Nesta edição: o histórico completo de performance do Go de 1.2 a 1.27 com benchmarks rigorosos, a história honesta de uma biblioteca de regex que prometia 3000x de ganho e tinha 6% de respostas erradas. Outros destaques são uma série sobre concorrência em português, um framework de Distributed Actors e um case de reescrita de agente Python para Go com Genkit.
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Série: Concorrência Go
O grande Cássio Botaro publica semanalmente posts em português sobre padrões de concorrência em Go como geradores, workers, pipelines e fan-out, cada um com exemplos práticos e objetivos.
Hooking into the Go Toolchain
Uma das melhores leituras técnicas do ano: a flag -toolexec do go build permite interceptar cada chamada ao compilador, assembler e linker e com isso é possível cronometrar builds, reescrever código antes da compilação, injetar pacotes não declarados e até chamar código de pacotes externos via //go:linkname. O post explica como otelc usa exatamente essas técnicas para instrumentar serviços inteiros sem uma linha de código de tracing no fonte.
Francis — Distributed Actors para Go
Framework open-source para atores distribuídos (também conhecidos como Durable Objects) em Go, com suporte a workflows duráveis, alarms, escalonamento horizontal, tudo usando apenas PostgreSQL ou SQLite como dependência, sem broker externo.
Todo release do Go desde 2013, benchmarkado: 1.2 a 1.27
Uma análise bem completa sobre a evolução do desempenho do Go: os mesmos programas, o mesmo código-fonte, 26 versões do compilador, medidas em uma única máquina. Por exemplo: Go 1.27 é 11,5% mais rápido que Go 1.23.
Poisoning a Go Cache
Uma demonstração de como o cache de build do Go ($GOCACHE) funciona por dentro e como é possível substituir um pacote legítimo por um malicioso sem tocar no código-fonte, apenas reescrevendo um ponteiro no arquivo de index. O exemplo mais relevante para equipes: a proteção do cache de Actions do GitHub existe exatamente por conta desse vetor de ataque.
coregex: um replacement de regexp que tinha 6% de respostas erradas
O autor construiu coregex , alegadamente até 3000x mais rápido que a stdlib, e depois comissionou uma auditoria independente que encontrou 16 bugs. Um post exemplarmente honesto sobre o que fuzzing diferencial encontra quando a suíte de testes está testando os caminhos errados.
Why I Rebuilt My Python RAG Agent in Go with Genkit
Daniela Petruzalek (Google) documentou a reescrita do AIDA — seu agente de diagnóstico de SO, de Python com SQLite RAG para Go com Genkit e Agent Skills. O resultado: um binário único com type safety de ponta a ponta, middleware de retry e skills, e delegação multi-agente experimental para separar telemetria do SO de pesquisa na web. Um guia prático e completo sobre como construir backends agênticos em Go.