Rust凭啥征服了华尔街？
先说个冷知识。
华尔街那帮quant（量化交易员），以前是C++的天下。原因很简单——够快，够底层，够直接。
但C++有个致命的问题：内存安全问题。
一个野指针，可能导致整个交易系统崩溃；一次内存泄漏，可能让几百万美元灰飞烟灭。
这谁受得了？
后来这帮人发现了Rust，瞬间惊为天人。
零成本抽象——写起来像Python，运行起来像C++。
内存安全——编译器帮你搞定一切，不用担心半夜接到电话说系统崩了。
最关键的是什么？确定性。
交易系统最怕的是什么？不是慢，是"不确定的慢"。gc突然回收一下，内存抖动一下，对高频交易来说都是灾难。
Rust没有垃圾回收器，内存管理是静态确定的。这意味着什么？意味着交易员能睡个安稳觉，不用担心系统半夜抽风。
但真正让我震撼的，不是Rust有多牛，而是这帮人从第一天起就把性能刻进了DNA里。
性能？那是上线后再考虑的事
说完华尔街，再看看我们企业开发的日常。
需求下来了，先写功能；功能写完了，再做测试；测试通过了，就上线跑。
性能优化？
"工期紧，下次再说吧。"
"先上线，功能完善再说。"
"等用户量上来了再优化也不迟。"
这话听着耳熟吗？
太耳熟了。
结果呢？系统上线三个月，流量稍微一涨就开始报警。查问题发现，数据库连接没池化、循环里查数据库、日志打得太疯狂、缓存策略完全没有。
怎么办？加班改唄。
高频交易团队怎么干的？
他们在写第一行代码之前，就会问这些问题：
这个策略的执行延迟不能超过多少微秒？
这个数据处理模块要扛住多少QPS？
这个系统的内存占用上限是多少？
这些指标不是"大概齐"，是硬性约束。从第一天起就写进代码里，贯穿整个开发周期。
我们呢？性能验收标准是什么？
"能跑就行。"
差距就这么拉开了。
你知道吗？杀死你系统的往往是这些"小事"
高频交易领域有句话说得特别深刻：真正的性能敌人，往往藏在最意想不到的地方。
这话放到企业应用里，简直不要太准确。
让我数数那些年我们踩过的坑。
数据库访问。 N+1查询听说过吧？查个列表，每条记录再单独查一次数据库。100条数据，101次数据库请求，数据库不炸才怪。
序列化反序列化。 JSON转过来转过去，看着简单，CPU可没闲着。一个接口下来，光序列化就花了100ms。
日志打印。 生产环境拼命打DEBUG日志，磁盘I/O炸了，业务跟着超时。
锁用得太蠢。 一个大锁锁住整个表，十个请求排队等，CPU利用率不到10%。
这些问题，熟不熟悉？
Rust社区在对抗这些"隐形杀手"方面积累了大量的最佳实践。比如用更高效的序列化库、连接池加批量操作、无锁数据结构减少竞争、异步编程提高I/O利用率。
但关键不在于用Rust，在于从第一天起就把这些"隐藏成本"当回事。
我们写代码的时候，有想过"这段代码会带来几次数据库调用"吗？有想过"这个循环会执行多少次"吗？
如果没有，那问题可能比你想象的严重。
那些年，我们欠下的技术债
Rust有个很"烦人"的特点：编译器特别严格。
你敢不用所有权系统？编译报错。
你敢有潜在的内存泄漏？编译报错。
你敢不处理边界情况？编译报错。
很多初学者被折磨得死去活来，在网上发帖："Rust也太难学了吧！"
但高频交易团队恰恰最喜欢这点。
为什么？因为编译器帮你挡住了多少线上事故。
一个野指针，在C++里可能几个月后才爆发，到时候连复现都复现不了。在Rust里？不好意思，编译阶段就给你摁死。
我们企业开发呢？
"这个异常先catch了，后面再处理。"
"这个边界情况应该不会触发，先注释上。"
"这段代码有点丑，先这样吧，以后重构。"
于是，技术债就这样一点一点累积，直到某一天，系统再也跑不动了，新来的程序员看代码看到怀疑人生："这谁写的？"
——是当初赶进度的你。
说白了，就是一个"懒"字
写了这么多，我想说一个得罪人的大实话。
为什么高频交易系统那么快？因为他们不敢懒。
一个性能问题，可能就是几百万美元的损失，不重视不行。
为什么我们的系统那么慢？因为我们可以懒。
晚一点优化，又不会立刻出问题。功能先上了再说，性能以后再调。
但问题是，"以后"永远不会来。
等技术债堆到一定程度，想还都还不动了。只能推倒重来。
Rust教给我们的，不是什么神奇的语法特性，而是一种态度：在写代码的第一天，就把性能当回事。
不是后期优化，是前期设计。
不是出了问题再改，是设计的时候就考虑到。
不是"够用就行"，是"这样写会不会有隐藏的成本"。
这种思维方式，才是真正值钱的东西。
说了这么多，到底怎么落地？
我知道你可能会说："道理我都懂，但臣妾做不到啊。"
别急，分享几个我觉得马上能用的方法。
第一个，培养"性能直觉"。
写代码之前，花10秒钟想想：这段代码大概会执行多少次？会产生几次I/O？内存占用大概多少？不用精确，有个量级概念就行。
第二个，给核心模块跑个基准测试。
不用搞得多复杂，用个简单的性能测试工具，跑几次，记录下来。下次改代码，再跑一次，对比一下。有数据支撑的优化，才是真正的优化。
第三个，学一学并发编程。
现在的服务器都是多核的，但很多代码还是单线程跑，CPU利用率低得可怜。不用学Rust，Java、Go、Python都有并发工具。关键是理解核心原则：少共享、解耦、异步。
第四个，把监控做起来。
不知道慢在哪里，就没法优化。在关键路径上埋点，看看到底哪个环节在拖后腿。数据出来了，优化方向自然就清晰了。
这些都不需要什么高深的技术，只需要一点：把性能当回事。
最后说几句
高频交易和企业应用，看起来八竿子打不着。
一个追求微秒级的延迟，一个能接受秒级的响应。
但有一点是相通的：对卓越的追求。
华尔街的quant们为了几微秒的优化，愿意花几百万美元。我们虽然不用那么极端，但那种"差不多就行"的心态，真的该改改了。
Rust在高频交易领域的成功，告诉我们一件事：最好的代码，是在写的时候就已经考虑好了性能，而不是写完后再去修修补补。
这句话，值不值得你点在看？
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
