本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/25/go-vs-rust-vs-cpp-in-complexity)

大家好，我是Tony Bai。

最近，一张关于编程语言规范词数统计的图表，在技术圈广为流传。它以一种极其直观、甚至有些残酷的方式，将不同语言的复杂性摆在了我们面前。

在这张图上，我们看到了惊人的差异：

• C++: 以超过 80 万词的规范长度，一骑绝尘，成为当之无愧的“巨无霸”。
• C# 和 Java: 分别以约 40 万和 25 万词紧随其后，是功能丰富的“航空母舰”。
• Go: 规范仅约 5 万词，与以简洁著称的 C (约 5.5 万词) 处于同一量级。

这张图不仅仅是一个有趣的谈资。语言规范的长度，是衡量一门语言复杂度的最客观指标之一。 它直接决定了这门语言的学习曲线、认知负荷，以及整个生态的风格。

今天，我们就以这张图为起点，深入探讨三门备受关注的系统级语言——Go、Rust 和 C++——它们各自代表的三种截然不同的“复杂性”，以及这些“复杂性”在 AI 时代意味着什么。

注：Go之所以被最初定位为系统级编程语言，是因为其设计之初便承载了构建高效、可靠系统级软件的愿景，旨在解决多核、网络化机器时代下大型代码库的开发痛点。 然而，其内置的垃圾回收机制和相对较大的运行时， 以及它在网络服务、云计算、微服务等应用层领域取得的显著成功和广泛应用， 逐渐改变了开发者对其的普遍认知，使得今天多数开发者不再将其归类为传统的、如C/C++般直接操作硬件的系统级编程语言。

“广度”的复杂性：C++ 的特性博物馆

C++ 的冗长规范，源于其“广度”上的复杂性。它像一个不断扩建的“特性博物馆”，收藏了自上世纪 80 年代以来的几乎所有编程范式。从 C with Classes，到面向对象，再到泛型元编程，再到现代的函数式风格，C++ 不断地累加新特性，却很少移除旧的。

这种复杂性的特点是：

• 特性极其繁多： 多重继承、模板、操作符重载、右值引用… 你永远无法完全掌握它。
• 选择极其自由： 对于同一个问题，你可能有十种不同的实现方式，每一种都有其微妙的优劣。

这导致的结果是，没有人能成为一个“纯粹的 C++ 开发者”，大家通常都只是某个 C++“安全子集”的专家。团队协作的巨大成本，就耗费在统一这个“子集”上。Google 著名的 C++ Style Guide，其本质就是一份“C++ 禁用特性列表”。

“深度”的复杂性：Rust 的陡峭山峰

再看 Rust。它的规范词数（约 10 万词）远比 C++ 短小，但几乎所有人都承认，Rust 的学习曲线极其陡峭。

这是因为它代表了另一种“深度”上的复杂性。Rust 的复杂性并非源于海量的特性，而是集中在少数几个强大、深刻且深度交织的核心概念上：

• 所有权 (Ownership)
• 生命周期 (Lifetimes)
• 借用检查器 (Borrow Checker)

你不需要学习一百个小工具，但你必须彻底攀登这几座陡峭的山峰，才能真正驾驭这门语言。它的挑战不在于“知道什么”，而在于“深刻理解”。你需要在脑海中构建一个全新的心智模型，时刻与编译器进行一场关于内存安全的“博弈”。

“组合”的复杂性：Go 的乐高世界

最后，我们来看 Go。它的规范如此之短，是因为它从设计之初就选择了第三条路：将“复杂性”从语言本身，转移到开发者身上。

这里所说的Go的复杂性，是“组合”的复杂性。它为你提供的不是一套功能完备的“瑞士军刀”，而是一盒简单、正交、数量有限的“乐高积木”：

• 简单的类型系统（没有类和继承）
• 只有一个循环结构 (for)
• 清晰的接口（隐式实现）
• 强大的并发原语 (goroutine 和 channel)
• … …

Go 语言本身是极其简单的，一个有经验的开发者可以在一周内掌握其全部语法。真正的挑战在于，你如何用这些有限的、简单的积木，去创造性地组合，以解决现实世界中的复杂问题。

Go 的设计哲学相信，通过组合这些简单的工具，你足以构建出任何复杂的系统。它把对创造力的要求还给了开发者，而不是将其隐藏在语言的“语法糖”和“黑魔法”之下。

AI 时代的新视角：哪种复杂性对 AI 更“友好”？

这场关于复杂性的讨论，在 AI 编程助手日益普及的今天，有了一层全新的意义。我们可以把语言规范的长度，看作是教一个 AI“学生”这门语言的“教科书厚度”。

• 教 AI 写 C++： 就像给它一本大英百科全书。它能学会无数语法，但面对复杂的特性交互和未定义行为时，极易产生“幻觉”，生成看似正确但存在隐蔽 bug 的代码。审查这样的代码是一场噩梦。

• 教 AI 写 Rust： 就像教它下围棋。它能学会规则，但很难掌握其深奥的战略（生命周期）。它生成的代码或许能通过编译，但可能是为了“讨好”编译器而写出的、极其扭曲和不符合人类直觉的代码。

• 教 AI 写 Go： 就像给它一本清晰、简洁的“小红书”。规则少、边界清晰、没有“魔法”。AI 生成的代码不仅更可预测、更符合语言的最佳实践，最重要的是——它对人类审查者极其友好。

在 AI 时代，我们开发者的工作重心正在从“写代码”，更多地转向“审查和指导 AI 写代码”。一门简单的、拥有短小精悍规范的语言，为我们和 AI 之间提供了一个共同的、易于理解的交流基础。

小结：简洁，一种面向未来的选择

回到最初的图表，它揭示了三种不同的设计哲学：

• C++： “我给你一切，你自己想办法管好。”
• Rust： “我会替你管好一切，但你必须先理解我的全部规则。”
• Go： “我只给你几样最强大的工具，剩下的，我相信你的创造力。”

Go 的简洁，不是功能的匮乏，而是一种深思熟虑的、面向未来的战略选择。它不仅降低了人类开发者的认知负荷，更在不经意间，为即将到来的人机协作编程时代，铺平了道路。

因为当你的“同事”是一个 AI 时，一门简单、可预测、易于审查的语言，将是你最有价值的资产。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/05/go-is-8020-language

大家好，我是Tony Bai。

如果你写了一段时间的 Go，你可能会有一种独特的感觉。一方面，它简洁、高效、可靠；另一方面，你又会时常觉得它“缺少”了点什么——没有其他语言里那些功能强大、眼花缭乱的特性。

有人因此热爱 Go，有人因此“憎恨” Go。但这种“爱”与“恨”的背后，其实都指向了 Go 语言一个最核心、也最常被误解的设计哲学。最近，一篇精彩的博文《Go is 80/20 language》用一个简单而强大的心智模型，完美地诠释了这一切。

这个模型就是——Go 是一门“80/20”语言。

它旨在用 20% 的复杂度，提供 80% 的实用功能。

正如 Go 语言的创造者之一 Rob Pike 所言：“没人否认 87% 的功能比 80% 好，但问题是，那额外的 7% 功能，往往需要付出 36% 的额外工作。”

这“额外的工作”，不仅是语言实现者的负担，更是我们每一个使用者的隐性成本。

Go 的 80/20 设计实例

让我们通过几个具体的例子，来感受 Go 如何将“80/20 法则”贯彻到底。

1. 并发：Goroutines vs. C#/Rust Async

Go 的并发模型极其简单：一个 go 关键字，加上用于通信的 channel。相比于 C# 或 Rust 中复杂的 async/await 语法、函数“着色”问题、以及需要开发者精细控制的运行时，Go 的并发模型的功能点和“旋钮”要少得多。

这正是 80/20 的体现。Goroutine 和 Channel 提供了 80% 最常用的并发场景解决方案，但其心智负担和实现复杂度，可能只有 async/await 的 20%。它放弃了那“额外 7%”的极致灵活性，换来的是绝大多数开发者都能轻松写对的并发程序。

2. 测试：testing 标准库 vs. Java JUnit

Go 的 testing 标准库只有几百行代码，数年间几乎没有大的变化。它提供了 t.Run, t.Error, b.N 等最核心的测试和基准测试功能。

相比之下，Java 的 JUnit 框架，拥有数万行代码和永无止境的开发迭代，提供了无数便捷的注解和高级功能。但这些功能，真的是我们日常测试所必需的吗？

Go 的 testing 库再次做出了 80/20 的选择：用 20% 的代码量和复杂度，满足了 80% 的测试需求，保持了核心库的稳定与简洁。

3. 元编程：Struct Tags vs. Annotations/Macros

有人抱怨 Go 的 Struct Tags 不如 Java 的注解或 Rust 的宏那么强大。是的，它的功能确实有限，只能附加简单的字符串元数据。

但这恰恰是 80% 的场景所需要的：JSON/XML 的序列化、ORM 映射、配置校验。它用最简单、最直白的方式解决了核心问题，而没有引入宏所带来的编译时复杂性、调试噩梦和陡峭的学习曲线。

4. 泛型：内建泛型先行

当 Go 在 1.0 版本发布时，并没有提供用户自定义泛型。但它为最需要泛型的内建类型——arrays/slices, maps, channels——提供了泛型能力(基于interface{})。

这个决策，是 Go 80/20 哲学最经典的体现。它在当时用最小的实现成本，解决了最痛的 80% 的问题，并让这个设计平稳地服务了 Go 社区超过十年。直到社区和语言本身都准备好了，才谨慎地引入了用户自定义泛型。

警惕“功能跑步机”与“双重成本”

许多其他语言，如 C#, Swift, Rust，它们的目标是“100% 的设计，哪怕付出 400% 的成本”。它们似乎陷入了一场永无止境的“功能跑步机”竞赛，不断地增加新特性。

博文作者一针见血地指出了“增加功能”背后，那常常被忽视的“双重成本”：

1. 实现者成本

每一个新功能，都会增加语言实现的复杂性。以 Swift 为例，尽管有苹果的无限预算和顶尖人才，其编译器在很长一段时间内都以慢、不稳定而闻名，跨平台能力也迟迟未能完善。这正是因为其设计的复杂性远超出了能够被完美实现的范畴。相比之下，Go 的简洁性保证了它从 1.0 版本开始，就拥有一个快速、稳定、全平台支持的编译器。

2. 用户成本

这是更巨大、更隐性的成本。对于我们开发者来说，学习一个新功能，绝不仅仅是学习它的语法。你需要：

• 学习新的编程范式和设计模式。
• 学习在何种场景下应该使用它，以及更重要的，在何种场景下不应该使用它。
• 即使你决定不使用这个新功能，你的同事、你依赖的开源库也可能会用，你最终还是被迫要去理解它，整个生态的认知负荷都在上升。

功能丰富的语言，最终往往需要制定严格的编码规范来限制其使用。比如 Google 的 C++ Style Guide，其存在目的就是为了将一个“95% 功能”的语言，人为地降级到“90% 功能”的子集来使用，以保证大型团队的协作效率。这恰恰从反面证明了“少即是多”的智慧。

小结：少即是多，一种克制的智慧

Go 的 80/20 哲学，并非是懒惰或能力不足，而是一种深思熟虑后的、极其克制的工程决策。它承认了复杂性的巨大代价，并选择把“简单”作为最高优先级。

它为你提供了一套足够强大、但又不至于让你迷失的工具集。它相信，通过组合这些简单的工具，你足以构建出任何复杂的系统。

所以，下一次当你感觉 Go “缺少”某个你习以为常的特性时，不妨换个角度思考：或许，这并非是 Go 的缺陷，而是它最宝贵的财富。

资料地址：https://blog.kowalczyk.info/article/d-2025-06-26/go-is-8020-language.html

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