為所有離職的谷歌工程師寫的一份“廠外”生存指南

一位曾經(jīng)的谷歌工程師，花費(fèi)兩年時間，辛苦整理了一份清單。

這個名為“xg2xg”的清單，原本是這位前谷歌工程師（ex-Googler），為所有離職的谷歌工程師寫的一份“廠外”生存指南。

但實(shí)際上，這個大全實(shí)打?qū)嵉匾渤蔀榱艘环葑罴验_發(fā)工具大全。

所有的程序員，都能受益于此。

美國網(wǎng)友對這個大全給予了很高的評價：這份清單中列出的開源軟件，不僅解決了硅谷大廠前員工的難處，也能為其他所有碼農(nóng)解除困惑。

在這套大全的指導(dǎo)下，任何一個工程師，都能獲得類似在谷歌內(nèi)部寫代碼的體驗(yàn)。xg2xg上線僅僅一天就登上趨勢榜，收獲2500+星！

清單其中大部分替代軟件是Google開源的項(xiàng)目，或者是受谷歌論文的啟發(fā)，由開源軟件基金會自己做的第三方實(shí)現(xiàn)。即使你從來沒進(jìn)過Google工作，也在享受著Google工程師們帶來的福利。不禁讓人感嘆“谷歌拯救世界”。

下面就讓我們一起來看看這份清單吧。

開發(fā)工具一覽

這份清單總共有兩部分，前半部分介紹的是碼農(nóng)常用的開發(fā)工具，包括核心技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)、開發(fā)運(yùn)維等；后半部分則面向非技術(shù)人員。

核心技術(shù)工具

大數(shù)據(jù)處理工具

Google內(nèi)部工具：MapReduce；替代品：ApacheHadoop、Spark

想要在上千臺機(jī)器組成的大集群上、并行處理上TB級別的海量數(shù)據(jù)集，就要用到這類大規(guī)模數(shù)據(jù)處理工具了。

MapReduce，就是這類工具的先驅(qū)。JeffDean等人2004年提出了這個分布式計(jì)算架構(gòu)，最早在Google內(nèi)部用來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算。JeffDean還親自為它撰寫過使用指南。

而ApacheHadoop這個開源替代品，也是根據(jù)JeffDean當(dāng)年的論文自行實(shí)現(xiàn)而成，能提供與MapReduce文件系統(tǒng)類似的功能。

如果想要更快的數(shù)據(jù)處理速度，還有ApacheSpark供你選擇。相對于Hadoop的MapReduce會在運(yùn)行完工作后將中介數(shù)據(jù)存放到磁盤中，Spark使用了存儲器內(nèi)運(yùn)算技術(shù)，能在數(shù)據(jù)尚未寫入硬盤時即在存儲器內(nèi)分析運(yùn)算。

序列化工具

Google內(nèi)部：ProtocolBuffer；外部替代品：Protobuf、Thrift、Avro

這一組工具用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)序列化，上面這些，都是xml替代品，比它更小、更快、也更簡單。

ProtocolBuffer和Protobuf都是Google開發(fā)的序列化格式（SerializationFormat），github上可以找到這個項(xiàng)目的源代碼。

比起XML和JSON，Protobuf更小、更快，也更簡潔，很適合做數(shù)據(jù)存儲或RPC數(shù)據(jù)交換格式。只需要定義一次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就可以利用各種不同語言或者從各種不同數(shù)據(jù)流中對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行輕松讀寫。

完全撇開Google，也不是就沒有別的選擇了。其他廠商也有類似的序列化方案。

比如Facebook開發(fā)的Thrift，它與Protobuf基本一樣。

Avro同樣也有schema（也就是程序中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的定義），但是實(shí)現(xiàn)方式跟Protobuf和Thrift有很大區(qū)別。

由于數(shù)據(jù)不需要額外的標(biāo)注，Avro在序列化大量相同的數(shù)據(jù)時會比Protobuf和Thrift更有效率。不過在編碼大量變化的數(shù)據(jù)時，因?yàn)閟chema會隨數(shù)據(jù)一同存儲，Avro的效率會退化到JSON和MessagePack的級別。

看來在核心技術(shù)工具上，重回人間的前Google人還是有許多不錯的選擇的。

基礎(chǔ)設(shè)施

大型集群管理系統(tǒng)

Google內(nèi)部：Borg；外部替代品：Kubernetes、ApacheMesos、HashiCorpNomad

大型集群管理系統(tǒng)用于管理云平臺中多個主機(jī)上的容器化的應(yīng)用。

Borg是Google內(nèi)部的大型集群管理系統(tǒng)，現(xiàn)如今應(yīng)用最廣泛的服務(wù)編配系統(tǒng)Kubernetes就脫胎于Borg。

Borg讓開發(fā)者能夠不必操心資源管理的問題，做到跨多個數(shù)據(jù)中心的資源利用率最大化。

沒有Borg十五年的經(jīng)驗(yàn)，也就不會有Kubernetes。雖然作者把它放在開源/真實(shí)世界這一欄里，但事實(shí)上Kubernetes也是由Google設(shè)計(jì)并參與開發(fā)的。

Kubernetes使用Go語言編寫，是一個大而全的解決方案，服務(wù)調(diào)度、網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全通通一手抓，而且本身的架構(gòu)也非常好，在上面做二次開發(fā)非常容易。

HashiCorpNomad同樣是一個比較常見的開源調(diào)度程序，架構(gòu)簡單，能將資源管理器和調(diào)度程序的功能集成到一個系統(tǒng)中。Nomad也是分布式的，高可用且易操作。但顯然Kubernetes的功能會更豐富。

至于Mesos，它僅僅是一個調(diào)度系統(tǒng)，無法直接使用，要配合各種Mesosframework來實(shí)現(xiàn)各類功能。

存儲

當(dāng)然，Google內(nèi)部工具也不是所有的都能找到完美的替代品。

至少在存儲這件事情上，就有網(wǎng)友不贊同原作者觀點(diǎn)。他認(rèn)為這份清單在一定程度上具有誤導(dǎo)性，某些替代品根本達(dá)不到Google內(nèi)部工具的水平。

比如將Colossus和HDFS對比是在開玩笑，相比之下，HDFS就像是一個玩具。要說對比，它智能和十年前已經(jīng)退役的GFS相當(dāng)。

但HDFS恐怕是開源軟件中Colossus最好的替代品，對于“通用，大型，分布式文件系統(tǒng)”的使用情況，很難找到有比HDFS更好的了。

其他開發(fā)工具

列表中還有服務(wù)、開發(fā)運(yùn)維、安全等工具的替代品清單，由于篇幅限制，我們不再一一介紹，有需求的同學(xué)可以自取。全部工具的下載鏈接請參閱文末的GitHub地址。

還有什么福利

如果你不是工程師，上面那些工具大概就用不上了。不過，只要是個公司或者團(tuán)隊(duì)，總會有IT和運(yùn)營需求。

比如說，飯總是要吃的。

很多網(wǎng)友看了這份清單，最感興趣的就是這一項(xiàng)：

離開Google的人類，再也找不回免費(fèi)食堂。

畢竟，“中午吃什么”的哲學(xué)問題，每次想起來都是折磨。

羨慕的時候，可以用以下口令來安慰自己：

公司有吃的，還不是為了讓你們多點(diǎn)時間工作？

如果你覺得這一條說服力不夠，還可以跟一句補(bǔ)充說明：

Google最初是為什么提供免費(fèi)食物的？就是山景城總部周圍吃的選擇太少了，開車出去吃來回要一小時。對，就是想讓員工省下時間好好上班。

吃，只是IT/運(yùn)營章節(jié)的第一條。

后面，還有梗圖生成器Memegen。

工作太辛苦的時候，可以皮一下：

△當(dāng)沒有GPU的人，遇到了Google Colab

對此，甚至有人呼吁：

如果Google全家桶把Memegen收了就好了。

所以，這個章節(jié)并沒有和工作相關(guān)的資源么？

看看完整列表的話，還是能找到的：

有一些必要的小工具。

比如，CODEOWNERS可以用來指定哪些用戶來審查代碼，1Password是個密碼管理器。

也有一些同學(xué)，沒在上面找到自己需要的答案，便直接提問了：

Google這樣的大廠，公司內(nèi)部wiki用的是什么?。课覀児居玫氖荙uip，它就是個黑洞，文檔一進(jìn)去就出不來了。

然后，有熱心人士回答了這個問題：

雖然不知道Google用的什么，但Confluence是很常用的。

xg2xg項(xiàng)目地址：https://github.com/jhuangtw-dev/xg2xg