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  1. 为什么选择 Go
  2. 案例研究
  • Using Go at Google

    最近更新

    Google 的 Go 使用情况

    Go 于 2007 年在 Google 创建,自那时以来,Google 各地的工程团队已采用 Go 构建大规模产品和服务。了解更多 arrow_forward

  • PayPal Taps Go to Modernize and Scale

    最近更新

    PayPal 利用 Go 进行现代化和规模化

    Go 在生成简洁、高效且易于随着软件部署规模扩展的代码方面的价值,使其成为支持 PayPal 目标的强有力选择。了解更多 arrow_forward

  • American Express Uses Go for Payments & Rewards

    最近更新

    美国运通使用 Go 处理支付与奖励

    Go 为美国运通提供了其支付和奖励网络所需的所需速度和可扩展性。了解更多 arrow_forward

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  • Allegro Allegro

    Allegro – 使用 Go 编写超高速缓存服务,包含数百万条目

    “最终,我们将应用程序最长请求的响应时间从超过 2.5 秒加速到不到 250 毫秒。”

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  • American Express American Express

    美国运通使用 Go 处理支付与奖励

    Go 为美国运通提供了其支付和奖励网络所需的所需速度和可扩展性。

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  • Armut Armut

    Armut Labs 如何使用 Go

    了解 Armut Labs 在从 C# 和 .NET Core 迁移到 Go 后如何减少资源消耗和 API 响应时间。

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  • Bitly Bitly

    Bitly - 我们为何一切都用 Go 编写

    2014 年,我们编写了一个名为 NSQ (nsq.io) 的小型开源项目,并试用了这门充满前景的新语言 Go。我们非常喜欢它,于是开始用 Go 编写所有新内容,不久之后也开始将所有遗留服务移植到 Go。

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  • ByteDance ByteDance

    字节跳动在 Go 方面的大规模实践

    Go 于 2014 年引入字节跳动,自那时以来,字节跳动各地的工程团队已采用 Go 构建大规模产品和服务。随着深入使用,我们开发并总结出了相对成熟的 Go 微服务最佳实践,并于 2021 年将其开源,命名为 CloudWeGo。现在,字节跳动内部 70% 的微服务是用 Go 编写的。

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  • Capital One Capital One

    Capital One - 无服务器与 Go 之旅

    当时,团队中没有一个人懂 Go,但一个月内,每个人都在用 Go 编写代码,并且我们正在构建端点。正是 Go 的灵活性、易用性以及其背后真正酷的概念(Go 如何处理原生并发、垃圾回收,当然还有安全性和速度),帮助我们在构建过程中全情投入。此外,谁能不喜欢那个可爱的吉祥物呢!

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  • Cloudflare Cloudflare

    Go 中的优雅升级

    Cloudflare 加速并保护着数百万个连接到互联网的网站、API、SaaS 服务和其他资产。“Go 是 Cloudflare 服务的核心,包括处理高延迟 HTTP 连接的压缩、我们整个 DNS 基础设施、SSL、负载测试等等。”

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  • Cockroach Labs Cockroach Labs

    Cockroach Labs - 我们为何选择使用 Go 构建数据库

    Go 的性能优势、垃圾回收和低学习门槛使其非常适合 CockroachDB。

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  • Curve Curve

    Curve 如何利用 Golang 取得领先

    Curve 分享了 Go 的效率、标准库和蓬勃发展的社区如何帮助他们将银行业务迁移到云端。

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  • Dropbox Dropbox

    Dropbox - 开源我们的 Go 库

    大约一年前,我们决定将性能关键的后端从 Python 迁移到 Go,以利用其更好的并发支持和更快的执行速度。……目前,我们已成功将大部分基础设施迁移到 Go。

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  • Facebook Facebook

    Facebook 如何用 Go 构建实体框架

    了解一个 Facebook 工程团队决定用 Go 编写一个新的实体框架(ORM)的原因。

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  • Google Google

    Google 的 Go 使用情况

    Go 于 2007 年在 Google 创建,自那时以来,Google 各地的工程团队已采用 Go 构建大规模产品和服务。

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  • GRAIL GRAIL

    Bigslice - 一个用 Go 编写的集群计算系统

    在 GRAIL,我们使用 Go 编程语言处理我们的大部分生物信息学、数据处理和机器学习任务。Go 的简洁性使得新手易于学习;其透明的运行时语义使得推理性能变得容易;而其控制数据布局和分配的能力使得编写高性能的数据处理代码成为可能。

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  • MercadoLibre MercadoLibre

    MercadoLibre 随 Go 发展

    随着 MercadoLibre 在线商务的发展,Go 提供了易于扩展的简洁、高效代码,并通过让工程师用更少的代码服务不断增长的用户群来提高开发人员的工作效率。

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  • Microsoft Microsoft

    微软如何拥抱 Go

    了解微软如何帮助支持 Go 以及它如何使用 Go 为其部分云基础设施提供动力。

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  • Monzo Monzo

    Monzo – 使用 Golang、微服务和容器构建银行

    “Go 是构建微服务架构的完美语言,其并发特性以及语言本身,使得在 Monzo 轻松创建专注于‘单一职责原则’的小型简单网络服务成为可能。”

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  • Netflix Netflix

    Netflix - 使用 SSD 进行应用程序数据缓存

    使用 Go 的决定是经过深思熟虑的,因为我们需要一种延迟比 Java(垃圾回收暂停是问题)低,并且对开发者来说比 C 更高效的语言,同时还要能处理数万个客户端连接。Go 非常适合这个领域。

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  • PayPal PayPal

    PayPal 利用 Go 进行现代化和规模化

    Go 在生成简洁、高效且易于随着软件部署规模扩展的代码方面的价值,使其成为支持 PayPal 目标的强有力选择。

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  • Riot Games Riot Games

    Riot Games - 利用 Golang 进行游戏开发和运营

    了解 Riot 如何使用 Go 在全球范围内大规模开发、部署和运营后端微服务。他们分享了跨用例的经验,并提供了具体示例,还谈到了 gopher 社区的价值。

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  • Salesforce Salesforce

    Salesforce - 从 Python/C 到 Go

    Go 的一大优势在于其跨平台特性使得代码移植变得容易。

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  • SIXT SIXT

    了解更多关于 SIXT 的 Golang

    “我们自 2015 年以来一直在 SIXT 使用 Golang。当时在我们这个领域,以生产模式使用 Golang 的人并不多,大多是做副项目。所以这对我们来说确实是一个大胆的举动,但事实证明它相当成功。快进到 2019 年,我们有超过 15 个团队在使用 Golang。他们构建的许多应用程序基本上是我们大多数出行产品(包括租赁、乘车和共享)的基础。”

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  • Stream Stream

    Stream – 我们为何从 Python 切换到 Go

    Go 结合了出色的生态系统、新开发者轻松上手、快速的性能、强大的并发支持和高效的编程环境,使其成为一个绝佳的选择。它让 Stream 的一个小开发团队得以支持超过 5 亿终端用户的 Feeds 和聊天功能。

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  • Trivago Trivago

    Trivago – 我们为何选择 Go

    “Go 的简洁性及其精密的工具使我们不仅可以扩展服务,更重要的是扩展软件工程过程本身。减少入职和培训新人的阻力对公司的生产力有着显著影响,尤其是在像 trivago 这样不断变化的环境中。”

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  • Twitch Twitch

    Twitch - Go 向低延迟垃圾回收进军

    我们在 Twitch 使用 Go 处理许多最繁忙的系统。它的简洁性、安全性、性能和可读性使其成为解决我们为数百万用户提供直播视频和聊天服务时遇到的问题的好工具。

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  • Uber Uber

    Uber - 用 Go 构建的 GPU 驱动分析引擎

    AresDB [用 Go 编写] 在 Uber 被广泛用于支持我们的实时数据分析仪表盘,使我们能够在大规模上对业务的众多方面做出数据驱动的决策。

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  • Wildlife Studios Wildlife Studios

    Wildlife Studios 如何用 Go 构建后端系统

    Wildlife 是一家专注于手机游戏的巴西本土全球公司。我们致力于开发能让数十亿人快乐的游戏。我们拥有近 4000 万的日活跃用户,并且依赖 Go 作为我们核心平台的主要语言,鉴于其扩展后端服务的特性。

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  • X X

    X - 每天 50 亿次实时会话

    我们现在每天约有 50 亿次会话,并且还在增长。数亿台设备每秒向 Answers 端点发送数百万个事件。在你读到这里的时间里,Answers 后端将收到并处理大约 10,000,000 个分析事件。

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