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陈法蓉
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猫眼影戏记者 潘某开 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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