Go编译的程序非常适合部署，如果没有通过CGO引用其它的库的话，我们一般编译出来的可执行二进制文件都是单个的文件，非常适合复制和部署。在实际使用中，除了二进制文件，可能还需要一些配置文件，或者静态文件，比如html模板、静态的图片、CSS、javascript等文件，如何这些文件也能打进到二进制文件中，那就太美妙，我们只需复制、按照单个的可执行文件即可。

一些开源的项目很久以前就开始做这方面的工作，比如gobuffalo/packr、markbates/pkger、rakyll/statik、knadh/stuffbin等等，但是不管怎么说这些都是第三方提供的功能，如果Go官方能内建支持就好了。2019末一个提案被提出issue#35950,期望Go官方编译器支持嵌入静态文件。后来Russ Cox专门写了一个设计文档Go command support for embedded static assets, 并最终实现了它。

Go 1.16中包含了go embed的功能，而且Go1.16基本在一个月左右的时间就会发布了，到时候你可以尝试使用它，如果你等不及了，你也可以下载Go 1.16beta1尝鲜。

本文将通过例子，详细介绍go embed的各个功能。

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Go语言语法简单，学习起来容易，也容易上手，所以越来越多的公司和个人采用Go语言开发应用程序。不管使用什么语言，内存泄露是经常遇到的一类问题，而使用Go语言编写内存泄露的代码却不容易，本文将教你几招编写出内存泄露的代码，以满足你创造出内存泄露bug的心里需求。

即使你编写出内存泄露的bug,一般来说也很容易通过pprof查找出来，或者通过pprof的两次对比中找出哪一块出现的问题，所以不要因为写出bug就沾沾自喜，此类bug还是很容易被发现的。

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Go标准库提供了便利的方法，可以很容易地运行外部命令，一般我们会使用os/exec包下的方法实现执行外部命令以及和外部命令交互。os/exec包装了os.StartProcess方法，更方便的进行输入和输出的访问，提供I/O pipe等功能。我会通过两篇文章专门介绍Go启动新进程，执行外部命令的方法，这是第一篇，专门介绍os/exec库。

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稍微入门Go语言的程序员都知道，GOMAXPROCS变量可以限制并发运行用户态Go代码操作系统的最大线程数，你甚至可以通过调用函数func GOMAXPROCS(n int) int在程序运行时改变最大线程数的大小，但是当你进一步阅读文档，或者更深入的应用Go语言开发的时候，你就会发现，实际线程数要比你设置的这个数要大，有时候甚至远远大于你设置的数值，更悲剧的是，即使你的并发任务回退到没有几个的时候，这些线程数还没有降下来，白白浪费内存空间和CPU的调度。

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我在极客时间上开了一门面向中高级Go程序员的课程：Go 并发编程实战课，有读者问Go channel中的实现中使用了mutex,这个mutex和标准库中的Mutex有什么不同？正好在百度厂内分享Go相关课程中有同事也提出了相同的问题，所以我专门写一篇文章介绍一下。

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性能问题可以分为两种类型：

• On-CPU: 线程花费在CPU上的时间。
• Off-CPU: 线程阻塞在I/O、锁、计时器、页交换等场景中的等待时间。

Off-CPU性能分析砖窑用来测量和研究off-CPU时间，所以它不同于CPU profiling只检查线程在CPU上的运行时间，而是专门研究阻塞的线程状态，如下图所示：

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原文:Golang Regex Replace Example by Brad。

在这篇文章中，我会介绍如何在Go语言中使用正则表达式。Go标准库本身就包含正则表达式库regexp。

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最近写了一篇使用Go实现高效lock-free队列的文章,主要是根据Maged M. Michael 和 Michael L. Scott 的论文中提到的两个算法，其中一个算法是利用两个lock实现分别控制head、tail实现的队列，算法都超级简单，所以使用Go实现起来也是非常的容易。

最近一位网友提了一个issue,发现使用go race detector很容易就报data race错误。上述论文已经发表了24年了，可以说久经学术界和工程界同仁的考验，但是这位网友也提供了可以重现的测试显示有data race问题，这是怎么回事呢？

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队列(queue)是非常常用的一个数据结构，它只允许在表的前端（head）进行出队(dequeue)操作，而在表的后端（tail）进行入队(enqueue)操作。和栈数据结构一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾(tail)，进行删除操作的端称为队头(header)。

在并发环境中使用队列，就必须考虑到多线程(多纤程)并发读写的问题，可能存在多个写(入队)操作线程，同时也可能存在多个线程读操作线程，在这种情况下，我们要保证数据的不丢失，不重复，而且也要保证队列的功能不变，也就是先入先出的逻辑，只要存在数据，就可以出列。

诚然，通过一个排外锁可以实现队列的并发访问。一般实现队列的时候通过指针，而且只在队头队尾操作，所以这种排外锁保护的临界区并没有很复杂的执行逻辑，临界区的处理很快，所以一般情况下通过排外锁实现队列的效率已经很高了。但是在一些情况下，通过实现 lock-free 算法，我们可以进一步提升并发队列的性能。

本文介绍 lock-free queue 算法的一些背景知识，并实现了三种并发队列，并提供了性能测试的结果。

代码库可以在github上找到: smallnest/queue。

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前几天Redis的作者antirez说他朋友面试的时候考到排序问题，然后他说要是他也会考实现一个二叉搜索树，我说在中国某公司，据说面试直接就撸一个红黑树。不是说你技术渣，试问在座的各位有几个现在直接裸写出红黑树？

红黑树太过偏门，但是常用的二叉搜索树你能写出来吗？快排呢？堆排序呢？

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