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已经退居二线的Go语言之父Rob Pike近日发表了一篇名为“Simplicity”的博文，记述了2009年在Google内部一次圆桌会议上发表的演讲内容。Pike老先生在这个时间点发表这篇文章究竟有何深意呢？是对Go语言演进的路线有所不满吗？我们不得而知。不过，这篇文章的内容却是非常值得我们学习，这里我简单翻译一下，供大家参考。

2009年5月，Google举办了一次内部的“设计巫术（Design Wizardry）”小组讨论会，我有幸与Jeff Dean、Mike Burrows、Paul Haahr、Alfred Spector和Bill Coughran一起发表了演讲。以下是我演讲内容的文字稿(略作了修改)。尽管一些细节可能已经过时，但演讲的主题依然具有重要意义，而且如今它可能比以往任何时候都更为重要。

简单胜于复杂。

简单的东西更容易理解、搭建、调试和维护，而且最重要的是更易于理解，因为这会带来其他一切好处。让我们来看看google.com的网页，它只有一个搜索框，你输入查询并获取结果，这个简洁的设计是Google成功的一个关键原因。早期的搜索引擎界面要复杂得多，而现在的搜索引擎产品，要么是模仿我们的设计，要么用户体验很差。

那么，Google搜索引擎（GWS）又是如何运作的呢？我瞥了一眼GWS实例的运行参数列表，里面有成千上万的配置标志和数百个参数，还有一些后端机器的名称、后端配置以及一些特性的启用和禁用。其中大多数参数可能是正确的，但我相信也有一些已经过时或错误的。

所以问题是：一个能设计出google.com这样简洁网页的公司，怎么可能同时设计出复杂庞大的GWS搜索引擎呢？答案是，GWS并非从一开始就被“设计”出来，而是通过有机增长逐渐形成的。有机增长的路径非常复杂，每个部分、每次修改看起来都很简单，但综合起来就变得难以维护。

复杂性是乘法效应的。在像Google这样由多个组件组装而成的系统中，如果你让一个组件变得复杂，那么其中的一部分复杂性就会反映到其他组件中。这就是失控的复杂性。

复杂性也是普遍存在的。

很多年前，Tom Cargill从贝尔实验室的研究部门休了一年的假，加入了开发部门。他加入的团队每个子系统的代码都被打印出来，装订成册放在员工办公室的书架上。Tom发现其中一个子系统基本上是完全冗余的，大部分功能在其他地方已经重新实现过。于是他花了几个月的时间删除了那个子系统，删掉了1.5万行代码，并从所有人的书架上移走了一整本厚厚的代码目录。这样简化了整个系统，减少了代码量、测试工作量和维护工作量。他的同事们都很高兴。

然而，在评估时出现了问题。Tom得知管理层有一个衡量生产力的指标是代码行数。由于Tom在那一年删掉了那么多代码，他的生产力指标直接变成了负数。更糟糕的是，他的团队的整体生产力也变成了负数。他只能沮丧地回到研究部门。

这个故事给他上了一课：复杂性无处不在。简单性没有获得奖励。

你可以对这个故事嗤之以鼻，但我们与此并不相去甚远。谁会因为删除Google的代码而得到晋升呢？我们沉浸在自己拥有的庞大复杂代码中，新员工需要花费大量的精力去理解，我们也投入了大量的资源来培训和指导他们适应。我们为能够理解和修改这些代码而感到自豪。

Google是一个民主的组织，代码对每个人都是透明的，可以查看、修改、完善和增加功能。但是每增加一点东西，复杂性就会增加。引入一个新的库，复杂性就增加了；再加上一个存储封装，复杂性又增加了；在子系统中添加新选项，配置变得更加复杂。如果对核心基础模块（如网络库）进行这样的修改，整个系统的复杂性都会大大增加。

复杂性就这样逐步累积，其代价以几何级数增长。

另一方面，简单需要付出努力——但大部分工作都在前期。设计简单的系统是非常困难的，但一旦设计完成并实施，后续的维护和操作就会更加容易。选择避免复杂性可以使简化系统的好处成倍增加。

举个例子，来看看我们的查询日志系统。虽然它在完美程度上还有待提高，但在设计初期就被定位为——至今仍然是——Google内部唯一解决特定核心问题的系统。正是由于这个原因，它确保了系统的稳定性、安全性、一致性以及大规模的经济效益。如果每个团队都自行构建日志基础架构，Google绝对不会达到现在的规模。

然而，这种思路并没有被广泛应用，各个团队仍然频繁地提出建立新的数据存储系统、工作流系统、代码库、基础架构等等。

这种重复建设和快速增长的复杂性正在拖累我们，因为复杂系统的运作效率较低。

Google有几条重要的工程原则：代码要可读，要可测试，别惹恼SRE（译注：Site Reliability Engineering，网站可靠性工程），要追求速度。

然而，简单性从未被纳入考虑。但实际上，它比上述任何一条都更为重要。更简单的设计意味着更易于阅读，代码更易于测试，对SRE更易于解释和修复问题。

此外，简单的系统运行速度更快。

注意，我强调的是系统设计，而不是代码。有时为了提升性能，确实需要增加代码的复杂性，这可能是无法避免的。然而，复杂的系统从来都不会变得更快，因为调试和交互变得复杂，难以理解。复杂性只会导致低效。

简单性甚至比性能更为重要。复杂性对系统的影响是成倍增加的——增加2%的复杂度只能换来2%的性能提升（或者1%、0.1%等），这完全得不偿失。

等一下，服务器利用率为什么那么低？难道不是因为系统太慢吗？

不是的，利用率低是因为系统过于复杂。我们无法理解系统的性能表现，无论是在单机还是集群环境下。组件之间的交互难以清晰描述。

应用开发人员无法完全理解底层基础架构。

基础架构工程师也无法准确了解网络状况。

很难弄清楚应用程序需要哪些资源，问题层出不穷。

为了弥补这些问题，每个人都在配置中添加各种参数和补丁代码，使得一切变得更加难以调试。

为了确保产品正常运行，我们只能围绕产品建立防护墙，以避免受到外部环境的影响——然而，这只是增加了更多的复杂性。

这是一个死循环。

所以请仔细考虑你正在进行的工作，是否可以将其设计得更简单一些？那个功能真的是必需的吗？通过删除、合并或共享资源，是否可以使整个系统变得更简单？请考虑与其他相关团队进行讨论，设计一个更简单、更统一的架构，避免相互之间的制约。

多研究已有系统的适应性，在此基础上进行改进，而不是从头开始构建。如果发现现有系统无法满足需求，也许问题出在你对需求的定义，而不是系统本身。

如果确实需要开发新的组件，请确保它可以被推广和重用，不仅仅为本地团队提供服务。

构建复杂系统很容易。为了赶进度，编码比重新设计更简单、更快。但是技术债务会不断积累，长期来看必然会失败。

我们的代码库比一年前增加了50%。再过一年呢？五年后呢？

如果不能控制复杂性，总有一天不仅仅是利用率低的简单警告。系统会变得过于复杂、运行缓慢，最终导致彻底崩溃。那将是一场“全面崩溃”的灾难。

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