Golang相关的内容到底什么样才真正吸引人？

关于什么样的Go内容真正吸引人，我认为核心在于解决实际问题和展示最佳实践。你提到的帮助新手建立基准测试思维就很好。让我分享几个具体例子：

1. 生产环境问题剖析

比如有人遇到goroutine泄漏，可以这样分析：

// 错误的示例：未控制goroutine数量
func processTasks(tasks []Task) {
    for _, task := range tasks {
        go func(t Task) {
            // 处理任务
        }(task)
    }
}

// 正确的模式：使用worker pool
func processTasksWithPool(tasks []Task, workers int) {
    ch := make(chan Task, len(tasks))
    var wg sync.WaitGroup
    
    for i := 0; i < workers; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            for task := range ch {
                process(task)
            }
        }()
    }
    
    for _, task := range tasks {
        ch <- task
    }
    close(ch)
    wg.Wait()
}

2. 性能优化案例

展示如何从O(n²)优化到O(n)：

// 优化前
func findPairsSlow(arr []int, target int) [][2]int {
    var pairs [][2]int
    for i := 0; i < len(arr); i++ {
        for j := i + 1; j < len(arr); j++ {
            if arr[i]+arr[j] == target {
                pairs = append(pairs, [2]int{arr[i], arr[j]})
            }
        }
    }
    return pairs
}

// 优化后：使用map
func findPairsFast(arr []int, target int) [][2]int {
    seen := make(map[int]bool)
    var pairs [][2]int
    
    for _, num := range arr {
        complement := target - num
        if seen[complement] {
            pairs = append(pairs, [2]int{complement, num})
        }
        seen[num] = true
    }
    return pairs
}

3. 关于slog的使用

我在生产环境中使用slog，这是我们的配置：

import "log/slog"

func setupLogger() *slog.Logger {
    handler := slog.NewJSONHandler(os.Stdout, &slog.HandlerOptions{
        Level: slog.LevelDebug,
        ReplaceAttr: func(groups []string, a slog.Attr) slog.Attr {
            if a.Key == slog.TimeKey {
                return slog.String("timestamp", time.Now().Format(time.RFC3339))
            }
            return a
        },
    })
    
    logger := slog.New(handler)
    slog.SetDefault(logger)
    return logger
}

// 使用示例
func processOrder(orderID string) {
    logger := slog.With(
        "order_id", orderID,
        "service", "payment",
    )
    
    logger.Info("processing order",
        "amount", 99.99,
        "currency", "USD",
    )
    
    // 输出结构化日志：
    // {"timestamp":"2024-01-15T10:30:00Z","level":"INFO","msg":"processing order",
    //  "order_id":"123","service":"payment","amount":99.99,"currency":"USD"}
}

4. 并发模式的实际应用

展示context在微服务中的正确用法：

func fetchUserData(ctx context.Context, userID string) (*User, error) {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 5*time.Second)
    defer cancel()
    
    // 并行获取用户信息
    var user User
    errCh := make(chan error, 2)
    
    go func() {
        profile, err := fetchProfile(ctx, userID)
        if err != nil {
            errCh <- fmt.Errorf("profile: %w", err)
            return
        }
        user.Profile = profile
        errCh <- nil
    }()
    
    go func() {
        orders, err := fetchOrders(ctx, userID)
        if err != nil {
            errCh <- fmt.Errorf("orders: %w", err)
            return
        }
        user.Orders = orders
        errCh <- nil
    }()
    
    // 等待所有goroutine完成或超时
    for i := 0; i < 2; i++ {
        select {
        case err := <-errCh:
            if err != nil {
                return nil, err
            }
        case <-ctx.Done():
            return nil, ctx.Err()
        }
    }
    
    return &user, nil
}

真正吸引人的内容通常包含：

• 实际遇到的生产问题
• 性能对比数据（benchmark结果）
• 不同解决方案的trade-off分析
• 标准库新特性（如slog）的实战应用
• 并发模式的实际案例

slog确实是个很好的补充，特别是它的结构化日志和性能优化。我们在微服务中用它替换了zap，减少了依赖。关键是要展示为什么选择某个方案，而不仅仅是如何实现。