本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/16/brand-new-os-impossible

大家好，我是Tony Bai。

对于许多心怀浪漫主义的开发者来说，“从零开始编写一个属于自己的操作系统”，或许是技术生涯中最终极、最性感的梦想。这几乎是现代编程世界的“创世纪”，是掌控计算机每一个比特的至高权力。

然而，最近一位名为 Wildan M 的工程师，在他的一篇博文中，用一次亲身参与 Redox OS 项目的经历，给我们所有人泼了一盆冷水。他的结论简单而又颠覆：

现在，从零开始编写一个全新的、能被广泛采用的操作系统，已几乎是一项不可能完成的任务。

而其真正的难点，并非我们想象中那个神秘而复杂的内核，而在于内核之外，那座看不见的、庞大到令人绝望的“冰山”。

冰山一角：内核，那个“最简单”的部分

故事的主角是 Redox OS，一个雄心勃勃的项目。它旨在用内存安全的 Rust 语言，构建一个现代的、基于微内核架构的、可以替代 Linux 和 BSD 的完整操作系统。

当我们谈论“写一个 OS”时，我们通常指的是编写内核。那么 Redox OS 的内核有多复杂呢？文章给出了惊人的数据：
* 代码量： 约 3 万行 (30k LoC)。
* 启动速度： 大多数情况下，不到 1 秒。

在短短十年间，Redox 团队已经完成了动态链接、Unix 套接字等核心功能。这无疑是令人敬佩的工程壮举。但 Wildan 指出，这仅仅是浮出水面的冰山一角。一个能启动的内核，距离一个“能用”的操作系统，还有着遥远的距离。

冰山之下：生态移植的“五层地狱”

当作者兴致勃勃地想为 Redox OS 贡献力量，尝试将一些现代程序（如 Go, Node.js, Rust 编译器）移植上去时，他才真正撞上了那座隐藏在水面之下的巨大冰山。

一个现代操作系统之所以“能用”，是因为它能运行我们日常使用的所有软件。而将这些软件“搬”到一个全新的操作系统上，需要闯过一重又一重难关。

第一层：系统调用 (Syscall) 的鸿沟

这是最底层的障碍。每个操作系统都有自己的一套与硬件和内核交互的“语言”，即系统调用。Redox OS 的 syscall 与我们熟知的 Linux 完全不同。这意味着，任何需要与内核打交道的程序（几乎是所有程序），都必须重写这部分逻辑，告诉它如何在新世界里“说话”。

第二层：libc 的重担

为了不让每个程序都去痛苦地学习 syscall 这门“方言”，操作系统通常会提供一个标准的“翻译官”——C 标准库 (libc)。它将复杂的 syscall 封装成开发者熟悉的函数（如 printf, open, read）。因此，一个新 OS 的核心任务之一，就是自己实现一个兼容的 libc。Redox 为此用 Rust 实现了一个名为 relibc 的项目，其工程量之浩大可想而知。

第三层：POSIX 的“几乎兼容”陷阱

即便新 OS 像 Redox 一样，努力兼容 POSIX 这个通用标准，噩梦也远未结束。因为无数现有的软件，早已深度依赖于 Linux 特有的、非 POSIX 的功能，比如解析 /proc 文件系统、操作 cgroups 等。结果就是，即使有了 relibc，你依然需要为这些软件挨个打上无数的“补丁”。文章提到，仅 Redox OS 的官方“软件食谱 (Cookbook)”中，就包含了约 70 个这样的补丁。

第四层：编译器的“先有鸡还是先有蛋”

你想在新 OS 上原生编译软件吗？那你首先需要一个能在这个 OS 上运行的编译器，比如 GCC、Rustc 或 Go 编译器。但问题是，移植编译器本身，就是所有软件移植任务中最复杂、最艰巨的一种。它需要处理极其底层的二进制格式、链接方式和系统调用。这形成了一个经典的“鸡生蛋还是蛋生鸡”的困局。

第五层：语言生态的“次元壁”

如果说移植 C 语言程序还只是“困难模式”，那么移植那些拥有自己庞大生态的现代语言程序（如 Rust, Go, Node.js），则是“地狱模式”。这些语言的包管理器（如 Cargo, Go Modules）会从中央仓库下载海量依赖，你很难像修改 C 代码一样，通过一个简单的 .patch 文件来修复所有问题。唯一的办法，往往是去 fork 无数个核心依赖库，然后逐一修改，这几乎是一项不可能完成的任务。

小结：生态，才是那座无法逾越的山

当 Wildan 经历过这一切后，他得出了文章开头的那个结论。

一个操作系统的成功，或许 20% 在于内核的精巧，而 80% 在于其上能否运行用户想要的所有软件。 后者，那个由编译器、标准库、第三方包、应用软件共同构成的庞大生态，才是真正的、几乎无法被复制的“护城河”。

这就像建造一座城市。你可以设计出最宏伟、最先进的市政厅（内核），但如果没有配套的道路、水电、学校、医院、商店（软件生态），这座城市就永远只是一座无法住人的“鬼城”。

这篇文章并非是要劝退所有对底层技术抱有热情的开发者。正如作者所说，如果你想学习，从零开始或加入 Redox 这样的项目，会是一段极其宝贵的经历。但如果你想构建一个被广泛采用的新 OS，你面对的将不仅仅是技术挑战，更是一个需要说服全球成千上万开发者为你“投票”的社会学难题。

这或许就是对那些仍在坚持构建新 OS 的探索者们，我们应该报以最高敬意的原因。因为他们挑战的，不仅仅是代码，更是一整个时代建立起来的软件文明。

资料链接：https://blog.wellosoft.net/writing-a-brand-new-os-is-almost-impossible-by-now

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/27/rob-pike-on-bloat

大家好，我是Tony Bai。

今年年初，Go语言之父、UTF-8编码的发明者Rob Pike的一篇题为”On Bloat”（关于膨胀）的演讲幻灯片(在2024年下旬做的)在技术圈，尤其是在Hacker News(以下简称HN)上，引发了相当热烈的讨论。Pike作为业界泰斗，其对当前软件开发中普遍存在的“膨胀”现象的犀利批评，以及对依赖管理、软件分层等问题的深刻担忧，无疑戳中了许多开发者的痛点。

HN上的讨论更是五花八门，开发者们纷纷从自身经历出发，探讨“膨胀”的定义、成因和后果。有人认为膨胀是“层层叠加的间接性”导致简单修改寸步难行；有人认为是“不必要的功能堆砌”；还有人归咎于“失控的依赖树”和“缺乏纪律的开发文化”。

那么，Rob Pike究竟在“抱怨”什么？他指出的软件膨胀根源有哪些？而作为我们Gopher，Go语言的设计哲学和工具链，能否为我们从纯技术层面提供对抗膨胀的“解药”呢？今天，我们就结合Pike的演讲精髓和HN的热议，深入聊聊软件膨胀的四大根源，并从Go的视角尝试寻找一下应对之道。

“膨胀”的真相：远不止代码大小和运行速度

在深入探讨根源之前，我们需要认识到，“膨胀”并不止是字面意义上我们理解的最终编译产物的大小或者应用的运行速度慢，Pike的观点和HN讨论中的“软件膨胀”体现在多个维度：

• 复杂性失控： 过度的抽象层次、复杂的依赖关系、难以理解的代码路径，使得维护和迭代变得异常困难。
• 维护成本剧增： 添加新功能的长期维护成本（包括理解、测试、修复Bug、处理兼容性）远超初次实现的成本，但往往被低估。
• 不可预测性与脆弱性： 庞大且快速变化的依赖树使得我们几乎无法完全理解和掌控软件的实际构成和行为，任何更新都可能引入未知风险。

下面我们具体看看Pike指出的“膨胀”几个核心根源：

根源一：特性 (Features) —— “有用”不等于“值得”

Pike 指出，我们不断地为产品添加特性，以使其“更好”。但所有特性都会增加复杂性和成本，而维护成本是最大的那部分，远超初次实现。他警示我们要注意“有用谬论” —— 并非所有“有用”的功能都值得我们付出长期的维护代价。

HN讨论也印证了这一点：功能冗余、为了匹配竞品或满足某个高层“拍脑袋”的想法而添加功能、甚至开发者为了个人晋升而开发复杂功能的现象屡见不鲜。

技术层面：Go的“解药”在哪？

• 简洁哲学： Go从设计之初就强调“少即是多”，鼓励用简单的原语组合解决问题，天然地抵制不必要的复杂性。
• 强大的标准库： Go 提供了功能丰富且高质量的标准库，覆盖了网络、并发、加解密、I/O 等众多领域，减少了对外部特性库的依赖。很多时候，“自己动手，丰衣足食”（使用标准库）比引入一个庞大的外部框架更符合Go的风格。
• 关注工程效率： Go的设计目标之一是提高软件开发（尤其是大型项目）的工程效率和可维护性，这促使Go社区更关注代码的清晰度和长期成本。

注：技术层面包括语言、工具以及设计思路和方法。

根源二：分层 (Layering) —— 在错误的层级“打补丁”

Pike 认为，现代软件层层叠加（硬件 -> 内核 -> 运行时 -> 框架 -> 应用代码），当出现问题时，我们太容易在更高的层级通过包装（wrap）来“修复”问题，而不是深入底层真正解决它。这导致了层层叠叠的“创可贴”，增加了复杂性和维护难度。他列举了ChromeOS文件App的例子，并强调要在正确的层级实现功能和修复。

在HN的讨论中，有开发者描述的修改按钮颜色需要穿透17个文件和多个抽象层的例子，正是这种“错误分层”或“过度抽象”的生动体现。

技术层面：Go的“解药”在哪？

• 小接口哲学： Go 鼓励定义小而专注的接口，这使得组件之间的依赖更清晰、更松耦合。当问题出现时，更容易定位到具体的接口实现层去修复，而不是在外部层层包装。
• 组合优于继承： Go 通过组合（struct embedding）而非继承来实现代码复用，避免了深度继承带来的复杂性和脆弱性，使得在“正确层级”修改代码更易操作。
• 显式错误处理： if err != nil 的模式强制开发者在调用点处理错误，使得问题更难被“隐藏”到上层去统一“包装”处理，鼓励在错误发生的源头附近解决或添加上下文。

根源三：依赖 (Dependencies) —— 看不见的“冰山”

这是Pike演讲中着墨最多、也最为忧虑的一点。他用数据（NPM 包平均依赖 115 个其他包，每天 1/4 的依赖解析发生变化）和实例（Kubernetes 的复杂依赖图）强调：

• 现代软件依赖数量惊人且变化极快。
• 我们几乎不可能完全理解自己项目的所有直接和间接依赖。
• 依赖中隐藏着巨大的维护成本、Bug 和安全风险。
• 简单的 npm update 或 audit 无法解决根本问题。

他强烈建议要理解依赖的成本，严格、定期地审视依赖树，并推荐了 deps.dev 这样的工具。

HN 社区对此深有同感，纷纷吐槽“为了一个函数引入整个库”、“脆弱的传递性依赖”、“供应链安全”等问题，并呼唤更好的依赖分析工具。

技术层面：Go的“解药”在哪？

• Go Modules： 相比 NPM 等包管理器，Go Modules 提供了相对更好的依赖管理机制，包括语义化版本控制、go.sum 校验和、最小版本选择 (MVS) 等，提高了依赖的可预测性和安全性，但也要注意Go module并非完美。
• 强大的标准库： 这是 Go 对抗依赖泛滥的最有力武器。很多功能可以直接使用标准库，避免引入外部依赖。
• 社区文化： Go 社区相对而言更推崇稳定性和较少的依赖。引入一个大型框架或过多的外部库在 Go 社区通常需要更充分的理由。
• 工具支持： Go 提供了 go mod graph, go mod why 等命令，可以帮助开发者理解依赖关系。结合 deps.dev，可以在一定程度上实践 Pike 的建议。

根源四：开源模式 (Open Source Development) —— “大门敞开” vs “严格把关”

Pike 对比了两种开源开发模式：

• “真正的开源方式” (The true open source way): 接受一切贡献 (Accept everything that comes)。他认为这是膨胀和 Bug 的巨大来源。
• 更好的方式： 设立严格的代码质量、标准、评审、测试、贡献者审查等“门槛”，对允许合入的内容有标准。这种方式维护成本低得多。

他暗示 Go 项目本身更倾向于后者，强调“先做好再提交”（make it good before checking it in）。可能很多Gopher也感受到了这一点，Go项目本身对代码质量的review非常严格，这一定程度上也“延缓”了一些新特性进入Go的时间点。

HN 的讨论中也涉及了类似 “Bazaar vs Cathedral” 的模式对比，但观点更加复杂，认为现实中的项目往往处于两者之间的某个位置，并且“完全不接受外部贡献”也并非良策。

技术层面：Go的“解药”在哪？

• Go 自身的开发模式： Go 语言本身（由 Google 主导）的开发流程相对严谨，对代码质量和向后兼容性有较高要求，可以看作是“严格把关”模式的体现。
• 标准库的设计： Go 标准库的设计精良、接口稳定，为开发者提供了一个高质量的基础平台，减少了对外部“随意贡献”的依赖。
• 社区项目实践： 观察 Go 社区一些知名的开源项目，其贡献流程和代码标准通常也比较严格。

反思与现实：Go 也非万能，“警惕与纪律”仍是关键

虽然 Go 的设计哲学和工具链在对抗软件膨胀方面提供了许多“天然优势”和“解药”，但我们必须清醒地认识到，Go 语言本身并不能完全免疫膨胀。

正如 Pike 在其“建议”(Advice) 中反复强调的，以及 HN 讨论中部分开发者指出的，最终软件的质量很大程度上取决于开发者和团队的“警惕与纪律” (vigilance and discipline)：

• 我们是否真正理解并避免了增加不相称成本的特性？
• 我们是否努力在正确的层级解决问题？
• 我们是否审慎地评估和管理了每一个依赖？
• 我们是否坚持了高标准的开发和评审流程？

如果缺乏这些，即使使用 Go，项目同样可能变得臃肿、复杂和难以维护。同时，HN 讨论也提醒我们，软件膨胀背后还有更深层次的组织、文化和经济因素，这些往往超出了单纯的技术和开发者纪律所能解决的范畴。

小结：拥抱 Go 的简洁，但需务实前行

Rob Pike 的“抱怨”为我们敲响了警钟，Hacker News 的热议则展现了软件膨胀问题的复杂性和普遍性。它确实是我们在工程实践中需要持续对抗的“熵增”现象。

Go 语言以其简洁、显式、组合的设计哲学，以及强大的标准库和相对稳健的依赖管理，在技术层面上，为我们提供了对抗膨胀的有力武器。理解并拥抱这些 Go 的“基因”，无疑能在一定程度上帮助我们构建更健康、更可持续的软件系统。

当然，Pike 的观点也并非金科玉律。有批评者指出，他的视角可能带有一定的“NIH（非我发明）倾向”，并且存在两个关键的“盲点”：

1. 忽视了“不使用依赖”同样是巨大的技术债。 每一行自写的代码都需要永远维护。
2. 现实中的选择往往不是“使用依赖 vs 自己实现”，而是“使用依赖 vs 根本不做这个功能”。 面对复杂的合规要求（如 ADA、GDPR）、第三方集成或 FIPS 认证等，从零开始构建的成本（可能需要数百人年）往往让“自己实现”变得不切实际。为了让产品能够及时上线并满足用户（哪怕是 Pike 本人可能也在使用的“缓慢”网站）的需求，引入依赖和一定的“膨胀”有时是必要且务实的选择。

注：“NIH（非我发明）倾向”是一种心理现象，指的是人们对他人提出的想法或创新持有偏见，通常因为这些想法不是自己发明的。这种倾向使得人们倾向于低估或拒绝其他人的创意，尽管这些创意可能是有价值的。

这种批评也提醒了我们，虽然 Pike 对简洁和纪律的呼吁值得我们高度重视，但在真实的商业环境和复杂的工程约束下，我们必须做出务实的权衡。纯粹的技术理想有时需要向现实妥协。

最终，我们每一位 Gopher 都需要在理解 Go 简洁之道的同时，保持批判性思维和务实态度。 在日常的每一个决策中，审慎地权衡简单与复杂、理想与现实、引入依赖与自主掌控，才能在这场与“膨胀”的持久战中，找到最适合我们项目和团队的平衡点，交付真正有价值且可持续的软件。

你如何看待 Rob Pike 对软件膨胀的观点？你认为他的批评切中要害，还是忽视了现实的复杂性？欢迎在评论区分享你的思考与实践！

参考资料

• Rob Pike – On Bloat – https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSmIbSwh1_DXKEMU5YKgYpt5_b4yfOfpfEOKS5_cvtLdiHsX6zt-gNeisamRuCtDtCb2SbTafTI8V47/pub?slide=id.p
• HN：On Bloat – https://news.ycombinator.com/item?id=43045713
• Pike is wrong on bloat
• On Bloat – https://commandcenter.blogspot.com/2025/02/on-bloat-these-are-slides-from-talk-i.html

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