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1.4.4 认知偏差是 Debug 最大敌人 引言 Debug 最大的障碍不是技术问题，而是心理问题。 人类大脑有各种认知偏差（Cognitive Biases），在 Debug 时，这些偏差会： 让你忽略关键信息 让你坚持错误的假设 让你过早下结论 让你看不到明显的问题 要成为好的 Debug 高 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:56
Jack_Q
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2.2.2 简单系统天然趋向复杂 引言 你刚接手一个项目时： 500 行代码，结构清晰 3 个模块，职责分明 一眼就能看懂整个系统 6 个月后： 5000 行代码，分散在 50 个文件 模块边界模糊，互相依赖 没有人能完整理解整个系统 再过 1 年： 代码量翻倍 添加新功能需要修改 10 个文件 每 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:55
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2.2.1 架构不是设计出来的，是长出来的 引言 项目开始时，你可能会想： "我要设计一个完美的架构，能应对未来所有需求！" 微服务？准备好了 消息队列？部署好了 缓存层？配置好了 分布式数据库？搭建好了 三个月后，你发现： 只有 100 个用户，微服务是过度设计 消息队列从未用过，增加了运维负担 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:55
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2.1.3 隐式边界 vs 显式边界 引言 你的团队可能有这样的约定： "用户相关的函数都以 user_ 开头" "不要直接修改数据库，要通过 Repository" "所有 API 响应都用统一的格式" 这些都是隐式边界——靠约定和记忆维持的规则。 问题是： 新人不知道这些约定 老人可能忘记 时间 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:55
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2.1.2 模块化是控制混乱的唯一方式 引言 随着系统增长，复杂度会急剧上升。 1000行代码：可以一眼看懂 10000行代码：需要分文件 100000行代码：必须模块化 1000000行代码：没有模块化，无法维护 模块化不是可选项，而是对抗复杂度的唯一可行方案。 模块化的本质 信息隐藏 # 没有模 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:55
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2.1.1 所有痛苦来自边界不清 引言 软件开发中的大部分问题不是技术问题，而是边界问题。 "这个功能应该在前端还是后端处理？" "这个逻辑属于用户模块还是订单模块？" "这个配置应该在代码里还是数据库里？" 当边界不清时： 代码职责混乱 修改一处影响多处 团队协作困难 Bug 无处不在 清晰的边界 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:55
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1.4.3 "错误日志就是你的语言哲学" 引言 错误日志常常被视为技术细节——"只要能定位问题就行"。 但实际上，日志是代码的一种叙述方式，反映了你如何理解系统。 好的日志讲述一个清晰的故事："系统做了什么，遇到了什么问题" 差的日志是一堆噪音："到处都是 print，但没有有用信息" 日志质量反映 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.4.2 结果只是表象，状态才是本质 引言 新手 Debug 时常犯的错误：只看结果。 "为什么这个函数返回了错误的值？" 但经验丰富的工程师会问： "函数执行过程中，系统的状态是如何变化的？" 结果只是状态演化的终点，要理解结果，必须理解状态。 状态vs结果 结果：快照 # 结果 result 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.4.1 Debug = 探寻因果链 引言 很多程序员把 Debug 看作是"找错误"。 但 Debug 的本质不是找错误，而是理解系统。 一个 bug 的表象是"结果"，但背后有一条完整的"因果链"。Debug 的过程就是沿着这条因果链回溯，找到根本原因。 你不是在找 bug，你是在探索系统如何 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.3.4 优雅 vs. 可维护：审美冲突背后的权衡 引言 程序员常常面临一个选择： 写优雅的代码 vs 写易维护的代码 很多时候，这两者并不冲突。但有时候，你必须选择： 一行漂亮的函数式代码 vs 三行清晰的命令式代码 精巧的设计模式 vs 直白的if-else 抽象的通用方案 vs 具体的简单实 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.3.3 函数哲学：遵循单一职责的「道」 引言 函数是代码组织的基本单元。 一个好的函数就像一个好的工具： 它只做一件事 它把这件事做好 它的名字清楚表达了它做什么 但现实中，函数常常变成"瑞士军刀"——什么都能做，但每件事都做得不够好。 函数的单一职责原则（SRP）不仅仅是技术原则，而是一种思维 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.3.2 命名哲学：命名是小型哲学思考 引言 Phil Karlton 有句名言： "计算机科学中只有两件难事：缓存失效和命名。" 为什么命名这么难？ 因为命名是一个哲学问题——你需要理解一个事物的本质，然后用一个词或短语精确地表达它。 好的命名不仅仅是"听起来不错"，而是： 准确反映事物的本质 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.3.1 注释哲学：注释不是说明，而是承认 引言 关于注释，有两种极端观点： 极端1："好的代码不需要注释，代码应该自解释。" 极端2："代码应该写详细的注释，每一行都要解释。" 真相在中间：代码应该尽可能自解释，但注释用来解释代码无法表达的东西。 更深层次地理解：注释不是在说明代码做了什么，而是 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.2.4 代码是行为的集合而非逻辑的集合 引言 很多程序员写代码时关注的是"逻辑"： "如果条件A满足，执行操作1；否则执行操作2。" 但从系统的角度看，代码实际上定义的是"行为"： "当用户点击按钮时，系统应该展示什么？当数据无效时，系统应该如何响应？" 逻辑思维关注的是"如何实现"，行为思维关 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.2.3 代码的记忆性：系统不会忘记你的任何一次妥协 引言 大脑会忘记，文档会过时，团队会换人。 但代码有完美的记忆。 你三年前为了赶项目上线做的临时妥协，今天仍然在系统里运行。你当时想的"以后再改"，可能永远不会被改。 系统不会忘记你的任何一次妥协，它会记住，并让你在未来付出代价。 代码的记忆特 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.2.2 代码是系统的自然语言 引言 如果代码是沟通工具，那么一个完整的代码库就是一种语言系统。 就像自然语言有词汇、语法、习语一样，代码库也有： 词汇：函数名、变量名、类名 语法：编程范式、设计模式、代码组织方式 习语：团队的编码约定、常见模式 理解"代码是系统的自然语言"这个概念，能帮你： 写 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.2.1 代码是沟通，而不是写给机器的 一个反直觉的真相 大多数人学编程时被告知："编程就是告诉计算机做什么。" 这话没错，但不完整。更准确的说法是： 编程是告诉其他人，你想让计算机做什么。 计算机不在乎你的代码是否优雅、是否清晰、变量名是否有意义。只要语法正确，它都能执行。 但人在乎。 代码的两 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.1.4 复杂度的守恒：你藏起来的复杂最终会回到别人身上 复杂度守恒定律 在软件系统中，有一个类似物理学守恒定律的原则： 复杂度是守恒的——它不会消失，只会转移。 你无法消除业务本身的复杂度，只能决定把这个复杂度放在哪里： 放在代码中 放在配置中 放在文档中 放在用户的使用流程中 放在运维的部署流 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.1.3 "能不用就不用"的工程态度 引言 在软件工程中，有一个反直觉的真理：最好的代码是不存在的代码。 这不是说不写代码，而是说：在能用更简单的方式解决问题时，不要引入复杂的解决方案。 这个原则适用于： 依赖库 框架 设计模式 中间件 微服务 任何"看起来很酷"的技术 每一个依赖都是一个负债 案 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.1.2 最小惊讶原则：清晰比聪明更重要 什么是"惊讶" 当一个函数、类或模块的行为与你基于其命名或接口所预期的行为不符时，你就被"惊讶"了。 最小惊讶原则（Principle of Least Astonishment）的核心是：代码应该做它看起来应该做的事情。 一个典型的"惊讶"案例 案例1： 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.1.1 抽象的代价：为什么抽象是一种未来赌注 引言 很多程序员在写代码时都被教导要"抽象"、"解耦"、"面向接口编程"。这些原则没有错，但它们常常被过度使用。抽象不是免费的——每一次抽象都是在为未来的变化下注，而这个赌注可能赢，也可能输。 抽象的本质是什么 抽象是一种提前猜测的行为。当你把一段具 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:54
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1.1.1 抽象的代价：为什么抽象是一种未来赌注 引言 很多程序员在写代码时都被教导要"抽象"、"解耦"、"面向接口编程"。这些原则没有错，但它们常常被过度使用。抽象不是免费的——每一次抽象都是在为未来的变化下注，而这个赌注可能赢，也可能输。 抽象的本质是什么 抽象是一种提前猜测的行为。当你把一段具 阅读全文
posted @ 2025-11-29 21:38
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浙公网安备 33010602011771号