don』t cut yourself: code optimization as a double-edged sword。中文翻譯：過早優化是萬惡之源。
**優化的好處多多，但是這並不意味著所有的**都需要進行優化，有時過度的優化反而適得其反——費時、費力、不討好。
「現代電腦科學的鼻祖」donald knuth曾說過「過早的優化是萬惡之源」，因為：讓正確的程式更快，要比讓快速的程式正確容易得多。文中講了7個原則，簡單羅列如下：
1. 究竟要優化什麼？
2. 選擇乙個正確的優化指標
3. 優化在刀刃上
4. 優化層次越高越好
5. 不要過早優化
6. 依賴性能分析，而不是直覺
7. 優化不是萬金油
更詳細的大家可以看英文：
為什麼把這個話題拿出來討論下，因為我現實中發現過早優化，其實是乙個非常容易犯的錯誤。舉幾個例子：
1、資料庫優化中，為了效能優化，放棄通用性，把sql全部用c語言重寫，這種技術是不可能得到發展的。
2、hadoop領域裡面，tez/stringer為了解決hive效能，只是將m/r通過dag作業來替代，將多個作業用乙個作業來替代，減少中間過程。但是實際上hive用在查詢上，除了m/r效率底下外，還有程序啟動代價太高，以及最主要的是資料儲存不是專門為分析場景準備的。所以我預計如果tez/stringer只是按照目前的思路優化，最後肯定曇花一現。
3、shark，hive on spark。簡單的將hive拿到spark上來，從最新資料來看，databricks 已經被放棄了shark，轉而將重心放到 spark sql上面來。
不要為了優化而優化，優化應該先做好頂層設計，再落地到具體的技術細節，否則優化出來的東西，不會有長久的生命力。
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