猫眼影戏
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闫剑华
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猫眼影戏记者 江户川 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：赵成
审核：凌敏
责编：葛瑞芳
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