Google 開發的靜態強型別、編譯型、並發型，具垃圾回收的程式語言。由 Robert Griesemer、Rob Pike 和 Ken Thompson 設計。被稱為雲端時代的 C 語言。
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錯誤處理是所有 RPC 服務都要具備的設計，但是怎樣的錯誤處理模型，算是好的模型呢？從字面上來看，錯誤處理可以分解成「錯誤」跟「處理」，如果用 RESTful 的觀點，將錯誤當成是 Resource，一個好的模型應該要能匹配不同場景的 Resource，並根據場景需求來處理這些 Resource。 錯誤模型 在 RESTful 中，通常會用 HTTP Status Code 當錯誤訊息的分類(Category)，錯誤內容則放在 Payload。這樣的好處是，只要看到分類，就能先進行大方向的處理，如果需要特定資訊，再從 Payload 拿取。通常錯誤內容的格式會自行定義，以支付服務 Stripe 的 API 為例，定義的格式就有 * type (string) * code (string) * decline_
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對現代開發者來講，單元測試已經不是可選，而是必備了。單元測試能保護程式碼，讓錯誤提早現形，也能讓重構時更安心。通常我們在評估單元測試的執行狀況時，會用 coverage 當成其中一項指標。當然，coverage 還是會有一些使用的場合跟侷限，當談到專案落地，可能大家會想知道的是，coverage 該怎麼使用，才能幫助到專案？ 開發、審查、回顧 我們先來看看什麼時候會需要知道 coverage？通常依照團隊的工作流程，將它分為三個階段：開發、審查、回顧。每個階段關注的場景會略有不同。 一個一個講。對開發中情形，開發者想知道的是剛寫完的邏輯是否能正常運行，有沒有對應的測試，覆蓋範圍是否已經足夠，如果還有條件分支沒覆蓋到的話，是哪裡？是不是每個錯誤都有處理了。這時最需要的是，codebase 要能 highlight 剛剛講的資訊，幫助開發者一眼掌握。 當開發完成，feature branch 被提交到原始碼管理系統，例如 GitLab，會需要一名
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相信平常開發時，即使沒真的用到，也會聽別人提起「依賴注入」的概念。我們都知道依賴注入的目的是解耦模組間的依賴，但具體來說，依賴注入應該要怎麼進行呢？Go 對於依賴注入有什麼比較好的實踐呢？這篇就來談談 Go 相關的依賴注入話題。 常見的實踐方式 講到依賴注入，從 OOP 的觀點來看，可以回到 Martin Fowler 的 SOLID 原則，其中的 Dependency Inversion Principle 落實到編程中，就是依賴注入。James Grenning 曾經簡單扼要說明 DIP 原則的出發點 Martin tells us that high-level modules shouldn’t depend on low-level modules. 這裡，高層級的模組指的是商業邏輯的實現。依賴反轉原則之所以重要，
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測試是程式的防護網，能確保程式符合設計，而當開發者需要對程式進行重構，以增進品質時，測試也可以確保程式不會出現改 A 壞 B 的情況。從商業角度來看，測試能降低維護與改善程式的成本，進而提高軟體開發的競爭力。 既然測試這麼好，那為什麼常看到軟體專案中沒有測試？在我的經驗中，主要原因有兩個：首先是軟體開發初期，架構還不是很穩定，API 隨時有可能改變，在 API 不穩時，如果就開始寫大量測試，會造成後面很大的維護成本，試著想想，API 的改變，可能就牽涉到測試流程跟測試資料的改變，而之前的 Corner Case 很可能都變成沒有價值的投資，在這情況下寫測試沒有意義。 再來，程式中可能會引用到第三方套件，例如 ORM 或 HTTP 之類的外部依賴，如果要實際測試，就會需要建構測試環境，而這些也會有建置與維護成本，像是網路斷掉，可能就會在程式邏輯沒動到的狀況下，讓 HTTP 的測試失效，這些維護成本會讓寫測試的投資報酬率看起來不太划算。
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開發軟體時，常常會發現有些函式或方法很類似，例如對 Callback Function 來說，開發者都需要註冊回調函式，並在適當的時機，將資料交給回調函式處理，我們可以將這兩個動作，稱為 OnAction 跟 EmitAction。儘管繼承或組合能讓程式碼重複使用類似的組件，幫助開發者節省時間，但對於較複雜的情況，像是不同類(Class)的函式名稱也要不同時，仍需要仰賴開發者自行編寫。 試著想想，如果開發者僅僅寫設定檔(Config File)，就有程式能根據設定檔來自動產生程式碼，不是很美好的事嗎？這是有的，在實務上，這類用於產生程式的程式被稱為 Code Generator，例如前面介紹過的 genny。Golang 有內建 generate 這個命令行工具，能幫助開發者將 Code Generator 跟編譯更密切結合在一起。 本文會用 Callback 的 Generator 當例子，講解如何開發並使用一套 Code Generator。
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用函數式編程(Functional Programming)的風格寫程式時，會常常重複使用一些通用函式，舉個例子，假設有個 array，開發者需要從該 array 中篩選符合條件的元素，重新組成新的 array。合理的情況是，如果有個 filter 函式，只需要設定條件，剩下的事情都能交給語言處理。 Golang 的 append 有點這味道，類似 JavaScript 的 push，能新增 slice 中的元素，但 Golang 畢竟不是徹底的函數式語言，內建函式庫中沒有 filter、map、reduce 等等 array 常用的函式。如果想要自行實現，語言的強型別系統會要求開發者在使用前告知對象型別，這等於是對不同的型別都要實現幾乎相同的函式，可想而知不切實際。 同樣是強型別語言，C++ 或 C# 在面對這問題時，是靠著泛型(
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接續前面，繼續來討論資料庫議題吧。 在商務初期，追求的是驗證市場，這時資料庫往往只有相對簡單的版本，各種欄位也還不是很齊全。隨著商業模式逐漸成熟，資料庫會需要負擔更多的營運功能，也會需要在原有表格中加入新欄位。資料庫的版本管理問題就出現了。 我們通常稱呼資料庫版本遷移為 Migration，在 Laravel 或 RoR 中都有整合好的 Migration 工具，而 Golang 目前仍需要仰賴自己動手，golang-migrate 是現在比較成熟的專案。本文會講解如何使用 golang-migrate 的 CLI 跟函式庫，來建立資料庫 Migration。 Introduction 既然說版本遷移是 Migration，為什麼不直接稱呼 Version 就好，它跟 Version 有什麼不同？兩者的區別可以看看下圖 簡單來說，Version 指的是資料庫的狀態，而 Migration 指的是狀態到狀態之間的改變。因為後端程式會使用到資料庫，如果用到資料庫沒有的欄位，就會出現問題。
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這幾年隨著物聯網(IoT)越喊越熱，MQTT 這套通訊協定也越來越常聽人提起。物聯網的核心精神是將終端數據傳輸到網路，網路中的運算單元在分析這些數據後，可以將它轉化為使用者想要的應用。在網路中，數據是用通訊協定來交換，而常見的通訊協定 HTTP 結構相對複雜，傳輸成本較高，也更要求終端裝置的效能，而且 HTTP 採用輪詢(Polling)機制來取得資料，需要客戶端頻繁跟裝置拉取訊息，不適合 IoT 的應用；相對的，MQTT 輕量、採用發佈/訂閱模式，更適合 IoT 的傳輸需求。 最常見的 MQTT 工具是由 Eclipse Foundation 維護的 mosquitto，相關工具也都有開源。本文會講解如何使用 Golang 的 mqtt 套件，搭配 mosquitto 的中間人 Broker 服務，
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進行後端開發時，少不了要使用資料庫，由於資料庫的設計與使用方式偏向函數思維，跟主流的物件導向習慣不同，因此很多語言都有對應的 ORM 套件，用來將資料庫轉為物件，方便開發者使用。 Golang 同樣有許多第三方的 ORM 套件，例如 lib/pq、go-pg、gorm、pgx，其中 gorm 是 GitHub 上星星數較多的專案，而且能對應到不同類型的資料庫，在 Golang 中常被使用。本文會講解如何使用 gorm 來操作 Postgres，順帶走一次後端資料庫開發的基本流程。 Establish Database 既然要使用 ORM 來開發資料庫，當然要先有資料庫啦。Postgres 是常用到的關聯式資料，它是 web based，支援高併發，相對傳統的 SQLite 等 file based
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Observer Pattern 是物件導向常用的架構，例如多個 Chart 與單一 Data Source 的互動，就可以使用 Observer Pattern 設計，好避免資料不同步的問題。而且 Observer Pattern 可以切開 Subject 跟 Observer，讓個別模組的功能更明確，修改副作用更小。 Golang 的哲學是簡單，語言上更強調小元件的延展與復用，例如使用組合取代繼承，使用 Goroutine 取代 Thread 等。本文會講解怎麼使用 channel 來實現 Observer Pattern，或者更現代的說法，實現 Publish/Subscribe 的架構，來建構彼此獨立的模組。 Introduce Observer Pattern 先來對 Observer Pattern 做個解說。
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Protocol buffers，簡稱 Protobuf，是由 Google 設計的結構化序列化資料技術。對網路應用來講，常常需要在不同的伺服端、客戶端之間交換資料，這些資料格式有 XML、JSON 等等之類。XML 特點是完整，便於記載更多的 meta data，但格式複雜，需要更強的效能來解析，傳輸時也需要更多頻寬；而 JSON 是 JavaScript 用於表示物件的語法，相對 XML 來得簡潔，隨著 JavaScript 普及，也變成現在常用的輕量級資料交換格式。 儘管 XML 跟 JSON 在當前網路應用中已經相當常見，但用不同語言開發的伺服端程式，都需要分別實現自己語言的 XML 或 JSON 解析，同時，這些格式定義也是團隊協作的痛點。假設 A 團隊開發某支應用，
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進行後端程式開發時，常會使用到 Golang 的 http 標準庫。例如要對某個 URL 進行處理時，會用到 http.Handle("/foo", fooHandler) 可以想像，如果沒有 http 庫，就需要使用大量的 if else 來對 URL 判斷，大幅降低程式碼可讀性。http 庫對 URL 進行 function 註冊的設計模式，不僅可以使用在後端開發，也能應用於更普遍的情境。對於要對同類型資訊進行不同處理的例子，都可以使用這個設計模式。 本文會用 Golang 來開發一個類似 http middleware 的程式，處理自訂的訊息格式，藉由這過程，也順便走一次 http 庫的路由設計原理。 Build a