第90章 七千万次的小石头（5 / 9）
qf-oldlib-001里有四百多个因子。
三年歷史版本。
多个动態调整的样本池。
多种回测配置。
每一天，每一个行业，每一个状態標记、每一个数据版本，都要切出一层层的横截面进行分组排名。
於是，这些微小的小动作被嵌套在庞大的循环网里，被反覆调用。
江临把调用栈里耗时最高的那个函数次数列印了出来
七千八百四十二万一千九百零六次。
看著这个天文数字，他沉默了十几秒，然后在项目的audit_log.md里，他敲下了这样一段话。
真正拖慢整个复杂系统的，从来都不是偶尔出现的大山，而是每天必须被搬运七千万次的小石头。
写完这句话，他停顿了一下。
为了让將来可能接手这份审计报告的平庸工程师也能看懂，他又补了一段更通俗的解释。
一次给五张试卷按分数从高到低排序，对任何人都不难。
难的是，系统要求你一天之內，把给五张试卷排序这个动作，重复七千万次。
標准库里的排序算法在计算机科学上被证明是非常优秀的。
但它们优秀的前提是通用。
標准库就像是一套占地几万平方米的大型自动化物流分拣中心。
它可以处理一万张试卷。
可以处理一百万个包裹。
可以处理带有各种奇怪对象的复杂数据结构。
它强大，通用，绝对可靠。
但如果你的流水线上，每次送过来的永远只有五个小包裹，而且每天要送七千万次。
那么，你每一次都去启动那套耗电巨大的大型物流中心，让传送带空转，让机械臂寻址，去执行庞大的分拣逻辑，
这就是不可饶恕的浪费。
在底层代码的视角里，这种浪费体现为，为了通用性而保留的复杂的函数调用开销。
为了处理多態而进行的动態类型检查。
为了兼容不同数组长度，標准流程里保留了大量条件分支。
而这些分支一旦在热点循环里反覆触发，就会拖慢现代cpu最依赖的指令流水线。
事实上，並不是系统不会排。
而是流程太重了。 ↑返回顶部↑
三年歷史版本。
多个动態调整的样本池。
多种回测配置。
每一天，每一个行业，每一个状態標记、每一个数据版本，都要切出一层层的横截面进行分组排名。
於是，这些微小的小动作被嵌套在庞大的循环网里，被反覆调用。
江临把调用栈里耗时最高的那个函数次数列印了出来
七千八百四十二万一千九百零六次。
看著这个天文数字，他沉默了十几秒，然后在项目的audit_log.md里，他敲下了这样一段话。
真正拖慢整个复杂系统的，从来都不是偶尔出现的大山，而是每天必须被搬运七千万次的小石头。
写完这句话，他停顿了一下。
为了让將来可能接手这份审计报告的平庸工程师也能看懂，他又补了一段更通俗的解释。
一次给五张试卷按分数从高到低排序，对任何人都不难。
难的是，系统要求你一天之內，把给五张试卷排序这个动作，重复七千万次。
標准库里的排序算法在计算机科学上被证明是非常优秀的。
但它们优秀的前提是通用。
標准库就像是一套占地几万平方米的大型自动化物流分拣中心。
它可以处理一万张试卷。
可以处理一百万个包裹。
可以处理带有各种奇怪对象的复杂数据结构。
它强大，通用，绝对可靠。
但如果你的流水线上，每次送过来的永远只有五个小包裹，而且每天要送七千万次。
那么，你每一次都去启动那套耗电巨大的大型物流中心，让传送带空转，让机械臂寻址，去执行庞大的分拣逻辑，
这就是不可饶恕的浪费。
在底层代码的视角里，这种浪费体现为，为了通用性而保留的复杂的函数调用开销。
为了处理多態而进行的动態类型检查。
为了兼容不同数组长度，標准流程里保留了大量条件分支。
而这些分支一旦在热点循环里反覆触发，就会拖慢现代cpu最依赖的指令流水线。
事实上，並不是系统不会排。
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