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深度解读 Golang Ent ORM：构建类型安全、性能强劲的数据访问层在 Go 语言的世界中，数据访问层的构建一直是工程师关注的重点。虽然 GORM 是目前最广泛使用的 ORM，但如果你追求强类型、安全性、代码生成和 IDE 友好性，那么你绝对不能错过今天的主角 —— Ent。

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Go语言同步原语与数据竞争：Mutex 与 RWMutex在Go语言并发程序中，当多个 goroutine 同时读写同一共享变量时，如果不加以控制，会引发数据竞争（race condition），导致程序行为不可预期。

零基础设计模式——行为型模式 - 命令模式接下来，我们学习行为型模式中的命令模式。这个模式能将“请求”封装成一个对象，从而让你能够参数化客户端对象，将请求排队或记录请求日志，以及支持可撤销的操作。

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Sarama消费组初始化阻塞问题排查Gopher们在和KAFKA打交道的时候，有没有使用过Sarama这个库呢？正好，我们团队的服务用了这个库。

零基础设计模式——行为型模式 - 迭代器模式现在我们来学习迭代器模式。这个模式非常常见，它提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象的内部表示。

Jaeger开源分布式追踪平台深度剖析（三）Jaeger默认存储Badger原理剖析Value Log是Badger实现键值分离(Key-Value Separation)的核心组件。它将大值存储在独立的日志文件中，LSM树只存储键和值指针，这种设计显著减少了写放大和提高了性能。

一行命令统计代码行数我在网上冲浪时，在 GitHub 上发现了一个感兴趣的开源项目 OneX ，我将其下载到本地，现在我该如何知道这个项目的体量呢？一个非常直观的指标是看这个项目有多少行代码。

Go 中 string 与 []byte 的内存处理与转换优化Go 语言因其简洁的语法、高效的并发模型和卓越的性能，成为后端开发、微服务架构及云原生应用的热门选择。在 Go 开发中，string 和 []byte 是最常用的数据类型，广泛应用于字符串处理、JSON 序列化、网络通信等场景。然而，看似简单的类型转换（如 string 转 []byte 或反之）可能隐藏性能陷阱，导致内存浪费或垃圾回收（GC）压力。

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Go并发模型与模式：context 上下文控制在 Go 的并发编程中，goroutine 虽然轻量高效，但也容易“失控”——一旦启动就很难精确停止。为了控制并发协程的取消、超时、信号传递和生命周期管理，Go 官方引入了 context 包。

Go 1.24 Weak指针：内存管理的新利器在Go语言的内存管理体系中，垃圾回收器（GC）通过追踪对象引用关系来自动回收内存。但有时我们需要一种不阻止GC回收的特殊引用，这就是Weak指针的应用场景。Go 1.24在weak包中正式引入弱指针支持，本文将深入解析其原理和最佳实践。

为什么 Go 语言不支持泛型方法？Go 语言在 1.18 版本引入泛型后，开发者们发现一个明显的限制：这个设计决策背后蕴含着 Go 语言团队对语言特性的深刻思考。

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Go语言并发模型与模式：Fan-out / Fan-in 模式在并发系统中，Fan-out / Fan-in 模式是一种经典的设计方式，用于在多个 goroutine 之间进行任务分发和结果聚合，常用于提高处理吞吐量和并发能力。

开箱即用的GO后台管理系统 Kratos Admin - 后端权限控制后端的权限控制主要分为两种：在本文，我们不讨论数据权限的控制，主要讲API的权限控制。在GO的世界里面，我们能够使用到的解决方案有：

哈希数据结构的增强哈希作为一种常用的数据结构，key-value 的读写都很有着很高的性能，时间复杂度 O(1)O(1)O(1)。但也存在着一些限制，比如：

DeepSeek Tools 初体验-golang实现表示模型可能会调用的 tool 的列表。目前，只支持 function 作为大预言模型的 tools，所以基本可以将 tools 和 function 等同。

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Go语言并发模型与模式：Worker Pool 模式在Go语言高并发程序中，若每来一个任务就新建一个 Goroutine，不加控制地并发可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。Worker Pool（工作池）模式可以有效地限制并发数量，实现资源的可控利用。

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在 Go 项目中如何使用 mockgen 提升单元测试效率？在Golang项目中使用mockgen可以显著提升单元测试效率和代码质量，主要通过模拟依赖接口来隔离外部行为，以下是具体实践指南：

Go GOGC环境变量调优与实战案例Go语言以其简洁的语法和高性能的并发模型，成为了构建高并发后端服务的热门选择。然而，在高负载场景下，Go的垃圾回收（GC）机制可能会成为性能瓶颈。GOGC环境变量作为控制Go垃圾回收频率的核心工具，能够帮助开发者在内存使用和性能之间找到平衡点。本文面向有1-2年Go开发经验的开发者，假设你已熟悉Go基础编程并参与过实际项目。我们将深入探讨GOGC的调优原理，结合真实案例分享如何通过调整GOGC提升系统性能、降低延迟，同时剖析踩坑经验，助你少走弯路。

Go sync.Pool 最佳实践：复用对象降低 GC 压力的技术文章在 Go 编程的世界中，性能往往是开发者关注的焦点，而垃圾回收器（GC）在内存管理中扮演着关键角色。尽管 Go 的 GC 经过高度优化，但在高吞吐量应用（如 Web 服务器或日志系统）中，频繁的对象分配和释放会导致显著的 GC 压力，表现为 CPU 使用率上升、延迟波动和性能瓶颈。想象一个繁忙的厨房，厨师们不断使用盘子、清洗并重复利用；如果每次都购买新盘子，厨房很快会堆满垃圾，效率大打折扣。Go 标准库中的 sync.Pool 正是解决这一问题的利器，它通过对象复用减少内存分配，缓解 GC 负担。