单机游戏《戴森球计划》从立项一开始就将优化放在很高的位置，为什么没有「过早优化是万恶之源」的问题？
首先，我们需要理解“过早优化是万恶之源”这句话的真正含义。它通常指的是在程序还没有完全成型，需求和设计仍在快速变动时，就投入大量精力去优化那些可能最终会被重写或完全废弃的代码。这种行为耗费了宝贵的时间和资源，却可能因为后续的改动而付诸东流，甚至让代码变得复杂难以维护。
那么，《戴森球计划》为何能“幸免于难”呢？我认为，这并非巧合，而是源于他们对游戏开发流程和优化本身的深刻理解。
1. 清晰的愿景与核心玩法驱动：
《戴森球计划》的核心吸引力在于其庞大的星系规模、复杂的工业链条以及玩家亲手建造戴森球的宏大目标。从一开始，制作团队就非常清楚他们要做什么，以及这个“做什么”的关键在于什么。星系生成、行星上的资源分布、运输带的铺设、生产建筑的运转、科技研发的推进……这些都是构成游戏体验骨架的关键。
因此，当他们谈论“优化”时，并非是去抠那些细枝末节的渲染效果或者微乎其微的函数调用，而是围绕着这些核心系统如何更高效地运转。例如，成百上千个行星上的资源点需要生成，行星之间的物流需要处理，成千上万的生产建筑和运输带需要渲染和模拟。这些都是游戏规模的核心，如果不从一开始就考虑优化，游戏根本无法承载其设计理念。
可以说，优化是《戴森球计划》承载其“大”的核心玩法的一种必然需求，而不是在“小”处过度纠结。 这就好像你在盖一座摩天大楼，从设计之初就要考虑地基的承重、钢筋的用量，而不会在你建了几层楼之后才突然想到要去优化每一块砖的砌法。
2. “数据驱动”而非“逻辑驱动”的思维惯性：
很多早期开发中的优化问题，往往是因为开发者先构建了非常复杂的、紧耦合的逻辑，然后才发现性能瓶颈，再试图去拆解和优化。而《戴森球计划》在很多方面，特别是其工业系统和星系生成，更偏向于“数据驱动”。
想想看，游戏中有无数的行星、无数的资源、无数的生产建筑、无数的运输带。这些都是可以被抽象成大量数据的。例如，每个行星的资源类型和含量是一组数据，每个建筑的生产速度和消耗是一组数据，运输带的路径信息也是数据。优化这些数据结构、数据加载和处理方式，往往比优化一堆复杂的逻辑代码更容易带来整体性能的提升，而且这些数据结构的设计本身就服务于游戏的“数据量大”的特点。
更进一步说，当制作团队在设计一个新功能时，他们会思考这个功能会产生多少数据，这些数据如何存储和加载，以及这些数据会如何影响现有系统的性能。这种“数据量先行”的思考模式，让优化成为设计的一部分，而不是事后补救。
3. 循序渐进的开发节奏与迭代：
虽然《戴森球计划》从立项就重视优化，但这并不意味着他们一上来就实现了“完美的”优化。他们的优化更像是一种“循序渐进”的过程，并且是伴随着游戏功能的迭代来完成的。
在早期版本中，可能处理的是少数几颗行星，少数几条运输带。这时进行的优化是针对当前规模的。随着游戏功能的增加，例如引入了更多的行星类型、更复杂的物流（如行星内物流）、更大的星系规模，制作团队会针对新引入的规模和复杂度进行新的优化。
这种“边开发边优化，且根据当前规模和功能进行针对性优化”的方式，避免了在初期就为未来可能出现的庞大数据量进行过度设计和优化，但也确保了随着游戏体量的增长，性能不会出现毁灭性的崩溃。这是一种务实的优化策略，它认识到“最好的优化是根据实际需求来的”。
4. 专业的工程团队与技术积累：
一个优秀的技术团队是实现高质量优化的基石。而《戴森球计划》的开发团队，虽然不是巨头规模，但展现出了极高的专业素养和技术实力。他们深谙游戏引擎的特性，对计算机底层运作原理有一定了解，能够识别真正的性能瓶颈所在。
此外，他们很可能在早期就建立起了一套适合他们项目的性能监控和分析工具链。这意味着当他们遇到性能问题时，能够快速定位到问题的根源，而不是盲目地猜测和修改代码。这种技术积累和工具支持，能够让他们在开发过程中更自信地进行优化，而不至于陷入“过早优化”的泥潭。
5. 早期原型与压力测试的重要性：
即使是“没有过早优化”，也需要对潜在的性能问题有所预见。很多优秀的独立游戏开发者，在早期就会制作一些核心玩法的原型，并进行一定程度的“压力测试”。
《戴森球计划》的团队很可能在设计初期就尝试构建一个包含大量生产建筑和运输带的原型，来验证其性能上限。当他们发现某个环节在模拟一定数量的物体时就出现了性能问题，他们就会立即着手优化，而不是等到游戏内容全部完成才去面对。这种“尽早暴露问题”的策略，反而避免了将问题拖到后期才解决，那时解决的成本会高得多。
总结一下：
《戴森球计划》之所以能有效规避“过早优化是万恶之源”的问题，并非是因为他们不在乎优化，而是因为他们的优化是：
紧密围绕核心玩法和设计目标展开的，服务于游戏的“大”规模需求。
以数据为导向，将优化融入设计流程。
循序渐进，伴随功能迭代进行针对性优化。
得益于专业的技术团队和工具支持。
通过早期的原型和压力测试，预先暴露和解决潜在问题。
他们并非在功能未定型时就去打磨代码的每一个细节，而是在构建支撑其宏大构想的“骨架”时，就将高效、可扩展性作为首要考量。这种务实且有策略的优化方法，让《戴森球计划》在保证游戏规模和体验的同时，也能拥有令人称赞的性能表现，成为了独立游戏优化的一则佳话。
网友意见
“过早优化”应该是指目前没这个症状，你也不确定以后会不会遇到这个问题，单纯为了“优化”而优化。
如果你对遇到的技术问题肯定以后要面对，那这显然不是“过早”优化，而是未雨绸缪。
个人理解，简单说，范畴不同。
成功的验证过程，并不代表着整个过程中不存在某个个体的过早优化。
而某个个体执行了一次过早优化，也并不影响整个项目有一个成功的验证过程。
以下详细展开分析过程：
词语是信息的凝聚和压缩，而同时也必然带来信息的损失。
“优化”这个词语在不同语境下含义未必一致。
要明确问题，我们最好回到各自的上下文。
先说，“过早优化是万恶之源”：
The real problem is that programmers have spent far too much time worrying about efficiency in the wrong places and at the wrong times; premature optimization is the root of all evil (or at least most of it) in programming.
结合上下文看，这句话里“premature optimization ”的指向是非常明确的：
wrong place：典型如，这段代码并未出现在“热点地区”，针对每逻辑帧仅占0.0001ms的调用去优化半个月……还因此固化了一系列假设，因而影响了其它模块的设计自由度……
wrong times：典型如，兴高采烈优化完，做了个自己觉得完美到不能再完美的方案，提交甲方后，需求改了，整个模块废弃。
为什么会出现错误的地点、错误的时间呢？
比较直接的原因，个人感觉，很大的可能是对当前模块目标本身的不明确：不明确当前模块在整个系统中所处的地位、亦不明确当前开发过程的目标和路径，因而，也就无法明确当前模块的各种量化目标、甚至连接口都无法确定。（这种不确定，不是说是此开发者有责任，只是某种客观的状态，策划那边如果这个想试试、那个也想试试，同样会导致程序设计目标难以明确）
不确定，就有充分的空间去“赌”，赌系统接下来可能的要求，赌团队接下来可能的动向……因而也就基于这些——并不真实存在的——结构和量化指标，产生了“过度设计”和“过早的优化”。
在需求和方向混沌未明的情况下，采取保守一些的策略，比如最小化接口、保持简单、仅完成覆盖需求的最小功能集合，当然未必优雅、未必完美，但是，出了问题好调整，全模块废弃导致的损失也不大。
从减少资源浪费的角度来看，这种“放弃优化”的“保守”，自然也会是相对有利的策略。
再说戴森球的“优化”语境
个人对这个项目并不是很了解，也许会说错，容在下先行道歉。
戴森球前阵子粗略看了篇文档讲他们的开发过程，貌似提到了他们一开始就开展了针对性的技术验证。不知道这个是不是就是题主所说的“将优化放在高位”。
验证过程本身是一个循环迭代过程，当前的工作结果汇集起来，核心团队根据这些信息调整方案、固化框架，工程师再根据新的动向进行调整，如此往复多次。
如果这个过程名为“将优化摆在重要位置”，那么，这个的涵义显然不是过早优化的那个涵义。
举个例子就好理解了（这个例子完全是脑补的，只为解释问题）：
假如，球体的分割方案做过多个版本。
假如，第一个版本做的时候，要求是重点验证分割后球体的渲染性能，不存在对内存和io的需求，某位开发者却仍然给自己加了诸如内存优化、io优化等一系列工作量。
结果，第一版方案，由于性能就没达标，整体被推翻，此君的所有这些内存和io相关的工作都浪费了。
假如发生了这样的事情，那就是说，对于这位开发者而言，仍然进行了“过度优化”。
但是，整个验证过程却仍然达成了目标：即，第一版方案关键指标得到量化，并基于量化结果被淘汰。
因而，就有了一开始的结论：两个“优化”所述的语义，范畴不同。
验证阶段是完全可能对目标模块提出明确的量化指标要求的。比如单次执行在10ms内、同时内存占用在50MB以内。
模块设计过程中，考虑到这些指标做出的设计，也许可以被称为优化，但显然不是过早优化
——因为目标是明确的、已知的，而不是基于个人的主观想象。
也许，这就是语义发生混淆的地方吧？
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