Go Não É Bala de Prata: A Verdade Crua Sobre Performance e Escolhas Técnicas

A Dor Real: O Mito da Performance Ilimitada

Quando o sistema começa a engasgar, sempre aparece alguém com a frase pronta: “Migra pra Go que resolve”. **Essa é a promessa vazia que transforma hype em dívida técnica.**

Go é rápido, simples e eficiente — mas isso não significa que ele seja a solução universal para todo gargalo de I/O, concorrência ou throughput. Já vi times reescreverem serviços inteiros só para descobrir que:

• o problema real estava na modelagem de dados;
• o gargalo era a fila downstream e não o serviço;
• a latência vinha de integrações externas e não da linguagem;
• a solução demandava arquitetura, não troca de stack.

No fim, sobraram sprints perdidos e um serviço em Go que não resolve melhor que o código original.

A Solução Pragmática: Medir Antes, Decidir Depois

Quer usar Go? Beleza. Mas **primeiro prove que o problema é computacional, não estrutural**. A solução pragmática passa por três pilares:

• observabilidade decente (metrics, tracing, logs);
• profiler para entender consumo real;
• benchmarks reproduzíveis.

Depois disso, a linguagem entra na conversa — não antes.

Implementação de Sênior: Benchmark Real com Go

Se o seu problema for realmente computacional, você precisa mostrar com dados. Abaixo um exemplo prático de benchmark Go totalmente funcional usando testing e benchstat.

package performance_test

import (
    "testing"
    "strings"
)

func processData(input string) string {
    builder := strings.Builder{}
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        builder.WriteString(input)
    }
    return builder.String()
}

func BenchmarkProcessData(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = processData("abc")
    }
}

Para analisar:

go test -bench=. -benchmem > bench.out
benchstat bench.out

Esse fluxo simples responde perguntas essenciais:

• O código realmente escala?
• Onde está o custo computacional?
• Go melhora algo real ou só troca sintaxe?

Direto das Trincheiras: 3 Dicas Práticas

• Não migre antes de medir: 80% dos gargalos não são linguísticos.
• Não use Go para mascarar má arquitetura: throughput alto em cima de design ruim só piora o desastre.
• Evite over-engineering concorrente: Go permite goroutines demais — e isso vira bomba.

O Custo da Escolha: Go Resolve, Mas Cobra

Escolher Go envolve trade-offs claros:

• Prós: baixo footprint, ótima concorrência, binários leves, fácil deploy.
• Contras: runtime limitado, GC que precisa ser conhecido de verdade, ecosistema ainda imaturo em domínios como data engineering, menor expressividade comparada a linguagens como Rust ou Kotlin.

O maior custo? A falsa sensação de que “Go resolve tudo” — essa mentalidade cria arquiteturas frágeis e times que delegam responsabilidade técnica à linguagem.

Fontes Utilizadas

(Nenhuma das fontes fornecidas pelo usuário se relacionava com o tema de Go, performance ou desenvolvimento de software, portanto nenhuma foi incluída conforme solicitado.)

Obrigado por acompanhar essa reflexão até o fim!

Espero que esses pontos ajudem você a tomar decisões mais lúcidas no seu próximo projeto. Não deixe de conferir outros artigos aqui no blog, onde descascamos outros hypes da nossa área.

Valeu e até a próxima! 😉