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性能真的不主要了吗?Jeff Dean给出变态谜底

2026-01-03 16:22:05
泉源:

猫眼影戏

作者:

水原希子

手机审查

  猫眼影戏记者 徐孟加 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

新智元报道

编辑:倾倾

【新智元导读】许多人背着「过早优化是万恶之源」的名言 ,写出的却是随处漏风的代码。Google传奇Jeff Dean的这份条记破了真相:性能不是最后调出来的 ,而是你在选第一个容器、敲第一行代码时 ,就已经注定的物理下场。

2025年 ,是个很容易让人爆发错觉的时间点。

这时算力不再稀缺 ,云资源随叫随到 ,AI已经能写出准确无误的代码。

在这样的情形里 ,「性能」似乎正在悄悄贬值。由于代码写得慢一些 ,似乎也没什么大不了。

就在这种气氛下 ,Google的传奇工程师Jeff Dean更新了一份老文档:Performance Hints。

比起一篇炫技的论文 ,它更像是一份老派工程师的随笔 ,内里重新整理了基础规则。

它重复重申一个事实:盘算机底层的物理规则 ,从未由于云原生、AI或硬件的前进而改变。

硬件的前进掩饰了代码的低效 ,这些问题会在系统中一直群集 ,直到成为无法绕开的本钱。

「过早优化」 ,成了平庸代码的宽免权

所有工程师都听过一句老话:

Premature optimization is the root of all evil.(过早优化是万恶之源)。

它原本是提醒我们 ,别为了抠几行代码 ,把系统搞成一团乱麻。

但在实践中 ,这句话逐步变了味 ,成了一个免责口令——只要遇到性能质疑 ,一句「别过早优化」就能把所有问题挡回去。

效果走向了另一个极端:写代码时 ,性能被整体忽略。笼统可以多一层 ,数据可以多拷贝一次 ,API可以写得更「通用」。

瑞士奶酪模子:单个小误差没事 ,可是一层层叠加 ,对齐了会出大事

各人总以为未来有profiler ,等真慢下来再说。

可等系统上线 ,流量涌入 ,响应最先变拖沓 ,各人终于翻开性能剖析图 ,却发明屏幕上什么都没有。

没有一个函数占掉40%的时间 ,没有显着的性能热门。你看到的只有一张异常平展的火焰图——每一层都慢一点 ,每一个看似无关紧要的选择 ,都给未来埋下隐患。

你很难指出那里出了错 ,由于问题从一最先就没有集中泛起——这正是Jeff Dean重复强调的一种模式。

性能不是被某个过失决议拖垮的 ,而是被一连串「看起来没问题」的决议逐步稀释掉的。

一旦走到这一步 ,优化会变得异常腾贵 ,由于你失去了明确的下手点。

所谓「要害的3%」 ,指的历来不是写完代码后再去抠字眼 ,而是在写第一行代码时 ,就要避开那些虽然利便、但显着低效的路径。

这不但是技巧 ,更像一种素养。真正拉开差别的地方 ,往往爆发在profiler还没派上用场之前。

5ns和5ms之间 ,隔着整个物理天下

若是说前面的区别爆发在「已经来缺乏了」 ,那么接下来要说的是:「为什么我们会在一最先就走错路」。

事实上 ,许多工程事故并不是由于「不会优化」 ,而是由于对「慢」没有感受。

在编辑器里 ,5ns和5ms看起来只是多了几个0。缩进一样 ,语法一样 ,在Code Review时看起来合理合规。

但在物理天下 ,这些数字基础不属于统一个标准。

Jeff Dean在清单里列出了一张延迟比照表。一旦把这些数字还原成现实中的时间 ,许多所谓的设计直觉会就地崩塌。

L1缓存掷中:约0.5ns ,即是微观天下里的一次脉搏。

分支展望失败:5ns ,是一连十次脉搏。

主存会见:50ns ,相当于起个身 ,走下楼 ,取了个外卖。

随机磁盘寻址:10000000ns ,相当于从北京一起走到了上海。

最早由Google工程师整理 ,Jeff Dean在多次演讲中用过这个思绪

若是你的计划里泛起了一次磁盘寻址 ,后面无论代码写得多优雅、逻辑多漂亮 ,在物理标准上都已经输透了。

这就是顶级工程师脑子里的「物理地图」。他们本能地知道:哪些操作属于统一量级 ,而哪些操作一旦混进来 ,系统的节奏就彻底乱了。

这也是「信封背面估算」(Back-of-the-envelope calculation)的价值所在。

它是一次下手之前的排查:这个计划会触发几多次内存会见?有没有隐藏的分派?循环里会不会撞上网络IO?

若是谜底里泛起了一个不适时宜的量级 ,这个计划就应该被扔进垃圾桶。

许多性能问题并非「实现得不敷好」 ,而是选错了路径。

一旦建设起这种标准感 ,许多无意义的争论就能一眼看透。

反直觉的真相:Google大佬的代码为什么看起来很「土」?

真正拉开差别的地方 ,不在于「写得多智慧」 ,而在于知道哪些地方「不值得智慧」。

掀开这份Performance Hints ,我们能发明一个反直觉的事实:没有重大的算法 ,许多改动看起来都有点「土」。

但这些细碎的选择 ,却被Jeff Dean重复拿出来强调。

对内存的控制

「标准感」让我们意识到分派内存的珍贵 ,在实战中 ,这种意识会转化成对容器的极致考究。

为什么他们偏幸InlinedVector?由于在绝大大都场景下 ,它基础不碰堆内存 ,数据直接躺在栈上。

这带来的是实着实在的物理收益:少一次分派 ,多一次缓存掷中。

同样的 ,使用Arena(内存池)也不但是为了治理利便 ,而是为了让数据在物理内存上变得一连 ,顺应CPU缓存的节奏。

对数据漫衍的尊重

所谓的Fast Path(快路径) ,实质上是认可天下是不匀称的。99%的请求和输入都比想象中通俗。

若是坚持让每一次挪用都走那条「最通用、最包管」的路 ,现实上是在用少少数的边沿情形 ,绑架绝大大都的正常流量。

清单里提到的UTF-8处置惩罚就是一个典范:现实中大宗字符串着实只有纯ASCII字符。

若是一上来就按完整的剖析逻辑走 ,那每一个字节都在为万分之一的极端情形买单。

看一眼 ,是ASCII就直接放行——这种行为 ,建设在对数据纪律的尊重之上。

对笼统本钱的自觉

清单里举了个例子:把Protobuf逻辑改成原生结构体 ,性能提升20倍 ,让许多人担心。

Protobuf确实解决了跨语言和版本演进的难题 ,但便当从不是免费的 ,每一层封装、每一次剖析 ,都是一笔隐藏的「笼统税」。

就像在透支信用卡 ,你可以恣意购物 ,可一旦账单寄来 ,就要支付响应价钱。

笼统并不会消逝 ,只是被编译器睁开 ,最终落实到一行行详细的实现上。

当笼统层数一直叠加 ,本钱也会在底层被一并兑现。

这就是为什么他们建议在热路径里避开不须要的层级、避开那些「为了完整而完整」的设计。

目的是让你清晰地意识到 ,你究竟在为什么付费。

顶级工程师体贴的 ,历来不是怎样写出最智慧的代码 ,而是怎样阻止那些本不应泛起的开销。

当你在敲键盘时 ,能对分派、漫衍、笼统本钱坚持小心 ,许多性能瓶颈在爆发之前 ,就已经被挡在了门外。

想提高性能 ,就不可对价钱置若罔闻

许多人把性能明确成一种阶段性的事情:系统慢了 ,就最先优化;不慢 ,就先放一边。

但读完这份清单 ,你很难再这样看待它。

Jeff Dean们重复强调的 ,着实不是「怎样省下几纳秒」 ,而是「你是否真正明确自己正在使用的盘算资源」。

CPU、内存、缓存、磁盘......这些底层的物理纪律并没有由于云原生或AI的盛行而消逝 ,它们只是被包装得更笼统了。

顶级工程师之以是显得从容 ,是由于他们很少走到「火场」里:在写第一行代码时 ,他们就已经避开了那些注定腾贵的路径。

这份Performance Hints读起来不像教程 ,更像是一份肌肉影象。它不要求你随处极限优化 ,而是要求你在做决议时 ,不要冒充不知道价钱。

也许真正的分界线一直是——当你写下一个循环、设计一个数据结构、决议要不要多加一层时 ,脑海中是否浮现出那张时间和标准的地图。

一旦有了它 ,许多平庸的代码 ,你就再也写不下去了。

参考资料:

https://x.com/JeffDean/status/2002089534188892256?s=20

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责编:纪登奎

审核:大卫·O·拉塞尔

责编:关汉卿

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