刘鑫 -MarchLiu发布了一条微博，质疑程序员是否有必要把性能优化的关注点放在对系统内核的优化上：
忍不住要吐槽一句，以大多数应用的负载之低，根本就不到拼系统内核的程度，放着数据库和访问层的问题不关注，天天琢磨编译内核，不知道是装逼成自然，还是二逼到失去自我了。
hpx-party.org 创始人胡争辉对此表达了进一步的看法：
更进一步：忍不住要吐槽一句，以大多数应用的负载之低，根本就不到拼（技术）的程度，放着（实际的业务需求）不关注，天天琢磨各种不成熟的新技术，不知道是装逼成自然，还是二逼到失去自我。
哈尔滨工业大学计算机学院副教授王忠杰 rainy对胡争辉的观点加以评论：
谨慎的表示同意，但是对技术的追求并不只是为了现在，更多是为了将来可能出现的挑战性场景。学术研究不也是如此吗？
胡争辉对此的回答是：
说对了，很多初级、中级、高级、特级，骨灰级程序员追求技术的目的是为了在将来可以跳槽之后出现的挑战性场景。另外，我特别强调，不要在非学术场合中搞所谓的技术研究
戴尔老张也表达了自己的看法：
客户关系还没做好，组织架构都没摸清，客户真实需求也没搞懂把 EQL 和虚拟化方案丢出去了！
但在 Result 大于一切决定一切的背景下，也不得不如此，砸十中一，以量取胜！
dropbox的评论是：
有时候技术人员的想法是需要修正的，抓住当前的主要问题，有多少人，造多大的船，比一味的拼结构造航母要实际些。
tinyfool的观点是：
有道理, 很多问题业务层可以轻松解决, 性能优化也是有顺序的, 从最简单可实现, 回报最高的点出发为宜
don't over design or prematurely optimize
feifengxlq也表达了自己的意见：
正所谓最好的优化是从需求出发，简化需求是最大的优化，然后是架构、算法、存储、系统内核。效果依次递减
阿里八神发出了不同的声音：
这个也要看压力情况了，当分布式泛滥的时候，就需要加强每个单元的处理能力，来缩减集群的规模，现在 PCIe，flashcache 技术的新起，传统的慢速磁盘的优化方式是要有所改观的，研究内核也是为了最大程度的发挥整体硬件的优势
刘鑫 -MarchLiu也表示，他并不反对学习内核知识：
我反对研究内核吗？我当然不反对，我也不反对在生产环境里使用内核调优技术。但是做为企业员工，在工作中使用的技术应该符合实际需求，放着 ulimit 都还是 2048，搞个毛的内核，你把内核改上天去，它就性能高了？能找到问题在哪里才说得上调优吧。
而摇摆巴赫认为：
我觉得首先一定要把关注点放在可以最有效解决问题的那层上，不过作为知识储备，深入学习研究是好事，很多行业本身技术门槛就很低，技术人员拿什么保持自己的核心竞争力：1. 有独立（或带团队）做好一大摊事的能力.2. 成为某些领域的技术专家
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