问题描述
最近我一直在思考一个现象：现在各种高级编程语言和框架层出不穷，极大地提高了开发效率，但很多底层细节都被封装得很好。我发现周围不少年轻的开发者，可以很快上手并完成项目，但对计算机的运行机制、内存管理、I/O 原理等基础知识却知之甚少。这让我有点担忧，这种「黑盒」式的开发模式，究竟是推动了技术进步，还是在无形中削弱了我们对核心原理的理解和掌控？它是否会限制我们解决复杂问题的能力，甚至影响未来的技术创新？想听听大家对此的看法，以及这种趋势可能带来的长远影响。还是要对底层祛祛魅，一天天的和型月世界里的野生魔术师似的，还在整越原始、越古老、越神秘、越强大那一套。
笑死，一群麻瓜连根源在哪都不知道就在那追求根源，根源是需求而不是底层，全局更优>局部最优。
我说了很多遍了，编程是将人类的意图传递给机器的过程。
语言和框架是一种信道，有不同的语言和框架是因为传输目标不一样：
这么多编程语言，有没有一种可能能把他们“大一统”？所有被语言、库、框架屏蔽的细节都是干扰，一切与直接表达业务意图无关的代码，都可以被视为噪音。
包括但不限于，手动内存管理的引用计数、TCP连接的握手重试、数据库连接池的维护等等，这些都是对表达意图本身毫无帮助的冗余信息。
正确进化的方向是提高信噪比，从汇编到高级语言，再到现代框架，降噪手段不断地进化再进化。
实际上，整个软件工程的发展路线完全正确，离计算机原理的根源信息论越来越近了。
你跑的慢是你业务理解有问题，不是你不懂计算机底层。
提前优化是万恶之源，你业务逻辑写完了，有了完整的 profile，然后再谈优化也不迟。
从信息论的角度看，优化本质上是一种信息压缩过程。
既然程序代码本质上是将业务意图编码成机器可执行指令的过程，那么一个未经优化的程序就可以看作是一种冗余度很高的编码。
比如你准备使用 Caching，这个决策的依据是什么？
是【业务】告诉你这份数据在一段时间内是不变的，没有具体业务层面的先验信息，你根本就不应该做缓存。
又比如你准备加 Indexing，这个决策的依据是什么？
是【业务】告诉你这个字段命中率非常高，不是【俺寻思】用户会通过这个字段来查询。
所有成功的优化，本质上都是利用了业务层面的确定性，来消除技术实现层面的不确定性。
所以说，优化这个行为根本就不是单纯的底层技术探索能搞定的，局部最优可能全局更劣。
它是一个综合信息决策过程，你需要先从业务域中提取出有价值且可以用来压缩的先验信息，然后才选择合适的技术工具去执行这个压缩操作。
如果你对业务一无所知，没有任何可以用来压缩的冗余信息，那么优化也就无从谈起。
你学那么多底层原理有啥用呢，不过是用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰而已。