本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/11/21-lessons-from-google-engineer

大家好，我是Tony Bai。

“当我 14 年前加入 Google 时，我以为这份工作就是写出优秀的代码……我只说对了一部分。我待得越久，就越意识到，那些真正茁壮成长的工程师，不一定是最好的程序员——他们是那些懂得如何驾驭代码周围一切的人：人、政治、协同和模糊性。”

这段话，出自 Google 资深工程师 Addy Osmani 的一篇深刻反思——《在 Google 14 年的 21 条经验》。这篇文章，如同淬炼了 14 年的智慧结晶，几乎没有谈论任何具体的技术栈，却精准地描绘出了一位卓越工程师的成长画像。

这 21 条“法则”，并非关于某种转瞬即逝的技术，而是关于那些在项目、团队、公司之间反复出现的永恒模式。它们不是一场与外部世界的战争，而是一场关于自我提升的漫长“修炼”。这是一份珍贵的“心法”，能帮助我们在这场修炼之路上，走得更远、更稳。本文将为你逐一解读。

1. 最好的工程师痴迷于解决“用户问题”，而非“技术问题”

这是工程师“修炼”之路的第一心法：放下执念。

放下对特定技术的迷恋，将自我从“工具的使用者”升华为“问题的解决者”。

“用户痴迷”意味着走出 IDE，去阅读支持工单，去和真实用户交谈，去观察他们如何在你的产品中挣扎。

当你真正理解了用户的“痛”，你往往会发现，那个最优雅的解决方案，远比你最初设想的任何复杂技术都要简单。

2. 做到正确很廉价，而“一起”做到正确才是真正的修行

你可以在每一次技术辩论中都“赢”，但最终输掉整个项目。

真正的“修为”，不在于证明自己正确，而在于创造一个安全的空间，让团队能够共同对问题达成一致，并对自己的确定性保持怀疑。

记住：“观点强硬，但立场松动 (Strong opinions, weakly held)。”

3. 偏爱行动。交付。你可以修改一个糟糕的页面，但无法修改一个空白的页面

对完美的追求是麻痹剂，是“心魔”。

完美的架构不会在纯粹的冥想中诞生，它诞生于与现实的接触。

先做出来，再做对，再做得更好。

交付那个让你感到“有点尴尬”的 MVP。

一个粗糙的原型所能带来的真实反馈，远超一个月闭门造车的理论辩论。

4. 清晰即资深，聪明是开销

编写“聪明”的代码，是工程师证明能力的本能。

但真正的软件工程，是在时间和团队协作的维度上展开的。

清晰性不是一种风格偏好，而是一种运营风险的降低。

你的代码，是一份写给未来某个凌晨三点需要维护它的陌生人的“战略备忘录”。

资深的工程师，早已学会在他们的“修炼”中，用清晰性去交换那份无关紧要的“聪明”。

5. 新奇是一笔贷款，你将在故障、招聘和认知开销中偿还

像一个预算有限的组织一样，谨慎地对待你的“创新代币”。

只在你拥有独特优势的地方进行创新，其他所有事情，都应该默认选择“无聊”的技术，因为“无聊”意味着失败模式是已知的。

记住，“最好的工具”，常常是那个“在最多场景下最不坏的工具”。

6. 你的代码不会为你代言，人会

以为“好的工作会自己说话”，是工程师“修炼”生涯早期最大的错觉。

代码静静地躺在仓库里，它不会在晋升会议上为你辩护。

你需要将你的工作和价值，以一种可被他人理解和传播的方式呈现出来：写清晰的文档、做有影响力的分享、主动沟通你的成果。

7. 最好的代码，是那些你从未写下的代码

工程文化崇尚创造，但删除代码往往比增加代码更能改善一个系统。

你没有写下的每一行代码，都是你永远不必去调试、维护或解释的一行代码。

在动手构建之前，请先用“无为”的智慧拷问自己：“如果我们就是……不这么做，会发生什么？”

8. 在规模化面前，即使你的 Bug 也有用户

当用户足够多时，你的系统的每一个可观测行为，无论你是否承诺过，都会成为一种事实上的依赖。

有人正在爬取你的 API，有人正在自动化你的“怪癖”，有人正在缓存你的 Bug。

这意味着，兼容性本身就是一种产品。你不能再将修复 Bug 视为“维护”，将开发新功能视为“真正的工作”。

9. 大多数“慢”团队，其实是“失调”的团队

当项目拖延时，我们的本能是归咎于执行力：人手不够、技术不行、工作不努力。

但真正的瓶颈，往往在于协同失败 (Alignment Failure)——团队在做错误的事情，或者以不兼容的方式在做正确的事情。

资深工程师会花费更多时间去澄清方向、接口和优先级，而不是单纯地“更快地写代码”。

10. 关注你能控制的，忽略你不能的

在大型组织中，组织架构调整、管理层决策、市场变化……无数变量都在你的控制范围之外。

为这些事情焦虑，是在浪费你宝贵的精力。

卓越的工程师，会战略性地专注于他们的“影响圈”：你能控制你代码的质量，你能控制你如何响应变化，你能控制你学到了什么。

这是一种专注的“禅定”。

11. 抽象并未消除复杂性，只是将其转移到了你 on-call 的那一天

每一个抽象，都是一次“我未来不需要理解其底层”的赌博。

有时你会赌赢，但抽象总会泄露。

资深工程师之所以坚持学习底层知识，并非出于怀旧，而是出于对“凌晨三点，当你独自面对一个失效的抽象时”的敬畏。

12. 写作倒逼清晰。想学得更快，就去教别人

当你试图向他人解释一个概念时——无论是在文档中、演讲中，还是 Code Review 的评论里——你会立刻发现自己理解上的盲点。

把一个东西教给别人，本质上是在调试你自己的心智模型。

这是最高效的“利己”的学习法门。

13. 那些让其他工作成为可能的工作，无价且无形

“胶水工作”——文档、新人引导、跨团队协调、流程改进——至关重要。

但如果你无意识地、仅仅出于“乐于助人”去做这些事，它们会吞噬你的时间，让你偏离技术主航道。

诀窍在于，有意识地去做，为它设定时间盒，将它转化为文档、模板、自动化等可见的成果，让它成为你明确的影响力，而非模糊的“性格特质”。

14. 如果你赢得了每一次辩论，你可能正在积累无声的抵制

当你“赢”得太轻松时，通常意味着事情不对劲了。

人们不再与你争论，不是因为你彻底说服了他们，而是因为他们已经放弃了尝试。

而这份未解的分歧，将会在未来的执行层面，以“神秘的阻力”的形式爆发出来。

真正的协同，需要你真正去理解他人，并有时公开地改变自己的想法。

15. 当一个指标成为目标时，它便不再是一个好的指标

古德哈特定律的经典再现。

人类会为了被测量的东西而优化。

资深的做法是，用一组成对的指标来响应管理需求（例如，速度 vs. 质量），并坚持解读趋势，而非崇拜某个具体的阈值。

16. 承认“我不知道”，比假装知道能创造更多安全感

当一个领导者或资深工程师坦诚自己的不确定性时，他实际上是在给予整个团队“提问”和“犯错”的许可。

这会创造一种心理安全的环境，让问题在爆炸前被暴露出来。

反之，一个“永远正确”的领导者，只会培养出一群沉默的下属和一堆隐藏的地雷。

17. 你的人脉，比你做过的任何一份工作都更长久

职业生涯早期，我们容易专注于工作本身而忽略人际交往。

这是一个巨大的错误。

那些在公司内外投资于人际关系的同事，在数十年后，会收获巨大的回报。

你的工作不是永恒的，但你建立的信任是。

18. 大多数性能的胜利，源于“移除工作”，而非“增加聪明”

当系统变慢时，我们的本能是增加缓存、并行处理、或者换用更聪明的算法。

但更具影响力的胜利，往往来自于问一个更根本的问题：“我们正在计算的这些东西，真的有必要吗？”

删除不必要的工作，远比把必要的工作做得更快要有效得多。

最快的代码，是那段从未运行过的代码。

19. 流程的存在是为了减少不确定性，而不是为了制造文书工作

最好的流程，能让协作更容易，让失败的代价更便宜。

而最坏的流程，是“官僚主义戏剧”——它的存在不是为了帮助，而是在出问题时用来甩锅。

如果你无法解释一个流程如何降低风险或增加清晰度，那它很可能就是纯粹的开销。

20. 最终，时间会比金钱更宝贵。请据此行事

职业生涯早期，你用时间换金钱。

但在某个临界点之后，这个公式会反转。

时间是唯一不可再生的资源。

答案不是“不要努力工作”，而是“清楚你在交易什么，并深思熟虑地做出交易。”

21. 没有捷径，但有复利

专业知识，来自于经年累月的刻意练习。

但这里有希望的部分：学习是具有复利效应的。

你建立的每一个心智模型，你总结的每一条经验教训，都会成为你未来解决更复杂问题的“可复用原语”。

将你的职业生涯视为复利投资，而非一张张彩票。

小结：修炼的核心永远是人

Addy Osmani 的 21 条经验，最终可以归结为几个核心思想：保持好奇，保持谦逊，并永远记住，修炼的核心是人——你为之构建的用户，以及与你一同构建的队友。

对于我们工程师而言，这意味着，职业生涯的成长，是一场双螺旋式的攀升。

技术能力的“硬实力”是我们的根基，但决定我们最终能达到何种“境界”的，往往是沟通、协作、权衡、同理心这些看似“软”的、关于人的智慧。

这场“代码之外的修炼”，道阻且长，但行则将至。

资料链接：https://addyo.substack.com/p/21-lessons-from-14-years-at-google

你的“第22条”法则

读完这21条法则，相信你一定心有戚戚焉。在你自己的职业生涯中，是否有哪一条“生存法则”是你用惨痛教训换来的？或者，你觉得还有什么重要的经验是这21条没有覆盖到的？

欢迎在评论区分享你的独家心法！ 让我们一起汇聚更多智慧。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/11/proposal-float-to-int-conversions-should-saturate-on-overflow

大家好，我是Tony Bai。

你是否知道，同一行简单的代码 int64(myFloat)，在 Intel (amd64) 机器上可能返回一个巨大的负数，而在 ARM64 机器上却可能返回最大正整数？

在 Go 语言中，浮点数到整数的转换溢出行为长期以来一直属于“实现定义”(implementation-dependent) 的灰色地带。这意味着，代码的运行结果竟然取决于你底层的 CPU 架构。这种不确定性，一直是跨平台开发中一个难以察觉的隐形地雷。

2025年末，Go 编译器团队核心成员 David Chase 提交了一份提案（#76264），旨在彻底终结这种混乱。该提案计划在未来的 Go 版本中，强制规定所有平台上的浮点转整数必须是“饱和”的 (saturating)，从而实现真正的全平台行为一致。

痛点：薛定谔的转换结果

在现有的 Go 规范下，如果你尝试将一个超出目标整数范围的浮点数（例如 1e100）转换为 int64，结果是未定义的。

让我们看看这有多疯狂。假设我们有以下代码：

var f float64 = 1e100 // 一个巨大的数
var i int64 = int64(f)
fmt.Println(i)

这段代码在不同架构下的运行结果截然不同：

• ARM64, RISC-V: 返回 9223372036854775807 (MAX_INT64)。这是“饱和”行为，即卡在最大值。
• AMD64 (x86-64): 返回 -9223372036854775808 (MIN_INT64)。这是一个令人困惑的溢出结果。
• WASM: 行为又不一样…

更糟糕的是 NaN (Not a Number) 的转换：

var j int64 = int64(math.NaN())
fmt.Println(j)

• ARM64: 返回 0。
• AMD64: 返回 MIN_INT64。
• RISC-V: 返回 MAX_INT64。

这种不一致性不仅仅是理论问题，它已经导致了准标准库 x/time/rate 中的真实 Bug (#71154)。当你的代码逻辑依赖于转换结果的正负号来做判断时（例如 if i > 0），这种硬件差异就是致命的。

解决方案：拥抱“饱和转换”

David Chase 的提案非常直接：统一行为，拥抱饱和。

所谓“饱和转换”，是指当浮点数超出目标整数的表示范围时，结果应该被“钳制”在目标类型的最大值或最小值，而不是发生回绕(wraparound)或产生随机值。

具体规则如下：

1. 正溢出 -> 返回目标类型的 最大值 (MaxInt)。
2. 负溢出 -> 返回目标类型的 最小值 (MinInt)。
3. NaN -> 返回 0 (或归一化为 0)。

这一改变将使得 Go 代码在任何 CPU 架构上都表现出完全一致的逻辑，彻底消除了这类可移植性隐患。

深层权衡：一致性 vs. 性能

为什么 Go 以前不这么做？核心原因在于性能成本。

在 ARM64 和 RISC-V 等现代架构上，硬件指令集（如 FCVT）原生支持饱和转换，因此这样做几乎没有额外开销。

然而，AMD64 (x86-64) 是个“异类”。它的 CVTTSD2SQ 指令在溢出时不仅返回一个特殊的“不定值”（通常是 MinInt），还会触发浮点异常。为了在 AMD64 上模拟出“饱和”行为，编译器必须插入额外的检查代码：

// 模拟代码逻辑：AMD64 上的额外开销
result = int64(x)
if result == MIN_INT64 { // 可能溢出了
    if x > 0 {
        result = MAX_INT64 // 正溢出修正
    } else if !(x < 0) {
        result = 0         // NaN 修正
    }
}

Go 核心团队成员 Ian Lance Taylor 在评论中指出，我们必须权衡：为了消除这种不一致性，值得让 AMD64 上的转换操作变慢吗？

提案作者 David Chase 的回应是：值得。 与 FMA (融合乘加) 指令带来的微小精度差异不同，浮点转整数的差异往往是正负号级别的（MaxInt vs MinInt），这直接决定了代码逻辑的走向（循环是否执行、条件是否满足）。这种差异带来的 Bug 极其隐蔽且难以调试，其代价远超那几条指令的性能损耗。

实施计划：温和的演进

为了避免生态系统的剧烈震荡，提案建议采用分阶段的落地策略：

• Go 1.26: 引入 GOEXPERIMENT 标志，允许开发者尝鲜并测试影响。
• Go 1.27: 将其设为默认的实现行为。
• Go 1.28: 正式修改 Go 语言规范 (Spec)，将其确立为标准。

注：Go 1.26当前已经功能冻结，该提案依然处于Go语言规范变更审查委员会的讨论状态中，因此即便逻辑，其实际落地时间表也会顺延。

小结：Go 向“完美可移植性”迈出的重要一步

Dr Chase的这个提案不仅是对一个技术细节的修正，更是 Go 语言设计哲学的一次体现：在工程实践中，可预测性和可移植性往往优于特定平台上的极致微优化。

如果该提案通过，未来的 Gopher 们将不再需要担心底层的 CPU 是 Intel 还是 ARM，int64(NaN) 永远是 0，int64(Inf) 永远是 MaxInt64。这，才是我们想要的“Write Once, Run Anywhere”。

注：目前Dr Chase也在努力弥合amd64下的性能差距。

资料链接：https://github.com/golang/go/issues/76264

你的跨平台“血泪史”

跨平台开发中的“未定义行为”往往是最难调试的 Bug。在你的开发生涯中，是否也遇到过因为 CPU 架构或操作系统差异而导致的诡异问题？你支持为了“一致性”而牺牲一点点 AMD64 上的性能吗？

欢迎在评论区分享你的踩坑经历或对提案的看法！ 让我们一起见证 Go 语言的进化。

如果这篇文章让你对底层原理有了新的认识，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的硬核伙伴！

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