寫數據到硬碟中 調用其它服務，等待服務結果的返回 ……
這才是我們常用的case,而不是一個簡單的寫字元串。

因此那個測試框架的Handler還應該加入時間花費的情況。

模擬真實的Handler的情況
我們模擬一下真實的情況，看看Iris框架和Golang內置的Http路由框架的性能如何。

首先使用Iris實現一個Http Server:

packagemainimport("os""strconv""time""github.com/kataras/iris")funcmain() { api := iris.New() api.Get("/rest/hello",func(c *iris.Context) { sleepTime, _ := strconv.Atoi(os.Args[1])ifsleepTime >0{ time.Sleep(time.Duration(sleepTime) * time.Millisecond) } c.Text("Hello world") }) api.Listen(":8080")}
我們可以傳遞給它一個時間花費的參數sleepTime，模擬這個Handler在處理業務時要花費的時間，它會讓處理這個Handler的暫停sleepTime毫秒，如果為0,則不需要暫停，這種情況類似上面的測試。

然後我們使用Go內置的路由功能實現一個Http Server:

packagemainimport("log""net/http""os""strconv""time")// There are some golang RESTful libraries and mux libraries but i use the simplest to test.funcmain() { http.HandleFunc("/rest/hello",func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { sleepTime, _ := strconv.Atoi(os.Args[1])ifsleepTime >0{ time.Sleep(time.Duration(sleepTime) * time.Millisecond) } w.Write([]byte("Hello world")) }) err := http.ListenAndServe(":8080",nil)iferr !=nil{ log.Fatal("ListenAndServe: ", err) }}
編譯兩個程序進行測試。

1、首先進行業務邏輯時間花費為0的測試

運行程序 iris 0,然後執行 wrk -t16 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/rest/hello進行並發100,持續30秒的測試。

iris的吞吐率為46155 requests/second。

運行程序 gomux 0,然後執行 wrk -t16 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/rest/hello進行並發100,持續30秒的測試。

Go內置的路由程序的吞吐率為55944 requests/second。

兩者的吞吐量差別不大，iris略差一點

2、然後進行業務邏輯時間花費為10的測試

運行程序 iris 10,然後執行 wrk -t16 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/rest/hello進行並發100,持續30秒的測試。

iris的吞吐率為97 requests/second。

運行程序 gomux 10,然後執行 wrk -t16 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/rest/hello進行並發100,持續30秒的測試。

Go內置的路由程序的吞吐率為9294 requests/second。

3、最後進行業務邏輯時間花費為1000的測試

這次模擬一個極端的情況，業務處理很慢，處理一個業務需要1秒的時間。

運行程序 iris 1000,然後執行 wrk -t16 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/rest/hello進行並發100,持續30秒的測試。

iris的吞吐率為1 requests/second。

運行程序 gomux 1000,然後執行 wrk -t16 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/rest/hello進行並發100,持續30秒的測試。

Go內置的路由程序的吞吐率為95 requests/second。

可以看到，如果加上業務邏輯的處理時間，Go內置的路由功能要遠遠好於Iris, 甚至可以說Iris的路由根本無法應用的有業務邏輯的產品中，隨著業務邏輯的時間耗費加大，iris的吞吐量急劇下降。

而對於Go的內置路由來說，業務邏輯的時間耗費加大，單個client會等待更長的時間，但是並發量大的網站來說，吞吐率不會下降太多。

比如我們用1000的並發量測試 gomux 10和 gomux 1000。

gomux 10: 吞吐率為47664 gomux 1000: 吞吐率為979
這才是Http網站真實的情況，因為我們要應付的網站的並發量，網站應該支持同時有盡可能多的用戶訪問，即使單個用戶得到返回頁面需要上百毫秒也可以接受。

而Iris在業務邏輯的處理時間增大的情況下，無法支持大的吞吐率，即使在並發量很大的情況下(比如1000),吞吐率也很低。

深入了解Go http server的實現
Go http server實現的是每個request對應一個goroutine (goroutine per request), 考慮到Http Keep-Alive的情況，更准確的說是每個連接對應一個goroutine(goroutine per connection)。

因為goroutine是非常輕量級的，不會像Java那樣 Thread per request會導致伺服器資源不足，無法創建很多的Thread， Golang可以創建足夠多的goroutine，所以goroutine per request的方式在Golang中沒有問題。而且這還有一個好處，因為request是在一個goroutine中處理的，不必考慮對同一個Request/Response並發讀寫的問題。

如何查看Handler是在哪一個goroutine中執行的呢?我們需要實現一個函數來獲取goroutine的Id:

funcgoID()int{varbuf[64]byte n := runtime.Stack(buf[:], false) idField := strings.Fields(strings.TrimPrefix(string(buf[:n]),"goroutine "))[0] id, err := strconv.Atoi(idField)iferr !=nil{panic(fmt.Sprintf("cannot get goroutine id: %v", err)) }returnid}
然後在handler中列印出當前的goroutine id:

func(c *iris.Context) { fmt.Println(goID()) ……}
和

func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Println(goID()) ……}
啟動 gomux 0,然後運行 ab -c 5 -n 5 http://localhost:8080/rest/hello測試一下，apache的ab命令使用5個並發並且每個並發兩個請求訪問伺服器。

可以看到伺服器的輸出：

因為沒有指定 -k參數，每個client發送兩個請求會創建兩個連接。

你可以加上 -k參數，可以看出會有重復的goroutine id出現，表明同一個持久連接會使用同一個goroutine處理。

以上是通過實驗驗證我們的理論，下面是代碼分析。

net/http/server.go的 第2146行 go c.serve()表明，對於一個http連接，會啟動一個goroutine:

func(srv *Server) Serve(l net.Listener) error {deferl.Close()iffn := testHookServerServe; fn !=nil{ fn(srv, l) }vartempDelay time.Duration// how long to sleep on accept failureiferr := srv.setupHTTP2(); err !=nil{returnerr }for{ rw, e := l.Accept() …… tempDelay =0 c := srv.newConn(rw) c.setState(c.rwc, StateNew) // before Serve can returngoc.serve() }}
而這個 c.serve方法會從連接中 讀取request交由handler處理:

func(c *conn) serve() { ……for{ w, err := c.readRequest() …… req := w.req serverHandler{c.server}.ServeHTTP(w, w.req)ifc.hijacked() {return } w.finishRequest()if!w.shouldReuseConnection() {ifw.requestBodyLimitHit || w.closedRequestBodyEarly() { c.closeWriteAndWait() }return } c.setState(c.rwc, StateIdle) }}
而 ServeHTTP的實現如下，如果沒有配置handler或者路由器，則使用預設的 DefaultServeMux。

func(sh serverHandler) ServeHTTP(rw ResponseWriter, req *Request) { handler := sh.srv.Handlerifhandler ==nil{ handler = DefaultServeMux }ifreq.RequestURI =="*"&& req.Method =="OPTIONS"{ handler = globalOptionsHandler{} } handler.ServeHTTP(rw, req)}
可以看出這里並沒有新開goroutine,而是在同一個connection對應的goroutine中執行的。如果試用Keep-Alive,還是在這個connection對應的goroutine中執行。

正如注釋中所說的那樣：

// HTTP cannot have multiple simultaneous active requests.[*] // Until the server replies to this request, it can't read another, // so we might as well run the handler in this goroutine. // [*] Not strictly true: HTTP pipelining. We could let them all process // in parallel even if their responses need to be serialized. serverHandler{c.server}.ServeHTTP(w, w.req)
因此業務邏輯的時間花費會影響單個goroutine的執行時間，並且反映到客戶的瀏覽器是是延遲時間latency增大了，如果並發量足夠多，影響的是系統中的goroutine的數量以及它們的調度，吞吐率不會劇烈影響。

Iris的分析
如果你使用Iris查看每個Handler是使用哪一個goroutine執行的，會發現每個連接也會用不同的goroutine執行，可是性能差在哪兒呢？

或者說,是什麼原因導致Iris的性能急劇下降呢？

Iris伺服器的監聽和為連接啟動一個goroutine沒有什麼明顯不同，重要的不同在與Router處理Request的邏輯。

原因在於Iris為了提供性能，緩存了context,對於相同的請求url和method,它會從緩存中使用相同的context。

func(r *MemoryRouter) ServeHTTP(res http.ResponseWriter, req *http.Request) {ifctx := r.cache.GetItem(req.Method, req.URL.Path); ctx !=nil{ ctx.Redo(res, req)return } ctx := r.getStation().pool.Get().(*Context) ctx.Reset(res, req)ifr.processRequest(ctx) {//if something found and served then add it's clone to the cache r.cache.AddItem(req.Method, req.URL.Path, ctx.Clone()) } r.getStation().pool.Put(ctx)}
由於並發量較大的時候，多個client的請求都會進入到上面的 ServeHTTP方法中，導致相同的請求會進入下面的邏輯：

ifctx := r.cache.GetItem(req.Method, req.URL.Path); ctx !=nil{ ctx.Redo(res, req)return}
ctx.Redo(res, req)導致不斷循環，直到每個請求處理完畢，將context放回到池子中。

所以對於Iris來說，並發量大的情況下,對於相同的請求(req.URL.Path和Method相同)會進入排隊的狀態，導致性能低下。

⑶ golang相比java的優勢在哪

部署方面，不像Java那樣需要各種配置。
另外，語言的靈活性，性能等也有很大的優勢。天生支持並發，太適合做為伺服器端語言了。
最後，看語法最近要火的kotlin和golang有點相似啊
並發實習簡單快速，網路時代的C，有under in control的感覺，不適合構建超大型分層結構復雜的項目，一般最多十萬以內就算大項目了，學習成本很低，庫不夠豐富和穩定，面向源碼編程，有問題看代碼，沒有那麼多framework，更多的面向library，你能夠很快速的了解第三方項目，而不用在語言上做太多投入，虛擬機從1.8開始也很強大了，除了沒有范型，以及項目版本管理統一工具，還有一個像樣的IDE和debug工具，找不出太多缺點了，這些年發展迅速，庫也是豐富了不少，建議初學者從golang開始自己的編程生涯，待練就堅實的基礎功再去肯Java這頭猛獸更好，當然，golang和Java是兩種世界不同思維的代表，一個是面向OO，一個更像是面向過程和模塊，所以放一起比較

⑷ golang1.4與 java8 比較 性能哪個更有優勢

可以參考知乎的回答：
http://www.hu.com/question/30781070

我個人認為，比較兩種語言的性能是不切實際的做法：
(1) 性能包括很多方面
集合性能啦，多線程，圖形繪制，網路...
而這些東西的實現又有許多種，比如java對集合的實現由單線程性能高的，有單線程性能低但多線程下性能高的
(2) 性能嚴重依賴實現者的水平
只有合理的應用才能開發高性能的程序，良好的java程序的性能是有可能高於c++程序的性能的，那些簡單的性能測試並沒有考慮工程上的實際應用

golang作為一個新興語言是取代不了java的，其函數式語言開發某些項目時效率更高，實現了許多並行編程模型。所以只有開發並發量大的程序時再去考慮golang吧

⑸ erlang golang學習哪個

我最早使用的語言是Java和Python， 並且一直都對Python充滿好感， 我喜歡這種很朴實和高效率的感覺， 但我卻最後沒有採用Python，原因其實也很簡單， 我就是不喜歡縮進語法， 就跟很多人換工作僅僅是為了屏幕更大一點一樣， 另外就是有了同樣很棒的可選方案， 這就是Ruby， 所以我最終採用了Ruby作為主力編程語言， 同樣也為不能使用Python而有一點小遺憾，畢竟Python的健壯性比Ruby好很多，只不過Ruby也一直在進步， 所以這一點無傷大雅

我們都知道，無論是Python還是Ruby，甚至Java， 都是在解決業務層的問題， 屬於應用型語言， 以解決業務邏輯為主， 但還有一個領域是系統領域，偏網路層和底層操作，在這一塊我一直在尋找一種優雅的方案， C++被我首先給淘汰掉了， C的開發效率太低， Java倒是比較合適， 就是太臃腫，而且缺少系統編程的基因，畢竟它是企業級開發出身的

最後我選擇了Erlang， 因為它在網路層方面表現優秀， 同時容錯性和健壯性都很不錯， 它的虛擬機是唯一可以跟JVM媲美的， 而且還有OTP的超重量級武器， 幾乎可以是通殺網路層應用， 但根據我的總結它有一個硬傷和一個軟肋，這一點後面展開，可以說選擇Erlang是我目前所知道的方案裡面是最優的

直到有一天我了解了Golang， 我知道Golang其實也蠻早的， 大概08年的時候就知道Google在搞一門奇怪的語言， 之後的幾年，一直有不少以老莫為代表的人在嘀咕Golang， 其實我一直沒太關注，我從ROR中吸取的經驗是，成熟度對於商用很重要， 後來基於Golang開發的產品越來越多，讓我不得不去研究一下， 這我才知道， 這就是我夢想中的Python， 效率和性能達到了最佳的平衡，對Go了解越多， 就越不願意用Erlang寫代碼，主要原因：

1、Erlang的硬傷在於代碼的可讀性、表現力， 讓我來舉個小例子， 比如你為你的系統軟體構建一個RESTFUL的介面，我們大致了解一下代碼風格，先不說Erlang， 無論是你c/c++/python/ruby/java 出身， 對Go是不是有種很久違的感覺, 為什麼說是硬傷？ 因為對一門語言來說，語法是不大可能會大幅度變更的， 而且不會出現大的變化， 我不知道有沒有人讀過《松本行弘的編程世界》，裡面闡述的道理很明白， 真正好的編程方式是人去主宰計算機而不是計算機主宰人， 我感覺Erlang就有點主宰我的編程思維的感覺(我的視力本身就不好，它還在不斷的扼殺我的眼睛！)， 編程首先是門邏輯學，其次是工程學，最後才是數學， 又讓我想起吳軍的《數學之美》所說的， 人工智慧上個世紀一直在走彎路， 期望機器的高度圖靈完備， 而忽視人類本身已有的文明，統計歸納的應用

2、Erlang的軟肋在於高質量的庫少，盡管有不少殺手級應用， 同樣Go在這方面也是軟肋， 這一點對於一個不到五年的語言有情可原， 但對於一個20多年的語言是不是有點說不過去， 比如你用json解析庫，很多人都是從mochiweb這個基本不更新的庫中去抽取， 而我認為對於類似json這種東西可以考慮融入到語言標准庫中， 因為未來的商業軟體的api化趨勢越來越明顯，說的難聽點 ， 一個倚老賣老一個與時俱進，反正我對Golang的庫一點也不擔心， 目前的成績易經非常棒了， 遠遠優於Ruby/Python的前五年， 可參見已有的高質量的庫列表

3、Erlang不合群， 這主要體現在跟其他語言的交互性上， 當然這也有深層次的原因， Erlang本身有自己的哲學， 如出錯恢復機制， 你融入一個其他語言的東西進去， 這帳就不好算，就好比你硬要讓一個喝咖啡的跟一個吃大蒜的坐在一起， 總之你寫一個Erlang的port遠遠比Go復雜， 甚至比Python/Java還要復雜， 這就造成了Erlang在底層編程上效果不是很好， 沒法利用linux已有的很多優秀成果，我一直認為Erlang的什麼的mysql/pg/oracle驅動都沒有必要存在， Erlang一定是一個self-container應用， 你只要用到了其他東西， 根據木桶理論， 你就不敢號稱9個9，以系統的眼光看問題， 我覺得一個系統的魯棒性不能依賴於某一組件， 這也是為什麼愛立信本身的Erlang應用並不廣泛

4、說說數據類型吧， 我不止聽到1個人說Erlang對字元串的處理不有好， 它把string當做list來處理，其實本質上是該這么，但，還是那句話， 違背了面向人的哲學， 應該做一些DSL， 比如Golang裡面的 := 就是一個糖衣， 等價於 var xx yyy = zzzz， 大大方便的程序員少敲不少字元, Golang裡面對字元轉可以說基本和python差不多， slice map函數很強大， 支持lambda條件，雖然Erlang的基本類型很少， 但有很多構造， 所謂構造等價於Golang裡面復雜的struct， 也奇怪了，我就是感覺Erlang構造傷眼睛好嗎？可能是各種括弧的比對的原因吧， 而且我認為這是不必要的， 顯然Erlang缺少DSL的基因， 當然跟Erlang出身的年代有關， 我不誇張的說， 自打用Erlang以後我的視力又下降了100度左右， 我不是很喜歡lisp所說的符號也是一種語法， 可能這又跟函數式編程有關吧：形式推導遠大於邏輯演繹

5、其實我最不關注的是性能問題， 因為隨著摩爾定律， 單位計算單元的性價比會無限高，但Golang既然提出它的性能逼近C， 那我還是提一下吧， 當然， Erlang也還可以， 雖然比Java慢， 但跟Python一個檔次吧

6、再談談報錯機制， 因為Erlang的的報錯信息太讓人糾結了， 起初以為我不會看出錯信息， 後來也使用了Sasl， 還是不夠直觀，甚至有時要用工具分析crash文件來定位問題，還是跟Erlang的哲學有關， 在Erlang中一切都是並行的， 所以它根本不care是物理哪一行出錯， 只跟Actor綁定， 然後告訴你Actor的ID和出錯代號， 你自己憑經驗去分析吧，這樣做的好處是可以很方便定位出並行中出現的問題，但凡事都是相對的， 在這一點上有點糾枉過正，根據我的經驗， 絕大部分時候我只希望先給我明確的指出哪一行出錯了好嗎？ 甚至把順序的backtrace用完整的英文句子列印出來好嗎？至於並行中的錯誤及時在命令式多線程語言中是不常見的，雖然並不是沒有， 但遇到錯誤我再費勁去調試好了， 但並不是所有的邏輯都用並行的思維去定位問題， 我甚至認為， 對於一個系統不完全是並行也不完全是串列，跟好比我們衡量世界不能單純的唯物也不能完全的唯心一樣， 這一點Golang就做了很好的折中， 不需要並行的時候你老老實實的寫串列代碼， 需要並行的時候也有較復雜的機制來應對， 合乎情理

7、再說說招人吧， 以前招過好幾個C出來的人，說實話水平很好， 可以一周就完成一個小組件， libevent用的熟的很，後來我逼人家用Erlang，結果把人家逼走了，至今我還很後悔， 自己的一廂情願強加在別人身上真是太不合適了，但我招純Erlang出來的人，可以說比招objc的人還難， 沒有人，空談技術的優雅性首先就是不靠譜的，再看看郵件列表， Golang的活躍度明顯比Erlang高很多， 基本逼近Ruby，更重要的是， 我根本不擔心Golang的人才，因為只要熟悉Python/C/Ruby/或者C++， 基本可以實現半天入門， 之後就可以噼里啪啦邊搜資料邊幹活了，雖然有足夠的深度，但門檻極其平緩，工程人員也可以復用很多已有的知識。 Erlang在這一點其實跟第一點硬傷有關，大部分人學一周都摸不著頭腦，不是每個人的抽象思維和世界觀都是一樣的好嗎， 所以函數式編程盡管不比命令式語言起步晚，但始終學的人很少，這就是歷史， 對於大部分人， 更希望解決問題，創造價值， 而不是數學來推導去

8、最後我建議， 如果你是玩c/c++的， 現在開始學Golang，是最好的時機， 跟一門靠譜的語言一起成長， 這種感覺非常棒， 你用Erlang折騰1個應用， 用Go恐怕都完成了10個開源項目， 當然，也要結合自己的口味， Golang就是Sublime Text， Erlang就是Emacs

相信自己的判斷，相信自己的邏輯， 贏就是贏，輸就是輸
轉載僅供參考，版權屬於原作者。祝你愉快，滿意請採納哦

⑹ golang強大在何處，哪些場景更適合使用golang

goroutine, 天然支持並發。
網路編程很合適，在雲計算方面用的較多, 如docker

⑺ 區塊鏈技術想要快速入門，一般涉及哪些編程語言

任何一門計算機語言，都能在特定某個領域的應用中，實現區塊鏈技術；

具體使用哪一門語言，完全看我們相應領域行業企業項目的技術要求，以及更關鍵的：跟已有信息系統的有效對接聯通。

我們耳熟能詳 的“法大大”（雖然名字不甚好聽、甚至乍一聽來有些讓人“摸不著頭腦”），它也其實正准備採用最新的區塊鏈技術重新架構；採用區塊鏈技術的合同平台，因為變得更加可信，也才能更便於互聯網時代人們簽訂各類商務合同。

還有像我們的“徵信系統”，也非常適合以區塊鏈技術加以改造。能夠讓它更有說服力，而不致於出現一家單位、乃至隨意某個關鍵技術人員，能隨意往其中添加“徵信污點數據”的情況。

還有像我們的P2P貸款，如果能夠以區塊鏈技術重新架構的話，也能夠變得更加可信，而不致於出現違約、捲款跑路這樣的失信情況。

⑻ golang適合做web開發嗎

適合。框架足夠成熟了 A Survey of 5 Go Web Frameworks
小型項目你甚至不用框架，用net/http http - The Go Programming Language
常用庫也成熟了 Top - Go Search
golang的web後端即使不concurrent也比php，ruby，python快很多很多
golang里用concurrent真的非常方便，非常非常快，超大web項目golang scale成本低
如果你想，golang的部署可以比php更方便，使用go get和http.ServeAndListen()可以不用nginx和apache
對於文件改動重新編譯其實並不是大問題，看pilu/fresh · GitHub，其實你自己寫shell腳本（也可以直接用go寫，因為它本身就是系統語言）監控文件系統改動然後自動重新build，即使是C/C++的項目這也不是大問題，人們不用C/C++寫web是因為它們不是寫web app的最佳選擇
golang寫的代碼編譯通過後，要比scripting language魯棒，因為go compiler強制一些最佳實踐

⑼ 為什麼要學習Golang

Go語言其實是Golanguage的簡稱，Go（又稱 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 開發的一種靜態強類型、編譯並發型語言。Go 語言語法與 C 相近，但功能上有：內存安全，GC（垃圾回收），結構形態及 CSP-style 並發計算。該語言的吉祥物為金花鼠（gordon），

金花鼠（gordon）

Go 語言特色——簡潔、快速、安全、並行、有趣、開源、內存管理、數組安全、編譯迅速

Go 語言用途：Go 語言被設計成一門應用於搭載 Web 伺服器，存儲集群或類似用途的巨型中央伺服器的系統編程語言。對於高性能分布式系統領域而言，Go 語言無疑比大多數其它語言有著更高的開發效率。它提供了海量並行的支持，這對於游戲服務端的開發而言是再好不過了。

C/C++的問題：開發效率低，對開發者要求高；libc只向後兼容，運維難度偏大。

Lua/Python的問題：動態語言，缺少編譯過程，低級錯誤頻出；缺少有效的性能分析及調試工具。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

⑽ Golang 比較適合什麼領域

為什麼要學習GO語言,GO的優勢是什麼？
1、 Go有什麼優勢
Go的優勢
1：性能
2：語言性能很重要
3：開發者效率&不要過於創新
4：並發性&通道
5：快速的編譯時間
6：打造團隊的能力
7：強大的生態系統
8：GOFMT，強制代碼格式
9：gRPC 和 Protocol Buffers
可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個文件上去就完成了。
靜態類型語言，但是有動態語言的感覺，靜態類型的語言就是可以在編譯的時候檢查出來隱藏的大多數問題，動態語言的感覺就是有很多的包可以使用，寫起來的效率很高。
Go 是一個開源的編程語言，它能讓構造簡單、可靠且高效的軟體變得容易。想學習這門編程語言，首先要找到一份不錯的教程，兄弟連go語言+區塊鏈培訓最近新出了一套go語言的教程，老師講的非常不錯！

伴隨著「區塊鏈」概念在全球范圍內的熱議，金融、物流、徵信、製造、零售等日常生活場景中也悄然加入了相關區塊鏈技術應用。有專家表明，未來區塊鏈將與人們的生活息息相關，區塊鏈技術與大眾日常生活融合是大勢所趨。

區塊鏈市場的火熱引發了大量以區塊鏈技術型人員為基礎的人才性需求，區塊鏈人才受熱捧程度呈光速上升。據拉勾網發布的「2018年區塊鏈高薪清單」顯示，騰訊、小米、蘇寧、京東等國內企業巨頭發布了眾多高薪區塊鏈崗需求，力圖探索區塊鏈相關技術與應用。清單中同時指出，高薪崗位以區塊鏈相關技術型崗位需求為主，其中蘇寧和科達月薪最高已給到100k。

極大的技術型人才市場需求，必然會帶動整個區塊鏈培訓市場的爆發式涌現與增長。培訓模式大都可分為線上培訓、傳統IT機構培訓及主打高端形式的線下短期訓練營等幾種形式，但市場火爆演進過程中也充斥著種種區塊鏈培訓亂象：講師資質注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公開，課程大綱不透明、授課質量縮水化，課時安排不合理及培訓收費標准參差不齊等等。

在整個區塊鏈培訓市場規模化發展之下，兄弟連教育攜手資深區塊鏈專家尹成及其清華水木未名團隊成立區塊鏈學院，利用其專業強大的技術講師團隊、細致全面的課程體系及海量真實性企業區塊鏈項目實戰，旨在深耕區塊鏈教培領域，並為企業為社會培養更多專業型技術人才。

尹成 資深區塊鏈技術專家 兄弟連區塊鏈學院院長畢業於清華大學，曾擔任Google演算法工程師，微軟區塊鏈領域全球最具價值專家，微軟Tech.Ed 大會金牌講師。精通C/C++、Python、Go語言、Sicikit-Learn與TensorFlow。擁有15年編程經驗與5年的教學經驗，資深軟體架構師，Intel軟體技術專家，著名技術專家，具備多年的世界頂尖IT公司微軟谷歌的工作經驗。具備多年的軟體編程經驗與講師授課經歷， 並在人機交互、教育、信息安全、廣告、區塊鏈系統開發諸多產品。具備深厚的項目管理經驗以及研發經驗， 擁有兩項人工智慧發明專利，與開發電子貨幣部署到微軟Windows Azure的實戰經驗。教學講解深入淺出，使學員能夠做到學以致用。