多種回測配置。
每一天，每一個行業，每一個狀態標記、每一個數據版本，都要切出一層層的橫截面進行分組排名。
於是，這些微小的小動作被巢狀在龐大的迴圈網裡，被反覆呼叫。
江臨把呼叫棧裡耗時最高的那個函式次數列印了出來
七千八百西十二萬一千九百零六次。
看著這個天文數字，他沉默了十幾秒，然後在專案的audit_log.md裡，他敲下了這樣一段話。
真正拖慢整個複雜系統的，從來都不是偶爾出現的大山，而是每天必須被搬運七千萬次的小石頭。
寫完這句話，他停頓了一下。
為了讓將來可能接手這份審計報告的平庸工程師也能看懂，他又補了一段更通俗的解釋。
一次給五張試卷按分數從高到低排序，對任何人都不難。
難的是，系統要求你一天之內，把給五張試卷排序這個動作，重複七千萬次。
標準庫裡的排序演算法在計算機科學上被證明是非常優秀的。
但它們優秀的前提是通用。
標準庫就像是一套佔地幾萬平方米的大型自動化物流分揀中心。
它可以處理一萬張試卷。
可以處理一百萬個包裹。
可以處理帶有各種奇怪物件的複雜資料結構。
它強大，通用，絕對可靠。
但如果你的流水線上，每次送過來的永遠只有五個小包裹，而且每天要送七千萬次。
那麼，你每一次都去啟動那套耗電巨大的大型物流中心，讓傳送帶空轉，讓機械臂定址，去執行龐大的分揀邏輯，
這就是不可饒恕的浪費。
在底層程式碼的視角里，這種浪費體現為，為了通用性而保留的複雜的函式呼叫開銷。
為了處理多型而進行的動態型別檢查。
為了相容不同陣列長度，標準流程裡保留了大量條件分支。
而這些分支一旦在熱點迴圈裡反覆觸發，就會拖慢現代CPU最依賴的指令流水線。
事實上，並不是系統不會排。
而是流程太重了。
重到CPU的每一個時鐘週期都在被無意義的管理邏輯消耗。
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