Rust - Tony Bai

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：

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。
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。
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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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/30/high-concurrency-backend-go-vs-rust

大家好，我是Tony Bai。

在高并发后端开发领域，Go 语言曾是当之无愧的“默认选项”。然而，随着 Rust 生态的成熟和性能神话的普及，越来越多的架构师开始动摇：是继续坚守 Go 的高效与简洁，还是拥抱 Rust 的极致性能与零成本抽象？

近日，r/golang 社区的一场热议将这一抉择摆上了台面。这不仅是语言之争，更是关于工程效率、系统复杂度与团队协作的深度博弈。本文将基于这场高质量的社区讨论，为你梳理出理性决策的核心逻辑。

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坚守 Go 的理由——“早点下班”的生产力

在讨论中，尽管 Rust 呼声很高，但支持坚守 Go 的声音依然占据了工程实践的主流。理由惊人地一致：生产力 (Productivity)。

“可用的软件 > 早期的优化”

一位Reddit 用户的高赞回答道出了软件工程的真谛：“使用让你高效的工具。可用的软件 > 早期的优化。”

对于绝大多数后端业务来说，瓶颈往往在于数据库、网络 I/O 或者架构设计，而不是语言本身的 CPU 执行效率。Go 语言的设计初衷就是为了解决谷歌规模的软件工程问题——快速编译、快速部署、易于阅读、易于维护。选择 Go，意味着选择了更快的交付速度。

“足够好”的并发性能

Go 的 goroutine 和 channel 使得并发编程变得前所未有的简单。正如一位用户所言：“Go 依然是处理高并发请求的王者，因为它简单、易于测试、易于优化。”

在 99% 的场景下（例如 QPS < 100k），Go 的性能已经绰绰有余。为了追求 Rust 那最后 5% 的性能提升，而牺牲 50% 的开发效率，对于大多数追求商业闭环的项目来说，是一笔亏本买卖。

人才与生态的护城河

“如果你不是在造火箭，Go 是大多数公司的最佳选择。” Go 拥有庞大且成熟的云原生生态系统（Docker, K8s, Etcd…），以及大量(相对于Rust)容易招聘的工程师。相比之下，Rust 的学习曲线陡峭，人才库相对较小，且招聘与薪资成本更高。

拥抱 Rust 的动力——当“每一字节”都至关重要

当然，Rust 的崛起并非空穴来风。社区也客观地分析了拥抱 Rust 的必要场景——那些 Go 力不从心 的极端领域。

极致的资源控制

当你的应用对延迟极其敏感（P99 要求极高），或者需要处理海量数据且对内存占用有严格要求时（例如高频交易、嵌入式系统、数据库内核），Go 的 GC (Garbage Collection) 带来的停顿就成了无法忽视的痛点。此时，Rust 的无 GC 特性就成为了杀手锏。

一位用户指出：“当 QPS 超过 100k，或者你需要榨干硬件的每一个周期时，Go 的 GC 可能会成为瓶颈，这时 Rust（或 C++）才是更好的选择。”

“编译期正确”的安全性

Rust 的借用检查器虽然让初学者头疼，但它在编译期就消灭了数据竞争和内存安全问题。对于那些绝对不能崩溃的关键基础设施（如数据平面代理），Rust 提供了比 Go 更强的安全保证。拥抱 Rust，意味着用编译时的痛苦换取运行时的安心。

工程视角的理性决策

这场讨论最终回归到了工程权衡 (Trade-offs) 上。我们不应在真空中做选择，而应根据业务场景裁决：

业务开发：坚守 Go。CRUD、微服务、Web API……Go 写起来快，改起来也快，心智负担低，是构建业务逻辑的首选。
基础设施：分层选择。Go 依然是控制面（Control Plane）的主流（看看 K8s），但在更底层的数据平面（Data Plane，如 Envoy, Linkerd 的代理部分），拥抱 Rust 正在成为趋势。
混合架构：一种越来越流行的模式是——用 Go 写控制面和业务逻辑，用 Rust 写核心的高性能组件。正如一位用户所分享：“我用 Rust 写内核模块和 IO 密集型组件，用 Go 写扩展性后端和 OLAP 管道。”