เวลาจะทำระบบที่มันคุยกันเยอะๆ (distributed systems) เนี่ย เรื่องปวดหัวอย่างนึงคือจะเลือกระบบ Messaging ตัวไหนดี มันมีให้เลือกเยอะซะเหลือเกิน ทั้ง Kafka, Valkey (ที่เกิดใหม่จาก Redis), RabbitMQ, แล้วก็ NATS อีก แต่ละตัวก็มีดีมีเสียต่างกันไป งั้นโพสต์นี้ขอมาจดโน้ตเทียบให้ตัวเองดูหน่อยละกัน ว่าตัวไหนมันเหมาะกับงานแบบไหน

ในโลกของเทคโนโลยี คำว่า Programmer Software Developer และ Software Engineer มักถูกใช้แทนกันได้ อย่างไรก็ตาม แต่ละคำมีบทบาทและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน การเข้าใจความแตกต่างนี้สามารถช่วยในการเลือกเส้นทางอาชีพหรือในการจ้างงานบุคลากรที่เหมาะสมสำหรับทีม

ช่วงนี้เห็นมีหาเสียงเลือกตั้งองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นกัน เลยถือโอกาสหยิบเว็บเทคโนโลยีนึงที่เหมือนจะถูกมองข้ามเช่น Server-Sent Events (SSE) มาสร้างเป็นระบบลงคะแนนเสียงแบบออนไลน์ที่รองรับการแสดงผลคะแนนแบบเรียลไทม์อย่างง่ายโดยใช้ภาษา Go สำหรับ backend และ Svelte สำหรับ frontend ดู

ในภาษา Go การใช้ Mutex (Mutual Exclusion) เป็นวิธีการหนึ่งในการจัดการกับการเข้าถึงข้อมูลที่ใช้ร่วมกันในหลายๆ โค้ดหรือ Goroutine เพื่อป้องกันการเกิด Race Conditions ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลเสียหายได้ แต่ในบางครั้งการใช้ Mutex ก็อาจทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพและความซับซ้อนของโปรแกรม และเสีย performance ดังนั้นเราลองมาเขียนโดยการหลีกเลี่ยง Mutex Lock โดยไม่จำเป็นกันดูว่าทำยังไงบ้าง

คุณสมบัติอย่างหนึ่งของ Go คือ มันมี Garbage collector (GC) ทำให้ชีวิต Dev อย่างเรา ๆ ไม่ต้องมาปวดหัวกับการที่ต้องมาคอยจัดการหน่วยความจำ ซึ่งความสะดวกนี้มันก็มีสิ่งที่ต้องแลกมานั่นคือ ช่วงเวลาที่ต้องให้ GC ทำงานนั่นเอง ถึงจะไม่ขนาด stop-the-world ก็เถอะนะ เพิ่มเติม Go GC ได้ตามลิ้งก์นี้เลย แต่สำหรับบางงานที่ latency คือสิ่งสำคัญเราก็ต้องมาช่วยให้ GC ทำงานน้อยลงนั่นคือลด heap allocation ลงนั่นเอง เป็นที่มาว่าทำยังไงเราจะลด heap allocation ให้ได้มาและไม่ฝืนจนเกินไป

ระหว่างที่รอเพื่อนร่วมทางที่ร้านกาแฟ พอมีเวลาว่างเลยนึกขึ้นได้ว่าเราเดินทางกับแบบ asynchronous task เลยนี่หว่า ใครออกมาก่อนทำก่อนถึงก่อน ในระหว่างที่คนอื่นก็เดินทางของตัวเองไป แล้วสุดท้ายมาเจอกันปลายทาง ก็เลยลองเขียน Go + NATS ทำ Pub/Sub ง่อย ๆ บันทึกไว้ว่ามันทำยังไง