工程落地與實踐：概覽

引言：理論 vs. 生產

在學術環境中，如果一個演算法的 Big O 複雜度很低，她就是「好」的。但在 生產工程 (Production Engineering) 中，一個演算法只有滿足以下條件才算好：

1. 可維護性： 初級工程師能看懂並維護她嗎？
2. 可觀測性： 我們能監控她的延遲和錯誤率嗎？
3. 成本效益： 她的一記憶體和 CPU 佔用符合我們的雲端預算嗎？
4. 彈性： 當輸入數據格式畸形時，她會崩潰嗎？

本章重點討論將原始演算法轉化為可擴展架構的「膠水」技術。

典型業務場景

• 規模演進： 隨著數據增長到 1TB，將簡單的 Array.sort() 升級為 外部排序 (External Sort)。
• 資源管理： 當記憶體滿時，決定丟棄哪些數據 (LRU/LFU)。
• 數據交換： 在可讀性強的 JSON 和高性能的 Protobuf 之間做出權衡。
• 品質控制： 建立代碼審查「檢查清單」，防止 $O(N^2)$ 的邏輯混入生產環境。

擴展框架

演算法應當隨系統一同進化：

• 階段 1 (MVP)： 使用標準函式庫函式 (filter, map, sort)。不要過度設計。
• 階段 2 (增長期)： 引入 雜湊表 和 索引，避免線性掃描。
• 階段 3 (規模化)： 轉向 概率型結構 (布隆過濾器) 和 分散式共識 (Raft)。

常見話題速覽

• 9.1 演進之路： 流量突破 1 億使用者時的演算法路線圖。
• 9.2 快取失效： 為什麼 LRU 通常就夠了，以及什麼時候需要 W-TinyLFU。
• 9.3 序列化： 將數據打包傳輸到網路上的數學權衡。
• 9.4 審查清單： 資深工程師在 Review PR 時的實戰指南。

一句話心法

「在生產環境中，最好的演算法是在滿足約束條件的前提下，最簡單、最不產生維護噩夢的那一個。」