为什么我会变成一个加钱党？
坑边闲话：最近看评论区，发现有些人严重误解我的观点，他们认为我宣传「用了 ZFS 就无须 ECC」。当推断出这个意思的时候，我感觉很震惊。因为我自认我是一个 ECC 鼓吹党，下这个结论自然是有违初心。既然谈到了 ECC 必要性，那我就尝试讲一讲我的选择逻辑。
1. 永远都有信息不对称·
主题先写在开头：当你不懂时，“买最贵”不是炫富，而是承认信息不对称。
这篇文章想讲清楚一件常被嘲笑、却在工程和生活中反复奏效的事：对于我不懂的东西，买最贵的（或至少买最好的）往往是王道；而现实更残酷的一点在于，当你不懂行时，你通常缺乏经验性地判断何为质量最好的能力，于是所谓“买最好的”很容易沦为一句口号，最后能真正落地执行的往往只剩下一个可操作的替代指标：买最贵的，因为在一个相对成熟、竞争充分的市场里，“最好的往往最贵”不是逻辑必然，却确实是一个依概率成立的真理，它像一条粗糙的上界约束，帮助我们在知识盲区里把失败概率压下来。
这里先给“买最贵”洗个冤：它不是要宣称价格等于价值，更不是在鼓励消费主义；它更像一种决策策略：当你无法有效评估质量、无法建立测试体系、也无法承受频繁试错时，你就不得不承认自己被困在信息不对称里，而“多花钱买更高的下限”往往是普通人能用的、最直接的杠杆。你可以把它理解为一种极其朴素的风险管理：我宁愿在一开始支付更高的确定性成本，也不愿在未来为不确定性付出指数级的隐性成本，比如数据损坏、停机排障、时间损耗、情绪崩溃，以及更致命的：你根本不知道问题出在哪里。
不过我也要叠个甲：并非任何时候买最贵的都能依概率买到质量最好的，比如
- 某些小作坊的产品整体都缺乏良好的品控，强烈的随机性导致我们怎么选都有较大概率踩坑；
- 此外，哪怕是一些超级公司的产品，他们为了炫技和秀肌肉也会给最贵的产品添加很多华而不实甚至是超越时代的功能，进而带来更低的稳定性。典型代表就是苹果的 Mac Pro late 2013 垃圾桶，尽管它具有先锋设计，价格也是苹果台式机里最贵的，但是用户体验比较一般。
因此，这个选择比较适用于手续合规、有丰富的行业经验、作风比较务实的公司。
2. 我们需要一个可靠的出发点·
我不懂模拟电路，但我懂数字电路。这会塑造一种非常强烈、甚至有点“任性”的心理预设：数字世界之所以能跑起来，恰恰是因为我们允许自己对底层做出近乎绝对的假设：0 就是 0、1 就是 1、时钟必须准、供电必须稳，至于 3V 怎么来的、怎么滤波、纹波怎么抑制、瞬态怎么响应、器件怎么老化等等，对不起，我不管；我可以尊重它、敬畏它，但我不把它当作“日常要操心的变量”。这不是我“懂电源”，恰恰相反，这是我承认自己不懂电源之后，为了让上层系统可思考、可构建、可维护而强行设定的边界条件。
内存也一样。我们天天写软件、写系统、写文件系统，谈缓存、谈一致性、谈事务、谈校验、谈冗余，然而这一切的前提依旧是某种默认：内存应该可靠到可以忽略错误。你可以说这是幼稚，但这也是现代计算体系能够扩展到如此复杂度的根本原因之一。我们必须把大量细节“锁死”，否则就会进入一种无限递归的怀疑：如果内存会错，那么你的校验和会不会也算错？如果校验和会错，那你拿什么证明它没错？当底层的不确定性被无限放大，上层的理性就会失去落脚点。
3. 同构的逻辑·
电源是一个非常好的例子，因为它具有强烈的“可感知性”：大多数人都听说过炸电源、啸叫、纹波、负载波动、温升、元器件缩水、虚标功率等故事；你会看到大佬拆解、测纹波、看拓扑、数电容、谈 MOS 管、谈 EMI、谈保护电路，然后用一套你听起来很厉害、但你其实并没有能力核验的语言，告诉你这个电源“好”或“不好”。我的现状非常诚实：我有一点物理底子，能看懂一些概念，却不具备把这些概念转换成工程判断的完整链条；更关键的是，我也没有实验室条件去复现评测、更没有时间去“从零建立一个电源学科”。
所以我最终会落到一个极其朴素的动作：加钱。我不靠自己成为专家来获得稳定，而是靠购买“更高概率的稳定”。同理，ECC 内存并不是因为我理解了 DRAM 的制造细节、理解了宇宙射线翻转 bit 的统计分布、理解了良率分级和老化曲线才去买；恰恰相反，正是因为我不理解这些复杂性，而我的数据、时间、心态又不允许我用“碰运气”来支撑系统的长期运行，于是我会更倾向把 ECC 当成一种工程保险：它不是让系统“永不出错”，它是让“必然会发生的错误”以更可控的方式暴露，并尽可能避免把错误扩散成灾难。
既然前面提到了评论区误解，那我就把话讲得更硬一点：ZFS 不是 ECC 的替代品，任何把“我喜欢 ZFS”理解成“我否定 ECC”的推断，都是在把我没说过的话硬塞进我嘴里。ZFS 的校验和、冗余、自愈机制，是在存储链路上对数据完整性进行兜底；ECC 是在内存链路上对随机错误进行兜底。它们确实可能在某些场景里产生“覆盖范围的交叠”，但这不等价于替代关系，更不等价于你可以主动拆掉其中一层防护，然后指望另一层“替你承担全部责任”。工程里的可靠性往往来自“多层防线”，而不是来自某种“银弹”。
如果一个系统最终出了问题，你最痛苦的通常不是损失那点钱，而是你无法判断：这是电源？内存？主板？线材？固件？温度？宇宙射线？甚至是你自己的某次误操作？此时，多一层可靠性，意义不仅是降低出错概率，更是降低排错复杂度：当你能把一些变量“锁死”，你才有可能在有限时间里完成定位；否则你会在大量可能性之间疲于奔命，最后只剩下玄学和情绪。
4. 这是信仰，不是科学·
我愿意把这套方法论称为“信仰”，不是自嘲，而是对“科学”这个词保持敬畏：真正的科学需要可计算、可推导、可预测、可被反驳；一个人如果天天说得天花乱坠，却拿不出可复现的数据与可检验的模型，那他多半是在表演。反过来，我自己在电源、在模拟、在半导体制造这类领域，也确实没有形成可复现的评价体系；因此我不应该伪装成“我懂”，更不应该在不懂的地方输出结论式的断言。承认无知不是丢人，丢人的是明明无知却还要以“专家口吻”指导别人。
于是就出现了那个典型的“先有鸡还是先有蛋”的逻辑闭环：
- 不懂电源但追求稳定
- 因此想买最好的电源
- 但判断哪个最好需要理论与测试
- 因而你需要先成为电源专家
这条链条在逻辑上非常完美，在现实里则非常残酷：普通人没有办法把人生投入到每一个细分领域里成为专家。我们只能在资源有限的前提下，发明一些“粗糙但可执行”的策略，而“加钱”就是最粗糙也最可执行的一种。
我如何挑“最贵”：我不是在相信结论，我是在相信一个“相对可信的信息代理”
如果你理解了前面的逻辑困境，就会明白：我所谓“买最贵”，并不是拿价格当真理，而是把价格当作一个可操作的代理变量；与此同时，我也会尽力选择那些逻辑更自洽、证据链更完整的评测者作为信息代理，因为我至少能用自己的逻辑能力去检验“他有没有明显在胡说”。换句话说，我在做的不是科学判断，而是一种更现实的决策：在无法建立完整实验体系时，尽量选择更可信的信源 + 更高的成本下限，让自己落入更小的失败集合里。
我当然知道：贵也可能是营销、溢价、情绪价值，甚至可能是“智商税”；但只要市场足够成熟、供应链足够透明、竞争足够充分，“好产品更贵”往往仍然是高概率事件，因为它符合成本结构：更好的用料、更严格的品控、更保守的设计裕量、更好的售后、以及更低的故障率，都需要钱来支撑。价格不是证据，但价格往往携带了成本与风险的影子；当你看不清影子本体时，盯着影子走，至少比闭眼乱走更靠谱。
真正的科学是什么·
答案：能用更少的钱，买到同样的可靠性。
真正的科学，并不是你能在评论区把术语说得更复杂，而是你能建立起一套可检验、可复现的判断体系，让你在资源有限时依然能做出可靠决策。科学的高明之处，恰恰在于它能把“经验与直觉”压缩成“模型与结论”，从而让你不必每次都用钱去硬砸不确定性：你知道测哪些指标、怎么测、哪些指标是关键、哪些指标是噪声；你知道如何用更少的成本，把风险压到同样的水平。到那时，“买最贵”就会从一种不得已的策略，变成你可以按需使用、甚至可以优雅替代的工具。
但在抵达那之前、在我确实不懂也确实无力成为专家的那些领域里，我宁愿公开承认：这是一种信仰式的方法论；它不保证永远正确，但它足够可执行、足够稳定地降低失败概率，并且能让我把有限的时间与精力，集中在我真正想深入的事情上，而不是被无休止的排错与试错吞噬。
总结·
买最贵，并不等于“最贵最好”，而是“我不懂，所以我先把失败概率买下来”
这听起来不浪漫，甚至有点冷酷，但它足够诚实。
我宁愿诚实地昂贵，也不愿廉价地玄学。
