1、Go有什么优势
- 可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。
- 静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。
- 语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发，我曾经说过一句话，天生的基因和整容是有区别的，大家一样美丽，但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢？Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。
- 内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。
- 简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。
- 丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大，我最爱的也是这部分。
- 内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。
- 跨平台编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。
- 内嵌C支持，前面说了作者是C的作者，所以Go里面也可以直接包含c代码，利用现有的丰富的C库。
2、Go适合用来做什么
- 服务器编程，以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。
- 分布式系统，数据库代理器等
- 网络编程，这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用、
- 内存数据库，前一段时间google开发的groupcache，couchbase的部分组建
- 云平台，目前国外很多云平台在采用Go开发，CloudFoundy的部分组建，前VMare的技术总监自己出来搞的apcera云平台。
3、Go成功的项目
nsq：bitly开源的消息队列系统，性能非常高，目前他们每天处理数十亿条的消息
docker:基于lxc的一个虚拟打包工具，能够实现PAAS平台的组建。
packer:用来生成不同平台的镜像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者
skynet：分布式调度框架
Doozer：分布式同步工具，类似ZooKeeper
Heka：mazila开源的日志处理系统
cbfs：couchbase开源的分布式文件系统
tsuru：开源的PAAS平台，和SAE实现的功能一模一样
groupcache：memcahe作者写的用于Google下载系统的缓存系统
god：类似redis的缓存系统，但是支持分布式和扩展性
gor：网络流量抓包和重放工具
以下是一些公司，只是一小部分：
下面列出来了一些使用的用户
GoUsers - go-wiki - A list of organizations that use Go.
4、Go还存在的缺点
以下缺点是我自己在项目开发中遇到的一些问题：
- Go的import包不支持版本，有时候升级容易导致项目不可运行，所以需要自己控制相应的版本信息
- Go的goroutine一旦启动之后，不同的goroutine之间切换不是受程序控制，runtime调度的时候，需要严谨的逻辑，不然goroutine休眠，过一段时间逻辑结束了，突然冒出来又执行了，会导致逻辑出错等情况。
- GC延迟有点大，我开发的日志系统伤过一次，同时并发很大的情况下，处理很大的日志，GC没有那么快，内存回收不给力，后来经过profile程序改进之后得到了改善。
- pkg下面的图片处理库很多bug，还是使用成熟产品好，调用这些成熟库imagemagick的接口比较靠谱
最后还是建议大家学习Go，这门语言真的值得大家好好学习，因为它可以做从底层到前端的任何工作。
学习Go的话欢迎大家通过我写的书来学习，我已经开源在github：
astaxie/build-web-application-with-golang · GitHub
还有如果你用来做API开发或者网络开发，那么我做的开源框架beego也许适合你，可以适当的来学习一下：
astaxie/beego · GitHub
- 部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
- 并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
- 良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
- 执行性能好。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
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