详解Go语言中泛型的实现原理与使用

前言

原文：A gentle introduction to generics in Go byDominik Braun

万俊峰Kevin：我看了觉得文章非常简单易懂，就征求了作者同意，翻译出来给大家分享一下。

本文是对泛型的基本思想及其在 Go 中的实现的一个比较容易理解的介绍，同时也是对围绕泛型的各种性能讨论的简单总结。首先，我们来看看泛型所解决的核心问题。

问题

假设我们想实现一个简单的tree数据结构。每个节点持有一个值。在 Go 1.18 之前，实现这种结构的典型方法如下。

type Node struct {
    value interface{}
}

这在大多数情况下都很好用，但它也有一些缺点。

首先，interface{}可以是任何东西。如果我们想限制value可能持有的类型，例如整数和浮点数，我们只能在运行时检查这个限制。

func (n Node) IsValid() bool {
    switch n.value.(type) {
        case int, float32, float64:
            return true
        default:
            return false
    }
}

这样并不可能在编译时限制类型，像上面这样的类型判断在许多 Go 库中都是很常见的做法。这里有 go-zero 项目中的例子。

第二，对 Node 中的值进行处理是非常繁琐和容易出错的。对值做任何事情都会涉及到某种类型的断言，即使你可以安全地假设值持有一个int值。

number, ok := node.value.(int)
if !ok {
    // ...
}

double := number * 2

这些只是使用interface{}的一些不便之处，它没有提供类型安全，并有可能导致难以恢复的运行时错误。

解决方法

我们不打算接受任意数据类型或具体类型，而是定义一个叫做T的占位符类型作为值的类型。请注意，这段代码还不会通过编译。

type Node[T] struct {
    value T
}

首先需要声明泛型类型T，这是在结构或函数名称后面方括号里面使用的。

T可以是任何类型，只有在实例化一个具有明确类型的Node时，T才会被推导为该类型。

n := Node[int]{
    value: 5,
}

泛型Node被实例化为Node[int]（整数节点），所以T是一个int。

类型约束

上面的实现里，T的声明缺少一个必要的信息：类型约束。

类型约束用于进一步限制可以作为T的可能类型。Go 本身提供了一些预定义的类型约束，但也可以使用自定义的类型约束。

type Node[T any] struct {
    value T
}

任意类型（any）约束允许T实际上是任何类型。如果节点值需要进行比较，有一个comparable类型约束，满足这个预定义约束的类型可以使用==进行比较。

type Node[T comparable] struct {
    value T
}

任何类型都可以作为一个类型约束。Go 1.18 引入了一种新的interface语法，可以嵌入其他数据类型。

type Numeric interface {
    int | float32 | float64
}

这意味着一个接口不仅可以定义一组方法，还可以定义一组类型。使用Numeric接口作为类型约束，意味着值可以是整数或浮点数。

type Node[T Numeric] struct {
    value T
}

重获类型安全

相对于使用interface{}，泛型类型参数的巨大优势在于，T的最终类型在编译时就会被推导出来。为T定义一个类型约束，完全消除了运行时检查。如果用作T的类型不满足类型约束，代码就不会编译通过。

在编写泛型代码时，你可以像已经知道T的最终类型一样写代码。

func (n Node[T]) Value() T {
    return n.value
}

上面的函数返回n.Value，它的类型是T。因此，返回值是T，如果T是一个整数，那么返回类型就已知是int。因此，返回值可以直接作为一个整数使用，不需要任何类型断言。

n := Node[int]{
    value: 5,
}

double := n.Value() * 2

在编译时恢复类型安全使 Go 代码更可靠，更不容易出错。

泛型使用场景

在Ian Lance Taylor的 When To Use Generics 中列出了泛型的典型使用场景，归结为三种主要情况：

• 使用内置的容器类型，如slices、maps和channels
• 实现通用的数据结构，如linked list或tree
• 编写一个函数，其实现对许多类型来说都是一样的，比如一个排序函数

一般来说，当你不想对你所操作的值的内容做出假设时，可以考虑使用泛型。我们例子中的Node并不太关心它持有的值。

当不同的类型有不同的实现时，泛型就不是一个好的选择。另外，不要把Read(r io.Reader)这样的接口函数签名改为Read[T io.Reader](r T)这样的通用签名。

性能

要了解泛型的性能及其在 Go 中的实现，首先需要了解一般情况下实现泛型的两种最常见方式。

这是对各种性能的深入研究和围绕它们进行的讨论的简要介绍。你大概率不太需要关心 Go 中泛型的性能。

虚拟方法表

在编译器中实现泛型的一种方法是使用Virtual Method Table。泛型函数被修改成只接受指针作为参数的方式。然后，这些值被分配到堆上，这些值的指针被传递给泛型函数。这样做是因为指针看起来总是一样的，不管它指向的是什么类型。

如果这些值是对象，而泛型函数需要调用这些对象的方法，它就不能再这样做了。该函数只有一个指向对象的指针，不知道它们的方法在哪里。因此，它需要一个可以查询方法的内存地址的表格：Virtual Method Table。这种所谓的动态调度已经被 Go 和 Java 等语言中的接口所使用。

Virtual Method Table不仅可以用来实现泛型，还可以用来实现其他类型的多态性。然而，推导这些指针和调用虚拟函数要比直接调用函数慢，而且使用Virtual Method Table会阻止编译器进行优化。

单态化

一个更简单的方法是单态化（Monomorphization），编译器为每个被调用的数据类型生成一个泛型函数的副本。

func max[T Numeric](a, b T) T {
    // ...
}

larger := max(3, 5)

由于上面显示的max函数是用两个整数调用的，编译器在对代码进行单态化时将为int生成一个max的副本。

func maxInt(a, b int) int {
    // ...
}

larger := maxInt(3, 5)

最大的优势是，Monomorphization带来的运行时性能明显好于使用Virtual Method Table。直接方法调用不仅更有效率，而且还能适用整个编译器的优化链。不过，这样做的代价是编译时长，为所有相关类型生成泛型函数的副本是非常耗时的。

Go 的实现

这两种方法中哪一种最适合 Go？快速编译很重要，但运行时性能也很重要。为了满足这些要求，Go 团队决定在实现泛型时混合两种方法。

Go 使用Monomorphization，但试图减少需要生成的函数副本的数量。它不是为每个类型创建一个副本，而是为内存中的每个布局生成一个副本：int、float64、Node和其他所谓的"值类型"在内存中看起来都不一样，因此泛型函数将为所有这些类型复制副本。

与值类型相反，指针和接口在内存中总是有相同的布局。编译器将为指针和接口的调用生成一个泛型函数的副本。就像Virtual Method Table一样，泛型函数接收指针，因此需要一个表来动态地查找方法地址。在 Go 实现中的字典与虚拟方法表的性能特点相同。

结论

这种混合方法的好处是，你在使用值类型的调用中获得了Monomorphization的性能优势，而只在使用指针或接口的调用中付出了Virtual Method Table的成本。

在性能讨论中经常被忽略的是，所有这些好处和成本只涉及到函数的调用。通常情况下，大部分的执行时间是在函数内部使用的。调用方法的性能开销可能不会成为性能瓶颈，即使是这样，也要考虑先优化函数实现，再考虑调用开销。

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最后

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