2025-06-27 07:35:11
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/27/from-java-to-go
大家好，我是Tony Bai。
各位Gopher以及正在望向Go世界的Java老兵们，近些年，我们能明显感觉到一股从Java等“传统豪强”语言转向Go的潮流。无论是追求极致的并发性能、云原生生态的天然亲和力，还是那份独有的简洁与高效，Go都吸引了无数开发者。然而，从Java的“舒适区”迈向Go的“新大陆”，绝不仅仅是学习一套新语法那么简单，它更像是一场思维模式的“格式化”与“重装”。
作为一名在Go语言世界摸爬滚打多年的Gopher，我见过许多优秀的Java开发者在初探Go时，会不自觉地带着一些“根深蒂固”的Java习惯。这些习惯在Java中或许是最佳实践，但在Go的语境下，却可能显得“水土不服”，甚至成为理解和掌握Go精髓的绊脚石。
今天，我就从Gopher的视角，和大家聊聊那些Java开发者在转向Go时，最需要刻意“掰过来”的几个习惯。希望能帮助大家更顺畅地融入Go的生态，体会到Go语言设计的精妙之处。
Java的习惯：
在Java世界里，接口（Interface）是神圣的。一个类要实现一个接口，必须堂堂正正地使用 implements 关键字进行声明，验明正身，告诉编译器和所有开发者：“我，某某类，实现了某某接口！” 这是一种名义类型系统（Nominal Typing）的体现，强调“你是谁”。
// Java
interface Writer {
void write(String data);
}
class FileWriter implements Writer { // 必须显式声明
@Override
public void write(String data) {
System.out.println("Writing to file: " + data);
}
}
Go的转变：
Go语言则推崇结构化类型系统（Structural Typing），也就是我们常说的“鸭子类型”——“如果一个东西走起来像鸭子，叫起来像鸭子，那么它就是一只鸭子。” 在Go中，一个类型是否实现了一个接口，只看它是否实现了接口所要求的所有方法，无需显式声明。
更重要的是Go社区推崇的理念：“Define interfaces where they are used, not where they are implemented.”（在使用者处定义接口，而非实现者处）。
// Go
// 使用者（比如一个日志包）定义它需要的Write能力
type Writer interface {
Write(data string) (int, error)
}
// 实现者（比如文件写入模块）
type FileWriter struct{}
func (fw *FileWriter) Write(data string) (int, error) {
// ... 写入文件逻辑 ...
fmt.Println("Writing to file:", data)
return len(data), nil
}
// 无需声明 FileWriter 实现了 Writer，编译器会自动检查
// var w Writer = &FileWriter{} // 这是合法的
为什么要“掰过来”？
Gopher建议：
放下对 implements 的执念。在Go中，开始思考你的函数或模块真正需要依赖对象的哪些行为（方法），然后为这些行为定义一个小巧的接口。你会发现，代码的扩展性和可维护性瞬间提升。
Java的习惯：
Java的 try-catch-finally 异常处理机制非常强大。开发者习惯于将可能出错的代码块包裹起来，然后在一个或多个 catch 块中集中处理不同类型的异常。这种方式的好处是错误处理逻辑相对集中，但有时也容易导致错误被“吞掉”或处理得不够精确。
// Java
public void processFile(String fileName) {
try {
// ... 一系列可能抛出IOException的操作 ...
FileInputStream fis = new FileInputStream(fileName);
// ... read from fis ...
fis.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
System.err.println("File not found: " + e.getMessage());
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error reading file: " + e.getMessage());
} finally {
// ... 资源清理 ...
}
}
Go的转变：
Go语言对错误处理采取了截然不同的策略：显式错误返回。函数如果可能出错，会将 error 作为其多个返回值中的最后一个。调用者必须（或者说，强烈建议）检查这个 error 值。
// Go
func ProcessFile(fileName string) error {
file, err := os.Open(fileName) // 操作可能返回错误
if err != nil { // 显式检查错误
return fmt.Errorf("opening file %s failed: %w", fileName, err)
}
defer file.Close() // 优雅关闭
// ... use file ...
_, err = file.Read(make([]byte, 10))
if err != nil {
// 如果是 EOF，可能不算真正的错误，根据业务处理
if err == io.EOF {
return nil // 假设读到末尾是正常结束
}
return fmt.Errorf("reading from file %s failed: %w", fileName, err)
}
return nil // 一切顺利
}
为什么要“掰过来”？
Gopher建议：
拥抱 if err != nil！不要觉得它啰嗦。这是Go语言深思熟虑的设计。学会使用 fmt.Errorf 配合 %w 来包装错误，形成错误链；学会使用 errors.Is 和 errors.As 来判断和提取特定错误。你会发现，这种“步步为营”的错误处理方式，能让你对程序的每一个环节都更有掌控感。
Java的习惯：
Java的包（package）名往往比较长，层级也深，比如 com.mycompany.project.module.feature。类名有时为了避免与SDK或其他库中的类名冲突，也会加上项目或模块前缀，例如 MyProjectUserService。这在大型项目中是为了保证唯一性和组织性。
// Java
// package com.mycompany.fantasticdb.client;
// public class FantasticDBClient { ... }
// 使用时
// import com.mycompany.fantasticdb.client.FantasticDBClient;
// FantasticDBClient client = new FantasticDBClient();
Go的转变：
Go的包路径虽然也可能包含域名和项目路径（例如 github.com/user/project/pkgname），但在代码中引用时，通常只使用包的最后一级名称。Go强烈建议避免包名和类型名“口吃”（stuttering）。比如，database/sql 包中，类型是 sql.DB 而不是 sql.SQLDB。
// Go
// 包声明: package fantasticdb (在 fantasticdb 目录下)
type Client struct { /* ... */ }
// 使用时
// import "github.com/mycompany/fantasticdb"
// client := fantasticdb.Client{}
正如附件中提到的，fantasticdb.Client 远比 FantasticDBClient 或 io.fantasticdb.client.Client 来得清爽和表意清晰（在 fantasticdb 这个包的上下文中，Client 自然就是指 fantasticdb 的客户端）。
为什么要“掰过来”？
Gopher建议：
在Go中，给包和类型命名时，思考“在这个包的上下文中，这个名字是否清晰且没有歧义？”。如果你的包名叫 user，那么里面的类型可以直接叫 Profile，而不是 UserProfile。让包名本身成为最强的前缀。
Java的习惯：
Java是典型的面向对象语言，继承（Inheritance）是实现代码复用和多态的核心机制之一。”is-a” 关系（比如 Dog is an Animal）深入人心。开发者习惯于通过构建复杂的类继承树来共享行为和属性。
Go的转变：
Go虽然有类型嵌入（Type Embedding），可以模拟部分继承的效果，但其核心思想是组合优于继承 (Composition over Inheritance)。”has-a” 关系是主流。通过将小的、专注的组件（通常是struct或interface）组合起来，构建出更复杂的系统。
// Go - 组合示例
type Engine struct { /* ... */ }
func (e *Engine) Start() { /* ... */ }
func (e *Engine) Stop() { /* ... */ }
type Wheels struct { /* ... */ }
func (w *Wheels) Rotate() { /* ... */ }
type Car struct {
engine Engine // Car has an Engine
wheels Wheels // Car has Wheels
// ...其他组件
}
func (c *Car) Drive() {
c.engine.Start()
c.wheels.Rotate()
// ...
}
为什么要“掰过来”？
Gopher建议：
当你试图通过继承来复用代码或扩展功能时，停下来想一想：我需要的是一个“is-a”关系，还是一个“has-a”关系？我是否可以通过将现有的小组件“塞”到我的新类型中来实现目标？在Go中，更多地使用类型嵌入（模拟组合）和接口来实现多态和行为共享。
从Java到Go，不仅仅是换了一套工具，更是一次编程思维的刷新和升级。初期可能会有些不适，就像习惯了自动挡再去开手动挡，总想不起来踩离合。但一旦你真正理解并接纳了Go的设计哲学——简洁、显式、组合、并发优先——你会发现一片全新的、更高效、也更富乐趣的编程天地。
上面提到的这几个“习惯”，只是冰山一角。Go的世界还有更多值得探索的宝藏。希望这篇文章能给你带来一些启发。
你从Java（或其他语言）转向Go时，还“掰过来”了哪些习惯？欢迎在评论区分享你的故事和心得！
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2025-06-26 07:02:07
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/26/non-deterministic-abstraction
大家好，我是Tony Bai。
在软件开发领域，Martin Fowler 的名字几乎等同于思想的灯塔。他的每一篇文章、每一次演讲，都能为我们揭示行业发展的深层脉络。最近，Fowler 大师又发布了一篇简短但引人深思的博文——《LLMs bring new nature of abstraction》，再次精准地捕捉到了一个正在发生的、可能颠覆我们认知和工作方式的巨大变革。
Fowler 认为，大型语言模型（LLM）的出现，对软件开发的影响，堪比从汇编语言到首批高级编程语言（HLLs）的飞跃。但关键在于，LLM 带来的不仅仅是又一个“更高层次”的抽象，它正在从根本上改变编程的“本质”——迫使我们思考，用“非确定性工具”进行编程究竟意味着什么。
在这篇文章中，我们就来简单解读一下。
回顾编程语言的发展史，我们一直在追求更高层次的抽象，以提升生产力、降低复杂度：
Fowler 指出，尽管这些发展极大地提升了抽象层次和生产力，但它们并没有从根本上改变“编程的性质”。我们仍然是在与机器进行一种“确定性”的对话：给定相同的输入和代码，我们期望得到相同的输出。错误（Bug）也是可复现的。
然而，LLM 的介入，打破了这一基本假设。
Fowler 写道：“用提示词与机器对话，其差异之大，犹如 Ruby 之于 Fortran，Fortran 之于汇编”。
更重要的是，这不仅仅是抽象层次的巨大飞跃。当 Fowler 用 Fortran 写一个函数，他可以编译一百次，结果中的 Bug 依然是那个 Bug。但 LLM 引入的是一种“非确定性”的抽象 (non-deterministic abstraction)。
这意味着，即使我们把精心设计的 Prompt 存储在 Git 中，也不能保证每次运行都会得到完全相同的行为。正如他的同事 Birgitta Böckeler 精辟总结的那样：
我们并非仅仅在抽象层级上“向上”移动，我们同时也在“横向”移入非确定性的领域。
Fowler 文章中的配图非常形象地展示了这一点：传统的编程语言、编译器、字节码是一条清晰的、自上而下的抽象路径；而模型/DSL、代码生成器、低代码、框架是其上的不同抽象层次。自然语言（通过 LLM）则像一条从旁边切入的、直接通往“半结构化/接近人类思维”的道路，这条路本身就带有模糊和不确定性。
这种“非确定性”的本质，对我们 Gopher，乃至所有软件开发者，都带来了前所未有的挑战和需要重新思考的问题：
Go 语言以其明确性、强类型、简洁的并发模型以及相对可预测的行为，深受开发者喜爱。当我们尝试将 LLM 融入 Go 的生态和开发流程时，这些“非确定性”的特性会带来新的思考：
Fowler 在文末表达了他对这一变革的兴奋之情：“这种改变是戏剧性的，也让我颇为兴奋。我相信我会为一些失去的东西感到悲伤，但我们也将获得一些我们中很少有人能理解的东西。”
Martin Fowler 的这篇文章，为我们揭示了 LLM 时代编程范式可能发生的深刻转变。它不再仅仅是工具的进化，更是与机器协作方式的本质性变革。
作为 Gopher，作为软件工程师，我们需要开始认真思考这种“非确定性”带来的影响，积极探索与之共存、甚至利用其特性创造价值的新方法。这无疑是一个充满挑战但也充满机遇的新大陆。
你如何看待 Fowler 的这个观点？你认为 LLM 带来的“非确定性”会对你的日常开发工作产生哪些具体影响？欢迎在评论区分享你的看法！
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2025-06-24 20:21:30
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/24/grab-rewrote-go-service-in-rust
大家好，我是Tony Bai。
最近，东南亚科技巨头、出行公司 Grab 的一篇技术博客《Counter Service: How we rewrote it in Rust》在技术圈引起了不小的震动。他们将一个高 QPS（每秒查询率）的 Go 微服务（Counter Service）用 Rust 进行了重写，结果令人瞩目：在保持相似 P99 延迟性能的前提下，基础设施成本降低了高达 70%！ 。
这个案例无疑给许多以 Go 作为主力语言的团队和开发者带来了强烈的冲击。Go 语言以其简洁、高效并发、快速编译以及强大的生态系统，在微服务、云原生领域早已占据重要地位。那么，Grab 的这次成功“叛逃”，是否意味着 Go 语言在某些场景下的“护城河”正在被侵蚀？Rust 真的是解决一切性能和成本问题的“银弹”吗？
今天，我们就来深入剖析 Grab 的这个重构案例，看看他们究竟“得”了什么，“失”了什么，以及这背后能给咱们 Gopher 带来哪些宝贵的启示。
Grab 的 Counter Service 主要负责计数和提供 ML 模型/欺诈规则的计数器服务，是一个典型的 I/O 密集型和计算密集型并存的服务，QPS 峰值可达数万。用 Go 实现时，该服务需要大约 20 个 CPU Cores 来支撑。
然而，在用 Rust 重写后，同样的负载下，新的 Rust 服务仅需 4.5 个 CPU Cores！这几乎是 近80% 的资源节省，直接带来了 70%以上的基础设施成本降低。
为什么 Rust 能做到如此极致的效率提升？Grab 的文章和 Rust 语言本身的特性共同揭示了答案：
Grab 的案例似乎在证明，当业务场景对资源消耗和运行成本极度敏感，且服务逻辑相对“简单”（Grab 特别强调了选择重写目标时，功能需要足够简单，复杂度可控）时，Rust 的这些特性能够带来实实在在的巨大回报。
然而，享受 Rust 带来的极致效率并非没有代价。Grab 团队在博客中也坦诚地分享了他们遇到的挑战和权衡：
文章提到：对于习惯了 Go 语言简洁 go关键字和 GMP 调度模型的 Gopher 来说，Rust 的所有权、生命周期已经是第一道坎，而 async/await 异步模型及其“函数着色”问题、显式 yield（通过 await）等概念，则带来了更高的认知负荷。Grab 团队也曾因错误地在异步代码中使用了同步 Redis 调用而导致性能不佳。
虽然 Rust 的生态在快速发展，但在某些特定领域，库的选择可能不如 Go 那样成熟和丰富。Grab 团队在选择 Datadog 和 Redis 客户端库时就进行了一番评估和取舍。
更痛的是内部库的迁移。Grab 内部大量基础库是用 Go 编写的，例如一个使用 Go Templates 进行配置管理的库。在 Rust 项目中，这些 Go 库无法直接复用，团队不得不使用 nom 解析器组合库在 Rust 中重写了类似的功能。这无疑增加了重构的成本和时间。
Go 的设计哲学之一就是“简单”，这使得开发者能够快速上手并高效迭代。Goroutine 和 Channel 的易用性，让并发编程的门槛大大降低。相比之下，Rust 为了安全和性能，在语言层面引入了更多复杂性，需要开发者投入更多精力去理解和驾驭。
一个非常重要的发现是，Grab 明确指出：“神话 1：Rust 非常快！比 Golang 更快！判定：被驳斥。Golang 对于大多数使用案例来说“足够快”……仅仅为了性能提升而将 Golang 服务重写为 Rust 不太可能带来显著的好处。”
在 P99 延迟方面，Rust 版本与 Go 版本表现相当，甚至有时略差。这告诉我们，Go 在其设计领域内性能已经足够优秀，单纯为了追求“更极致”的速度而用 Rust 重写 Go 服务，可能并不能带来预期的巨大性能提升，反而可能因为生态、开发效率等问题得不偿失。Grab 的主要收益点在于显著的 资源效率 提升。
Grab 的案例无疑是 Go 社区的一面镜子，它照见了 Go 的优势，也揭示了在特定场景下可能存在的“天花板”。作为 Gopher，我们应如何看待这个案例，并从中吸取经验呢？
首先，Go 的核心优势依然稳固。Go 语言以其简洁性、强大的并发模型（Goroutine + Channel）、高效的编译速度、完善的工具链以及成熟的生态系统，继续在云原生、微服务、中间件和 DevOps 工具等领域占据首选或极具竞争力的地位。对于绝大多数业务场景，Go 提供的开发效率和运行性能是“足够好”的，且具有高性价比。
其次，关于何时考虑使用 Rust 进行“动刀”，Grab 的案例提供了几个关键的决策参考点。
再者，在考虑语言迁移之前，我们应充分挖掘 Go 本身的优化潜力。例如，进行代码层面的性能分析与优化、架构调整、选择更优的 Go 库，甚至是通过 Go 版本升级带来的 GC 改进等。重写通常应视为最后的手段。
关于 Gopher 是否需要拥抱 Rust，这取决于个人的发展方向和兴趣。如果你专注于业务开发和应用层构建，Go 依然能让你游刃有余。但如果你对系统编程、底层优化、嵌入式或游戏引擎等领域感兴趣，或者所在的公司/团队正在引入 Rust，那么学习 Rust 无疑会为你打开一扇新的大门。即使不深入学习，了解 Rust 的核心理念（如所有权、生命周期和无GC）也能帮助我们更好地理解程序运行的本质，从而写出更健壮、更高效的 Go 代码。
最后，Go 语言的未来同样值得关注。Go 社区在持续进化，例如对泛型的支持提升了表达力，而持续优化的 GC 以及不断丰富的高性能标准库也在不断减少对性能的影响。未来，Go 是否会在某些方面借鉴其他语言的优秀特性，以保持其核心优势的同时，进一步拓展能力边界，值得我们期待。
Grab 用 Rust 重写 Go 服务的案例，再次印证了技术选型中“没有银弹，只有取舍”的黄金法则。Rust 以其极致的性能和资源控制能力，在特定场景下展现了巨大的潜力。但这并不意味着 Go 已经过时或不再优秀。
对于我们 Gopher 而言，重要的是理解不同语言的设计哲学、优势与代价，并根据具体的业务场景、团队能力和长远目标，做出最适合的决策。
你对 Grab 的这个案例有什么看法？你认为在哪些场景下，用 Rust 替代 Go 是值得考虑的？欢迎在评论区留下你的思考！
你的Go技能，是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期？
继《Go语言第一课》后，我的《Go语言进阶课》终于在极客时间与大家见面了！
我的全新极客时间专栏 《Tony Bai·Go语言进阶课》就是为这样的你量身打造！30+讲硬核内容，带你夯实语法认知，提升设计思维，锻造工程实践能力，更有实战项目串讲。
目标只有一个：助你完成从“Go熟练工”到“Go专家”的蜕变！ 现在就加入，让你的Go技能再上一个新台阶！
商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。
© 2025, bigwhite. 版权所有.
2025-06-22 07:22:29
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/22/unexpected-security-footguns-in-go-parsers
大家好，我是Tony Bai。
在 Go 语言中，标准库的 encoding/json 包无疑是我们日常打交道最多的伙伴之一。它简洁易用，性能尚可，支撑了无数 Go 应用的数据交换需求。然而，正如俗话所说，“最熟悉的地方可能藏着最深的坑”，最近拜读了知名安全公司 Trail of Bits 的一篇深度剖析文章——“Unexpected security footguns in Go’s parsers”（Go 解析器中意想不到的安全“绊脚石”）——让我对这个朝夕相处的伙伴有了全新的、甚至可以说是“惊出一身冷汗”的认识。
这篇文章系统性地揭示了 Go 标准库中的 JSON、XML（以及流行的第三方 YAML）解析器在处理非受信数据时，存在一些设计上或默认行为上的“特性”，这些“特性”在特定场景下很容易被攻击者利用，演变成严重的安全漏洞。文中提到的真实案例，如 Hashicorp Vault 的认证绕过 (CVE-2020-16250)，更是触目惊心。
今天，我们就结合 Trail of Bits 的这篇“檄文”，深入挖掘一下 Go 解析器（特别是我们最常用的 encoding/json）的那些“隐秘角落”，看看它们是如何成为安全陷阱的，并展望一下被寄予厚望的 JSONv2 将如何带来“救赎”。
Trail of Bits 的文章通过三个核心的攻击场景，向我们展示了 Go 解析器的一些“意外行为”是如何被利用的。让我们聚焦于与 encoding/json (v1 版本，即我们目前广泛使用的版本) 相关的几个关键点：
你以为你很好地控制了哪些数据该公开，哪些该保密？但encoding/json 的一些默认行为可能会让你大吃一惊。
Go 结构体中，如果一个字段没有 json 标签，encoding/json 在反序列化时会尝试使用该字段的导出名（首字母大写）作为 JSON 键进行匹配（大小写不敏感）。这可能导致开发者预期之外的数据被修改。
// https://go.dev/play/p/soIQPrr0GiI
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
type UserNoTag struct {
Username string // 没有 json 标签，但字段名是 Username
IsAdmin bool // 同样没有标签
}
func main() {
jsonData := {"Username": "attacker", "IsAdmin": true}
var u UserNoTag
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &u)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
// 预期：可能希望 IsAdmin 不被外部设置
// 结果：u.IsAdmin 会被设置为 true
fmt.Printf("User: %+v\n", u) // Output: User: {Username:attacker IsAdmin:true}
}
在这个例子中，即使 IsAdmin 字段没有 json 标签，攻击者仍然可以通过提供名为 “IsAdmin” (或 “isAdmin”, “isadmin” 等) 的 JSON 键来设置其值。如果 IsAdmin 是一个敏感字段，这就构成了一个潜在的安全风险。Trail of Bits 指出，一个分心或经验不足的开发者可能就此引入漏洞。
json:”-” 标签的正确含义是“在序列化和反序列化时完全忽略此字段”。但如果错误地与 omitempty 组合成 json:”-,omitempty”，Go 解析器会将其解释为：此字段在 JSON 中的名称是 “-” (一个短横线字符串)，并且当其为空值时在序列化时省略。这意味着，它不再被忽略，而是可以通过名为 “-” 的 JSON 键来操作。看下面示例：
// https://go.dev/play/p/hmADZWNxk2Y
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
type UserMisuseDash struct {
Username string json:"username"
IsAdmin bool json:"-,omitempty" // 错误用法！
}
func main() {
// 攻击者尝试通过名为 "-" 的键设置 IsAdmin
jsonData := {"username": "guest", "-": true}
var u UserMisuseDash
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &u)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
// 结果：u.IsAdmin 被成功设置为 true!
fmt.Printf("User: %+v\n", u) // Output: User: {Username:guest IsAdmin:true}
}
Trail of Bits 发现 Flipt 和 Langchaingo 等项目中都曾出现过这种误用，导致敏感字段可被外部控制。正确的忽略方式应该是 json:”-”。
这是一个更直接的错误：开发者本意是想为字段添加 omitempty 选项，却错误地将其写成了 JSON 键名。
// https://go.dev/play/p/FpH2Ff0pXZ6
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
type UserMisuseOmitempty struct {
Username string json:"username"
Role string json:"omitempty" // 错误！Role 字段在 JSON 中的名字变成了 "omitempty"
}
func main() {
jsonData := {"username": "user1", "omitempty": "admin"}
var u UserMisuseOmitempty
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &u)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
// 结果：u.Role 被设置为 "admin"
fmt.Printf("User: %+v\n", u) // Output: User: {Username:user1 Role:admin}
}
Trail of Bits 在 GitHub 上搜索发现了多个知名项目（如 Gitea, Kustomize, Btcd, Evcc）中存在将字段 JSON 名错误设置为 omitempty 的情况。正确的做法应该是 json:”fieldName,omitempty” 或者如果想用默认字段名则是 json:”,omitempty”。
当同一个 JSON 数据被多个行为不一致的解析器处理时，攻击者可以利用这些差异性来绕过安全控制。
// https://go.dev/play/p/uw0ElbJYrp9
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
type ActionRequest struct {
Action string json:"action"
}
func main() {
jsonData := {"action": "readData", "action": "deleteData"}
var req ActionRequest
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &req)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
// Go 会取最后一个 "action" 的值
fmt.Printf("Request: %+v\n", req) // Output: Request: {Action:deleteData}
}
如果一个权限校验服务（可能用其他语言实现，或用了取第一个值的 Go JSON 库如 jsonparser）看到的是 “readData” 并放行，而实际执行业务逻辑的 Go 服务看到的是 “deleteData”，就可能导致权限绕过。
// https://go.dev/play/p/qaQlNq4bumo
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
type Config struct {
IsEnabled bool json:"isEnabled"
}
func main() {
jsonData := {"isenabled": true} // JSON 中键名是全小写
var cfg Config
err := json.Unmarshal([]byte(jsonData), &cfg)
if err != nil {
fmt.Println("Error:", err)
return
}
// 即使大小写不匹配，v1 版本的 encoding/json 也会成功赋值
fmt.Printf("Config: %+v\n", cfg) // Output: Config: {IsEnabled:true}
// 更危险的场景，结合重复键
jsonDataAttack := {"isEnabled": false, "isenabled": true}
var cfgAttack Config
json.Unmarshal([]byte(jsonDataAttack), &cfgAttack)
// 结果可能是 true，取决于最后一个匹配上的键 (isenabled)
fmt.Printf("Attack Config: %+v\n", cfgAttack) // Output: Attack Config: {IsEnabled:true}
}
Trail of Bits 强调这是 Go JSON 解析器最关键的缺陷之一，因为它与几乎所有其他主流语言的 JSON 解析器行为都不同（它们通常是严格大小写敏感的）。攻击者可以轻易构造 payload，如 {“action”: “UserAction”, “aCtIoN”: “AdminAction”}，利用这种差异性绕过权限检查。
当一个解析器被错误地用来解析另一种格式的数据，或者其对输入数据的校验不够严格时，都可能为攻击者打开方便之门。
encoding/json (v1) 默认会静默地忽略输入 JSON 中，Go 目标结构体未定义的字段。虽然在简单场景下这只是数据被丢弃，但如果应用在后续流程中使用了更通用的方式（如 map[string]interface{}）来处理或透传原始 JSON 数据，这些被“忽略”的未知键就可能“复活”并造成危害。
// https://go.dev/play/p/85voViHyEEK
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
)
// 目标是解析成这个结构体，它没有 IsAdmin 字段
type UserProfile struct {
Username string json:"username"
Email string json:"email"
}
func processUserData(jsonData []byte) {
// 步骤 1: 尝试按预期结构体解析
var profile UserProfile
if err := json.Unmarshal(jsonData, &profile); err != nil {
fmt.Println("Error unmarshaling to UserProfile:", err)
// return
}
fmt.Printf("Parsed UserProfile: %+v\n", profile)
// 步骤 2: 假设后续流程或为了更灵活处理，
// 使用 map[string]interface{} 再次解析或直接用它承接原始数据
var rawData map[string]interface{}
if err := json.Unmarshal(jsonData, &rawData); err != nil {
fmt.Println("Error unmarshaling to map:", err)
return
}
fmt.Printf("Raw data map: %+v\n", rawData)
// 潜在风险点：如果后续逻辑不加区分地使用了 rawData 中的所有键值对
// 例如，直接将 rawData 用于更新数据库记录或传递给下游服务
if isAdmin, ok := rawData["isAdmin"].(bool); ok && isAdmin {
fmt.Println("!!! VULNERABILITY RISK: 'isAdmin' flag found in raw data and is true !!!")
// 这里可能就根据这个 isAdmin 执行了非预期的权限提升操作
}
}
func main() {
// 攻击者在 JSON 中加入了一个 UserProfile 结构体中不存在的 "isAdmin" 字段
maliciousJSON := {"username": "hacker", "email": "[email protected]", "isAdmin": true, "notes": "ignored by struct"}
fmt.Println("--- Processing Malicious Order (with unknown 'isAdmin' key) ---")
processUserData([]byte(maliciousJSON))
}
在这个例子中，json.Unmarshal 到 UserProfile 结构体时，isAdmin 和 notes 字段会被忽略。但是，当同一个 maliciousJSON 被解析到 map[string]interface{} 时，所有键（包括 isAdmin 和 notes）都会被完整地保留下来。如果后续的业务逻辑（比如权限判断、数据存储、传递给模板引擎或下游 API）不加小心地依赖了这个 rawData map，就可能错误地使用了攻击者注入的、未在预期结构体中定义的 isAdmin: true，从而导致权限提升或其他安全问题。这本质上是一种参数污染。
encoding/json (v1) 对输入数据的“纯净度”要求并非总是那么严格。json.Unmarshal通常期望输入是一个单一、完整的 JSON 值。如果JSON值后面跟着非空白的垃圾数据，它通常会报错。但是，如 Trail of Bits 指出的，json.Decoder 在处理流式数据时，如果使用其 Decode() 方法，它可能在成功解析流中的第一个有效 JSON 对象后，并不会因为流中后续存在“垃圾数据”而立即报错，而是成功返回。只有当尝试读取下一个 Token (例如调用 decoder.Token()) 并且该 Token 不是预期的 io.EOF 时，错误才会被显现。 下面Go 示例演示了 json.Decoder 对尾部垃圾数据的潜在容忍可能导致的问题：
// https://go.dev/play/p/bPTXaPHm6jD
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
)
type SimpleMessage struct {
Content string json:"content"
}
func main() {
fmt.Println("--- Testing Trailing Garbage Data with json.Decoder ---")
// 一个有效的 JSON 对象，后面跟着 "恶意payload"
jsonDataWithTrailing := {"content":"legit data"} malicious_payload_here
reader := bytes.NewReader([]byte(jsonDataWithTrailing))
decoder := json.NewDecoder(reader)
var msg SimpleMessage
// Decoder.Decode() 会尝试解码流中的下一个 JSON 值
err := decoder.Decode(&msg)
if err != nil {
// 如果 JSON 本身格式错误，这里会报错
fmt.Println("Initial Decode Error:", err)
} else {
// 第一个 JSON 对象被成功解码
fmt.Printf("Successfully Decoded Message: %+v\n", msg)
}
// 关键：检查 Decode 之后流中是否还有剩余数据
// Trail of Bits 指出这是 encoding/json 的一个开放 issue (golang/go#13407)，
// 即 Decoder.Decode 后面跟非空白字符不报错。
// 通常需要额外调用 decoder.Token() 并检查是否为 io.EOF 来确保流已耗尽。
var buf [1]byte
n, errPeek := reader.Read(buf[:]) // 尝试读取 Decode 之后的数据
if n > 0 {
fmt.Printf("!!! VULNERABILITY RISK: Trailing garbage data found after valid JSON: '%s'\n", string(buf[:n]))
// 在某些场景下，如果应用只调用 Decode() 一次且不检查流的末尾，
// 攻击者可能通过附加数据来尝试进行其他类型的攻击。
} else if errPeek == io.EOF {
fmt.Println("Stream fully consumed as expected.")
} else if errPeek != nil {
fmt.Println("Error peeking after decode:", errPeek)
} else {
fmt.Println("No trailing data or EOF not reached clearly.")
}
// 更规范的检查方式是使用 decoder.More() 或尝试再解码一个Token
fmt.Println("\n--- Proper check for trailing data ---")
reader2 := bytes.NewReader([]byte(jsonDataWithTrailing))
decoder2 := json.NewDecoder(reader2)
var msg2 SimpleMessage
decoder2.Decode(&msg2) // 解码第一个
// 尝试解码下一个token，期望是EOF
tok, errTok := decoder2.Token()
if errTok == io.EOF {
fmt.Println("Proper check: Stream fully consumed (EOF).")
} else if errTok != nil {
fmt.Printf("Proper check: Error after expected JSON object: %v (Token: %v)\n", errTok, tok)
} else if tok != nil {
fmt.Printf("!!! VULNERABILITY RISK (Proper check): Unexpected token after first JSON object: %v\n", tok)
}
}
如果应用逻辑仅仅依赖 decoder.Decode() 的单次成功返回，而没有后续检查（如确保流已到达 io.EOF），攻击者就可能在有效的 JSON 数据之后附加恶意数据。这些数据可能被后续的、未预期的处理流程读取，或者在某些HTTP请求劫持、请求伪造场景中被利用。Trail of Bits 指出这是一个已知的、但因兼容性等原因未计划修复的 issue (golang/go#13407)。
虽然不是直接的 encoding/json 问题，但 Trail of Bits 强调了当数据格式处理发生混淆时（例如，用 XML 解析器去解析一个实际是 JSON 的响应），Go XML 解析器的宽松性可能导致严重问题。这提醒我们在处理任何外部输入时，都必须严格校验 Content-Type 并使用对应的正确解析器。
面对 encoding/json (v1) 的这些“隐秘角落”，Go 社区和核心团队并没有坐视不理。Trail of Bits 的文章也将最终的希望寄托在了将以实验性特性 GOEXPERIMENT=jsonv2 存在于 Go 1.25的encoding/json/v2了。
根据官方提案 (GitHub Issue #71497) ，json/v2 在安全性方面将带来诸多关键改进，很多都直接针对上述的“痛点”：
这些改进，特别是默认行为的调整，将极大地提升 Go 应用在处理不可信 JSON 数据时的安全性，从源头上减少了许多潜在的漏洞。
在 JSONv2 真正成为主流之前，我们能做些什么来保护我们的 Go 应用呢？Trail of Bits 给出了一些宝贵的建议，结合 JSONv2 的趋势，我们可以总结为：
Trail of Bits 的这篇文章为我们所有 Go 开发者敲响了警钟：即使是像 encoding/json 这样基础、常用的标准库，也可能因为一些不符合直觉的默认行为或被忽视的配置，而成为安全攻击的突破口。
理解这些“隐秘角落”，认识到“便利”与“安全”之间的权衡，并积极拥抱像 JSONv2 这样的改进，是我们构建更健壮、更安全的 Go 应用的必经之路。在日常开发中，对任何外部输入都保持一份警惕，审慎处理数据的解析与校验，应成为我们每个人的习惯。
你是否在项目中遇到过类似 Go 解析器的“坑”？你对 JSONv2 有哪些期待？欢迎在评论区分享你的经验和看法！ 如果觉得本文对你有所启发，也请不吝点个【赞】和【在看】，让更多 Gopher 关注 Go 的解析器安全！
资料地址：https://blog.trailofbits.com/2025/06/17/unexpected-security-footguns-in-gos-parsers/
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2025-06-21 06:26:31
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/21/kubernetes-2-0
大家好，我是Tony Bai。
自 2014 年首次提交以来，Kubernetes 已走过辉煌的十年。它从一个“没人能念对名字”的希腊词汇，成长为容器编排领域无可争议的事实标准，深刻地改变了我们构建、部署和管理应用的方式。我们不再满足于在服务器层面“管理基础设施”，一切都变得声明式、可扩展、可恢复，甚至（如果你足够幸运的话）能够自我修复。
然而，正如任何伟大的技术旅程一样，Kubernetes 的发展也并非一帆风顺。尽管它带来了巨大的生产力提升，但其陡峭的学习曲线、某些领域“不够固执己见 (not opinionated enough)”导致的常见错误和配置失误、以及生态系统中持续的“变动”，仍然让许多开发者和运维者“痛并快乐着”。我们依然会踩到那些文档早已记录的“地雷”。
站在十年的重要节点，回望过去，展望未来，一个有趣的问题自然而然地浮现：如果我们有机会基于今天的认知和经验，重新构想一个 Kubernetes 2.0，它会是什么样子？我们能做哪些改变，让这个伟大的工具更普惠、更强大、更易用？
最近，一篇题为《What Would a Kubernetes 2.0 Look Like》的博文，就针对这个问题提出了一系列大胆而深刻的畅想，直指当前 K8s 生态中的核心痛点。今天，我们就来一起探讨这些引人深思的观点。
注：本文观点主要源自上述博文，并结合我个人的一些思考，希望能为大家带来启发。
在畅想未来之前，我们必须承认 Kubernetes 取得的巨大成功。它之所以能成为云原生时代的基石，离不开其核心价值：
然而，正如文章作者所言，“旅程并非没有问题”。“默认值是技术中最强大的力量 (defaults are the most powerful force in technology)”，而 Kubernetes 在某些方面的“默认”或“缺失”，恰恰是许多痛点的根源。 这正是我们畅想“K8s 2.0”的出发点——通过设定更优的“快乐路径 (happy path)”，提升整个生态的健康度和用户体验。
“YAML 之所以吸引人，是因为它既不是 JSON 也不是 XML，这就像说你的新车很棒，因为它既不是马也不是独轮车一样。” 文章作者对 YAML 的这句犀利点评，道出了许多 K8s 用户的心声。
YAML最初凭借其看似简洁的格式在 Kubernetes 中胜出，但其在实践中暴露的问题也日益突出：
文章大胆提议，Kubernetes 2.0 应该用 HCL (HashiCorp Configuration Language) 替换 YAML。 HCL 作为 Terraform 的配置语言，早已被广大云原生开发者所熟悉。其核心优势在于：
作者通过对比简单的 YAML 和 HCL 示例，直观地展示了 HCL 在类型安全和动态配置生成方面的优越性：
# YAML doesn't enforce types
replicas: "3" # String instead of integer
resources:
limits:
memory: 512 # Missing unit suffix
requests:
cpu: 0.5m # Typo in CPU unit (should be 500m)
vs.
# HCL
replicas = 3 # Explicitly an integer
resources {
limits {
memory = "512Mi" # String for memory values
}
requests {
cpu = 0.5 # Number for CPU values
}
}
尽管 HCL 可能略显冗长，且其 MPL-2.0 许可证与 K8s 的 Apache 2.0 许可证的整合需要法律审查，但作者认为，为了大幅改善配置体验，这些障碍值得克服。
etcd 作为 Kubernetes 集群状态的权威存储，一直以来都扮演着至关重要的角色。然而，文章指出，etcd 作为唯一的默认后端存储，也带来了一些局限：
因此，文章建议 Kubernetes 2.0 应该官方化 kine (k3s-io/kine) 等项目的工作，提供可插拔的后端存储抽象层。 这将允许：
此外，Go 语言在构建分布式一致性存储方面拥有优秀的库（如 hashicorp/raft，etcd 本身也是 Go 编写的）。这些技术积累能否为 Kubernetes 构建更灵活、更高效的可插拔存储后端提供更多思路？
Helm 作为 Kubernetes 事实上的包管理器，为社区贡献了标准化的应用分发和管理方式。文章作者首先感谢了 Helm 维护者的辛勤工作。但紧接着，便毫不留情地指出了 Helm 在实践中的诸多“噩梦”：
作者断言：“没有办法让 Helm 足够好地完成‘管理地球上所有关键基础设施的包管理器’这项任务。”
因此，文章畅想了一个名为 KubePkg 的 Kubernetes 原生包管理系统，其核心设计理念借鉴了成熟的 Linux 包管理系统，并充分利用了 Kubernetes CRD 的能力：
除了上述三大核心变革，文章还提出了一个颇具前瞻性的建议：Kubernetes 2.0 应将默认网络模式切换到 IPv6。
其理由在于，IPv4 带来的 NAT 穿透复杂性、IP 地址耗尽焦虑（即使在私有网络中，大规模集群也可能迅速耗尽 /20 这样的网段）等问题，已经浪费了全球开发者和运维者大量的时间和精力。
在 K8s 内部默认使用 IPv6，可以：
作者强调，这并非要求整个互联网立即切换到 IPv6，而是 Kubernetes 自身可以主动进化，以解决其在当前规模下面临的 IP 地址管理和网络复杂性问题。
“Kubernetes is an open platform, so the community can build these solutions.” （K8s 是一个开放平台，所以社区可以构建这些解决方案。）这是对类似“2.0”畅想的常见反驳。但文章作者一针见血地指出，这种说法忽略了一个关键点：“默认值是技术中最强大的力量。” 核心项目定义的“快乐路径”将主导 90% 用户的交互方式。
如果 Kubernetes 2.0 能够在配置语言、后端存储、包管理乃至网络模型这些核心体验上，提供更简洁、更安全、更强大、更易用的“默认选项”，那么整个生态系统都将因此受益。
这无疑是一份雄心勃勃的畅想清单。但正如作者所言：“如果我们打算做梦，那就做个大梦。毕竟，我们是那个认为将一项技术命名为‘Kubernetes’也能流行起来的行业，而且不知何故它确实做到了！”
Kubernetes 的第一个十年，奠定了其在云原生领域的王者地位。下一个十年，它需要在保持核心优势的同时，勇于直面和解决用户在实践中遇到的真实痛点，不断进化，提供更极致的用户体验。这些“2.0”的畅想，无论最终能否完全实现，都为我们指明了值得努力的方向。
参考文章地址：https://matduggan.com/what-would-a-kubernetes-2-0-look-like
聊一聊，也帮个忙：
欢迎在评论区留下你的真知灼见。如果你觉得这篇文章引发了你的思考，也请转发给你身边的云原生同道们，一起畅想 Kubernetes 的未来！
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2025-06-20 21:51:21
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/06/20/redmonk-index-2025-jan
大家好，我是Tony Bai。
编程语言的江湖，总是风起云涌，新旧更迭。而 RedMonk 编程语言排行榜，以其独特的视角（结合 GitHub 的代码活跃度和 Stack Overflow 的讨论热度），长期以来都是我们观察这片江湖风向的重要参考。
就在最近，RedMonk发布了其2025年1月的编程语言排行榜。榜单本身波澜不惊，Top 20 的名单几乎与上一期如出一辙，这似乎预示着编程语言领域正进入一个相对“固化”的时期。然而，在这份看似平静的榜单背后，却潜藏着一个巨大的变量，一个足以让 RedMonk 自身都开始反思其排行方法论的“房间里的大象”——那就是 AI 的崛起，及其对 Stack Overflow 数据源的颠覆性冲击。
今天，我们就来解读这份最新的 RedMonk 排行榜，看看 Go 语言在其中表现如何，更重要的是，探讨在 AI 时代，我们该如何看待这类排行榜，以及 Go 语言的未来又将走向何方。
在解读具体排名之前，我们有必要简单回顾一下 RedMonk 排行榜的方法论。它并非统计当前“谁用得多”，而是试图通过两个维度的数据来预测语言的未来采用趋势：
RedMonk 强调，榜单的“分层 (Tiering)”比具体的数字名次更重要，因为精确排名本身就存在误差。同时，对于排名靠后的语言，由于数据量较小，其排名的波动性和不确定性会更大。
本次 2025 年 1 月的排行，最大的看点莫过于 RedMonk 博客作者 Stephen O’Grady 对 Stack Overflow (以下有时简称SO)数据有效性的公开疑虑。他明确指出，随着 ChatGPT、GitHub Copilot 等 AI 工具的普及，开发者遇到问题时，直接向 AI 提问的比例越来越高，而去 Stack Overflow 搜索或提问的需求显著下降。这导致 Stack Overflow 整体流量和特定语言标签下的讨论量都在萎缩，从而可能扭曲了基于 StackOverflow 数据的排名。RedMonk 甚至在考虑未来是否要调整 SO 数据的权重，甚至完全放弃使用它。
这无疑为我们解读本次榜单，尤其是观察那些 SO 数据占比较重的语言，提供了一个全新的、也是更具挑战性的视角。
在这样的背景下，我们来看看Go语言的表现：
RedMonk 的博文还特别点出了一些值得关注的语言动态，通过与这些语言的对比，我们可以更清晰地看到 Go 的独特价值和发展趋势。
尽管 TypeScript 在 JavaScript 生态中不可或缺，其排名也高居第 6，但博文指出它似乎进入了一个“增长平台期”，难以再向上突破。
RedMonk 提到了 TypeScript 在可扩展性 (scalability) 方面可能遇到的挑战，并直接点名了微软决定使用 Go 语言重写 TypeScript 的编译器 (tsc) 和相关工具链这一标志性事件。
当然，这无疑是对 Go 语言在构建大规模、高性能开发工具和基础设施方面能力的最好背书。当连 TypeScript 这样的语言工具自身都遇到扩展性瓶颈时，他们选择了 Go 作为解决方案。这充分证明了 Go 在工程效率、编译速度、并发处理和静态二进制部署等方面的核心优势，使其成为构建下一代开发工具（编译器、Linter、语言服务器等）的优选语言。Go，正在成为越来越多关键技术的“幕后英雄”。
这两位 JVM 生态的“优等生”排名稳定，但向上突破的动力似乎不足。Go 早已在排名上超越它们。
随着 Go 在微软等传统“非 Go”大厂中找到新的应用场景（如上述 TypeScript 工具链），以及 Rust 在对安全和性能有极致要求的服务端负载中逐渐蚕食地盘，Kotlin 和 Scala 的增长路径面临着不小的挑战。
Go 凭借其简洁的语法、高效的并发模型、出色的网络性能、以及与云原生生态的无缝集成，在现代后端服务开发领域，对传统的 JVM 语言形成了持续且强劲的竞争压力。对于追求快速迭代、高并发、低资源占用的新项目，Go 往往是更具吸引力的选择。
许多被 RedMonk 关注的新兴语言，在本次排名中大多出现了下滑，并且呈现出 GitHub 排名远好于 Stack Overflow 排名的特点。
这很可能就是前文提到的 AI 对 Stack Overflow 数据冲击的直接体现。新兴语言本身在 SO 上的讨论基数就小，当整体 SO 流量下降时，它们受到的负面影响会更加不成比例。
这再次提醒我们，在评估语言趋势时，需要警惕单一数据源（尤其是易受外部因素干扰的数据源）的局限性。Go 之所以能在榜单中保持稳定，更多是依赖其在 GitHub 上庞大且活跃的真实代码贡献和项目应用，这比社区讨论热度更能反映语言的实际生命力。
AI 代码助手（如 ChatGPT, GitHub Copilot）的普及，正在深刻改变开发者的工作习惯。遇到问题，许多人可能首先想到的是“问 AI”，而不是去 Stack Overflow 搜索或提问。这对依赖 SO 数据的 RedMonk 排行榜方法论构成了前所未有的挑战。Stephen O’Grady 的坦诚，也预示着未来编程语言趋势的观察方法可能需要革新。
在这样的背景下，Go 语言的机遇何在？
RedMonk 的最新编程语言排行榜，在 AI 席卷技术圈的当下，给我们带来了新的思考。Stack Overflow 讨论热度的“失真”，或许只是 AI 改变我们工作和学习方式的一个缩影。
对于 Go 语言而言，其在榜单中的稳定表现，特别是在 GitHub 维度上的持续强势，证明了其深厚的开发者基础和旺盛的生态活力。像微软选择用 Go 重写 TypeScript 工具链这样的行业案例，更是对其核心竞争力的有力印证。
面对 AI 带来的不确定性，Go 语言凭借其在构建高性能网络服务、云原生基础设施、以及高效开发工具等领域的明确价值定位，依然展现出强大的韧性和广阔的前景。未来，它不仅将继续作为这些领域的中流砥柱，更有望在 AI 基础设施和工程化领域扮演越来越重要的角色。
作为 Gopher，我们既要看到排行榜数据的变化，更要理解变化背后的深层逻辑。坚守 Go 语言的核心价值，持续学习和实践，同时对新技术保持开放和探索的心态，这或许才是我们在这个快速变化的时代中，最稳妥的前行之道。
你对这份 RedMonk 榜单有什么看法？AI 的出现改变了你获取技术信息的习惯吗？欢迎在评论区分享你的观点！
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