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编程语言将走入怎样的 2022( 二 )

编程语言


 
主持人：2021 年，Go 语言的火爆有目共睹 。但我们今天说点别的，在三红老师看来，今天的 Go 语言还存在哪些问题？2022 年可能围绕这些问题而出现的趋势是什么？
 
李三红：曾经有人说，免费的午餐结束了，整个硬件来到了多核时代 。多核就意味着，程序需要强并发、高并发，Go 是一个面向协程的语言，把协程内建在了云原生层面去实现，极大提高了开发效率 。而且，Go 本身是一个静态编译语言，不存在 Run Time，但这是一个令人欣赏的取舍 。
 
我曾经也和 Go 语言的开发团队做过一些讨论，我觉得包括 Go 、Python 等语言在内，未来很重要的一个趋势，是如何充分发掘硬件性能，做好硬件加速，毕竟硬件性能的增长是趋缓的 。
 
主持人：随着 Rust 的兴起，函数式编程的这个概念重新火起来了，三红老师怎么看待 2022 年关于 Rust 和函数式编程的问题？
 
李三红：我觉得这是挺有意思的话题，函数式编程出来后，我们也看到一些讨论，好像函数式编程和 OOP 编程的程序员有时是有些互相鄙视的 。从我的调度看，函数式编程有特别多的优点，我特别喜欢函数式编程的“无状态” —— 数据不可修改，这是非常好的 。
 
在云计算领域里，有一个很重要的技术叫做 Serverless，Serverless 碰到的最大挑战是什么？就是冷启动和无状态 。如果是用 Java 开发，第二个请求进来后，Java 就必须重启一个 Java 虚拟机 。这就导致两个请求之间，我们很难保证启动速度 —— 这就是有状态和无状态的区别 。对于函数式编程来说，问题就简单了，直接 Fork 一下之前的进程就好了 。而且函数式编程的代码的可阅读性也更好，这点也非常棒 。
 
但函数式编程也有它的问题 。Twitter 团队早期用的是 Ruby，后面全部迁移到 Java 技术栈上，大部分用的是 Scala，Scala 就支持函数式编程 。但 Twitter 团队反馈说，Scala 用起来非常好，但也遇见一些问题：相比于 OOP，函数式编程会创建更多的对象，给内存管理带来比较大的压力，对性能也有一些影响 。
 
在我看来，2022 ，主流思想仍然会是面向对象，但函数式编程也有自己的优势场景 。
 
回到 Rust 本身来谈，我觉得它仍然会是 2022 的焦点，我们也在调研 Rust 。但 Rust 的是一个问题是，学习成本确实比较高 。Rust 暴露了很多底层细节给你，并没有全部封装起来 。对于开发者而言，能控制的越多，写起代码来就越需要细致考虑，把很多细节、原理想的比较明白 。这也算是追求性能的代价吧 。
 
主持人：前段时间，Rust 出了个审核团队离职的新闻，大家应该也都注意到了，三红老师觉得这种社区治理问题，会影响 Rust 在 2022 年的发展吗？
 
李三红：我觉得社区治理本身是非常关键的 。我们内部也在说，所有的开源项目本身有三件事是非常重要的：
 
第一点是开源实现；第二点是开放标准；第三点就是社区的治理，社区的治理支撑着整个语言的健康发展，Java 有几十年的历史，在社区治理方面，就确确实实有一些经验可以供 Rust 借鉴，但 Java 的情况和 Rust 又不太一样 。至少我们在看到审核团队离职这个新闻后，会想要继续增多一些对 Rust 的考察 。
 
主持人：李老师如何看待运维可编程化的趋势？
 
李三红：这个问题应该是在说可编程的基础设施 。我觉得这是一个比较正确的方向，但它可能存在质量完全不可控的问题 。云原生的 DevOps 讲究用可编程的方式去做，有代码提交，有所谓的 Commit Log，有变更记录，是通过软件工程的方式去控制 Infrastructure 的变化，否则就很难规模化复制 。
 
主持人：有好多同学也在问 Python，主要是寻求三红老师对 Python 工程师的个人发展建议，三红老师怎么看？
 
李三红：Python 在 AI 领域受关注度是非常高的 。我觉得 Python 本身只是个工具，如果从技术角度说，它的创造性空间可能确实是比 Java 要小，从我的经验来谈，要学好 Python 还是要关注它解决的问题域，包括 AI 算法、Tensorflow 生态等等 。关注通过 Tensorflow 怎么去规模化地解决问题，这可能比关注 Python 语言本身更重要 。
 
主持人：R 语言的发展前景怎么样？
 
李三红：我看到有些同学是直接从 R 语言转到 Python 的，但没看到过从 Python 转到 R 语言的，哈哈 。


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