借助 WASM 进行密集计算：入门篇

在《使用 Docker 和 Golang 快速上手 WebAssembly》一文中，我介绍了如何制作符合 WASI 接口标准的通用 WASM，以及如何在几种不同的场景下进行程序调用。

本篇文章将延续前文，聊聊在如何借助 WASM 增强 Golang、Node.js ，进行更高效的密集计算。

写在前面

或许有读者会说，既然使用 Golang 又何必使用 Node.js，差不多的代码实现场景，两者性能根本不在一个数量级，比较起来不够客观。但其实，完全没有必要做这样的语言对立，除了两种语言的绝对的性能区别之外，或许我们也应该关注下面的事情：

在相同的计算场景下，如果分别以两种语言自身的实现方式为基准，配合 WASM 进行业务实现，是否有可能在：程序执行效率、程序分发内容安全、插件生态上产生更好的变化呢？

以及，我们可以脑洞更大一些，两种语言是否可以通过 WASM 的方式进行生态整合，让丰富的 Node / NPM 生态，灵活的 JavaScript 应用和严谨高效的 Golang 产生化学反应呢？

在开始本文之前，我先来说几个让人意外的观察结论（具体数据可以参考文末表格）：

• 如果说 Go 在使用 WASM 的模式下，普遍执行速度并不会比“原生”差多少，甚至在个别场景下，执行速度还比原生快，你是否会感到诧异？

• 如果说原本 Node 多进程/线程的执行速度落后相同功能的 Golang 程序 200%，在不进行极端优化的场景下，仅仅是通过引入 WASM，就能让差距缩小到 100%。

• 甚至在一些情况下，你会发现 Node + WASM 的性能和 Go 最佳的表现其实差距可以从 300% 缩短到接近 30%。

如果你觉得意外，但是又好奇，不妨跟随文章自己亲自来试一试。

测试环境中的几种程序，为了模拟最糟糕的情况，均采用 CLI 一次性触发执行的方式来收集结果，减少 Go 语言运行时的 GC 优化、或者 Node 在运行过程中的 JIT 优化，以及字节码缓存带来的有益帮助。

前置准备

在开始折腾之旅之前，我们首先需要准备环境。为了保障程序运行和测试的结果尽量客观，我们统一使用同一台机器，并且准备相同的容器环境，并将容器可以使用的 CPU 资源数量限制小一些，为宿主机预留一些资源，确保测试的机器不会出现 CPU 不足的状况。

关于构建程序使用的方式和容器环境，可以参考前一篇文章的“环境准备”，为了节约篇幅，就不多赘述了。

下面是各种依赖和组件的版本。

# go version
go version go1.17.3 linux/amd64

# node --version
v17.1.0

# wasmer --version
wasmer 2.0.0

#tinygo version
tinygo version 0.21.0 linux/amd64 (using go version go1.17.3 and LLVM version 11.0.0)

准备 WASM 程序

为了更好的模拟和进行结果对比，我们需要一个计算时间比较久的“活儿”，“斐波那契数列”就是一个不错的选择，尤其是没有进行动态规划优化的“基础版”。

约定模拟密集计算的场景

这里为了方便程序性能对比，我们统一让程序针对斐波那契数列的第40位（大概1亿多的一个整数）进行快速的重复计算。

为了保证容器内的 CPU 充分使用，结果相对客观，程序一律使用“并行计算”的方式来进行数值计算。

使用 Go 编写 具备 WASI 标准接口的 WASM 程序

如果将上面的需求进行翻译，仅实现斐波那契数列的计算。那么使用 Go 不做任何算法优化的话，纯计算函数的实现，代码大概会类似下面：

package main

func main() {}

//export fibonacci
func fibonacci(n uint) uint {
 if n == 0 {
  return 0
 } else if n == 1 {
  return 1
 } else {
  return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
 }
}

将上面的内容保存为 wasm.go，参考上篇文章中提到的编写通用的 WASI 程序，执行 tinygo build --no-debug -o module.wasm -wasm-abi=generic -target=wasi wasm.go。

我们将会顺利的得到一个编译好的、通用的 WASM 程序，用于稍后的程序测试中。

编写 Go 语言基准版程序

虽然我们已经得到了 WASM 程序，但是为了直观的比较，我们还是需要一个完全使用 Go 实现基础版的程序：

package main

import (
 "fmt"
 "time"
)

func fibonacci(n uint) uint {
 if n == 0 {
  return 0
 } else if n == 1 {
  return 1
 } else {
  return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
 }
}

func main() {
 start := time.Now()
 n := uint(40)
 fmt.Println(fibonacci(n))
 fmt.Printf("🎉 都搞定了，用时：%v \n", time.Since(start).Milliseconds())
}

将上面的代码保存为 base.go，然后执行 go run base.go，将会看到类似下面的结果：

102334155
🎉 都搞定了，用时：574

如果你想追求绝对的性能，可以进行 go build base.go，然后执行 ./base，不过因为代码实在是太简单了，从输出结果来看，性能差异并不大。

基础计算功能搞定后，我们来简单调整代码，让代码具备并行计算的能力：

package main

import (
 "fmt"
 "os"
 "runtime"
 "strconv"
 "time"
)

func fibonacci(n uint) uint {
 if n == 0 {
  return 0
 } else if n == 1 {
  return 1
 } else {
  return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
 }
}

func calc(n uint, ch chan string) {
 ret := fibonacci(n)
 msg := strconv.FormatUint(uint64(ret), 10)
 fmt.Println(fmt.Sprintf("📦 收到结果 %s", msg))
 ch <- msg
}

func main() {
 numCPUs := runtime.NumCPU()
 n := uint(40)
 ch := make(chan string, numCPUs)

 fmt.Printf("🚀 主进程上线 #ID %v\n", os.Getpid())

 start := time.Now()

 for i := 0; i < numCPUs; i++ {
  fmt.Printf("👷 分发计算任务 #ID %v\n", i)
  go calc(n, ch)
 }

 for i := 0; i < numCPUs; i++ {
  <-ch
 }

 fmt.Printf("🎉 都搞定了，用时：%v \n", time.Since(start).Milliseconds())
}

将代码保存为 full.go，然后执行 go run full.go，将会看到类似下面的结果：

🚀 主进程上线 #ID 2248
👷 分发计算任务 #ID 0
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 7
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：658

是不是有一丝性价比的味道，前面一次计算结果接近 600 毫秒，这次并发8个（受限于 Docker 环境资源限制）计算，也就 650 毫秒。

编写 Go 语言调用 WASM 程序

package main

import (
 "fmt"
 "os"
 "runtime"
 "time"

 "io/ioutil"

 wasmer "github.com/wasmerio/wasmer-go/wasmer"
)

func main() {
 wasmBytes, _ := ioutil.ReadFile("module.wasm")
 store := wasmer.NewStore(wasmer.NewEngine())
 module, _ := wasmer.NewModule(store, wasmBytes)

 wasiEnv, _ := wasmer.NewWasiStateBuilder("wasi-program").Finalize()
 GenerateImportObject, err := wasiEnv.GenerateImportObject(store, module)
 check(err)

 instance, err := wasmer.NewInstance(module, GenerateImportObject)
 check(err)

 wasmInitial, err := instance.Exports.GetWasiStartFunction()
 check(err)
 wasmInitial()

 fibonacci, err := instance.Exports.GetFunction("fibonacci")
 check(err)

 numCPUs := runtime.NumCPU()
 ch := make(chan string, numCPUs)

 fmt.Printf("🚀 主进程上线 #ID %v\n", os.Getpid())

 start := time.Now()

 for i := 0; i < numCPUs; i++ {
  fmt.Printf("👷 分发计算任务 #ID %v\n", i)

  calc := func(n uint, ch chan string) {
   ret, _ := fibonacci(n)
   msg := fmt.Sprintf("%d", ret)
   fmt.Println(fmt.Sprintf("📦 收到结果 %s", msg))
   ch <- msg
  }

  go calc(40, ch)
 }

 for i := 0; i < numCPUs; i++ {
  <-ch
 }

 fmt.Printf("🎉 都搞定了，用时：%v \n", time.Since(start).Milliseconds())

}

func check(e error) {
 if e != nil {
  panic(e)
 }
}

将代码保存为 wasi.go ，执行 go run wasi.go，会得到类似下面的结果：

🚀 主进程上线 #ID 3198
👷 分发计算任务 #ID 0
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 7
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：595

多执行几次，你会发现相比较完全使用 Go 实现的程序，多数执行结果居然会更快一些，极限的情况，也不过是差不多快。是不是性价比的味道又来了。（不过为了保证客观，文末会附带多次计算结果）

使用 Node 编写基准版程序（Cluster模式）

相同的代码如果使用 Node.js 来实现，行数会稍微多一点。

虽然程序文件名叫啥都行，但是为了能在 CLI 执行上偷懒，就管它叫 index.js 吧：

const cluster = require('cluster');
const { cpus } = require('os');
const { exit, pid } = require('process');

function fibonacci(num) {
  if (num === 0) {
    return 0;
  } else if (num === 1) {
    return 1;
  } else {
    return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2);
  }
}


const numCPUs = cpus().length;

if (cluster.isPrimary) {
  let dataStore = [];
  const readyChecker = () => {
    if (dataStore.length === numCPUs) {
      console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`);
      exit(0);
    }
  }

  console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${pid}`);
  const start = new Date();

  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }

  cluster.on('online', (worker) => {
    console.log(`👷 分发计算任务 #ID ${worker.id}`);
    worker.send(40);
  });

  const messageHandler = function (msg) {
    console.log("📦 收到结果", msg.ret)
    dataStore.push(msg.ret);
    readyChecker()
  }

  for (const id in cluster.workers) {
    cluster.workers[id].on('message', messageHandler);
  }

} else {
  process.on('message', (msg) => {
    process.send({ ret: fibonacci(msg) });
  });
}

保存好文件，执行 node . ，程序输出内容会类似下面这样：

🚀 主进程上线 #ID 2038
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 7
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 8
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：1747

目前来看，执行时间差不多是 Go 版程序的 3 倍，不过往好处想，可提升空间应该也非常大。

使用 Node 编写基准版程序（Worker Threads）

当然，每当提到 Node.js Cluster 的时候，就不免会有人说 Cluster 数据交换效率低、比较笨重，所以我们同样测试一把 Worker Threads。

其实从 Node.js 12.x LTS 开始，Node 就具备了 Worker Threads 的能力。关于如何使用 Node.js 的 Worker Treads ，以及循序渐进的理解如何使用 SharedArrayBuffer，可以参考这篇文章《How to work with worker threads in NodeJS》，本文就不做基础展开了。考虑到我们模拟的是极限糟糕的情况，所以这里也不必使用 node-worker-threads-pool 之类的三方库，对 threads 做 pool 化了。（实测几乎没差别）

将上面 Cluster 版本的代码简单调整，我们可以得到类似下面的代码，不同的是，为了书写简单，我们这次需要拆分为两个文件：

const { Worker } = require("worker_threads");
const { cpus } = require('os');
const { exit } = require('process');

let dataStore = [];

const readyChecker = () => {
    if (dataStore.length === numCPUs) {
        console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`)
        exit(0);
    }
}

const num = [40];
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * num.length);
const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);
Atomics.store(sharedArray, 0, num);

const numCPUs = cpus().length;

console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${process.pid}`);

const start = new Date();

for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    const worker = new Worker("./worker.js");

    worker.on("message", msg => {
        console.log("📦 收到结果", msg.ret)
        dataStore.push(msg.ret);
        readyChecker()
    });

    console.log(`👷 分发计算任务`);
    worker.postMessage({ num: sharedArray });
}

可以考虑换个目录，先将上面的内容同样保存为 index.js。我们继续来完成 worker.js 的内容。

const { parentPort } = require("worker_threads");

function fibonacci(num) {
    if (num === 0) {
        return 0;
    } else if (num === 1) {
        return 1;
    } else {
        return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2);
    }
}

parentPort.on("message", data => {
    parentPort.postMessage({ num: data.num, ret: fibonacci(data.num) });
});

在文件都保存就绪后，执行 node . 同样可以看到类似下面的输出：

🚀 主进程上线 #ID 2190
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：1768

这里应该是因为交换的数据量比较少，所以执行时间其实和 Cluster 版本差不多。

使用 Node 调用 WASM 程序（Cluster）

简单调整上文中的 Cluster 模式的代码，来实现一个能够使用 WASM 进行计算的程序：

const { readFileSync } = require('fs');
const { WASI } = require('wasi');
const { argv, env } = require('process');

const cluster = require('cluster');
const { cpus } = require('os');
const { exit, pid } = require('process');

const numCPUs = cpus().length;

if (cluster.isPrimary) {
    let dataStore = [];
    const readyChecker = () => {
        if (dataStore.length === numCPUs) {
            console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`);
            exit(0);
        }
    }

    console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${pid}`);
    const start = new Date();

    for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
        cluster.fork();
    }

    cluster.on('online', (worker) => {
        console.log(`👷 分发计算任务 #ID ${worker.id}`);
        worker.send(40);
    });

    const messageHandler = function (msg) {
        console.log("📦 收到结果", msg.ret)
        dataStore.push(msg.ret);
        readyChecker()
    }

    for (const id in cluster.workers) {
        cluster.workers[id].on('message', messageHandler);
    }

} else {

    process.on('message', async (msg) => {
        const wasi = new WASI({ args: argv, env });
        const importObject = { wasi_snapshot_preview1: wasi.wasiImport };
        const wasm = await WebAssembly.compile(readFileSync("./module.wasm"));
        const instance = await WebAssembly.instantiate(wasm, importObject);
        wasi.start(instance);
        const ret = await instance.exports.fibonacci(msg)
        process.send({ ret });
    });
}

将内容保存为 index.js 后，执行 node --experimental-wasi-unstable-preview1 . 后，会看到类似下面的输出结果：

🚀 主进程上线 #ID 2338
(node:2338) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 8
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 7
(node:2345) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2346) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2360) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2350) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2365) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2377) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2371) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2354) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：808

是不是再次嗅到了一丝真香的味道。在几乎不需要怎么费劲的情况下，简单调整下代码，执行效率比不使用 WASM 少了一半的时间，甚至在降低了一个数量级之后，如果继续优化、以及让程序持续的运行，或许甚至能够无限趋近于 Go 版本实现的程序的性能。

使用 Node 调用 WASM 程序（Worker Threads）

为了让我们的代码保持简单，我们可以将程序拆分为三个部分：入口程序、Worker程序、WASI 调用程序。还是先来实现入口程序 index.js：

const { Worker } = require("worker_threads");
const { cpus } = require('os');
const { exit, pid } = require('process')

let dataStore = [];

const readyChecker = () => {
    if (dataStore.length === numCPUs) {
        console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`);
        exit(0);
    }
}

const num = [40];
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * num.length);
const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);
Atomics.store(sharedArray, 0, num);

const numCPUs = cpus().length;
console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${pid}`);

const start = new Date();

for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    const worker = new Worker("./worker.js");

    worker.on("message", msg => {
        console.log("📦 收到结果", msg.ret)
        dataStore.push(msg.ret);
        readyChecker()
    });

    console.log(`👷 分发计算任务`);
    worker.postMessage({ num: sharedArray });
}

接着实现 worker.js 部分：

const { parentPort } = require("worker_threads");
const wasi = require("./wasi");

parentPort.on("message", async (msg) => {
    const instance = await wasi();
    const ret = await instance.exports.fibonacci(msg.num)
    parentPort.postMessage({ ret });
});

最后来实现新增的 wasi.js 部分：

const { readFileSync } = require('fs');
const { WASI } = require('wasi');
const { argv, env } = require('process');

module.exports = async () => {
    const wasi = new WASI({ args: argv, env });
    const importObject = { wasi_snapshot_preview1: wasi.wasiImport };
    const wasm = await WebAssembly.compile(readFileSync("./module.wasm"));
    const instance = await WebAssembly.instantiate(wasm, importObject);
    wasi.start(instance);
    return instance;
};

将文件都保存好之后，执行 node . 可以看到类似上面 Cluster 版本的运行输出：

🚀 主进程上线 #ID 2927
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
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📦 收到结果 102334155
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🎉 都搞定了，用时：825

和分别使用 Cluster 和 Threads 实现基准版程序一样，执行时间也是差不多的。

对上述程序进行批量测试

为了让结果更客观，我们来编写一个小程序，让上面的程序分别重复执行 100 遍，并剔除表现最好和最糟糕的情况，取平均值。

先来实现一个简单的程序，代替我们的手动执行，针对不同的程序目录执行不同的命令，收集 100 次程序运行数据：

const { execSync } = require('child_process');
const { writeFileSync } = require('fs');
const sleep = (ms) => new Promise((res) => setTimeout(res, ms));

const cmd = './base';
const cwd = '../go-case';
const file = './go-base.json';

let data = [];

(async () => {
    for (let i = 1; i <= 100; i++) {
        console.log(`⌛️ 正在收集 ${i} 次结果`)
        const stdout = execSync(cmd, { cwd }).toString();
        const words = stdout.split('\n').filter(n => n && n.includes('搞定'))[0];
        const time = Number(words.match(/\d+/)[0]);
        data.push(time)
        await sleep(100);
    }
    writeFileSync(file, JSON.stringify(data))
})();

程序执行之后的输出会类似下面这样：

⌛️ 正在收集 1 次结果
⌛️ 正在收集 2 次结果
⌛️ 正在收集 3 次结果
...
⌛️ 正在收集 100 次结果

在数据采集完毕之后，我们来编写一个更简单的程序，来查看程序运行的极端情况，以及排除掉极端情况后的平均值。（其实还应该跑个分布，不过偷懒就不做啦，感兴趣的同学可以试试看，会有惊喜）

const raw = require('./data.json').sort((a, b) => a - b);
const body = raw.slice(1,-1);

const sum = body.reduce((x,y)=>x+y, 0);
const average = Math.floor(sum / body.length);

const best = raw[0];
const worst = raw[raw.length-1];

console.log('最佳',best);
console.log('最差',worst);
console.log('平均', average);

测试结果

前文提到，本次测试可以看作上述程序在非常受限制的情况下的比较差的数据。

因为这次我没有使用云服务器，而是使用笔记本上的本地容器，所以在持续运行过程中，由于多次密集计算，会导致设备的发热。存在因为温度导致计算结果放大的情况，如果你采取云端设备进行测试，数值结果应该会比较漂亮。

但是总体而言，趋势还是很明显的，或许足够支撑我们在一些适合的场景下，采取 WASM + Node 或者 WASM + GO 的方式来进行混合开发了。

最后

如果说上一篇文章目的在于让想要折腾 WASM 的同学快速上手，那么这篇文章，希望能够帮助到“犹豫是否采用轻量异构方案”的同学，并给出最简单的实战代码。

因为非常多的客观原因，WASM 的发展和推广或许会和 Docker 一般，非常的慢热。在 2021 年的末尾，我们看到了 Docker 已经爆发出来的巨大能量。

如果你愿意保持开放心态，如同七八年前，对待 Docker 一样的来看待 WASM，相信这个轻量的、标准化的、异构的解决方案应该能为你和你的项目带来非常多的不同。

君子以文会友，以友辅仁。

–EOF

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