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Go 考古:图灵奖得主 Ken Thompson 亲述,Go 语言是如何在 C++ 的“废墟”上诞生的

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/05/how-ken-thompson-developed-go-language-at-google.

大家好,我是Tony Bai。

为什么 Go 语言极其痛恨复杂的特性?为什么 Go 如此执着于编译速度?我们常说 Go 是一门“工程实用主义”的语言,它的设计哲学是“少即是多”。但你是否想过,这种近乎偏执的简洁,究竟是为了对抗什么?

这一切的答案,都藏在 2007 年 Google 内部的一场 C++ 标准委员会汇报演讲中。当图灵奖得主 Ken Thompson 发现自己竟然“看不懂”新的 C++ 特性时,一颗变革的种子就此埋下。

最近,我重温了这段 Ken Thompson(Unix 之父、Go 语言联合创始人)的珍贵访谈。在访谈中,老爷子毫无保留地讲述了 Go 语言诞生的前因后果。 故事的起点,并非某次高瞻远瞩的战略规划,而是一次“听不懂”的 C++ 技术分享,以及 Google 内部那令人绝望的 45 分钟编译时间。

本文基于 Ken Thompson 的访谈实录,带你回到那个决定性的瞬间,还原 Go 语言诞生背后的真实故事。

压死骆驼的最后一根稻草:C++ 的“新特性”

故事发生在 2007 年左右。当时,Google 内部有一位 C++ 标准委员会(ANSI C++)的代表。

有一天,这位代表刚开完标准会议回来,在 Google 内部做了一场技术分享,向大家介绍 C++ 即将引入的“新特性”(注:推测是指当时的 C++0x,即后来的 C++11 草案)。

Ken Thompson 就在台下。作为发明了 B 语言(C 语言的前身)并重写了 Unix 内核的宗师级人物,他在听完这场一小时的密集分享后,感受到的不是兴奋,而是困惑

“这所谓的‘新东西’,在我看来比语言本身还要大。”
“那些关于指针的形式,除了指针之外还意味着其他东西……我告诉你,我没听懂。”

想象一下,连 Ken Thompson 都直言自己“没听懂” C++ 的新特性,这说明了什么?

在他看来,这些所谓的“改进”,只是在不断地堆砌复杂度。这场演讲成为了催化剂。Ken 回到办公室,找到了同样对现状不满的 Robert GriesemerRob Pike

Ken 的不满在于语言的过度复杂,而 Rob Pike 的痛点则在于 Google 庞大的工程规模

Google 的工程噩梦:10 行代码与 500 万行编译

当时的 Google 面临着一个前所未有的工程挑战:Monorepo(单一代码仓库)的膨胀

Ken 在访谈中描述了一个令人窒息的场景:

“在 Google,你可以从任何源文件中引用库。你可能只写了一个 10 行的程序,但最终却需要处理 500 万行的编译量。”

这不是夸张。由于缺乏严格的依赖管理和可见性控制,一个微小的依赖引入,可能会像滚雪球一样,将底层的庞大库(如 Protocol Buffers、基础库等)全部卷入编译过程。

更糟糕的是,头文件(Header files)的包含机制导致了严重的重复劳动。

“像最简单的库,可能会被加载和检查成百上千次。”

虽然 Google 拥有当时世界上最强大的分布式编译集群(成百上千个 CPU 并行工作),虽然工程师们发明了各种缓存机制和 ifdef 技巧来避免重复包含,但物理定律是不可违背的。

编译一个简单的程序,需要等待 15 分钟,甚至 45 分钟。

Rob Pike 对此深恶痛绝。这种低效的开发循环,正在扼杀 Google 工程师的创造力。

三个火枪手与“一票否决权”

于是,在 Google 的一间办公室里,Ken Thompson、Rob Pike 和 Robert Griesemer 聚在了一起。

Ken 说出了那句改变历史的话:

“What are we going to do about it? Let’s write a language.”(我们该怎么办?让我们写个语言吧。)

这是一个完美的互补组合:

  • Rob Pike:深刻理解 Google 的工程痛点(依赖地狱、构建速度、大规模协作)。
  • Ken Thompson:拥有深厚的语言和编译器构建历史。
  • Robert Griesemer:被称为“瑞士军刀般的语言专家”,熟悉理论上存在的所有语言特性,是团队的理论百科全书。

在设计 Go 语言时,他们制定了一个残酷但有效的规则:全员同意原则

“我们必须都同意某个特性,它才能被加入。仅仅因为‘我想要这个特性’是不够的。”

这个规则过滤掉了绝大多数“花哨但非必要”的特性。Go 语言之所以能保持如此干净、紧凑,正是因为这三位创始人在最初就把住了关口。

遗产与未来

Ken Thompson 在 Go 语言开源并走上正轨后,逐渐淡出了核心开发。但他对 Go 的后续发展给予了极高的评价,特别是对标准库。

“在我离开后,后来的人写了一套极其出色(magnificent)的标准库。”

那之后,这位图灵奖得主在 Google 的工作中,几乎只使用 Go 语言,并且几乎只使用标准库

他对 Go 的评价朴实无华:

“它很简单。任何人都可以在一小时内学会它。当你写代码时,它运行得足够快,给你即时的反馈。”

小结

重读这段访谈,我们就能理解:

  • 为什么 Go 甚至不愿意引入三元运算符?
  • 为什么 Go 的依赖管理(Go Modules)对版本控制如此严格?
  • 为什么 Go 编译器宁愿牺牲一些优化也要保证极快的编译速度?

因为 Go 从诞生的那一刻起,就是为了反抗 C++ 的过度复杂,和解决 Google 级别的工程规模问题

它不是为了在编程语言理论上创新,而是为了让像 Ken Thompson 和 Rob Pike 这样的工程师,不再需要在编译期等待 45 分钟,不再需要去猜测一段代码到底在通过指针玩什么花样。

Go 的诞生,是工程实用主义对无节制复杂性的一次伟大胜利。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=NTrAISNdf70


你的“编译等待”时刻

45分钟的编译时间催生了Go语言。在你的开发生涯中,是否也经历过类似的“编译噩梦”?或者,你是否也曾被某些语言的“过度复杂”劝退过?

欢迎在评论区分享你的故事! 让我们一起致敬那些为了“简单”而努力的先驱。

如果这篇文章让你对Go语言的设计哲学有了更深的理解,别忘了点个【赞】和【在看】,并转发给身边还在忍受漫长编译的朋友!


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为什么 AI 时代,C++ 和 Rust 反而更火了?Herb Sutter 的硬核解读

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/03/why-cpp-programmers-keep-growing-fast

大家好,我是Tony Bai。

“软件拿走性能的速度,永远比硬件提供性能的速度要快。”

在 AI 狂热、Python 统治胶水层、硬件算力看似无限增长的今天,C++ 标准委员会主席 Herb Sutter 却抛出了一个反直觉的结论:C++ 和 Rust 正在经历前所未有的高速增长。

这并非幸存者偏差。在他最新的博文《Software taketh away faster than hardware giveth》中,Sutter 结合 2025 年的行业数据、巨头财报和底层物理限制,为我们揭示了一个残酷的真相:我们正面临计算能力的“硬墙”,而高效能编程语言,是撞破这堵墙的唯一工具。

2025 年计算的双重瓶颈——电力与芯片

如果你认为算力增长的瓶颈仅仅是芯片(GPU/TPU)的供应,那你就错了。Sutter 引用了微软、亚马逊和 NVIDIA 财报电话会议的内容,指出 2025 年计算增长的第一大瓶颈是“电力”

  • 微软 CFO:我们不缺 GPU,我们缺的是把它们放进去的“空间和电力”。
  • 亚马逊 CEO:AWS 过去 12 个月增加了 3.8 吉瓦的电力容量,这相当于他们 2022 年的总容量。
  • NVIDIA CEO 黄仁勋:1 吉瓦的数据中心就是 1 吉瓦的电力。你的“每瓦性能 (Performance per Watt)”直接决定了你的收入。

在这个背景下,能效 (Energy Efficiency) 不再是一个锦上添花的指标,而是直接关乎成本、收入乃至可行性的生死线

这解释了为什么 C++ 和 Rust 如此重要:它们是目前仅有的、能够提供极致“每瓦性能”和“每晶体管性能”的主流便携式语言。在电力成为硬通货的今天,低效的软件就是在烧钱。

软件的贪婪与硬件的无奈

Sutter 提出了一个深刻的观点:我们对解决更复杂问题的需求,总是超过我们构建更强计算能力的速度。

  • 2007 年的 iOS 开启了移动计算时代。
  • 2022 年的 ChatGPT 开启了生成式 AI 时代。

每一次硬件性能的飞跃,都会迅速被新兴的、更加“贪婪”的软件需求所吞噬。AI 只是这一长串名单中的最新一员。这意味着,我们永远不会拥有“足够快”的硬件,我们永远需要压榨出硬件的最后一滴性能。

因此,C++ 和 Rust 的开发者数量在过去三年(2022-2025)增长最快,这并非巧合,而是行业对高效能计算需求的直接反映。

C++26 —— 安全与性能的“双重奏”

面对 Rust 在内存安全方面的挑战,C++ 并没有坐以待毙。Sutter 详细介绍了即将发布的 C++26 标准在安全性上的重大突破:

  1. 消灭未初始化变量:C++26 将默认消除局部变量未初始化导致的未定义行为 (UB)。这是一个迟到但巨大的进步,直接消灭了一大类常见的安全漏洞。
  2. 标准库“加固” (Hardening):C++26 将引入标准库的“加固模式”,对常用的操作(如 vector 访问)进行边界检查。谷歌和苹果的实践数据表明,这种检查的开销极低(小于 1%),但能预防数以千计的潜在 Bug。
  3. 契约 (Contracts):C++26 将引入契约编程(Preconditions, Postconditions),将功能安全提升到语言层面。

Sutter 甚至提出了一个大胆的设想:未来的 C++29 是否应该暂停新特性的开发,专注于“修补漏洞”和“全面硬化”? 这显示了 C++ 社区在安全性上的决心。

AI 不会取代程序员,它只是计算器

针对“AI 将取代程序员”的焦虑,Sutter 给出了一个冷静而乐观的比喻:AI 之于编程,就像计算器之于数学,或者搜索引擎之于知识。

  • 它是乘数,不是替代品:AI 能极大地减少死记硬背和样板代码的工作,让程序员专注于解决更难、更新的问题。
  • 需求在增长:即使有了 AI 加持,人类程序员的数量依然在快速增长。Atlassian CEO 指出:“如果软件开发的成本减半,我们不会减少一半的程序员,而是会编写两倍的软件,或者解决更复杂的问题。”
  • AI 的局限:AI 只能解决已知的问题(训练数据覆盖的领域),而软件工程的核心价值在于解决未知的新问题

小结:长期主义的胜利

Herb Sutter 的这篇文章,是对高性能编程语言的一次强力辩护。在摩尔定律放缓、能源危机逼近、AI 需求爆发的今天,掌握一门能与硬件“对话”、能极致利用资源的语言(无论是 C++ 还是 Rust),不仅没有过时,反而变得比以往任何时候都更加重要。

正如他所说:“软件拿走性能的速度,永远比硬件提供性能的速度要快。” 在这场追逐赛中,高效能开发者将永远是稀缺资源。

资料链接:https://herbsutter.com/2025/12/30/software-taketh-away-faster-than-hardware-giveth-why-c-programmers-keep-growing-fast-despite-competition-safety-and-ai


你的“能效”焦虑

在你的日常开发中,是否也感受到了“算力不够用”或者“云成本过高”的压力?你认为在 AI 时代,掌握一门高性能系统级语言(C++/Rust)是变得更重要了,还是更边缘化了?

欢迎在评论区分享你的看法和职业规划! 让我们一起探讨如何在算力瓶颈时代突围。

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