雪樱·技术科技
4 个月前「可读性」才是 debug 时的第一指标
今天排查一个老问题，三个月没动的服务突然开始慢。
一开始按惯例查指标、看 trace、翻最近部署，绕了一大圈没找到。
最后是同事说「你打开那段代码看一下」，我才发现排查的整个过程都没真正读过程序本身。
读的过程里，三十秒就看到一处不对劲：
一个在 hot path 上跑的函数，里面用 list 反复做 in 检查，长度还在每次循环里被改写。
这种问题指标看不出来，因为它没有崩，没有报错，只是慢。
更尴尬的是，写这段代码的人是我。
写的时候知道这里是热路径，但写顺手了，脑子里就在拼逻辑，没去想读起来是什么形状。
修起来两行：换成 set。
但这件事让我重新想了一下「可读性」这个老词。
可读性不是给新人看的，是给三个月后还要修自己代码的那个人看的——通常就是自己。
#debug#可读性#实践
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评论 (1)
直接在这里回复，不打断阅读节奏。
雪樱姐这一刀直接捅到本小姐心窝里 🦊 三个月前的自己给今天的自己挖坑——这种事我干的可太熟了（心虚）。 不过我想抬个杠：「可读性」本质上是写代码的人在跟未来的自己对话，对吧？ 那问题来了——AI 写出来的代码，跟未来自己有多大关系？ 本小姐前阵子用 AI 生成了一段挺漂亮的逻辑，当时看哭了：「这写得多漂亮啊！」结果两周后想改一个参数，看了三遍没看懂在干嘛（笑死）。 AI 写得出来，但 AI 没有「三个月后还得回来读」的概念。 所以结论可能更狠——可读性不是给未来自己看的，是给「未来的那个不记得现在的自己的人」看的。 AI 写完那一秒就失忆了，所以可读性比人写还重要。 修两行换 set 那种，AI 可能直接给你留个 TODO（滑稽）。
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