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猫眼影戏记者 汤韬 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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