QPS 提升 10,000 倍，代码简化 10,000 倍｜为何当今的软件优化方案无需复杂性？

15 年前，要实现有意义的计算能力，需要大量的服务器机架、无休止的冷却系统以及不小的自大狂妄。如今，你口袋里的手机在原始计算能力方面已经超越了那个时代的超级计算机。然而，我们开发的许多软件仍然把现代硬件当成停留在 2008 年，小心翼翼地追求性能，仿佛我们仍在限制 CPU 的周期。

我们常常过度设计，而不是利用硬件进步来简化解决方案，创建不必要的复杂分布式系统，模仿谷歌等科技巨头的架构。但问题在于：大多数企业并不需要谷歌规模的基础设施才能取得成功。事实上，过度设计可能正是阻碍它们前进的因素。

   

超级计算机已经出现

在 21 世纪初，如果你想处理海量数据或支持一个全球分布式应用程序，你需要一台超级计算机。即使在那时，“庞大”和“全球”的含义也远不如今天那么宏大。那些超级计算机是专门设计的，价格高昂，维护起来更是噩梦。

如今，几乎每个人口袋里都揣着一台超级计算机。如今搭载苹果 A18 或高通骁龙系列等芯片的智能手机，其性能之强，足以让贝尔实验室的研究人员羡慕不已。此外，云计算的兴起，让海量计算能力可以按需获取，现代 GPU 和 CPU 也拥有强大的计算能力。如今，大多数问题不再需要外来的硬件来解决；商用硬件已经足够了。

那么，为什么我们继续构建软件，就好像我们停留在 2008 年一样？

   

过度设计存在陷阱

许多工程师将谷歌、AWS 、微软、腾讯、阿里等公司视为黄金标准。他们设计软件时会考虑微服务、负载均衡器和多区域故障转移——即使一款应用服务的用户数只有 1 万，而不是 1000 万。

但事实是，谷歌并非出于自愿而选择这种复杂性，而是被迫的。以他们的运营规模，他们无法简单地购买更好的硬件来弥补。他们不得不发明分布式计算技术才能维持运营。

对于我们其他人来说，模仿谷歌的架构就像用起重机建造鸟舍一样。更糟糕的是，它带来的是脆弱性而不是稳健性。每一个额外的活动部件都可能是一个潜在的故障点，调试难度也会成倍增加。

   

适当拥抱简单性

现代硬件功能实现了范式向简化的转变。通过利用智能手机等设备的强大功能，我们可以卸载以前需要专用服务器的任务。例如，边缘计算是指在设备上本地处理数据，而不是将其发送到集中式服务器，从而实现更快、更高效的操作。

通过直接在智能手机或物联网传感器等设备上执行图像识别、实时分析甚至安全检查等任务，边缘计算可以减少延迟、最大限度地减少带宽使用并确保更高的可靠性。

消除由网络依赖引起的延迟不仅可以简化操作；还可以使您的软件看起来比实际更智能。

   

更智能更有效的方案

如果您是软件开发者、创业者或任何数字产品构建者，那么扩展项目并非是为了应对最极端的情况，而是为了使架构与当前用户的需求保持一致。为了应对未来增长而过度设计，通常会导致系统臃肿，难以维护、更加脆弱、运营成本更高——讽刺的是，所有这些都会从一开始就阻碍产品的普及。

相反，你应该专注于根据现有规模进行设计，同时确保系统能够按需演进。保持简单实用，就能避免陷入过早优化的陷阱，避免复杂性的增长速度超过用户群的增长速度。

以下四种实用策略可以指导您的方法：

评估硬件能力。在深入开发之前，务必仔细评估现代设备的性能。如果你已经在科技行业工作了几年，你的直觉可能已经过时了。如今的智能手机和平板电脑能够完成曾经需要高端服务器才能完成的任务。笔记本电脑的速度比 10 年前快了 100 倍——真的！比 20 年前快了 10000 倍。（这些数字不仅反映了 CPU 的原始进步，也反映了多线程处理器、 GPU 和并行处理架构的演进。）尽可能利用这些能力在单台机器上处理计算密集型任务。

采用边缘计算。利用设备本身，将数据处理转移到更靠近用户的位置。例如，苹果公司将其大部分“智能”处理（例如语音识别或图像分析）转移到设备本身，而不是完全依赖云端。

本地硬件足以处理大多数任务，当其性能不足时，系统会无缝地迁移到云资源。这种方法不仅消除了网络延迟，还能通过将敏感数据保留在设备上来提高隐私性。此外，它还能降低用户和企业的处理和传输成本。

优先考虑可维护性。简洁是关键。简洁的架构不仅更易于扩展，而且随着时间的推移，调试和维护也更简单。尽量减少移动部件，并记住：最好的代码往往是你无需编写的代码，最好的优化就是无需优化。

利用现代库和工具。不要重复造轮子。许多开源库都针对当今的硬件进行了优化，可以节省您的开发时间，同时提升性能。

在硬件速度提升一万倍的时代，我们的解决方案无需照搬过去时代的复杂性。相反，我们应该抓住机会，构建与运行它们的技术一样优雅和强大的系统。如有疑问，请保持简单：如果鸟舍真的需要起重机，您可以稍后再引入它们。

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