程序员常说的LBT，一文给你讲明白

程序员常说的LBT，一文给你讲明白

哈喽，各位在 lxs.net 的小伙伴们！我是你们的老朋友，专挖技术圈那些“梗”背后实用干货的小编。

刚来美国读研的学弟 Leo 最近有点emo。他刚进一家初创公司实习，第一次参加 team meeting，大家讨论一个新功能的数据可视化模块。组里的 senior engineer，一个叫 Dave 的小哥，在白板上画了画，突然冒出一句：“The existing charting libraries are too heavy for our real-time dashboard. For this part, LBT.”

Leo 当场就懵了。LBT？啥玩意儿？最新的前端框架？还是什么设计模式的缩写？他悄悄Google了一下，没查到什么正经的技术名词。后来吃饭时鼓起勇气问了 Dave，Dave 笑着解释：“Oh, it just means ‘Let's build a thing.’ 咱们自己动手写一个轻量级的图表组件。”

Leo 更困惑了。明明有那么多现成的、功能强大、经过市场检验的图表库，比如 ECharts, D3.js, Chart.js，为啥要自己费劲“造轮子”？这不是浪费时间吗？他甚至开始怀疑，这是不是本土工程师圈子的一种“排外”黑话，故意让他这种新人听不懂？

相信不少刚踏入海外职场的留学生朋友们，都可能遇到过和 Leo 类似的窘境。听到同事们嘴里蹦出一些看似高深莫测的“行话”，心里直打鼓，生怕自己显得不专业。别担心，今天咱们就来把 LBT 这个概念，也就是程序员圈子里更常说的“造轮子”（Reinventing the wheel），用大白话给你彻彻底底讲明白。

“造轮子”？听起来就很蠢，为啥大家还乐此不疲？

没错，从字面上看，“造轮子”绝对是个贬义词。想象一下，汽车工业发展了100多年，有米其林、普利司通这些巨头，你却非要自己回家拿橡胶和钢圈鼓捣一个轮胎出来。这在追求效率的商业世界里，听起来简直是反人类的操作。

在软件开发领域也一样。我们有无数优秀的开源框架和库，它们是成千上万顶尖工程师智慧的结晶，经过了海量用户和复杂场景的考验。比如，你要写个网站后端，有 Spring Boot、Django 这种全家桶；你要做个前端页面，有 React、Vue 帮你处理复杂的UI逻辑。根据 Stack Overflow 2023 年的开发者调查，超过 40% 的专业开发者在使用 React.js，这背后是一个多么庞大和成熟的生态系统。

放着这么好用的“轮子”不用，非要自己从头写一个，在项目经理眼中，这可能等同于“延期”和“预算超支”。

但神奇的是，这个看似“愚蠢”的行为，在程序员的世界里却有着非同寻常的意义。它不仅仅是“重新发明”，更是一种深刻的学习和探索过程。LBT 的精髓，不在于“造出一个比现有轮子更好”的结果，而在于“通过亲手制造，彻底搞懂轮子是怎么转的”这个过程。

这就像你想学好车，不一定非要自己造一台发动机。但如果你想成为一名顶级的赛车工程师，亲手拆解、组装甚至设计一台发动机，绝对是无法替代的学习路径。软件开发也是如此，调用一个API，你只是个使用者；而亲手实现这个API背后的逻辑，你才能成为一个真正的创造者。

LBT 的三大核心价值：从“使用者”到“创造者”的跃迁

那么，花时间去 LBT，到底能给我们带来什么具体的好处呢？

1. 击穿技术黑箱，建立真正的知识体系

我们平时使用的框架和库，对我们来说就像一个“黑箱”。我们知道输入什么，它会输出什么，但中间发生了什么？一概不知。这种“API 调用工程师”的模式在入门阶段很高效，但很快就会遇到天花板。

举个例子，几乎所有前端同学都用过 React。你知道 `useState` 可以管理状态，`useEffect` 可以处理副作用。但是，当你在 `useEffect` 里修改一个状态，为什么页面会重新渲染？React 的 Virtual DOM 到底是怎么工作的？为什么它比直接操作真实 DOM 更高效？

只看文档，你可能永远只能得到一些模糊的概念。但如果你尝试 LBT，花一个周末，跟着网上的教程，用几十行 JavaScript 代码写一个最最基础版的 React 呢？

当你亲手实现了 `createElement` 函数来创建虚拟节点，写出了 `render` 函数将虚拟 DOM 转换成真实 DOM，并实现了 `diff` 算法来比较新旧两棵树的差异时，你才算真正“击穿”了这个黑箱。你不再是死记硬背“key 很重要”这个规则，而是深刻理解了 `diff` 算法依赖 `key` 来识别和复用节点，从而避免了不必要的 DOM 操作。据统计，优化不当的 DOM 操作是导致网页性能下降的主要原因之一，一个页面的卡顿，80% 都与 JavaScript 对 DOM 的频繁读写有关。

这种通过“造轮子”获得的底层知识，会内化成你的技术直觉。下次遇到性能问题，或者复杂的组件状态管理难题时，你的脑子里不再是一片空白，而是能立刻联想到框架底层的运行机制，从而找到问题的根源。

2. 满足“变态”需求，打造专属解决方案

通用的“轮子”虽然好，但它们的设计目标是满足 80% 用户的 80% 需求。总有一些场景，它们的性能要求、功能需求非常独特，通用库反而会成为累赘。

想想 Leo 遇到的问题。他们的产品是一个需要展示毫秒级变化数据的实时交易看板。像 ECharts 这样的库，功能非常强大，动画效果也很酷，但它的包体积可能就有几百 KB，而且为了兼容各种图表类型，内部逻辑非常复杂。对于一个只需要展示简单折线图，但对刷新率要求极高的场景来说，引入一个“重型航母”级别的大库，无异于杀鸡用牛刀。

根据 Google 的研究，页面加载时间从1秒增加到3秒，用户跳出率会增加32%。在金融交易这种分秒必争的领域，每一毫秒的延迟都可能造成损失。这时候，Dave 提出 LBT 就非常合理了。他们可以基于 SVG 或 Canvas，自己写一个几 KB 大小的、只包含核心渲染逻辑的轻量级组件。这个“小轮子”虽然功能单一，但在特定场景下，它的性能、响应速度和可控性，是任何通用库都无法比拟的。

很多大公司的核心技术，其实都是内部“造”的轮子。比如，Google 有自己的分布式数据库 Spanner，Facebook（Meta）搞出了 GraphQL 来替代传统的 REST API。他们之所以这么做，不是因为市面上没有数据库或 API 标准，而是因为他们的业务规模和业务场景，已经超出了现有通用工具能高效处理的范畴。他们需要为自己量身定做一个最合身的“轮子”。

3. 面试官的“照妖镜”，程序员的“修炼场”

对于我们留学生来说，LBT 还有一个最直接的价值——应对技术面试。

在北美找工作的同学会发现，面试官特别喜欢让你“现场造轮子”。比如：

• “请你实现一个自己的 `Promise`。”
• “你能写一个简单的事件总线（Event Bus）吗？”
• “我们来构建一个迷你的 Redux 状态管理器吧。”

面试官真的指望你在30分钟内写出一个能媲美开源库的完美代码吗？当然不是。他想看的，是你解决问题的思路：

• 你是否理解这项技术背后的核心原理？（比如 Promise 的状态机、Redux 的单向数据流）
• 你的代码结构是否清晰，边界条件是否考虑周全？
• 当遇到问题时，你是如何沟通、调试和迭代的？

这就像一场开卷考试，题目就是你天天在用的工具。平时只会“用轮子”的人，此时就会原形毕露。而那些有过 LBT 经验，自己动手实践过的人，则能从容不迫地讲解设计思路，写出关键代码。这背后展现出的，是扎实的基本功和真正的技术热情，这正是大厂最看重的品质。

什么时候该“造”，什么时候该“用”？

聊了这么多 LBT 的好处，是不是感觉应该马上扔掉所有第三方库，开始自己的“造神计划”？千万别！在真实的工作环境中，滥用 LBT 和完全不用 LBT 一样，都是灾难。

你需要像一个老道的将军一样，清楚地知道什么时候该派上自己训练的特种兵（造轮子），什么时候该动用成熟的集团军（用轮子）。

果断“造轮子”的场景：

1. 学习和探索阶段：这是 LBT 的黄金时期。无论你是学生，还是刚接触一门新技术，都应该尝试去“造”一些小轮子。比如学习 Node.js，就自己动手写一个简单的 HTTP 服务器；学习数据库，就自己实现一个基于哈希表的内存键值存储。目标是学习，过程比结果重要。
2. 项目的核心竞争力：如果某个模块是你的产品区别于竞争对手的关键，并且市面上的方案都无法满足你的特殊需求，那就值得投入资源去自研。这部分代码，是你公司的护城河。
3. 性能或体积要求极致的场景：就像前面提到的实时看板，或者在物联网设备、移动端等对资源极其敏感的环境中，一个定制的、极度精简的轮子，价值千金。

坚决“用轮子”的场景：

1. 有明确交付日期的商业项目：在工作中，时间和效率永远是第一位的。使用成熟的、有社区支持的开源库，可以让你专注于业务逻辑，而不是重复发明基础组件，大大加快开发速度。
2. 非核心且复杂的通用功能：比如用户认证、日志系统、加密算法、支付接口等。这些领域水非常深，充满了各种你意想不到的坑，特别是安全相关的。2021年底爆发的 Log4Shell 漏洞，影响了全球数亿台设备，连苹果、亚马逊、特斯拉都未能幸免。你确定你写的日志库，能比 Apache 基金会维护的 Log4j 更安全吗？在这些领域，“用轮子”不仅是效率问题，更是安全和责任问题。
3. 你完全不了解的领域：不要在你知识的荒原上“造轮子”。如果你对图形学一无所知，就不要尝试去写一个渲染引擎。专业的事情，交给专业的轮子去做。

所以你看，LBT 从来都不是一个非黑即白的选择题，它考验的是一个工程师的判断力和工程素养。它是一种思维方式，一种让你在“使用”和“创造”之间自如切换的能力。

下次在团队里再听到有人说“LBT”，你心里就不会再犯嘀咕了。你甚至可以自信地参与讨论：“我同意，这里的确需要一个轻量级的解决方案。不过我们也要考虑维护成本，或许可以先找找有没有更小众、更专注的开源库？”

你看，当你真正理解了 LBT 背后的哲学，你就不再是一个只会埋头写代码的留学生，而是一个能从更高维度思考技术选型的工程师了。这，不就是融入本土技术圈最酷、最地道的方式吗？