比如數(shù)值算法里很經(jīng)典的math.Max()、math.Min()都是float64類型的，但是很多時候我們使用的是int、int64這些類型，在Golang引入泛型之前，我們經(jīng)常像下面這樣根據(jù)類型實現(xiàn)，產(chǎn)生大量模板代碼：

func MaxInt(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

func MaxInt64(a, b int64) int64 {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

// ...其他類型

而使用泛型則我們只需要一個實現(xiàn)：

func Max[T constraints.Ordered](a, b T) T {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

其中constraints.Ordered表示可排序類型，也就是可以使用三路運算符的類型[>, =, <]，包含了所有數(shù)值類型和string。可以通過go get golang.org/x/exp引入。

代碼地址

其他的像json解析、參數(shù)校驗、slices等也可以通過泛型進行實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Golang自帶的泛型容器有slices和map，這兩個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)其實可以完成大部分工作了，但是有時候我們可能還需要其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如說優(yōu)先級隊列、鏈表等。

雖然Golang在container包下有heap、list和ring三個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但說實話使用起來不是很方便，特別是元素類型全是interface{}，使用這些結(jié)構(gòu)就需要各種類型轉(zhuǎn)換。因此我們可以簡單的拷貝這些代碼，然后使用泛型進行改造，比如heap：

我們不但使用泛型進行實現(xiàn)，還把heap默認改為使用slice是實現(xiàn)，這樣只需要實現(xiàn)一個LessFunc，而不是5個。

package heap

type LessFunc[T any] func(e1 T, e2 T) bool

type Heap[T any] struct {
	h        []T
	lessFunc LessFunc[T]
}

func New[T any](h []T, lessFunc LessFunc[T]) *Heap[T] {
	heap := &Heap[T]{
		h:        h,
		lessFunc: lessFunc,
	}
	heap.init()
	return heap
}

// 移除堆頂元素
func (h *Heap[T]) Pop() T {
	n := h.Len() - 1
	h.swap(0, n)
	h.down(0, n)
	return h.pop()
}

// 獲取堆頂元素
func (h *Heap[T]) Peek() T {
	return h.h[0]
}

// 添加元素到堆
func (h *Heap[T]) Push(x T) {
	h.push(x)
	h.up(h.Len() - 1)
}

代碼地址

其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還包括list、set、pqueue等。

模板代碼

在后臺業(yè)務(wù)代碼里面，我們經(jīng)常會有很多個業(yè)務(wù)處理函數(shù)，每個業(yè)務(wù)處理函數(shù)我們基本都會通過一些代碼封裝成一個HTTP接口，這里其實基本上都是模板代碼，比如說對于一個使用gin實現(xiàn)的HTTP服務(wù)，每個接口我們都需要進行以下處理：

指定HTTP方法、URL
鑒權(quán)
參數(shù)綁定
處理請求
處理響應

可以發(fā)現(xiàn)，參數(shù)綁定、處理響應幾乎都是一樣模板代碼，鑒權(quán)也基本上是模板代碼（當然有些鑒權(quán)可能比較復雜）。

因此我們可以編寫一個泛型模板，把相同的部分抽取出來，用戶只需要實現(xiàn)不同接口有差異的指定HTTP方法、URL和處理請求邏輯即可：

// 處理請求
func do[Req any, Rsp any, Opt any](reqFunc ReqFunc[Req],
	serviceFunc ServiceFunc[Req, Rsp], serviceOptFunc ServiceOptFunc[Req, Rsp, Opt], opts ...Opt) gin.HandlerFunc {
	return func(c *gin.Context) {
		// 參數(shù)綁定
		req, err := BindJSON[Req](c)
		if err != nil {
			return
		}
		// 進一步處理請求結(jié)構(gòu)體
		if reqFunc != nil {
			reqFunc(c, req)
		}
		var rsp *Rsp
		// 業(yè)務(wù)邏輯函數(shù)調(diào)用
		if serviceFunc != nil {
			rsp, err = serviceFunc(c, req)
		} else if serviceOptFunc != nil {
			rsp, err = serviceOptFunc(c, req, opts...)
		} else {
			panic("must set ServiceFunc or ServiceFuncOpt")
		}
		// 處理響應
		ProcessRsp(c, rsp, err)
	}
}

這樣，現(xiàn)在一個接口基本上只需要一行代碼即可實現(xiàn)（不包括具體業(yè)務(wù)邏輯函數(shù)）：

	// 簡單請求，不需要認證
	e.GET("/user/info/get", ginrest.Do(nil, GetUserInfo))
	// 認證，綁定UID，處理
        reqFunc := func(c *gin.Context, req *UpdateUserInfoReq) {
		req.UID = GetUID(c)
	} // 這里拆多一步是為了顯示第一個參數(shù)是ReqFunc
	e.POST("/user/info/update", Verify, ginrest.Do(reqFunc, UpdateUserInfo))

代碼地址，實現(xiàn)了一個基于gin的RESTful風格模板。

對象池/緩存

Golang標準庫自帶了一個線程安全、高性能、還能夠根據(jù)對象熱度自動進行釋放的對象池sync.Pool，然而作為對象池，我們一般只會往里面放一種類型的對象，但sync.Pool里面的元素還是interface{}類型，因此我們可以簡單的封裝sync.Pool，讓它里面的元素有具體類型：

這里其實就是簡單的對象sync.Pool進行包裝，然后添加了一個ClearFunc()在回收對象的時候進行一些清理操作，比如說byte切片我們需要讓它的已用長度歸零（容量還是不變）。

// 創(chuàng)建新對象
type NewFunc[T any] func() T

// 清理對象
type ClearFunc[T any] func(T) T

type Pool[T any] struct {
	p         sync.Pool
	clearFunc ClearFunc[T]
}

func New[T any](newFunc NewFunc[T], clearFunc ClearFunc[T]) *Pool[T] {
	if newFunc == nil {
		panic("must be provide NewFunc")
	}
	p := &Pool[T]{
		clearFunc: clearFunc,
	}
	p.p.New = func() any {
		return newFunc()
	}
	return p
}

// 獲取對象
func (p *Pool[T]) Get() T {
	return p.p.Get().(T)
}

// 歸還對象
func (p *Pool[T]) Put(t T) {
	if p.clearFunc != nil {
		t = p.clearFunc(t)
	}
	p.p.Put(t)
}

作為字節(jié)數(shù)組對象池使用：

	newFunc := func() []byte {
		return make([]byte, size, cap)
	}
	clearFunc := func(b []byte) []byte {
		return b[:0]
	}
	p := New(newFunc, clearFunc)
	bytes := p.Get() // 這里bytes類型是[]byte
	p.Put(bytes)

代碼地址

對于緩存也是同理，目前大部分緩存庫的實現(xiàn)都是基于interface{}或者是byte[]，但是我們還是更加喜歡直接操作具體類型，因此我們可以自己使用泛型實現(xiàn)（或改造）一個緩存庫。我自己也實現(xiàn)了一個泛型緩存策略庫，里面包含LRU、LFU、ARC、NearlyLRU、TinyLFU等緩存策略。