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在 ci 过程中，经常有一些可以通过静态分析或者白盒检测去避免一些问题以及规范代码格式！使用Go语言一般是使用 golangci-line 作为代码检测工具！
10年积累的成都做网站、网站设计经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有高安免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
参考官网：
安装： curl-sSfL | sh -s -- -b $(go env GOPATH)/bin v1.43.0
版本信息: golangci-lint--version
目前我司是自己二开的 golangci-line，所以这里使用的开源版本，其实大同小异，就是开发了一些插件！
这个就是一个工具，集成了各类自动检测代码的工具，所以不需要本地安装太多的工具，只需要这个工具即可！
由于它需要一个go的项目，这里以我自己的项目去介绍， 项目地址：，如果有同学想自己尝试下可以直接下载我这个项目！项目也比较规范！
其实执行 golangci-lint run-h 就可以获取以下帮助
例如我经常使用的: 我日常就是开启format功能！
1、默认使用的插件
2、默认没用的
3、presets 分类：
具体可以参考我的:
主要是做一些 无用代码检测，简化代码，格式化代码！然后执行 golangci-lint run --fix 即可
本文目录如下，阅读本文后，将一网打尽下面Golang Map相关面试题
Go中的map是一个指针，占用8个字节，指向hmap结构体; 源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构
每个map的底层结构是hmap，hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组。每个bucket底层都采用链表结构。接下来，我们来详细看下map的结构
bmap 就是我们常说的“桶”，一个桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶，是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的，关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置)。
bucket内存数据结构可视化如下：
注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段，节省内存空间。
当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。
map是个指针，底层指向hmap，所以是个引用类型
golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel, 它们都是 引用类型 ，当引用类型作为函数参数时，可能会修改原内容数据。
golang 中没有引用传递，只有值和指针传递。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递，只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，在被调函数中修改 map，对调用者同样可见，所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果。
因此，传递 map 时，如果想修改map的内容而不是map本身，函数形参无需使用指针
map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素 存储空间 ，这种情况下，对其中一个map的更改，会影响到其他map
map 在没有被修改的情况下，使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同。这是 Go 语言的设计者们有意为之，在每次 range 时的顺序被随机化，旨在提示开发者们，Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定，请大家不要依赖 range 遍历结果顺序。
map 本身是无序的，且遍历时顺序还会被随机化，如果想顺序遍历 map，需要对 map key 先排序，再按照 key 的顺序遍历 map。
map默认是并发不安全的，原因如下：
Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景（不需要从多个 goroutine 中进行安全访问），而不是为了小部分情况（并发访问），导致大部分程序付出加锁代价（性能），决定了不支持。
场景: 2个协程同时读和写，以下程序会出现致命错误：fatal error: concurrent map writes
如果想实现map线程安全，有两种方式：
方式一：使用读写锁 map + sync.RWMutex
方式二：使用golang提供的 sync.Map
sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。
golang中map是一个kv对集合。底层使用hash table，用链表来解决冲突 ，出现冲突时，不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来，而是以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv。在哈希函数的选择上，会在程序启动时，检测 cpu 是否支持 aes，如果支持，则使用 aes hash，否则使用 memhash。
map有3钟初始化方式，一般通过make方式创建
map的创建通过生成汇编码可以知道，make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶，一个桶的容量就可以满足
makemap函数会通过 fastrand 创建一个随机的哈希种子，然后根据传入的 hint 计算出需要的最小需要的桶的数量，最后再使用 makeBucketArray 创建用于保存桶的数组，这个方法其实就是根据传入的 B 计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据，在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶，数量是 2^(B-4) 个。初始化完成返回hmap指针。
找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内
Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和 不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串。
map的查找通过生成汇编码可以知道，根据 key 的不同类型，编译器会将查找函数用更具体的函数替换，以优化效率：
函数首先会检查 map 的标志位 flags。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了，说明有其他协程在执行“写”操作，进而导致程序 panic。这也说明了 map 对协程是不安全的。
key经过哈希函数计算后，得到的哈希值如下（主流64位机下共 64 个 bit 位）：
m: 桶的个数
从buckets 通过 hash m 得到对应的bucket，如果bucket正在扩容，并且没有扩容完成，则从oldbuckets得到对应的bucket
计算hash所在桶编号：
用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位，也就是 01010 ，值为 10，也就是 10 号桶（范围是0~31号桶）
计算hash所在的槽位:
用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位，也就是 10010111 ，转化为十进制，也就是151，在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值（HOB hash）为 151* 的 槽位**，即为key所在位置，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。
如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。
通过上面找到了对应的槽位，这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的：
bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小；而我们又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。
通过汇编语言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最终调用的是 mapassign 函数。
实际上插入或修改 key 的语法是一样的，只不过前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中。
mapassign 有一个系列的函数，根据 key 类型的不同，编译器会将其优化为相应的“快速函数”。
我们只用研究最一般的赋值函数 mapassign 。
map的赋值会附带着map的扩容和迁移，map的扩容只是将底层数组扩大了一倍，并没有进行数据的转移，数据的转移是在扩容后逐步进行的，在迁移的过程中每进行一次赋值（access或者delete）会至少做一次迁移工作。
1.判断map是否为nil
每一次进行赋值/删除操作时，只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容，会做一次迁移工作，下面会详细说下迁移过程
根据上面查找过程，查找key所在位置，如果找到则更新，没找到则找空位插入即可
经过前面迭代寻找动作，若没有找到可插入的位置，意味着需要扩容进行插入，下面会详细说下扩容过程
通过汇编语言可以看到，向 map 中删除 key，最终调用的是 mapdelete 函数
删除的逻辑相对比较简单，大多函数在赋值操作中已经用到过，核心还是找到 key 的具体位置。寻找过程都是类似的，在 bucket 中挨个 cell 寻找。找到对应位置后，对 key 或者 value 进行“清零”操作，将 count 值减 1，将对应位置的 tophash 值置成 Empty
再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：
1、装载因子超过阈值
源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是经过测试后取出的一个比较合理的因子
我们知道，每个 bucket 有 8 个空位，在没有溢出，且所有的桶都装满了的情况下，装载因子算出来的结果是 8。因此当装载因子超过 6.5 时，表明很多 bucket 都快要装满了，查找效率和插入效率都变低了。在这个时候进行扩容是有必要的。
对于条件 1，元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。于是，就有新老 bucket 了。注意，这时候元素都在老 bucket 里，还没迁移到新的 bucket 来。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。
2、overflow 的 bucket 数量过多
在装载因子比较小的情况下，这时候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是计算装载因子的分子比较小，即 map 里元素总数少，但是 bucket 数量多（真实分配的 bucket 数量多，包括大量的 overflow bucket）
不难想像造成这种情况的原因：不停地插入、删除元素。先插入很多元素，导致创建了很多 bucket，但是装载因子达不到第 1 点的临界值，未触发扩容来缓解这种情况。之后，删除元素降低元素总数量，再插入很多元素，导致创建很多的 overflow bucket，但就是不会触发第 1 点的规定，你能拿我怎么办？overflow bucket 数量太多，导致 key 会很分散，查找插入效率低得吓人，因此出台第 2 点规定。这就像是一座空城，房子很多，但是住户很少，都分散了，找起人来很困难
对于条件 2，其实元素没那么多，但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升。
由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。
上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。
如果未迁移完毕，赋值/删除的时候，扩容完毕后（预分配内存），不会马上就进行迁移。而是采取 增量扩容 的方式，当有访问到具体 bukcet 时，才会逐渐的进行迁移（将 oldbucket 迁移到 bucket）
nevacuate 标识的是当前的进度，如果都搬迁完，应该和2^B的长度是一样的
在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket，以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上。
转移的判断直接通过tophash 就可以，判断tophash中第一个hash值即可
遍历的过程，就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key。
map遍历是无序的，如果想实现有序遍历，可以先对key进行排序
为什么遍历 map 是无序的？
如果发生过迁移，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。
如果就一个写死的 map，不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错。
Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个**随机值序号的 bucket 开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个 随机序号的 cell **开始遍历。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它，也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。
使用Go 语言开发大型 MMORPG 游戏伺服器怎么样
如果是大型网路游戏的话，我觉得是不合适的。现阶段go语言的执行效率还是太低了。在底层编译器的优化方面做得和c++相比还是差了不少。go语言也是比较适合快速开发的专案比较合适
从2013年起,经朋友推荐开始用Golang编写游戏登陆伺服器, 配合C++做第三方平台验证. 到编写独立工具导表工具GitHub - davyxu/tabtoy: 跨平台的高效能便捷电子表格汇出器. 以及网路库GitHub - davyxu/cell: 简单,方便,高效的Go语言的游戏伺服器底层. 最终使用这些工具及库编写整个游戏伺服器框架, 我的感受是很不错的
细节看来, 有如下的几个点:
语言, 库
Golang语言特性和C很像, 简单, 一张A4纸就能写完所有特性. 你想想看, C++到了领悟阶段, 也只用那几个简单特性, 剩下的都是一大堆解决各种记忆体问题的技巧. 而Golang一开始就简单, 何必浪费生命去研究那一大堆的奇技淫巧呢?
Golang的坑只有2个:1. interface{}和nil配合使用, 2. for回圈时, 将回圈变数引入闭包(Golang, Lua, C#闭包变数捕获差异) 完全不影响正常使用, 复合语言概念, 只是看官方后面怎么有效的避免
用Golang就忘记继承那套东西, 用组合+介面
用Golang伺服器如何保证解决游戏伺服器存档一致性问题? s the world是肯定的, 但是Golang可以从语言层并发序列化玩家资料, 再通过后台存档
channel是goroutine虽然是Golang的语言特性. 但是在编写伺服器时, 其实只有底层用的比较多.
Golang的第三方库简直多如牛毛, 好的也很多
不要说模板了, C#的也不好用, 官方在纠结也不要加, 使用中, 没模板确实有点不方便. 用interface{}/反射做泛型对于Golang这种强型别语言来说,还是有点打脸
执行期
Golang和C++比效能的话, 这是C++的优势, Golang因为没虚拟机器, 只有薄薄的一层排程层. 因此效能是非常高的, 用一点效能牺牲换开发效率, 妥妥的
1.6版后的GC优化的已经很好了, 如果你不是高效能,高并发Web应用, 非要找出一堆的优化技巧的话. 只用Golang写点游戏伺服器, 那点GC损耗可以忽略不计
和其他现代语言一样, 崩溃捕捉是标配功能, 我用Golang的伺服器线上跑, 基本没碰到过崩溃情况
热更新: 官方已经有plugin系统的提交, 跨平台的. 估计很快就可以告别手动cgo做so热更新
开发, 除错, 部署, 优化
LiteIDE是我首选的Golang的IDE, 虽然有童鞋说B格不高. 但这估计实在是找不到缺点说了, 别跟我说Visual Studio, 那是宇宙级的...
曾经听说有人不看好Golang, 我问为啥: 说这么新的语言, 不好招人,后面打听到他是个策划... 好吧
真实情况是这样的: Golang对于有点程式设计基础的新人来说, 1周左右可以开始贡献程式码. 老司机2~3天.
开发效率还是不错的, 一般大的游戏功能, 2*2人一周3~4个整完. 这换C++时代, 大概也就1~2个还写不完. 对接伺服器sdk的话, 大概1天接个10多个没问题
Golang自带效能调优工具, 从记忆体, CPU, 阻塞点等几个方面直接出图进行分析, 非常直观, 可以参考我部落格几年前的分析: 使用Golang进行效能分析(Profiling)
Golang支 *** 叉编译, 跨平台部署, 什么概念? linux是吧? 不问你什么版本, 直接windows上编译输出一个elf, 甩到伺服器上开跑.不超过1分钟时间..
1.为什么golang的开发效率高？
golang是一编译型的强型别语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程式设计师因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。
它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、除错到释出都很简单方便；
有反向介面、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；
编译速度快，因为是强型别语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；
它在语法级别上支援了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬体、作业系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通讯模式，使得程式设计师可以忽略诸如死锁等问题。
goroutine的目的是描述并发程式设计模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬体支援，它不是一种物理执行状态，而是一种程式逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高执行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。
实际上golang预设就是执行在单OS程序上面的，通过指定环境变数GOMAXPROCS才能转身跑在多OS程序上面。有人提到了网易的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏伺服器的人，都是真正的勇士 : ) 。
2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？
coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的执行绪，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰著阻塞式i\o，整个程序都会被作业系统主动挂起；需要自己拥有排程控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套执行绪放user space里面呢？
并发是伺服器语言必须要解决的问题；
system space的程序还有执行绪排程都太慢了、占用的空间也太大了。
把执行绪放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，执行绪本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个执行绪不费力。
不同的是，golang的并发排程在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函式内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换排程函式。
中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死回圈，程序内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函式还得自己主动叫runtime.Sched()来进行排程切换。
3、golang的执行效率怎么样？
我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，执行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。
首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有排程，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质程式码。
然后，针对游戏伺服器这种高实时性的执行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是遮蔽记忆体操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC演算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。
用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬体已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。
4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。
如果跟C语言比，大部分指令码都胜出啊。Go, Node.js, Python ......
网易弄过一个Node.js的开源伺服器框架。
至于IDE, 不重要，做伺服器开发很少会要开着IDE除错的。最常用的手段就是打Log. 设定了断点也很难调，多个客户端并发。
那种单客户端连线进来就可以重现的bug倒是可以用IDE调，但是这种bug本来就容易解决。
用指令码语言，有一个很大的好处是容易做自动测试，可以更好地保证程式码质量。
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开发效率当然是指令码高。执行效率，其实更重要的是并发，框架合理的话增加机器就可以直接提高效率增加人数。
用Go开发大型mmorpg服务端不会有问题的，如果掉坑里肯定不会是语言的问题。
唯一比较可能掉进去的坑就只有GC，其实很容易预防和调整的，具体细节可以看我部落格分享的文章。
但是技术选型不只是选语言，如果当时我手头有一套效能满意，开发效率OK，人员补给不会有问题的技术方案，不管是什么语言的，我肯定不会放弃它而选择冒险的。
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
if(e.getSource()==xinjian)
{
text.setText("");
}
if(e.getSource()==dakai)
{
openFD.show();
String s;
1、学习曲线
它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要，因为Go语言容易学习，所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快，这也是为什么国内Go流行的原因之一。
2、效率
Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。
3、出身名门、血统纯正
之所以说Go语言出身名门，是因为我们知道Go语言出自Google公司，这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人，在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言，自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看，Google对它这个新的宠儿还是很看重的，Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者，血统纯正这点就可见端倪了。
4、组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。
5、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。
6、部署方便
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。
7、简单的并发
它包含降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。
8、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具，如go
tool、gofmt、go test。
