为什么 Go 社区强调避免不必要的抽象？—— 借用海德格尔哲学寻找“正确”的答案

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大家好，我是Tony Bai。

“Go 的哲学强调避免不必要的抽象。”

这句话我们听过无数次。当你试图引入 ORM、泛型 Map/Reduce 、接口或者复杂的设计模式时，往往会收到这样的反馈。这句话本身没有错，但难点在于：到底什么是“不必要”的？

函数是抽象吗？汇编是抽象吗？如果不加定义地“避免抽象”，我们最终只能对着硅片大喊大叫。

在 GopherCon UK 2025 上，John Cinnamond 做了一场与众不同的演讲。他没有展示任何炫酷的并发模式，而是搬出了马丁·海德格尔（Martin Heidegger）和伊曼努尔·康德（Immanuel Kant），试图用哲学的视角，为我们解开关于 Go 抽象的终极困惑。

注：海德格尔与《存在与时间》

马丁·海德格尔（Martin Heidegger）是 20 世纪最重要的哲学家之一。他在 1927 年的巨著《存在与时间》(Being and Time) 中，深入探讨了人（此在）如何与世界互动。John Cinnamond 在演讲中引用的核心概念——“上手状态” (Ready-to-hand) 和 “在手状态” (Present-at-hand)，正是海德格尔用来描述我们与工具（如锤子）之间关系的术语。这套理论极好地解释了为什么优秀的工具（或代码抽象）应该是“透明”的，而糟糕的工具则会强行占据我们的注意力。

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我们都在使用的“必要”抽象

首先，让我们承认一个事实：编程本身就是建立在无数层抽象之上的。

泛型：这是对类型的抽象。虽然 Go 曾长期拒绝它，但在技术上它是必要的，否则我们将充斥着重复代码。
接口：这是对行为的抽象。io.Reader 让我们不必关心数据来自文件还是网络。
函数：这是对指令序列的抽象。没有它，我们只能写长长的 main 函数。
汇编语言：这是对机器码的抽象。

所以，当我们说“避免不必要的抽象”时，我们真正想表达的其实是——避免“不恰当” (Inappropriate) 的抽象。

那么，如何判断一个抽象是否“恰当”？

何为抽象？—— 一场有目的的“细节隐藏”

在深入探讨“正确”的抽象之前，我们必须先回到最基本的定义。John Cinnamond 在演讲中给出了一个精炼而深刻的定义：

“抽象是一种表示 (Representation)，但它是一种刻意移除被表示事物某些细节的表示。”

让我们拆解这个定义：

抽象是一种“表示”，而非事物本身
它不是代码的实体，而是代码的地图或模型。例如，一辆模型汽车是真实汽车的表示，但 Gopher 吉祥物是地鼠的抽象——它刻意省略了真实地鼠的所有细节，只保留了核心特征。

抽象是“有目的的”细节移除
这与仅仅是“不精确”或“粗糙”不同。抽象是有意为之的，它不试图精确描绘所有方面，而是只关注某个特定维度。

抽象在编程中具有动态性
- 不确定引用 (Indefinite Reference)：一个抽象（如 io.Reader）通常可以指代许多不同的具体实现。
- 开放引用 (Open Reference)：抽象的内容或它所指代的事物可以随着时间而改变。

为什么要刻意移除细节？John 总结了几个核心动机：

避免重复代码：将重复的逻辑提取到抽象中。
统一不同的实现：允许以统一的方式处理本质上不同的数据结构（如所有实现了 Read 方法的类型）。
推迟细节：隐藏那些当下不重要、或开发者不关心的细节（例如，你坐火车参会，不需要知道每节车厢的编号）。
揭示领域概念：用抽象来更好地表达业务领域中的核心概念。
驾驭复杂性：这是最核心的理由——没有抽象，我们无法在大脑中一次性处理所有细节，也就无法解决复杂的问题。

但请记住，并非所有抽象都是一样的。John 将它们分为三类：

基于“它是如何工作的” (How it works)
这是为了代码复用而提取的抽象。例如，你发现两处代码都在做“检查用户是否是管理员”的逻辑，于是将其提取为一个函数。这种抽象关注的是内部机制。 (这类抽象通常比较脆弱，一旦实现细节变化，抽象可能就会失效。)
基于“它做了什么” (What it does)
这是 Go 语言中接口（Interface）最典型的用法。例如 io.Reader，我们不关心它是文件还是网络连接，我们只关心它能“读取字节”。这是一种行为抽象。
基于“它是什么” (What it is)
这是基于领域模型的抽象。例如一个 User 结构体，它代表了系统中的一个实体。这种抽象关注的是本质属性。

在现实中，好的抽象往往是这三者的混合体，但在设计时，明确你是在抽象“行为”还是“实现”，对于判断抽象的质量至关重要。

理解了抽象的本质，我们可能会觉得：既然抽象能驾驭复杂性，那是不是越多越好？

且慢。在急于评判一个抽象是否“恰当”之前，我们必须先意识到一个常被技术人员忽略的现实：抽象不仅存在于代码中，更存在于人与人的互动里。 这将我们引向了一个更现实的考量维度。

抽象的代价 —— 代码是写给人看的

John 提醒我们，软件开发本质上是一项社会活动 (Social Activity)。

“除非你是为了自己写着玩，否则你的代码总是写给别人看的。团队是一个微型社会，它有自己的习俗、信仰和‘传说’(Lore)。”

引入一个新的抽象，本质上是在向这个微型社会引入一种新的文化或规则。这意味着：

你需要支付“社会成本”：如果这个抽象与团队现有的习惯（Lore）相悖——比如在一个从未用过函数式编程的 Go 团队里强推 Monad——你将遭遇巨大的阻力。
团队的保守性：成熟的团队往往趋于保守，改变既定习惯需要巨大的能量。你不能仅仅因为一个抽象在理论上很美就引入它，你必须证明它的收益足以覆盖它带来的社会摩擦成本。
认知负担是共享的：一个抽象对你来说可能很清晰，但如果它让队友感到困惑，那就是在消耗团队的整体智力资源。

因此，当我们评判一个抽象是否“恰当”时，不能只看代码本身，还必须看它是否“合群”。这正是我们接下来要引入海德格尔哲学的现实基础。

锤子哲学 —— “上手状态” vs. “在手状态”

John 引用了海德格尔在《存在与时间》中的一个著名概念：Ready-to-hand (上手状态) 与 Present-at-hand (在手状态)。

上手状态 (Ready-to-hand)：当你熟练使用一把锤子钉钉子时，你的注意力完全在钉钉子这件事上，锤子本身在你意识中是“透明”的。你感觉不到它的存在，它只是你身体的延伸。
在手状态 (Present-at-hand)：当锤子突然坏了（比如锤头掉了），或者你拿到一把设计奇特的陌生工具时，你的注意力被迫从“钉钉子”转移到了“锤子”本身。你开始审视它的构造、重量和用法。

这对代码意味着什么？

好的抽象是“上手状态”的：比如 for 循环。作为经验丰富的开发者，你使用它时是在思考“我要遍历数据”，而不是“这个循环语法是怎么编译的”。它透明、顺手，让你专注于解决问题。

坏的抽象是“在手状态”的：比如一个复杂的、过度设计的 ORM 或者一个晦涩的 Monad 库。当你使用它时，你的思维被迫中断，你需要停下来思考：“这个函数到底在干什么？这个参数是什么意思？”

如果一个抽象让你频繁地从“解决业务问题”中抽离出来去思考“工具本身”，那么它很可能是一个坏的抽象。

注：通过学习和实践，在手状态 (Present-at-hand)的抽象可以转换为上手状态 (Ready-to-hand)的抽象。

真理的检验 —— “本质真理” vs. “巧合真理”

接着，John 又搬出了康德关于真理的分类，引导我们思考抽象的持久性。

分析真理 (Analytic Truth)：由定义决定的真理。比如“所有单身汉都没结婚”。在代码中，这就像 unnecessary abstractions are unnecessary，虽然正确但没啥用。
综合真理 (Synthetic Truth)：由外部事实决定的真理。比如“外面在下雨”。它的真假取决于环境，随时可能变。
本质真理 (Essential Truth)：虽然不是由定义决定，但反映了世界的本质规律。比如“物质由原子构成”。

这对抽象意味着什么？

当你提取一个抽象时，问问自己：它代表的是代码的“本质真理”，还是仅仅是一个“巧合”？

举个例子：你有一段过滤商品的代码，可以按“价格”过滤，也可以按“库存”过滤。你提取了一个 Filter(Product) bool 的抽象。

如果未来所有的过滤需求（如颜色、大小）都能用这个签名解决，那么你发现了一个本质真理。这个抽象是稳固的。
但如果突然来了一个需求：“过滤掉重复的商品”，这个需求需要知道所有商品的状态，而不仅仅是单个商品。原本的 Filter(Product) bool 签名瞬间失效。

如果你提取的抽象仅仅是因为几段代码“长得像”（巧合），而不是因为它们“本质上是一回事”，那么当需求变更时，这个抽象就会崩塌，变成一种负担。

由此可见，好的抽象不是被创造出来的，而是被发现（Recognized）出来的。它们是对代码中某种本质结构的捕捉。

实战指南 —— 如何引入抽象？

最后，John 给出了一个评估抽象是否“恰当”的五步清单：

明确收益 (Benefit)：你到底是为了解决重复、隐藏细节，还是仅仅因为觉得它“很酷”？
考虑社会成本 (Social Cost)：编程是社会活动。这个抽象符合团队的习惯吗？引入它是否需要消耗大量的团队认知成本？（比如在 Go 里强推 Monad等函数式编程的范式）。
是否处于“上手状态” (Ready-to-hand)：它能融入开发者的直觉吗？还是会成为注意力的绊脚石？
是否本质 (Essential)：它是否捕捉到了问题的核心结构，能经得起未来的变化？
是否涌现 (Emergent)：它是你从现有代码中“识别”出来的模式，还是你强加给代码的枷锁？