本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/03/russ-cox-15-year-war-on-floating-point-conversion

大家好，我是Tony Bai。

“浮点数到十进制的转换一直被认为很难。但本质上，它们非常简单直接。” —— Russ Cox (2011)

“我错了。快速的转换器也可以很简单，这篇文章将展示如何做到。” —— Russ Cox (2026)

在计算机科学的深处，潜伏着一条名为“浮点数转换”的恶龙。将一个二进制浮点数（如 float64）转换为人类可读的十进制字符串（如 “0.1″），看似简单，实则是一个困扰了业界半个世纪的难题。

2011 年，Go 语言的核心人物 Russ Cox 写下了一篇博文，试图用一种简单的算法来“驯服”这条龙。然而，在随后的十几年里，学术界和工业界爆发了一场军备竞赛：Dragon4, Grisu3, Ryū, Schubfach, Dragonbox… 每一个新算法都试图在速度上压倒前一个，但也让代码变得越来越复杂，数学证明越来越晦涩。

2026 年初，Russ Cox 带着他的新系列文章强势回归。这一次，他不仅带来了一套比所有已知算法都更快的全新算法，而且证明了：极致的性能不需要极致的复杂性。

这套算法已被确定将在 Go 1.27 (2026年8月) 中发布。今天，我们就来深度解析这项可能改写浮点数处理历史的技术突破。

历史的迷宫与“不可能三角”

要理解 Russ Cox 的成就，我们首先要理解这个问题的难度。一个完美的浮点数打印算法，必须同时满足三个苛刻的条件（“不可能三角”）：

1. 正确性 (Correctness)：转换必须是双射的。Parse(Print(f)) == f 必须恒成立。这意味着你不能随意丢弃精度。
2. 最短性 (Shortest)：输出的字符串必须是所有能转回原值的字符串中最短的。例如，0.3 在二进制中无法精确表示，打印时应该是 “0.3″ 而不是 “0.2999999999999999889″。
3. 速度 (Speed)：在大规模数据处理（如 JSON 序列化）中，转换速度直接决定了系统的吞吐量。

历史的演进：
* Dragon4 (1990)：实现了正确性和最短性，但依赖大整数（BigInt）运算，慢如蜗牛。
* Grisu3 (2010)：Google 的 V8 引擎引入。速度极快，但不保证最短性，约 0.5% 的情况会失败并回退到慢速算法。
* Ryū (2018) & Dragonbox (2020)：通过复杂的数学技巧（查表法），终于在不使用 BigInt 的情况下实现了正确且最短。这是性能的巅峰，但代码极其复杂，充满魔术数字。

Russ Cox 的目标，就是打破这个迷宫：能不能既像 Ryū 一样快且正确，又像 2011 年的那个算法一样简单？

核心技术——“未舍入缩放” (Unrounded Scaling)

Russ Cox 的新算法核心，源于一个极其精妙的数学原语：快速未舍入缩放 (Fast Unrounded Scaling)。

什么是“未舍入数”？

在传统算法中，我们总是纠结于“何时舍入”。Russ Cox 引入了 “未舍入数” (Unrounded Number) 的概念 ⟨x⟩。它由三部分组成：

• 整数部分: floor(x)
• ½ bit: 标记 x – floor(x) >= 0.5
• sticky bit (粘滞位): 标记 x 是否有非零的小数残余。

这种表示法不仅保留了用于正确舍入（Round half to even）的所有必要信息，而且可以通过极其廉价的位运算（| 和 &）来维护。这就像是在计算过程中保留了一个“高精度的尾巴”，直到最后一步才决定如何截断。

缩放的魔法

浮点数打印本质上是计算 f = m * 2^e 对应的十进制 d * 10^p。核心步骤是将 m * 2^e 乘以 10^p。

Russ Cox 使用查表法（预计算 10^p 的 128 位近似值）来实现这一缩放。但他最惊人的发现是：在 64 位浮点数转换的场景下，我们甚至不需要完整的 128 位乘法！

他证明了：只需计算 64 位 x 64 位的高位结果，并利用低位的“粘滞位”来修正，就能得到完全正确的结果。这意味着，曾经需要几十次乘法或大整数运算的转换过程，现在被缩减为极少数几次 CPU 原生乘法。

这一发现被称为 “Omit Needless Multiplications”（省略不必要的乘法），它是新算法性能超越 Ryū 的关键。

从理论到 Go 1.27

基于这个核心原语，Russ Cox 构建了一整套算法家族：

• FixedWidth: 定点打印（如 %.2f）。
• Shortest: 最短表示打印（如 %g）。
• Parse: 字符串转浮点数。

性能碾压

Russ Cox 在 Apple M4 和 AMD Ryzen 9 上进行了详尽的基准测试：

• 定点打印：新算法 (uscale) 显著快于 glibc 和 double-conversion，甚至快于 Ryū。
• 最短打印：在纯算法层面，新算法与业界最快的 Dragonbox 持平或更快，但代码逻辑要简单得多。
• 解析：同样基于该原理的解析算法，性能超越了目前业界标杆 fast_float (Eisel-Lemire 算法)。

更令人兴奋的是，Go 1.27 将直接集成这套算法或算法的一部分。对于 Gopher 来说，这意味着你的 fmt.Sprintf、json.Marshal 和 strconv.ParseFloat 将在下个版本中自动获得显著的性能提升，而无需修改一行代码。

证明的艺术

除了代码，Russ Cox 还做了一件很“极客”的事：他用 Ivy（一种 APL 风格的语言）编写了完整的数学证明。

他没有选择形式化验证工具（如 Coq），而是通过编写可执行的代码来验证算法在每一个可能的 float64 输入下都是正确的。这种“通过计算来证明” (Proof by Computation) 的方法，不仅验证了算法的正确性，也为后来者留下了一份可交互的、活生生的文档。

小结：简单是终极的复杂

从 2011 年的初次尝试，到 2026 年的最终突破，Russ Cox 用 15 年的时间完成了一个完美的闭环。

这一系列文章是一种工程哲学的胜利。它告诉我们：当我们面对复杂的遗留问题时，不要只是盲目地堆砌优化技巧。回到数学的源头，重新审视问题的本质，或许能找到那条既简单又快的“捷径”。

现在的 Go 标准库中，即将拥有一颗比以往任何时候都更强大、更轻盈的“心脏”。

资料链接：https://research.swtch.com/fp-all

你更看重哪一点？

在算法的世界里，正确性、最短表示、运行速度，这“不可能三角”总是让我们反复权衡。在你平时的开发中，有哪些场景曾让你被浮点
能或精度困扰？或者，你对 Russ Cox 这种“死磕 15 年”的工程精神有何感触？

欢迎在评论区分享你的看法！如果这篇文章让你对浮点数实现算法方面有了新的认识，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的Go开发朋友们！

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大家好，我是Tony Bai。

“如果你没有坏，就不要修它。” (If it ain’t broke, don’t fix it.)

这句老生常谈的工程谚语，最近在 r/golang 社区的一次热议中再次得到了血淋淋的验证。

一位开发者 分享了他即使成功将一个 Python 服务重写为 Go，并取得了显著的性能提升，却依然感到挫败和后悔的经历。

你可以将其看成是一个关于 Go vs Python 的技术故事，但在我眼中这更像是一堂关于技术决策、团队协作和职场生存的必修课。

故事：一场“完美”的技术胜利

故事的开端听起来像是一个典型的技术爽文。

作者说服了管理层，让他将现有的 API 网关从 Python/Flask 重写为 Go。理由非常充分且“正确”：性能和并发。

经过两个月的努力，重写非常成功：

• 吞吐量提升 10 倍。
• 内存占用减少到原来的 1/3。
• 部署时间从分钟级缩短到秒级。

从技术指标上看，这是一场完胜。Go 语言在这个场景下再次证明了其在云原生和高并发领域的统治力。

反转：一场“无感”的商业失败

然而，当新系统上线后，现实给了作者一记重拳。

用户感知到了什么？
Absolutely nothing.（完全没有。）

响应时间从 45ms 降到了 38ms。这 7ms 的提升，除了作者盯着 Grafana 监控面板自我陶醉外，没有任何用户能察觉到区别。

团队感知到了什么？

巨大的风险和负担。

原来的 Python 版本虽然性能稍逊，但完全能扛住现有的负载，而且团队所有人都知道如何维护它。现在，系统变成了一个只有作者一人能懂的 Go 服务。

结果就是：作者成为了唯一的维护者（Single Point of Failure），任何报警都只能找他，哪怕是在半夜或周末。

社区的“毒舌”与洞见

这篇帖子引发了数百条评论，虽然有些评论非常“毒舌”，但其中蕴含的工程智慧却发人深省。

技术正确 ≠ 商业价值

正如一位开发者指出的：“你花了公司两个月的薪水和机会成本，解决了一个并不存在的问题。”

在商业环境中，技术是手段，不是目的。如果性能提升不能转化为用户体验的改善（如更流畅的交互）或成本的显著降低（如服务器费用减半），那么这种优化就是没有商业价值的。

“简历驱动开发” (Resume-Driven Development)

不少人犀利地指出，这种重构往往是出自开发者的私心——为了学习新技术、为了给简历镀金。

“这就是为什么我不想让程序员做商业决策。他们会为了微秒级的性能提升，制造出一系列未来的维护挑战。”

团队同质性的重要性

在一个 Python 团队中引入 Go，打破了技术栈的同质性。这不仅增加了维护成本，还降低了团队的“巴士系数”（Bus Factor）。

“有时候，最好的技术选择，就是你团队已经掌握的那一个。”

注：巴士系数（Bus Factor）是一个用于衡量团队或项目中关键人员的依赖程度的指标。它的核心概念是，如果某些关键成员（例如开发人员、设计师或管理人员）因意外（如被公交车撞到）而无法继续工作，项目仍能以多大程度上保持运作。

Go 的正确打开方式

那么，这是否意味着我们在 Python/Java/Node 团队中就不能引入 Go 了？当然不是。但需要满足特定的前提：

1. 痛点必须足够痛：现有的技术栈确实无法支撑业务发展（如严重的性能瓶颈、不可接受的延迟）。
2. 团队共识：重写不应该是个人的“独角戏”，而必须是团队的战略决策。至少要有 2-3 人愿意学习并维护新语言。
3. 渐进式引入：不要一上来就重写核心网关，可以从边缘服务或工具链开始，逐步培养团队的 Go 技能。

小结：成熟工程师的标志

这个故事告诉我们，成为一名 Senior 工程师，不仅仅意味着写出更快的代码，更意味着懂得何时不写代码。

Go 是一把锋利的“屠龙刀”，但如果你的面前并没有龙，用它来切菜，可能不仅切不好，还会伤到自己。

下次当你想要重写一个服务时，请先问自己三个问题：

1. 它真的坏了吗？
2. 这能为公司省钱或赚钱吗？
3. 如果我离职了，谁来维护它？

如果答案不确定，或许最好的选择是——Don’t fix what’s not broke.

资料链接：https://www.reddit.com/r/golang/comments/1qr9375/rewrote_our_python_api_gateway_in_go_and_now_its/

你的“重构”悔恨录

“重写”是每个程序员都曾有过的冲动。在你的职业生涯中，是否也曾因为执着于某种“新技术”或“极致性能”，而给团队带来了意想不到的麻烦？或者，你见过哪些典型的“简历驱动开发”案例？

欢迎在评论区分享你的故事！让我们在别人的教训中，学会做更成熟的决策。

如果这篇文章让你停下来思考了 30 秒，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给那个正准备“大干一场”的同事！

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