2023 年，我进入一家规模比较大的创业公司，做图数据库。

离开微博以后，这个选择有点像回头路。

从 2002 年进入 Linux 公司，到后来的文件系统、快照、同步、集群管理，再到 2010 年进入百度、2012 年进入微博，我在互联网业务里待了很久。2023 年重新做图数据库，像是从应用和平台的潮水里退出来，又回到系统软件的岸边。

只是这一次，我已经不是当年那个只从机器和代码看系统的人了。

图数据库不是把表换成点和边

图数据库听起来很直观：点、边、属性、关系。

但真正做起来，它不是把关系型数据库的表换成点和边那么简单。图查询的难点在于关系扩展、路径搜索、模式匹配、执行计划、索引、存储布局、并发控制和性能可预期性。

一个看起来很短的查询，可能因为图结构膨胀，变成非常大的搜索空间。

这和传统业务系统里写 SQL 的感觉不一样。关系型查询通常强调集合运算，图查询则经常要面对局部关系的爆炸。你要知道什么时候该剪枝，什么时候该用索引，什么时候该改变执行顺序，什么时候不能让用户随便写一个会拖垮系统的查询。

图数据库很容易在演示时漂亮，在生产里困难。

因为真实图数据通常不均匀。某些点连接极多，某些关系噪声很大，某些查询带着业务假设，某些场景对延迟极其敏感。系统要能处理这些不均匀，才算真正可用。

C++ 和 Rust 的两种气质

这段时间主要写 C++ 和 Rust。

C++ 我很熟。它强大、灵活、贴近底层，也很容易让复杂性失控。一个成熟的 C++ 系统，性能可以很好，但工程纪律必须很强。对象生命周期、内存所有权、线程安全、异常边界、编译依赖，每一项都需要经验。

Rust 则像另一种回答。

它不允许你轻易绕开所有权和生命周期。刚开始写会觉得不顺手，甚至觉得编译器像在跟你较劲。但当系统复杂起来，Rust 的约束会让很多问题提前暴露。

我不会简单说 Rust 比 C++ 好。两者的生态、历史、性能场景和团队要求都不一样。但 Rust 让我重新感受到一件事：语言设计本身可以改变工程行为。

好的约束不是束缚，而是把错误挡在更早的位置。

带着互联网经验看底层系统

这次回到底层系统，和 2000 年代做 Linux 公司时最大的不同，是我带着十年互联网经验。

以前看系统，容易先看技术：存储结构、执行引擎、性能指标、协议、线程模型。现在会多看一层：这个系统到底为谁解决什么问题？业务怎么接入？数据从哪里来？出错以后谁排查？性能问题会如何影响用户决策？

图数据库如果只是一个漂亮的内核，很难产生足够价值。

它必须落到场景里：风控、知识图谱、推荐、供应链、金融关系、企业数据治理、社交关系、网络安全。不同场景对查询能力、实时性、可解释性、成本和稳定性的要求完全不同。

底层系统最终也要接受业务检验。

创业公司里的系统软件

创业公司做系统软件，和大公司做基础设施很不一样。

大公司有稳定业务，有内部用户，有长期投入，有庞大团队。创业公司要同时面对产品、客户、交付、融资、竞争和技术债。你不能只说技术路线正确，还要证明它能卖、能交付、能维护。

这让很多技术判断更现实。

一个功能是否要做，不只看它是否优雅，还要看客户是否真的需要；一个架构是否要重构，不只看它是否先进，还要看团队是否撑得住；一个性能优化是否值得，不只看指标提升，还要看它是否解决关键场景。

2023 年让我重新靠近系统软件，也让我更清楚地看到：技术深度和商业现实之间，永远有一段需要工程师跨过去的距离。

下一年，AI 会更强烈地卷入这家公司，也卷入我自己的职业路径。图数据库还没写多久，行业风向又变了。

2023 年 IT 大事记

• GPT-4 发布。 2023 年，GPT-4 让软件行业继续重新评估大模型能力。生成式 AI 从聊天和写作，进一步进入代码、分析、工具调用和复杂任务推理。
• Llama 2 发布。 Meta 发布 Llama 2，并允许研究和商业使用。开放权重大模型路线开始形成更强影响力，很多本地模型和行业模型实践由此加速。
• 数据基础设施重新被讨论。 知识库、向量检索、图数据库、权限、数据质量和模型上下文开始被放在一起讨论。AI 应用让企业重新审视自己的数据底座。
• Rust 继续扩大影响。 Rust 在系统软件领域的影响力继续扩大，C++ 仍然是大量高性能系统的主力语言。安全、性能和工程约束之间的平衡成为系统开发的重要议题。
• 图数据库与 AI 产生新连接。 关系数据、知识图谱、检索增强和企业问答让图数据库重新获得想象空间。底层系统如果要进入 AI 场景，必须更贴近数据和业务现场。

参考资料

• OpenAI：GPT-4
• Meta：Meta and Microsoft Introduce the Next Generation of Llama
• Rust Foundation：Rust Foundation

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