文章声明，本篇文章题材源自知乎的问答 为什么现在的电脑应用程序这么吃内存（RAM）？
别看程序员平时一个个自黑，黑得很嗨。但是当真正面对自己工作中的黑点时，大家都不提了。一个个都辩解说：内存不用就是浪费——但问题是，在大多数场景下，那些内存里存的数据，恐怕大都是0。
大多数程序使用内存暴涨的锅，就是现在大多数程序员的水平、责任心、工作环境造成的。
我举一些例子：
- 现在很多程序员，在实际工作中，已经几乎没有精细化设计数据结构的能力了。例如说，有多少人在最近两三年的工作中，使用到了bitfield？哪怕有用到的，大多也是因为要沿用一些已经设计好的底层古老协议而不得不用。当然，位操作这个锅主要是C/C++程序员背的。但是其他程序员也不见得好到哪去：有多少程序员自己在生产项目中，设计过一个除哈希表和链表外，其他任意一款数据结构及其变形结构的？说得难听点，大多数脚本系语言的程序员，实际生产中，连基本的二叉树之类都没用过。
- 太依赖于哈希表+双链表这种包打天下的组合了。我知道，这个组合确实很简单很快捷。但是缺点就是本问题：内存消耗大。如果说脚本语言的程序员，确实有时候没别的现成的数据结构可用，情有可原的话，那么最近几年，不少C/C++/JAVA的程序员，也逐渐染上了这个毛病。
- 文本化协议泛滥。传统上，数据协议都是二进制的。对于计算机来说，二进制是最友好而且也冗余最小效率最高的协议。但是因为对人的识别度不好，尤其是web包打天下的潮流开始，现在很多系统，无论是网络协议还是存储协议，都基本上是文本化（http/html/json/xml……）的了。最后一个比较流行而且设计比较精巧的二进制协议，我觉得就是protocol buffers了。而且，这个锅是会传染的，一旦某个系统协议用了文本化之后，所有接入这个系统的协议，都必须都弄一套这样的文本解析模块。
- 代码脚本化/动态化语言泛滥（包括解释器机制的泛滥）。这个锅主要来自于解释器引擎，因为在脚本语言里，定义一个变量，基本上都不会出现char/short这类节约内存数据类型的，最最起码都是上来就给你个int。而且这个int占用的内存实际上往往还不仅仅是4个字节，而是这样的：
union DATA
{
int bool_val;
intptr_t int_val;
double double_val;
char* str_val;
XXX* obj_val;
};
可以看到，64位系统中，很多脚本解释器里，一个变量最最起码占用的也是一个指针的宽度（8个字节）。如果有额外的引用计数、动态类型标识符之类的话，还要再往上加。
最后一条：GC。这点大家都知道，我就不废话了。
所以，很多答案都说了：浏览器很吃内存。回头看看，浏览器里跑的东西，命中了上面几条？
能不吃内存吗？
随便补充几条在评论中大量反复出现的辩解来回复一下：
1：在代码设计时就考虑了数据结构/内存布局，并不意味着大量的额外工作量。
事实上，得益于各种库/扩展，大部分常见的数据结构，都有现成的模块可用。实际上，大多数情况下，数据结构/数据模型都是会单独封装/抽象出一个库或者模块的。所以，实际工作量无非也就是调A库还是调B库，可能也就内部接口api换了换而已，少数情况下这些api差异可能会少量穿透到功能代码中。
至于说没有合理抽象分层封装的项目，所有功能代码、数据操作代码、还有其他的什么乱七八糟的代码都混在一起？小项目无所谓，就那三五条枪，说改就改，不改也无所谓，反正说不定什么时候就死了。大项目？早死早超生吧。
2：写出高质量的代码并不代表项目研发速度降低——尤其当你的项目烂到一定程度需要大面积重构的话，把这些重构的时间和人力分开计算到平时的每个需求迭代中，只要有心做好，代码都不至于被评价为“烂”。大部分985211科班出来的程序员，这点能力我还是相信有的。
3：项目代码烂，说真的，主要还是在没有设计规划时，为了一昧的赶进度而反复堆砌功能代码，尤其是到处的代码拷贝。事实上，在接需求动手前，设计和规划代码的工作，并不会耽误开发进度，而且能让代码质量大幅提高——这在我经历过的很多项目中都能体现出来。
4：至于bitfield这种东东，我也没让各位在项目中到处用——我也反对过早优化。在很多时候，能把pb用好就很不错了。就说一个现实的例子，在某项目的mc，由原来各种乱七八糟的文本数据往里丢，统一改为pb格式后，同样的机器数目，缓存数据条数增加了30%以上。光是这一改就减少了多少cache miss，减少了多少后端数据库的压力？
5：实际上，程序/指令/资源/栈等占用的内存是很有限的。大多数内存，都是用于cache的——无非是谁用，用来干什么而已。相比于访问cache数据的那点增删改查的时间，cache miss导致访问主存（文件/网络/数据库）才是消耗的大头。所以，内存布局设计得好，合理使用数据结构，空间利用率高，在大多数时候直接体现就是访问主存的频度降低，然后就是性能，尤其是响应速度的提高。
最后说点务虚的东西：
说白了，编程这种工作，本质上就是一种工程学。既然是工程学，那就是要碰到实际问题时如何根据各种条件寻求优化解。这实际上是一种经验积累而来的技能，说难不难说易不易：只有大量练习，熟能生巧这一条路——跟大家在高考前大量的题海战术是一回事。
所以，以前在学校里学了下，平时以各种借口不用不思考不积累，等你真的要用想用的时候，用不用得起来，出不出洋相，还真的要看运气了。那么这些程序员，不管一开始的起点是高是低，反正一辈子的天花板，伸伸手就能够得着了。