С чего начать разработку backend-сервиса на Go и какие его ключевые компоненты?

Разработку backend-сервиса на Go обычно начинают с выбора между стандартной библиотекой и фреймворком.

• Стандартная библиотека net/http: Отличный выбор для простых сервисов или для глубокого понимания основ работы HTTP в Go. Дает полный контроль, но требует больше кода для реализации стандартных функций.
• Фреймворки (Gin, Echo, Fiber): Ускоряют разработку за счет готовых решений для маршрутизации, middleware, валидации и многого другого. Рекомендуются для большинства проектов.

Пример простого HTTP-сервера на net/http:

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
)

func helloHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", helloHandler)
    log.Println("Starting server on :8080")
    if err := http.ListenAndServe(":8080", nil); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

Основные компоненты любого backend-сервиса:

1. Маршрутизация (Routing): Сопоставление URL-адресов и HTTP-методов (GET, POST) с функциями-обработчиками.
2. Промежуточное ПО (Middleware): Функции, которые выполняются до или после основного обработчика. Используются для логирования, аутентификации, сжатия данных, CORS и т.д.
3. Работа с базой данных: Взаимодействие с БД через стандартный пакет database/sql или с помощью ORM/query-билдеров (GORM, sqlx).
4. Обработка данных: Сериализация и десериализация данных, чаще всего в формате JSON (пакет encoding/json).
5. Конфигурация: Управление настройками приложения (адрес сервера, строки подключения к БД) через переменные окружения или конфигурационные файлы.
6. Обработка ошибок: Централизованная и предсказуемая обработка ошибок для возврата корректных HTTP-статусов и сообщений.
7. Тестирование: Написание unit- и integration-тестов, например, с помощью пакета net/http/httptest.

Для production-ready сервиса также важны:

• Graceful Shutdown: Корректное завершение работы сервера, позволяющее завершить текущие запросы.
• Структурированное логирование: Запись логов в формате JSON для удобного анализа и мониторинга.
• Мониторинг и метрики: Сбор метрик (например, с помощью Prometheus) для отслеживания состояния сервиса.