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大家好，我是Tony Bai。

最近，我们的社交媒体时间线上，充斥着各种令人惊叹的 AI 效率神话。一些出海独立开发者，凭借 AI 的强大能力，在极短时间内“闪电般”地产出数个产品，上演着“一人成军”的传奇。

这景象，在令人惊叹之余，也难免给我们这些在大型项目和复杂系统中深耕的工程师，带来一丝焦虑：世界变化这么快，我们传统的开发模式和节奏，是否已经落伍了？

今天，我想和你深入探讨这背后的本质。我们需要清醒地认识到，这其实是两种目标、路径、评价体系都截然不同的开发模式。我称之为：“闪电战”与“持久战”。

“闪电战”模式：速度优先的“代码喷射器”

首先，我们必须理解那些“效率神话”主角们的战场。这是一种典型的“闪电战”模式。

• 核心目标： 快速验证想法，通过大量的产品“赛马”，在广阔的市场中捕捉稍纵即逝的流量和商机。
• 产品生命周期： 极短，甚至可以说是“阅后即焚”。一个产品可能只有一周的生命周期。若数据不佳，便会毫不犹豫地被下线，开发者则迅速转向下一个想法。
• AI 的角色： 在这个模式下，AI 是一个速度优先的“代码喷射器”。它的核心任务是在最短时间内生成能运行的代码。至于代码质量、设计一致性、可维护性、乃至长期的技术债，通通不在首要考虑之列。因为代码本身，就是一种“快速消费品”。

我们工程师的“持久战”模式：严谨可靠的“副驾驶”

现在，让我们回到自己的战场。我们绝大多数人从事的，是截然不同的“持久战”。

• 核心目标： 构建稳定、可靠、可长期演进的系统。我们写的代码，很可能需要在金融、医疗、基础设施等关键领域，7×24 小时不间断地运行数年。
• 产品生命周期： 长期，以年为单位。每一次代码提交，都是在为一座摩天大楼添砖加瓦。
• AI 的角色： 在这里，AI 必须是一个严谨可靠的“副驾驶”。它生成的每一行代码，都必须经受我们最严格的审视。因为我们，作为工程师，需要对 AI 产出的质量、安全性、性能、可维护性负全部责任。在这里，代码不再是消费品，而是需要长期持有和维护的核心资产——或者，沉重的技术负债。

看清这一点，我们就能明白：用“闪电战”的效率标准来衡量“持久战”的工作，是毫无意义的。 我们的战场不同，评价标准也完全不同。因此，我们完全没有必要为那种“一人一天N个产品”的神话而感到焦虑。

我们“持久战”工程师的 AI 打法与“护栏”

那么，在我们的“持久战”中，应该如何正确地使用 AI，既享受其带来的效率提升，又保证工程质量呢？关键在于建立清晰的“护栏”。

1. 代码审查是最后防线： AI 生成的代码，必须经过比人类编写的代码更严格的审查。审查的重点，不应仅仅停留在功能实现，更要深入到安全漏洞、性能陷阱、设计模式是否恰当等深层问题。

2. 建立团队级“Prompt 知识库”： 鼓励团队沉淀高质量、包含完整上下文和明确规范要求的 Prompt 模板。这能保证 AI 输出的“起点”质量更高，更符合团队的架构和规范，而不是每次都从零开始“随机”生成。

3. AI 专攻其擅长领域： 我们可以放心地让 AI 生成单元测试、API 文档、数据结构模板，或是在明确的模式下进行代码重构。但在核心架构设计、复杂业务逻辑实现等“高风险”领域，AI 只应作为提供思路参考的“顾问”，绝不能成为决策者。

4. 引入“AI 生成”标识： 在代码提交或 Code Review 流程中，可以引入规范，要求开发者明确标识出哪些部分是由 AI 主要生成的。这就像在施工图纸上标注出“预制件”，提醒审查者需要重点检查其接口和集成质量。

小结：认清你的战场，定义你的价值

首先，我们需要明确一点：“闪电战”与“持久战”之间，没有高下对错之分，只有战场类型和战略目标的不同。 如果你是一位寻求市场机会的出海独立开发者，那么“闪电战”无疑是极佳的策略。它能让你以最低成本快速试错，抓住机会，并在数据不佳时果断放弃，及时止损。这是一种聪明且务实的生存之道。

而对于我们绝大多数在企业中构建关键系统的工程师来说，认清我们身处“持久战”的现实，并重新定义我们在 AI 时代的价值，则至关重要。我们的核心竞争力，正在加速地从“编写代码”，转向“定义问题、设计系统、制定标准、审查质量、保障稳定”。

AI 越是能高效地“写”，我们就越需要成为那个能提出正确问题、设计出健壮蓝图、并能精准鉴别优劣的“架构师”和“质检员”。我们的工作变得更“上游”，我们的思考变得更具决定性，我们的价值也因此而更高。

所以，朋友们，请放下焦虑。清晰地认识到自己的战场，然后拥抱 AI 这个强大的“副驾驶”，在我们的“持久战”中，更高质量、更有效率地去构建那些真正能够改变世界、并经受住时间考验的系统。这，才是属于我们的战场，和我们的荣耀。

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一切没有目标的努力，都是瞎忙活儿。
                                                    - Tony Bai

刚实施回来，就又投入到新工作中，到今天才有那么一点点时间写写这件事儿。

* 缘起

我们的遗留系统性能一直不高，导致这一局面的因素有很多，比如最初设计和实现的“考虑不足”、后续维护人员的“随波逐流”甚至缺少勇气对影响性能的关 键代码进行重构等等。技术债务就这样一直积累着。直到两年前，我们终见其导致的巨大的影响了。

由于客户方成本压缩，单节点性能低意味着需要更多的硬件投入，并连带着报价升高，导致我们的产品市场竞争力下降。而竞争对手产品的性能是我们的 3-5倍，这终于引起了领导的重视，并下达了开发高性能版本的任务命令。

* 抉择

遗留系统的问题有很多，性能差仅仅是表象之一。可维护性差更让人印象深刻。遗留系统就像一件打满补丁的旧衣裳，虽然依旧能穿着遮体御寒，但却让我 们时刻战战兢兢，生怕一个动作会导致它解体，变得支离破碎。

对于我们这样一个mission-critical的系统来说，开发周期显然是不会短的。在性能达标的同时，更为重要的是保证产品的质量，确保上 线后运行稳定。因此摆在我们面前有两条路：
    1、在遗留系统上做“大修” – 大规模重构；
    2、重写，把构成系统的骨架重新设计和实现，使它能够足够坚固，满足在“高速公路”上驰骋的要求。

我们最终选择了重写，也就是风险较大的那条路。在我们的理解中，重写软件就好比汽车升级平台，就像大众将传统的PQ25、PQ35等统统升级为 MQB平台那样。平台的升级，不光影响技术，还会影响方方面面，比如团队的能力、思维方式、合作模式以及团队过程改善等等。做 得好的话，会使整个团队迈上一个新台阶，这是原地修补所不能够带来的。

对于我个人来说，这也是我期望中的实验田，我将把之前研究的诸多实践落地，帮助团队提升能力。

自私地说，重写系统也是我的一个小理想，能遇到这样一个从无到有构建一个系统的机会是不多的，因此很是希望能看到一个系统一点一点的在自己的呵护 下“成长”起来。虽然我也清楚完成这样一个系统需要很长时间，而这期间我可能需要时刻紧绷着神经，直到系统正式上线后，才能感受到那一抹释然。

* 建立“骨架(skeleton)”

我们将项目分成两个阶段：建立系统“骨架”和为系统“添肉”，即添加业务逻辑。

系统的性能目标是原遗留系统的10倍，这样我们建立的骨架的性能至少要高于原遗留系统的10倍。在“添肉”之前我们要充分证明骨架的设计是合理、 有效、稳定和高性能的。

遗留系统性能低，并非因为当初的设计者能力有什么问题，更多是局限于当初的设计目标。系统初期业务量不大，接入的外部网元不多，因此系统大量使用 了链表这种简单但低效的数据结构；为了easy coding，当初的设计者选择了全局大锁；在客户端-服务器处理模型上，选择了一个连接一个进程的“高耗能”模式。最初这样的设计应对当年的业务量也是 绰绰有余的，但应付今天的业务规模就显得颇为捉襟见肘了，以至于我们不得不通过罗列机器来满足业务增长的状况。服务器增多，却导致了我们维护 和监控难度的增加。

为了应付现有业务量规模以及未来若干年的业务量增长，我们的新系统的骨架在设计时显然要扬长避短：
    – 我们重新设计了通用的服务端框架和客户端框架，使得系统各个业务模块采用相同的通信处理机制；
    – 我们没有选择线程，而是依旧采用成熟的进程（资源隔离式） + IO多路复用（linux下epoll机制）的服务器-客户端模型，与以往不同的是，我们在每个进程中处理多个链接，设定进程数量在合理水平，避免大量上下文切换带来的性能损耗；
    – 将传统的全局big lock更换成了细粒度锁；
    – 采用高效的数据结构和算法，比如用hash和array替代掉list等；
    – 用简单队列替换掉原先复杂的队列调度结构，降低代码理解难度和后续维护门槛。
    – … …

我们要求对骨架代码进行严格的单元测试，通过lcut为骨架代码建立起单元测试集，并结合持续集成对骨架代码进行持续的单元测试验证。

骨架完成后，我们对其进行了全面的压力测试，确保其性能水平达到我们设计要求，这是我们进入下一阶段的前提条件。

* 添肉(business logic)

有了稳定、可靠、高效的骨架，我们在”添肉“阶段就更加有信心了。用C写纯业务逻辑是苦逼了一些，但还好我们没有全部将以前遗留代码扔掉，我们为了保证功 能Feature不丢失，我们会尽量复用之前的业务逻辑，当然是“规范地”搬到新系统中的，尽可能地去除原有代码中的Bad smell。

与骨架相比，业务逻辑相对复杂，且耦合较多，因此对这些业务逻辑做单元测试真是一件让人头疼的事情。不过这也和我们最初的估计相符，最初制定的策略就是对骨架代码做高覆盖，对业务代码则宽松些，尽量覆盖即可。

* 附加实践

就像前面所说的那样，围绕着这次重写系统，我策划了很多实践有了落脚之地，包括：
    – 试点知识管理 ：通过这次重写，建立起关于该系统的知识库；
    – 增加基于ReviewBoard的在线代码评审环节；
    – 引入基于Jenkins的持续集成；
    – 重新思考和设计构建环节，通过buildc提高构建效率；
    – 重新设计通用安装包；
    – 使用LCUT对骨架进行单元测试覆盖；
    – 规范commit log以及代码提交流程；
    – 应用代码风格检查工具，使得所有代码风格一致。

事实证明上述实践在这次系统重写的过程中产生了很好的效果，尤其在代码质量保证方面，系统上线后的结果也恰恰印证了这一点。

* 上线

“丑媳妇总要见公婆”。我们的新系统也到了该上线服务的时候了。为了这次上线，我们做了较为充分的实施准备，无论是人员还是时间，都有倾向性的向这个系统 投入。我们也提前做好了应对各种突发问题的预案。可实际情况出乎预料，与遗留系统的版本升级相比，这次全新系统上线显得十分顺利，系统的核心相当稳定，出 现的一些问题也都比较边缘，对这次成功上线已经不构成什么影响了。

* 那一抹释然

在实施人员庆贺上线成功时，在领导口头表扬时，我的内心却显得十分平静。对于新系统来说，这是一个好的开始。对我个人来说，我感受到了那一抹期望已久的释 然。在这个领域里这个方向上已经摸爬滾打了多年，虽然还有好多地方需要改进，好多实践需要完善，但我的内心告诉我：“够了”、“已经没什么牵挂了”、“是 时候换换方向、换换领域了”、“让其他人去做吧”。我已经在产品和团队中融入了我的思想，我相信他们都能很好的演化和发展。而我则为接受新思想、新领域做 好了准备。

的确也到了为自己设立新目标的时候了！