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这个就非常多了，下面我以常见的编程开发软件和数据库管理软件为例，简单介绍几种，感兴趣的朋友可以尝试一下：
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01 编程开发软件
这个要看具体编程语言了，不同语言开发工具自然不同，这里以常见的C/C++、Java和Python为例，简单介绍3种比较常用的软件：
这是Windows平台下一个非常专业的集成开发工具，号称宇宙第一IDE环境，不仅仅只是C/C++，常见的C#、VB等编程语言，这个软件都能很好支持，智能补全、代码高亮、语法检查等功能非常不错，除此之外，还支持单元测试、代码重构和分析等高级功能，因此非常适合大型项目开发和维护：
这是一个非常专业智能的Java开发工具，在企业和个人桌面中，有着非常高的使用率和欢迎度，自动补全、语法提示、代码高亮等功能非常不错，除此之外，还支持JUnit、CVS整合、代码重构等高级功能，自带有Maven和Gradle构建工具，因此更适合Java项目开发和维护，个人使用起来非常不错：
这是一个非常专业的Python开发软件，和IntelliJ IDEA一样，Jetbrains公司的产品，在业界非常流行、受欢迎，智能补全、代码高亮、语法提示等功能非常不错，除此之外，还支持代码重构和分析、单元测试等高级功能，因此更适合大型项目，个人使用来说，也非常简单，很容易上手和掌握：
02 数据库管理软件
这个就非常多了，不同数据库都有专门的管理软件和工具，这里简单介绍3个比较通用的数据库管理软件，分别是HeidiSQL、DBeaver和DataGrip，对于日常使用来说，非常不错：
这是Windows平台下一个非常轻巧灵活的数据库管理软件，基于Delphi开发而来，目前支持MySQL、MariaDB、MSSQL、PostgreSQL等主流数据库，常见的建库建表、视图索引、触发器等基本功能，这个软件都能很好兼容，除此之外，还支持SQL脚本导入导出、数据备份恢复等功能，对于日常数据库管理来说，非常不错：
这是一个基于Java开发的数据库管理软件，免费、开源、跨平台，目前支持Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server等十几种主流数据库开发，建库建表、视图索引、触发器、存储过程等基本功能 都 可轻松查看和设计，数据库导入导出、数据 恢复 备份等功能也都非常不错，对于日常数据库管理和维护来说，是一个非常不错的工具：
这也是一个通用的数据库管理软件，Jetbrains公司的产品，支持跨平台，但原则上针对个人不免费，常见的PostgreSQL、MySQL、Oracle等数据库，这个软件都能很好支持， 数据导入导出（ 恢复备份 ）、 智能代码填充、版本 集成 控制等功能非常不错，对于日常数据库管理来说，也是一个不错的工具：
每天常用开发工具：
0.Git：分布式版本控制系统；
1.IntelliJ IDEA：java语言开发的集成环境，IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一；
2.Sublime Text：不只是代码编辑器；
3.Postman：Http请求模拟工具和功能强大的网页调试工具；
4.DataGrip：支持几乎所有主流的关系数据库、多功能的数据库操作工具；
5.Vagrant：用于创建和部署虚拟化开发环境，配合虚拟机使用；
6.Gradle：自动化构建工具；
7.JIRA：项目与事务跟踪工具；
8.iTerm2：Mac上的终端工具；
9.Jenkins：持续集成工具。
做了一个写代码用了十几年的人，很多编程的习惯已经养成了，现在就罗列下每天必用的软件：
直接安装的linux系统，因为几乎所有的代码都是在linux下完成
java开发环境
C/C++代码编辑工具
linux下虚拟windows系统virtualBox
软件提交工具git
不同的开发语言，每天要用到的软件可能不一样。
我是开发java web的，电脑安装了很多工具，但是说每天要用到的好像就几个。
作为程序员使用最多的软件，莫过于编程开发所用到的软件编辑器，但是编辑器的种类有很多。我们需要做到的是，找到你最喜欢的编辑器然后熟练的使用它。
同时掌握常见的一些快捷键的操作方式，从而来提升我们的工作效率，而不是以软件而论软件，什么都去接触使用。毕竟软件是工具是帮助我们提升开发效率。
下面我就列举我们PHP经常使用的软件
IDE工具类软件
这一类是开发软件编写代码用的。这一类的软件非常多，我就推荐一个经常使用的PHPStorm，因为太多的话大家也用不到，也没有那么多的精力去熟练每一个编辑器。
PHPStorm是 JetBrains 公司开发的一款商业的 PHP 集成开发工具，旨在提高用户效率，可深刻理解用户的编码，提供智能代码补全，快速导航以及即时错误检查。可以说是PHP开发程序员必备的神器。
常用快捷键如下：
1.复制快捷方式
F5 复制文件/文件夹
CTRL+C 复制
CTRL+V 粘贴
CTRL+X 剪 切,删除行
CTRL+D 复制行
CTRL+SHIFT+V 可以复制多个文本
2.自动代码
ALT+回车 导入包,自动修正
CTRL+ALT+L 格式化代
码CTRL+ALT+I 自动缩进
CTRL+ALT+O 优化导入的类和包
CTRL+SHIFT+SPACE 切换窗口
CTRL+SPACE空格 代码自动完成，代码提示,一般与输入法冲突
CTRL+ALT+SPACE 类 名或接口名提示（与系统冲突）
CTRL+P 方法参数提示，显示默认参数
CTRL+J 自动代码提示，自动补全
CTRL+ALT+T 把选中的代码放在 TRY{} IF{} ELSE{} 里ALT+INSERT 生成代码(如GET,SET方法,构造函数等)
3.运行
Alt + Shift + F10 选择的配置和运行
Alt + Shift + F9 选择配置和调试
Shift + F10 运行
Shift + F9调试
Ctrl + Shift + F10运行范围内配置编辑器
Ctrl + Shift + X运行命令行
4.其他快捷方式
CTRL+Z 倒退(代码后悔)
CTRL+SHIFT+Z 向前
CTRL+H 显 示类结构图
Ctrl +F12 文件结构弹出
CTRL+O 魔术方法
CTRL+/ 注释//取消注释
CTRL+SHIFT+/ 注释/*...*/
ctrl + '.': 折叠选中的代码的代码
ALT+ / 切换代码视图，标签切换
5.其他快捷方式
CTRL+Z 倒退(代码后悔)
CTRL+SHIFT+Z 向前
CTRL+H 显 示类结构图
Ctrl +F12 文件结构弹出
CTRL+O 魔术方法CTRL+/ 注释//取消注释
CTRL+SHIFT+/ 注释/*...*/
ctrl + '.': 折叠选中的代码的代码
ALT+ / 切换代码视图，
数据库相关常用的工具
Navicat for MySQL是管理数据库的操作工具，都是可以连接远程的云数据库。方便简化开发，还可以手动备份、可视化的sql分析。
常用快捷键：
ctrl+q 打开查询窗口
ctrl+/ 注释sql语句
ctrl+shift +/ 解除注释
ctrl+r 运行查询窗口的sql语句
ctrl+shift+r 只运行选中的sql语句
F6 打开一个mysql命令行窗口
ctrl+d （1）：查看表结构详情，包括索引 触发器，存储过程，外键，唯一键;（2）：复制一行
ctrl+l 删除一行
ctrl+n 打开一个新的查询窗口
ctrl+w 关闭一个查询窗口
ctrl+tab 多窗口切换
服务器连接软件
XShell6是非常强大的SSH远程终端客户端，帮助我们连接远程的Linux服务器来进行操作。
粘贴：Shift+Insert
历史 命令编辑ctrl + p 返回上一次输入命令字符
alt + 返回上一次执行命令
其它
ctrl + s 锁住终端
ctrl + q 解锁终端
ctrl + l 清屏相当于命令clear
Tab键，快速补全命令
轻量级文本编辑器
Notepad++。这个很轻量，打开一下文本非常的方便。
常用快捷键
Ctrl+C 复制
Ctrl+X 剪切
Ctrl+V 粘贴
Ctrl+Z 撤消
Ctrl+Y 恢复
Ctrl+A 全选
Ctrl+F 键查找对话框启动
Ctrl+H 查找/替换对话框
Ctrl+D 复制并粘贴当行
Ctrl+F2 切换书签
F2 转到下一个书签Shift+F2 转到上一个书签
F11 全屏模式
综上所述，软件只是一个工具，我们需要找到自己喜欢使用的，然后熟练一些常用的快捷方式即可，而并不是在于数量多。
前端 ：
visual studio code
后端：
pycharm
IDEA
安卓：
android studio
浏览器：
谷歌
火狐
数据库管理：
navicat
远端链接：
fileZilla
xshell
electerm（mac上使用）
流程图设计：
xmind
processOn
笔记：
为知笔记（付费一年60）
有道云笔记
虚拟机（容器）
VMware Fusion（mac上）
docker
其他：
postman
jmeter
作为一个12年开发经验的前端程序员，我来聊聊每天必用的几个软件。
写代码自然离不开 编辑器 。目前我主要使用的是微软的 Visual Studio Code 。VS Code比较轻量，功能足够应付日常开发所需，跨平台，而且完全免费 。因为之前长期使用Visual Studio在Windows平台上做开发，后来技术栈变化，经常需要在Linux和MacOS上做开发，VS Code就成了我顺理成章的选择。后来干脆在Windows上也用VS Code了。目前整个团队都已经被VS Code圈粉了。其它类似的如Sublime Text(需要付费)和Atom也有不少人使用。
因为是团队开发， 源代码管理工具 自然必不可少，而 git 是目前最热门的一个。我们公司也不例外，几年前从Perforce迁移到了 GitHub企业版 (和公众版本UI完全相同)。平时的代码审查也都是在GitHub企业版上完成的，不再使用单独的代码审查工具。有些不习惯使用命令行方式的同事使用 SourceTree 完成日常的代码分支管理和提交，而我则比较热衷于命令行方式。VS Code也提供了比较完善的git集成，但因为习惯的原因，除了直观比较不同代码版本的差异，我一般也不用VS Code执行git操作。
作为一个Web前端， 浏览器及前端调试工具 自然不可或缺， Google Chrome + Developer Tools (F12) 自然是首选。使用Developer Tools，可以对JavaScript进行调试，监控HTTP请求/响应，分析CSS计算问题和JS性能问题。 Chrome下还有很多功能强大的插件，个人比较常用的包括React Developer Tools、PostMan、Proxy SwitchOmega和AdBlock。当然，因为经常面对浏览器兼容性问题，Firefox、IE、Edge、Apple Safari以及各自的Developer Tools都是免不了要用的。
团队目前使用Scrum模型，自然需要一个做 任务规划和质量管理 的工具。我们采用了 JIRA , 每天的站会(daily standup meeting)都会对scrum看板(board)进行更新。
遇到技术问题，自然免不了要上网查找资料。 Google 的使用频率非常高(需要科学上网)。大部分问题都能在 StackOveflow 上找到线索，但有时候也不得不跑到大名鼎鼎的同性交友网站 GitHub 上看源码。 MDN （Mozilla Developer Network）对于前端开发也是不可或缺(此处鄙视一下w3cschool，上面到处是错误知识)。
其它如node.js/npm、docker等，因为和具体的技术栈相关，就不具体展开讲了。
作为一个开发人员，你每天使用什么软件呢，欢迎说说看。
尽管我是后端出身的，不过也经常写前端代码，甚至还用C#/C++参与过一些客户端开发，自认为也算是一个Web全栈工程师。随着前端技术的不断进步，现在的前端已经不再是写写页面这么简单了，很多逻辑在前端就写了，我建议每一个出色的开发者应该尽可能对前后端都能有不错的掌握。
今天给大家推荐一些我认为前端和后端开发都需要经常用到的一些软件，这里面包括了查询资料工具、原型工具、文本编辑器、版本管理工具。
原型工具
不管前端还是后端，尤其是前端程序员，在跟产品经历沟通之后肯定会要查看原型的，方便自己在开发过程中使用，基本上大公司输出的原型都比较规范，除非你遇到张小龙这种级别的大神，哥们儿直接盯着你做了。
目前主流的原型工具主要有Axure、MockPlus、墨刀等，其中Axure依然是应用最为广泛的原型工具，大多数开发者也都应该用来看原型。
文本编辑器
不管是前端还是后端程序员，当然前端程序员就不说了，在WebStorm出现之前，没有一款真正可以叫做IDE的前端开发工具，那么基本上文本编辑器就是前端程序员最重要的编程工具。同样后端程序员即使不需要写前端代码，文本编辑器也是必备的，您不需要每次看代码都打开庞大的集成开发环境，像IDEA这种比较耗费资源的，平时查看代码啥的完全没有必要，何况你还经常要看一些前端代码。
当然你比较习惯Linux/Unix下开发，Emacs/Vim可能是你用得比较多的文本编辑器，还有UltraEdit、Sublime Text、EditPlus、Atom这些老牌的文本编辑器，不过现在我觉得每个程序员都应该下载一个Visual Studio Code，支持的语言比较多，而且插件非常丰富，是微软官方支持的开发者工具，开源免费而且颜值非常高。
查询资料、版本管理工具
不用多说，每个程序员都要学会很好的使用Google、Stack Overflow两个工具，可以说你日常开发当中可能遇到的问题，通过这两个工具你全都能找到解决方案。
另外一个是Dash文档管理工具，Dash是一个非常好的开发者帮助文档工具，这个工具的好处是给所有的开发文档做了一个整合，C/C++、Java、PHP、Python、Latex、Emacs Lisp、Haskell、JavaScript、Go语言等文档都能够在这个工具当中下载使用。
最后一个就是版本管理了，SVN和Git依然是目前使用最为广泛的版本管理工具，不过就使用来说我还是推荐Git版本控制系统，可以说这个时代Git就是最好的版本管理工具了，尤其是开源时代、互联网时代，Git已经成为了最重要的版本管理工具，不管是命令行管理还是使用Github等客户端工具，堪称完美。
入行十一年，现在主要做一些管理和架构方面的工作，也会做一些Coding，主要是一些新技术的研究和“踩坑”。
编辑器
首先是EditPlus，这是一个文本编辑器。最常用的两个功能：正则表达式查询和文件夹内所有文件内容搜索。
平时经常需要看一些系统日志，甚至要从好几天几十个日志文件中找到内容，这个软件很好用。（原谅我们没有上日志平台）
然后就是IDE啦，我还是喜欢用Eclipse，有时候会用STS(Spring Tool Suite)，它也是一个被包装过的Eclipse，方便做一些Spring框架的研究。
数据库工具
一个是DbVisualizer，凡是具有JDBC数据库接口的数据库都可以管理，什么数据库都能连。
还有一个是SQLyog，这是一个快速而简洁的图形化管理MYSQL数据库的工具，我只用里面一个功能，就是数据的导入导出，效率非常高！
接口测试工具
大部分项目只对外提供接口服务，所以接口测试工具少不了，我一般使用SoapUI，WebService/Rest都可以进行测试。
其他
每天肯定会用的肯定不止上面几个，还有版本控制工具svn和git，都会用到是因为单位svn现在开始往git迁移。
因为用的Scrum敏捷开发流程，所以JIRA、Sonar、Fisheye这些也是都会用到的。
Maven也不用说了，几个项目基本都是基于Maven构建的。
必用的基本就是这些，只要电脑开着，这几个软件基本都是打开状态。
go语言适用的领域有：
Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。
Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面，Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。
Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。
Go语言作为一门大型项目开发语言，在很多大公司相继使用，甚至完全转向Go开发，其中代表有Google、Facebook、腾讯、百度、阿里巴巴、京东、小米以及360、美团、滴滴以及新浪等，因此，Go语言的开发前景还是很不错的！
切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。
Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。
作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。
Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。
我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。
智能合约调用是实现一个 DApp 的关键，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。
我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。
以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机，此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信。
提到 RPC， 读者应该对 Geth 启动参数有点印象，Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545。。
接着，我们来了解一下智能合约运行的过程。
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认，至此交易才算完成。
就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了，剩下的问题就是流程和 API 的事情了。
总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。
由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机，所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了。
接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的，我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例。
步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface，应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息，将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi)。
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下，输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:
步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。
在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮。
部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。
步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码，命令如下:
其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件，读者可以打开该文件欣赏一下，注意不要修改它。
步骤 04:创建 main.go，填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得。
步骤 04:设置 go mod，以便工程自动识别。
前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约，需要下载 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:
该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错。不过，Go 语言自 1.11 版本后，增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:
在项目工程内，执行初始化，calldemo 可以自定义名称。
步骤 05:运行代码。执行代码，将看到下面的效果，以及最终输出的 2020。
上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020，相信读者也知道运行结果是正确的了。
1. 介绍
最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。
官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功能库。
1.1 Features
1). Distributed
NSQ提供了分布式的，去中心化，且没有单点故障的拓扑结构，稳定的消息传输发布保障，能够具有高容错和HA（高可用）特性。
2). Scalable易于扩展
NSQ支持水平扩展，没有中心化的brokers。内置的发现服务简化了在集群中增加节点。同时支持pub-sub和load-balanced 的消息分发。
3). Ops Friendly
NSQ非常容易配置和部署，生来就绑定了一个管理界面。二进制包没有运行时依赖。官方有Docker image。
4.Integrated高度集成
官方的 Go 和 Python库都有提供。而且为大多数语言提供了库。
1.2 组件
1.3 拓扑结构
NSQ推荐通过他们相应的nsqd实例使用协同定位发布者，这意味着即使面对网络分区，消息也会被保存在本地，直到它们被一个消费者读取。更重要的是，发布者不必去发现其他的nsqd节点，他们总是可以向本地实例发布消息。
NSQ
首先，一个发布者向它的本地nsqd发送消息，要做到这点，首先要先打开一个连接，然后发送一个包含topic和消息主体的发布命令，在这种情况下，我们将消息发布到事件topic上以分散到我们不同的worker中。
事件topic会复制这些消息并且在每一个连接topic的channel上进行排队，在我们的案例中，有三个channel，它们其中之一作为档案channel。消费者会获取这些消息并且上传到S3。
nsqd
每个channel的消息都会进行排队，直到一个worker把他们消费，如果此队列超出了内存限制，消息将会被写入到磁盘中。Nsqd节点首先会向nsqlookup广播他们的位置信息，一旦它们注册成功，worker将会从nsqlookup服务器节点上发现所有包含事件topic的nsqd节点。
nsqlookupd
2. Internals
2.1 消息传递担保
1）客户表示已经准备好接收消息
2）NSQ 发送一条消息，并暂时将数据存储在本地（在 re-queue 或 timeout）
3）客户端回复 FIN（结束）或 REQ（重新排队）分别指示成功或失败。如果客户端没有回复, NSQ 会在设定的时间超时，自动重新排队消息
这确保了消息丢失唯一可能的情况是不正常结束 nsqd 进程。在这种情况下，这是在内存中的任何信息（或任何缓冲未刷新到磁盘）都将丢失。
如何防止消息丢失是最重要的，即使是这个意外情况可以得到缓解。一种解决方案是构成冗余 nsqd对（在不同的主机上）接收消息的相同部分的副本。因为你实现的消费者是幂等的，以两倍时间处理这些消息不会对下游造成影响，并使得系统能够承受任何单一节点故障而不会丢失信息。
2.2 简化配置和管理
单个 nsqd 实例被设计成可以同时处理多个数据流。流被称为“话题”和话题有 1 个或多个“通道”。每个通道都接收到一个话题中所有消息的拷贝。在实践中，一个通道映射到下行服务消费一个话题。
在更底的层面，每个 nsqd 有一个与 nsqlookupd 的长期 TCP 连接，定期推动其状态。这个数据被 nsqlookupd 用于给消费者通知 nsqd 地址。对于消费者来说，一个暴露的 HTTP /lookup 接口用于轮询。为话题引入一个新的消费者，只需启动一个配置了 nsqlookup 实例地址的 NSQ 客户端。无需为添加任何新的消费者或生产者更改配置，大大降低了开销和复杂性。
2.3 消除单点故障
NSQ被设计以分布的方式被使用。nsqd 客户端（通过 TCP ）连接到指定话题的所有生产者实例。没有中间人，没有消息代理，也没有单点故障。
这种拓扑结构消除单链，聚合，反馈。相反，你的消费者直接访问所有生产者。从技术上讲，哪个客户端连接到哪个 NSQ 不重要，只要有足够的消费者连接到所有生产者，以满足大量的消息，保证所有东西最终将被处理。对于 nsqlookupd，高可用性是通过运行多个实例来实现。他们不直接相互通信和数据被认为是最终一致。消费者轮询所有的配置的 nsqlookupd 实例和合并 response。失败的，无法访问的，或以其他方式故障的节点不会让系统陷于停顿。
2.4 效率
对于数据的协议，通过推送数据到客户端最大限度地提高性能和吞吐量的，而不是等待客户端拉数据。这个概念，称之为 RDY 状态，基本上是客户端流量控制的一种形式。
efficiency
2.5 心跳和超时
组合应用级别的心跳和 RDY 状态，避免头阻塞现象，也可能使心跳无用（即，如果消费者是在后面的处理消息流的接收缓冲区中，操作系统将被填满，堵心跳）为了保证进度，所有的网络 IO 时间上限势必与配置的心跳间隔相关联。这意味着，你可以从字面上拔掉之间的网络连接 nsqd 和消费者，它会检测并正确处理错误。当检测到一个致命错误，客户端连接被强制关闭。在传输中的消息会超时而重新排队等待传递到另一个消费者。最后，错误会被记录并累计到各种内部指标。
2.6 分布式
因为NSQ没有在守护程序之间共享信息，所以它从一开始就是为了分布式操作而生。个别的机器可以随便宕机随便启动而不会影响到系统的其余部分，消息发布者可以在本地发布，即使面对网络分区。
这种“分布式优先”的设计理念意味着NSQ基本上可以永远不断地扩展，需要更高的吞吐量？那就添加更多的nsqd吧。唯一的共享状态就是保存在lookup节点上，甚至它们不需要全局视图，配置某些nsqd注册到某些lookup节点上这是很简单的配置，唯一关键的地方就是消费者可以通过lookup节点获取所有完整的节点集。清晰的故障事件——NSQ在组件内建立了一套明确关于可能导致故障的的故障权衡机制，这对消息传递和恢复都有意义。虽然它们可能不像Kafka系统那样提供严格的保证级别，但NSQ简单的操作使故障情况非常明显。
2.7 no replication
不像其他的队列组件，NSQ并没有提供任何形式的复制和集群，也正是这点让它能够如此简单地运行，但它确实对于一些高保证性高可靠性的消息发布没有足够的保证。我们可以通过降低文件同步的时间来部分避免，只需通过一个标志配置，通过EBS支持我们的队列。但是这样仍然存在一个消息被发布后马上死亡，丢失了有效的写入的情况。
2.8 没有严格的顺序
虽然Kafka由一个有序的日志构成，但NSQ不是。消息可以在任何时间以任何顺序进入队列。在我们使用的案例中，这通常没有关系，因为所有的数据都被加上了时间戳，但它并不适合需要严格顺序的情况。
2.9 无数据重复删除功能
NSQ对于超时系统，它使用了心跳检测机制去测试消费者是否存活还是死亡。很多原因会导致我们的consumer无法完成心跳检测，所以在consumer中必须有一个单独的步骤确保幂等性。
3. 实践安装过程
本文将nsq集群具体的安装过程略去，大家可以自行参考官网，比较简单。这部分介绍下笔者实验的拓扑，以及nsqadmin的相关信息。
3.1 拓扑结构
topology
实验采用3台NSQD服务，2台LOOKUPD服务。
采用官方推荐的拓扑，消息发布的服务和NSQD在一台主机。一共5台机器。
NSQ基本没有配置文件，配置通过命令行指定参数。
主要命令如下:
LOOKUPD命令
NSQD命令
工具类，消费后存储到本地文件。
发布一条消息
3.2 nsqadmin
对Streams的详细信息进行查看，包括NSQD节点，具体的channel，队列中的消息数，连接数等信息。
nsqadmin
channel
列出所有的NSQD节点:
nodes
消息的统计:
msgs
lookup主机的列表:
hosts
4. 总结
NSQ基本核心就是简单性，是一个简单的队列，这意味着它很容易进行故障推理和很容易发现bug。消费者可以自行处理故障事件而不会影响系统剩下的其余部分。
事实上，简单性是我们决定使用NSQ的首要因素，这方便与我们的许多其他软件一起维护，通过引入队列使我们得到了堪称完美的表现，通过队列甚至让我们增加了几个数量级的吞吐量。越来越多的consumer需要一套严格可靠性和顺序性保障，这已经超过了NSQ提供的简单功能。
结合我们的业务系统来看，对于我们所需要传输的发票消息，相对比较敏感，无法容忍某个nsqd宕机，或者磁盘无法使用的情况，该节点堆积的消息无法找回。这是我们没有选择该消息中间件的主要原因。简单性和可靠性似乎并不能完全满足。相比Kafka，ops肩负起更多负责的运营。另一方面，它拥有一个可复制的、有序的日志可以提供给我们更好的服务。但对于其他适合NSQ的consumer，它为我们服务的相当好，我们期待着继续巩固它的坚实的基础。
本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。
您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。
在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。
首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。
3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。
运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。
此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。
注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。
GO语言（二十五）：管理依赖项（上）
GO语言（二十六）：管理依赖项（中）
GO语言（二十七）：管理依赖项（下）
接下来，您将创建一个数据库。
在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。
您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。
这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。
1、打开一个新的命令提示符。
在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。
2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。
3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。
4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。
将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。
在此 SQL 代码中：
（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。
（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。
（3）添加带有值的四行。
5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。
您将使用以下形式的source命令：
6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。
接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。
现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。
找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。
1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。
2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。
3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github.com/go-sql-driver/mysql.
4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。
5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。
在此代码中：
（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。
（2）导入 MySQL 驱动程序github.com/go-sql-driver/mysql。
导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。
现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。
您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。
编写代码
1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。
在此代码中：
（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。
该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。
（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。
（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。
为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。
（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。
（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。
（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。
文件的顶部现在应该如下所示：
3、保存 main.go。
1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。
使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。
2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。
连接成功了！
接下来，您将查询一些数据。