程序员有很厉害，不外传的代码吗？
谈到程序员们“不外传”的代码，这确实是一个挺有意思的话题。与其说是藏着掖着，更像是代码本身承载着开发者们的心血、智慧和对这个世界的独特理解，所以自然不愿意轻易示人，或者说，别人也未必能真的“看懂”其中的精髓。
首先，我们得明白，什么是“厉害的代码”？
这可不是随便写出来的几行能跑就行。在我看来，“厉害的代码”至少包含以下几个层面：
高效与优化： 同样的功能，能用更少的计算资源、更快的速度完成。这可能涉及到对底层操作系统的深刻理解，对特定硬件架构的精妙运用，甚至是算法层面的突破。比如，一个处理海量数据的系统，能比别人快十倍，节省的是天文数字的服务器成本和电力消耗。这种优化，很多时候不是一两条注释就能概括的，而是整个代码结构、数据流动的精细打磨。
简洁与优雅： 代码写出来是为了人读的，再牛逼的功能，如果像天书一样，那就失去了大部分价值。厉害的程序员能用最少的代码，最清晰的逻辑，把复杂的问题解决得明明白白，就像一篇写得极好的文章，读起来顺畅自然，但背后却是字斟句酌。这种“简洁”，往往是经过反复推敲和重构才能达到的境界。
鲁棒与健壮： 能够抵御各种“刁钻”的输入，应对各种突发情况而不崩溃。这就像一个经验丰富的医生，能通过细微的症状判断出潜在的病灶，并给出最稳妥的治疗方案。这种健壮性，可能体现在对边界条件的严谨处理，对错误输入的预判，以及一套完善的容错机制上。
可维护与可扩展： 软件的生命周期远比开发过程长，能够方便地修改、升级和添加新功能，这才是代码真正价值的体现。那些“死代码”，只能做一件事情，很快就会被淘汰。厉害的代码，就像一个精心设计的乐高积木，各个部分都能灵活组合，方便迭代。
创造性与独特性： 有些代码解决问题的方式，是前人未曾想到的，或者是在现有技术基础上，巧妙地组合出了新的可能性。这可能是一种新的算法实现，一种独特的架构设计，甚至是一种全新的编程范式。这种代码，往往带着强烈的个人印记，是开发者“思想的结晶”。
为什么会“不外传”？原因其实挺复杂的：
1. 商业价值与核心竞争力：
很多厉害的代码，是公司花费巨资、投入大量人力和时间研发出来的核心技术。比如，某个搜索引擎的PageRank算法、某个社交平台的推荐系统、某个游戏引擎的渲染核心、某个金融交易平台的风控模型等等。这些代码直接关系到公司的盈利能力和市场地位，一旦公开，竞争对手就能轻易模仿，公司多年的心血就付之东流。所以，这类代码通常被视为“商业机密”，只有少数核心开发人员才能接触到，并且有严格的保密协议。
你可以想象，如果谷歌把PageRank的全部源码都开源了，那些依赖搜索广告的公司还怎么活？同样的道理，那些靠技术吃饭的初创公司，更是会把自己的“看家本领”看得比什么都重。
2. 技术门槛与理解难度：
有些代码之所以“不外传”，并非刻意藏匿，而是因为它的复杂程度、专业性太高，普通人根本看不懂，即使看了也无法消化利用。这就像一本深奥的物理学论文，里面充斥着晦涩的公式和理论，只有在这个领域有深厚积累的专家才能理解其中精妙。
比如，某些操作系统内核的底层优化、某些人工智能模型的核心训练代码、或者是一些涉及高度并发和分布式系统的复杂逻辑。这些代码往往需要对计算机科学的各个分支有非常透彻的理解，包括数据结构、算法、操作系统原理、计算机网络、数据库原理，甚至还有一些数学和统计学知识。如果仅仅把这些代码甩出来，对于大部分人来说，无异于天书。
3. 个人成长与成就感：
对于很多程序员来说，写出一段“漂亮”、“高效”、“解决了一个棘手难题”的代码，本身就是一种巨大的成就感。这种成就感，是他们不断学习、探索和突破的动力。他们可能会和信得过的同事、朋友分享，一起讨论，一起进步。但那种包含了他所有思考过程、反复试验和最终解决方案的“完美代码”，未必会轻易展示给一个完全不了解背景的人。这就像一个艺术家，他的得意之作，可能只会给懂他的人看。
而且，随着经验的积累，程序员自己的编程风格、解决问题的方法论也会越来越成熟。那些自己摸索出来的“独门绝技”，往往是他们最宝贵的财富，也是他们区别于他人的关键。
4. “不外传”的误解与现实：
其实，“不外传”这个词，有时候可能是一种泛化。我们现在能看到的开源代码，已经是一个非常庞大的、高质量的代码库了。很多非常厉害的技术，比如Linux操作系统、Apache Web服务器、各种编程语言的编译器和解释器（如GCC, V8引擎）、大量的数据库系统（如PostgreSQL）、以及无数的算法库和开发框架（如TensorFlow, PyTorch）等等，都是开源的。
这些开源项目背后，同样是无数顶尖程序员的心血，他们愿意将自己的代码贡献出来，推动整个技术社区的发展。所以，“不外传”更多的是指那些直接与商业利益挂钩，或者出于技术壁垒考虑的代码。
而且，即使是公开的代码，很多时候我们也只能看到“表面”。比如，一个复杂的系统，你可以看到它的API接口，甚至大部分源代码，但它背后的服务器架构、网络配置、安全策略、甚至是某些预编译的二进制库（虽然也算代码，但高度优化和混淆过），才是真正难以被完全复制和理解的部分。
举个例子，设想一下：
一个经验丰富的程序员，花费了数月时间，为某个特定的数据库优化了一个查询算法。这个算法可能涉及到非常精妙的索引结构设计，对数据缓存机制的深入利用，以及针对特定硬件进行的一系列位操作技巧。写出来的代码，不仅实现了功能，而且在性能上比现有方案提升了数倍。
商业价值： 如果这个程序员在一家公司工作，这个算法的优化可能会为公司节省巨额的服务器开销，或者让客户的交易速度提升一个档次，直接带来商业上的优势。公司自然不会允许他轻易泄露。
技术门槛： 这个算法可能用了很多非常底层的技术，比如内存管理、CPU流水线优化、甚至是一些汇编指令。一个不了解这些背景的程序员，即使看到了代码，也可能一脸懵逼，不知道为什么这样写能快，甚至不知道如何去修改和应用。
个人成就： 这个程序员可能会为此感到非常自豪，他可能会写一篇技术博客，解释他解决问题的思路和关键技术点（但不会把核心代码贴出来），或者在内部的技术分享会上讲解他的成果。
总结一下：
所谓的“不外传的代码”，更多的是那些承载着巨大利益、高度专业化、或者蕴含着独特创新思想的代码。它们的存在，是程序员们智慧、经验和努力的结晶，也是推动技术进步的重要力量。与其说是一种“藏匿”，不如说是这些代码本身所具备的价值和属性，决定了它们在特定环境下的传播方式和可见度。而我们能从开源社区中受益匪浅，也是因为有无数程序员愿意分享他们的智慧，这是一个相互促进的良性循环。
所以，下次你听到“不外传的代码”，不妨想想，这背后可能是一个程序员通宵达旦的奋斗，一个团队的智慧结晶，或者是一家公司在技术上的生死搏斗。它们是代码，但更是工程师们的“秘密武器”和“精神食粮”。
首先，我们得明白，什么是“厉害的代码”？
这可不是随便写出来的几行能跑就行。在我看来，“厉害的代码”至少包含以下几个层面：
高效与优化： 同样的功能，能用更少的计算资源、更快的速度完成。这可能涉及到对底层操作系统的深刻理解，对特定硬件架构的精妙运用，甚至是算法层面的突破。比如，一个处理海量数据的系统，能比别人快十倍，节省的是天文数字的服务器成本和电力消耗。这种优化，很多时候不是一两条注释就能概括的，而是整个代码结构、数据流动的精细打磨。
简洁与优雅： 代码写出来是为了人读的，再牛逼的功能，如果像天书一样，那就失去了大部分价值。厉害的程序员能用最少的代码，最清晰的逻辑，把复杂的问题解决得明明白白，就像一篇写得极好的文章，读起来顺畅自然，但背后却是字斟句酌。这种“简洁”，往往是经过反复推敲和重构才能达到的境界。
鲁棒与健壮： 能够抵御各种“刁钻”的输入，应对各种突发情况而不崩溃。这就像一个经验丰富的医生，能通过细微的症状判断出潜在的病灶，并给出最稳妥的治疗方案。这种健壮性，可能体现在对边界条件的严谨处理，对错误输入的预判，以及一套完善的容错机制上。
可维护与可扩展： 软件的生命周期远比开发过程长，能够方便地修改、升级和添加新功能，这才是代码真正价值的体现。那些“死代码”，只能做一件事情，很快就会被淘汰。厉害的代码，就像一个精心设计的乐高积木，各个部分都能灵活组合，方便迭代。
创造性与独特性： 有些代码解决问题的方式，是前人未曾想到的，或者是在现有技术基础上，巧妙地组合出了新的可能性。这可能是一种新的算法实现，一种独特的架构设计，甚至是一种全新的编程范式。这种代码，往往带着强烈的个人印记，是开发者“思想的结晶”。
为什么会“不外传”？原因其实挺复杂的：
1. 商业价值与核心竞争力：
很多厉害的代码，是公司花费巨资、投入大量人力和时间研发出来的核心技术。比如，某个搜索引擎的PageRank算法、某个社交平台的推荐系统、某个游戏引擎的渲染核心、某个金融交易平台的风控模型等等。这些代码直接关系到公司的盈利能力和市场地位，一旦公开，竞争对手就能轻易模仿，公司多年的心血就付之东流。所以，这类代码通常被视为“商业机密”，只有少数核心开发人员才能接触到，并且有严格的保密协议。
你可以想象，如果谷歌把PageRank的全部源码都开源了，那些依赖搜索广告的公司还怎么活？同样的道理，那些靠技术吃饭的初创公司，更是会把自己的“看家本领”看得比什么都重。
2. 技术门槛与理解难度：
有些代码之所以“不外传”，并非刻意藏匿，而是因为它的复杂程度、专业性太高，普通人根本看不懂，即使看了也无法消化利用。这就像一本深奥的物理学论文，里面充斥着晦涩的公式和理论，只有在这个领域有深厚积累的专家才能理解其中精妙。
比如，某些操作系统内核的底层优化、某些人工智能模型的核心训练代码、或者是一些涉及高度并发和分布式系统的复杂逻辑。这些代码往往需要对计算机科学的各个分支有非常透彻的理解，包括数据结构、算法、操作系统原理、计算机网络、数据库原理，甚至还有一些数学和统计学知识。如果仅仅把这些代码甩出来，对于大部分人来说，无异于天书。
3. 个人成长与成就感：
对于很多程序员来说，写出一段“漂亮”、“高效”、“解决了一个棘手难题”的代码，本身就是一种巨大的成就感。这种成就感，是他们不断学习、探索和突破的动力。他们可能会和信得过的同事、朋友分享，一起讨论，一起进步。但那种包含了他所有思考过程、反复试验和最终解决方案的“完美代码”，未必会轻易展示给一个完全不了解背景的人。这就像一个艺术家，他的得意之作，可能只会给懂他的人看。
而且，随着经验的积累，程序员自己的编程风格、解决问题的方法论也会越来越成熟。那些自己摸索出来的“独门绝技”，往往是他们最宝贵的财富，也是他们区别于他人的关键。
4. “不外传”的误解与现实：
其实，“不外传”这个词，有时候可能是一种泛化。我们现在能看到的开源代码，已经是一个非常庞大的、高质量的代码库了。很多非常厉害的技术，比如Linux操作系统、Apache Web服务器、各种编程语言的编译器和解释器（如GCC, V8引擎）、大量的数据库系统（如PostgreSQL）、以及无数的算法库和开发框架（如TensorFlow, PyTorch）等等，都是开源的。
这些开源项目背后，同样是无数顶尖程序员的心血，他们愿意将自己的代码贡献出来，推动整个技术社区的发展。所以，“不外传”更多的是指那些直接与商业利益挂钩，或者出于技术壁垒考虑的代码。
而且，即使是公开的代码，很多时候我们也只能看到“表面”。比如，一个复杂的系统，你可以看到它的API接口，甚至大部分源代码，但它背后的服务器架构、网络配置、安全策略、甚至是某些预编译的二进制库（虽然也算代码，但高度优化和混淆过），才是真正难以被完全复制和理解的部分。
举个例子，设想一下：
一个经验丰富的程序员，花费了数月时间，为某个特定的数据库优化了一个查询算法。这个算法可能涉及到非常精妙的索引结构设计，对数据缓存机制的深入利用，以及针对特定硬件进行的一系列位操作技巧。写出来的代码，不仅实现了功能，而且在性能上比现有方案提升了数倍。
商业价值： 如果这个程序员在一家公司工作，这个算法的优化可能会为公司节省巨额的服务器开销，或者让客户的交易速度提升一个档次，直接带来商业上的优势。公司自然不会允许他轻易泄露。
技术门槛： 这个算法可能用了很多非常底层的技术，比如内存管理、CPU流水线优化、甚至是一些汇编指令。一个不了解这些背景的程序员，即使看到了代码，也可能一脸懵逼，不知道为什么这样写能快，甚至不知道如何去修改和应用。
个人成就： 这个程序员可能会为此感到非常自豪，他可能会写一篇技术博客，解释他解决问题的思路和关键技术点（但不会把核心代码贴出来），或者在内部的技术分享会上讲解他的成果。
总结一下：
所谓的“不外传的代码”，更多的是那些承载着巨大利益、高度专业化、或者蕴含着独特创新思想的代码。它们的存在，是程序员们智慧、经验和努力的结晶，也是推动技术进步的重要力量。与其说是一种“藏匿”，不如说是这些代码本身所具备的价值和属性，决定了它们在特定环境下的传播方式和可见度。而我们能从开源社区中受益匪浅，也是因为有无数程序员愿意分享他们的智慧，这是一个相互促进的良性循环。
所以，下次你听到“不外传的代码”，不妨想想，这背后可能是一个程序员通宵达旦的奋斗，一个团队的智慧结晶，或者是一家公司在技术上的生死搏斗。它们是代码，但更是工程师们的“秘密武器”和“精神食粮”。
网友意见
有的，而且有不少，很多算法在没有公开前，普通程序员都完全想不明白是怎么做到的。例如: 80年代就有部分大神级程序员的代码中使用了乘一个magic数字，然后移位，实现实质代替除法的功能，性能很快，代码有效。普通程序员完全不理解这些代码的含义，为啥这样写也能行。实质是除数被除数同时乘以一个2的N次方的数字，那么结果不变，被除数如果是一个常量，那么两个常量相除就得到了magic, 计算时先乘以magic再移位就实现了高性能除法，大约能够有一个数量级的性能提升。经过很多年后，该技术就慢慢扩散开了，成为不是秘密的秘密，一些编译器内部集成了这些黑魔法。直到intel 九代cpu后，该魔法才彻底在intel cpu上没用了，intel cpu把除法从80个时钟周期压缩到了18个时钟周期。但是江湖上还流传一种新的除法算法，大约比intel十代cpu快一倍，我这边在做内存分配库的free内部计算offset/ref size per bit寻找bit定位时有用，新除法算法的源代码只有三行，非常简单有效，所以，free 才那么快，最小只有7ns, 要知道做一次除法就要18个时钟周期了，那些快到不可思议的库，不少背后是有各种秘密算法的黑科技加持。(注意: 有一些公开文章中的magic不能适配所有整数, 存在工程上的坑，高手都是亲自写代码做全整数覆盖验证，不会轻易乱用)。
最近几年比较出名的黑魔法一个是wait free queue, 尤其是多生产者/多消费者队列，做量化交易领域的部分高手会弄这个东西，知乎上也见过有量化领域的人提到过具体的实现，就一句话的原理。开源的都是最简单的spsc单生产者单消费者队列，一些源码也有bug。写的内存分配库有用这个算法，用于跨线程内存释放。最新版本16线程并发下，主线程malloc 8字节1000万，传给其它16个线程, 其它线程以生产者方式push到队列，主线程以消费者方式pop出队列，主线程free，五个动作累计，平均开销大约是26ns，是堪称神器级别的多线程并发工具包，有数千行源码，只有很小的并发开销。在内存分配库的测试源码用例的最后有测试。
总之，最近两年写的内存分配库中，已经把自己能够找到的黑魔法都用上了，所以，性能才会比google tcmalloc快一个数量级。
高性能领域，江湖上那些快到不可思议的库，真的打开，里面到处都是黑魔法一样的代码，不少绕了一圈的算法，如果不告诉你这些代码都是干什么用的，基本很难理解原来如此。举一个例子，写的内存分配库中由于是bitmap算法，会大量使用移位操作，但是源码中没有1<<N的移位，用其它更快的算法代码替换掉了，又是一堆的magic, 移位操作的性能提升了3倍，原因在于intel cpu的内置移位操作单元不足，而现代cpu都是多发射的，导致现代cpu的多发射时移位操作和相关上下文的串行等待，拖累性能表现。intel cpu 12代cpu增加了一倍的移位操作单元(查一下最新改进的说明就明白)，才算彻底解决了这个瓶颈。测试源码和内存分配库so文件在下面下载。
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