标准库（一）：IO 与系统交互
需要预先了解： 接口 包与模块：代码组织 错误处理 标准库（一）：IO 与系统交互 io.Reader 和 io.Writer 是 Go 标准库最重要的两个接口，几乎所有"数据从哪里来、到哪里去"的 API 都建立在这两个接口上。这一篇讲清楚它们的语义、如何用它们拼装数据流，以及 fmt、os、bufio、time、flag 的常用部分。 io.Reader 与 io.Writer 两个接口的签名极简： type Reader interface { Read(p []byte) (n int, err error) } type Writer interface { Write(p []byte) (n int, err error) } Read 的语义：最多读 len(p) 个字节到 p 里，返回实际读到的字节数 n。 n > 0：读到了数据，err 可能是 nil，也可能是 io.EOF（最后一个数据块同时到达末尾）； n == 0, err == io.EOF：正常...
标准库（二）：JSON 与 HTTP 服务
需要预先了解： 结构体与指针 标准库（一）：IO 与系统交互 context 标准库（二）：JSON 与 HTTP 服务 encoding/json 和 net/http 是写服务端程序的两块基石。这一篇从"结构体怎么变成 JSON"讲到"一个带中间件、超时和优雅关闭的迷你 REST 服务"，把 反射与 unsafe 里看到的 tag 机制落到实际用法上。 encoding/json 基础 两个函数覆盖 90% 的场景： b, err := json.Marshal(v) // 值 -> JSON 字节切片 err = json.Unmarshal(data, &v) // JSON -> 值（必须传指针） u := User{Name: "一撮灰", Score: 98.5, Created: time.Date(2026, 9, 9, 12, 0, 0, 0, time.UTC)} b, _ := json.Marshal(u) fmt.Println...
测试
需要预先了解： 包与模块：代码组织 channel 标准库（二）：JSON 与 HTTP 服务 测试 Go 把测试做成了语言工具链的一部分：_test.go 文件、go test 命令、testing 包，不需要额外框架。这一篇讲单元测试、表驱动测试、基准测试、模糊测试、示例测试和 HTTP 测试的写法，以及覆盖率怎么读。 测试文件的组织 测试代码放在以 _test.go 结尾的文件里，和被测试代码同一个目录： calc/ ├── calc.go // package calc ├── calc_test.go // package calc（同包测试） └── calc_ext_test.go // package calc_test（外部测试包） 两种包名的区别： 写法 能访问 适合 package calc 包内所有标识符（含未导出的） 测试内部实现 package calc_test 只有导出的标识符 测试对外 API，避免依赖...
性能分析与调优
需要预先了解： 内存分配与逃逸分析 垃圾回收 测试 性能分析与调优 性能优化的第一条原则是先测量，再优化。凭直觉猜"哪里慢"十有八九猜错，而且容易把代码改得更复杂却没有任何收益。Go 工具链把测量能力做得很完整：testing 做基准、pprof 找热点、trace 看调度。 方法论 建立基线：用 testing.B 写基准测试，记录当前的 ns/op、B/op、allocs/op； 找到瓶颈：用 pprof 看 CPU/内存/阻塞的分布，而不是猜； 只改一个变量：一次改一处，改完重新测量； 验证收益：与基线对比，没有明显提升就回退； 防止退化：把关键基准保留在仓库里，配合 CI 定期跑。 优化的收益通常遵循帕累托分布：少数几处热点贡献了大部分开销。先解决它们，再考虑细节。 采集 profile 文件式采集（runtime/pprof） 在程序里显式启动： f, _ := os.Create("cpu.prof") pprof.StartCPUProfile(f) defer pprof.StopCPUProfile() ...
