大家好，我是老丁，一个写了十年代码拥有“丁点技术“的“老”程序员。
上周六晚上9点，我正躺在沙发上刷手机，微信突然弹出来一条消息。
是我一个技术群内做物联网架构师的朋友。
老张："老丁，在吗？有个技术问题想请教你。"
我心想，周末这么晚还聊技术，肯定是遇到麻烦了。
我："说吧，什么问题？"
老张："我们有个项目，1亿个设备测点，每15秒上报一次数据，客户要求3秒内完成告警判断。"
我坐了起来，放下手机，又拿起来看了一遍。
我："分布式集群？多少台服务器？"
老张："这就是问题所在……客户说预算有限，不同意加机器，就用现在的单台服务器。"
我盯着屏幕看了半分钟，打出两个字：
我："？？"
那个让人窒息的计算
我起身走到书房，打开电脑，给老张发了个Excel表格。
【性能需求分析】
数据量：100,000,000 测点
时间限制：3 秒
所需吞吐：33,333,333 次判断/秒
换算：
• 每毫秒：33,333 次判断
• 每微秒：33 次判断
• 单核 CPU @ 3GHz：每次判断只有 90 个时钟周期
老张："我也算过，但客户说别的厂商承诺能做到……"
看到这句话，我苦笑了。这个行业待久了，这种剧情见得太多了。
我："老张，咱俩认识多少年了？"
老张："5年了，怎么了？"
我："那我就直说了。这事儿，基本不可能。"
凌晨1点的深夜长谈
老张没有马上回复。过了五分钟，他的电话打过来了。
"老丁，我知道很难，但项目已经签了，客户那边态度很强硬……"电话里他的声音有些疲惫，"你能帮我分析分析，到底有没有一丝可能？"
我点了根烟，打开 IDE，一边写 demo 一边和他聊。
我先给他看了个最简单的测试：
import numpy as np
import time
# 1亿个测点，最简单的阈值判断
values = np.random.rand(100_000_000)
thresholds = np.random.rand(100_000_000)
start = time.time()
result = values > thresholds # 就一个比较操作
elapsed = time.time() - start
print(f"耗时: {elapsed:.2f}秒")
"你猜猜这个要多久？"我问他。
"emmm……1秒？"
"我刚在我的工作站上跑了，顺序访问的话，0.8秒。"
老张明显松了口气："那不是可以吗？"
"等等，我话还没说完。" 我吸了口烟，"这是理想情况：没有任何业务逻辑，不查数据库，不调接口，甚至连判断规则都没有，就纯粹比大小。"
我继续说："而且这是顺序访问内存，如果是随机访问呢？6.2秒。"
电话那头沉默了。
那些藏在需求里的魔鬼
凌晨12点半，我给老张又发了一段代码。
"这是你们真实的告警判断逻辑吧？"
def real_alarm_check(point):
# 1. 查询测点配置
config = db.query(
f"SELECT * FROM point_config WHERE id={point.id}"
)
# 2. 获取1小时历史数据算平均值
history = db.query(f"""
SELECT AVG(value) FROM history
WHERE point_id={point.id}
AND timestamp > NOW() - INTERVAL 1 HOUR
""")
# 3. 查关联测点
related = db.query(f"""
SELECT value FROM points
WHERE device_id={point.device_id}
""")
# 4. 复杂规则判断
if point.value > config.threshold:
if point.value > history.avg * 1.2:
if check_related_points(related):
return create_alarm()
return None
老张："对……就是这样的，怎么了？"
我："你算算，一次数据库查询多久？"
老张："局域网的话，5-10毫秒吧。"
我："好，按5毫秒算。三次查询就是15毫秒。1亿个测点 × 15毫秒 = ？"
老张那边传来键盘敲击声，然后是一声长叹。
"1,500,000 秒……17天……"
"对，17天。" 我把烟按在烟灰缸里，"而且这还没算查询数据库的锁竞争、连接池耗尽这些问题。"
凌晨2点，我们开始务实地聊
电话里安静了一会儿，老张的声音传来："老丁，那……真的一点办法都没有吗？"
我听出了他的无奈。项目已经签了，客户的钱已经收了，总不能退款说做不了。
"办法不是没有，但得看客户能接受什么程度的妥协。" 我重新倒了杯茶，"我给你梳理几个方案。"
方案一：增量计算
我："先问你一个问题，这1亿个测点，每次真的都会变化吗？"
老张："这个……应该不会吧，大部分都是温度、湿度这类缓慢变化的。"
我："那就对了。工业监控场景，通常只有2%-5%的测点会在一个周期内变化。"
我快速写了个方案发给他：
class IncrementalChecker:
def __init__(self):
self.last_values = {} # 上次的值
def check(self, updates):
# updates 只包含变化的测点
# 假设只有5% = 500万个
alarms = []
for point_id, new_value in updates.items():
old_value = self.last_values.get(point_id)
# 只判断变化的
if self._rule_triggered(old_value, new_value):
alarms.append(point_id)
self.last_values[point_id] = new_value
return alarms
我："5%变化率的话，500万次判断，按你们现在的性能，应该能在2-3秒内完成。"
老张："但如果客户说必须全量判断呢？"
我："那就和他讲道理。阿里云、AWS这些大厂，处理亿级测点都是增量计算 + 边缘预处理，没人傻到真的全量判断。"
方案二：规则简化 + 预计算
我继续说："第二个问题，你们的规则必须这么复杂吗？"
老张："产品经理说要和历史数据对比，还要关联其他测点……"
"那就是性能杀手。" 我打断他，"能不能改成预计算？"
我又发了段代码：
# 原来：实时查询历史平均值（慢）
history_avg = db.query("SELECT AVG...")
# 改成：每小时预计算一次阈值（快）
class PrecomputedChecker:
def __init__(self):
# 定时任务每小时更新一次
self.dynamic_thresholds = load_precomputed_thresholds()
def check(self, point_id, value):
# 直接查表，不查数据库
threshold = self.dynamic_thresholds[point_id]
return value > threshold
老张："这个可以，但客户会说实时性不够……"
我："那就问他：是要100%实时但做不到，还是要99%实时但能做到？"
凌晨3点，真相时刻
聊到这里，我觉得是时候说点实话了。
我："老张，我再问你一个问题。"
老张："你说。"
我："那个所谓'别的厂商承诺能做到'，你信吗？"
电话那头沉默了十几秒。
老张："说实话……我也觉得悬。但客户就是拿这个来压我们。"
我深吸了口气： "那我告诉你这个行业的真相。"
"那些厂商，要么是根本不懂技术的销售在吹牛，到时候做不出来就拖；要么是偷换概念，说的'1亿测点'其实是分布在100台服务器上的。"
"你觉得，一个真正懂技术的人，会承诺单机3秒处理1亿次数据库查询吗？"
老张："不会……"
我："那就对了。所以你现在的问题，不是技术问题，是商务问题。"
结局
凌晨3点半，我给老张发了最后一段话：
第一步：需求澄清（必须做）
约个会，把下面这些问题问清楚：
- 1亿测点是否每次都要判断？→ 争取增量计算
- 3秒是指收到数据后3秒，还是15秒周期内留3秒判断？→ 时间可能没那么紧
- 告警能否分级？紧急告警1秒，普通告警5秒？→ 降低部分需求
- 规则能否简化？→ 去掉实时查询
第二步：POC验证（保护自己）
别直接承诺能做到，先做POC：
- 用100万真实数据测试
- 给出实测性能报告
- 明确说明扩展到1亿的风险
第三步：方案对比（让客户选）
| 方案 | 性能 | 成本 | 风险 |
|---|---|---|---|
| 增量计算 | 2秒 | 低 | 需客户确认变化率 |
| 边缘计算 | 1秒 | 中 | 需升级网关 |
| 分布式集群 | 0.5秒 | 高 | 需加服务器 |
| 单机全量 | 10-30秒 | 低 | 做不到 |
让客户自己选，并签字确认。
第四步：CYA（Cover Your Ass）
技术方案文档里必须写清楚：
## 风险声明
本方案基于以下假设：
✓ 测点变化率 < 10%
✓ 规则不包含实时数据库查询
✓ 单条规则执行时间 < 1ms
如任一假设不成立，无法保证3秒性能要求。
客户确认签字：_____________
写在最后：一个老程序员的碎碎念
做了这么多年的开发，见过太多这样的案例了：
- 客户说要"秒级响应"，实际上5秒也能接受
- 客户说要"处理1亿数据"，实际上常用的只有100万
- 客户说要"99.999%可用性"，实际上一年宕机几次都没人投诉
技术人最大的问题，不是技术不行，而是不敢问清楚需求。
怕问多了显得自己不专业，怕质疑需求得罪客户，怕承认做不到丢了项目。
但真相是：
- 真正的专业，是敢于说"不"
- 真正的负责，是把风险讲清楚
- 真正的高手，是用数据说话
下次再遇到"不可能的需求"，别慌，先问清楚：
- 这个需求的真实场景是什么？
- 有哪些约束条件是可以商量的？
- 客户真正在意的是什么？
很多时候，你会发现需求根本没有你想的那么恐怖。
朋友们，你们遇到过哪些"一听就不靠谱"的需求？后来怎么解决的？欢迎留言分享！
对了，如果你身边有朋友也在为类似问题头疼，帮忙转发给他，说不定能救他一命 😂
