从工作开始,一直就想买个 Mac,但是一直没有买成,虽说有公司配发的 Mac(这也让我从 Macbook Pro 2015 13寸到 Macbook Pro 2017 15寸,到 Macbook Pro 2017 15寸,到 Macbook Pro 2018 13寸,到 Macbook Pro 2018 15寸用了个遍,23333),但是没有自己的 Mac
始终是一个比较遗憾的事,所以这次新款 Mac 出来后,就瞬时公司员工优惠(官网95折)+12期免息分期入手了,现在我来从一个开发者的角度来给一个简单的评测吧

正文

为什么会考虑 Mac

写这个文章之前,我需要介绍下我买 Mac 的背景。目前我的主力机是来自蓝天的准系统,P775TM,配置是 i7 8700+32G+512G SSD+1070。工作系统是 Manjaro(一个 Linux 发型版)。在目前开发的时候觉得非常舒服,但是我也遇到了几个问题

  1. 太重了,有些时候临时有事需要出门带着并不方便

  2. Linux 下日常软件的缺少还是会给开发带来一些不便

所以在11月之后,我就在慎重考虑需要换一台电脑,而我自己是偏基础设施的后端开发者,所以对 Unix/类 Unix 比较好的支持是必须的。同时因为有些时候会参与一些大型的开源项目,我也需要电脑有足够的性能来支撑多虚拟机以提供多平台的调试能力。
因此当时摆在我面前的有两个选择

  1. 买一个硬件友好的机器,装黑苹果和 Linux 双系统

  2. 买一个 Macbook Pro

由于我算是有点版权洁癖,黑苹果严格意义上来讲是违规的。因此 Macbook Pro 是我最好的选择了,恰逢新款的 16 寸的 Macbook Pro 上市,我就决定入手

我最后选择的配置是 i9 2.3 Ghz + 64G RAM + 1T SSD + 5500M 4G。选择这样的配置的逻辑是这样的,因为根据目前的评测,这一款 Mac 散热表现不错。因为我日常会在本地编译调试东西,所以果断选择了 i9,1T SSD 则是默认标配。而我不是视频工作者,同时
我也不会在 Mac 上玩游戏, 所以显存 4G 版显卡对我来说完全够用。唯一的纠结点在于 RAM,16G 肯定不够用,到底是 32G 还是 64G 这是个问题。考虑了下,咬咬牙上了 64G (后面也说明这是一个正确的决策)

定了之后果断分期下单,18号下单,23号拿到机器(这里要感谢女朋友大力支持,要不是她,我估计最后也舍不得买)。

好了,开始进入开箱,评测环节

开箱

23号一早跑去公司拿了快递,然后回家开箱

献祭一只猫后,打开快递箱

据说献祭一只猫能让电脑用的更久

苹果的包装一如既往的简洁

包装盒

下面几张图,是真机原貌

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机器到手默认是 MacOS 10.15.1 即 MacOS Catalina 。不得不说,这一代 MacOS 与 iOS 都是 Bug 奇多,堪称 BugOS = =,让人怀疑果家的项目管理是不是彻底失效了

至于机器外观,我选择的是银色版,不得不说,颜值是真高,但是也容易脏qaq,可能也有朋友关系 Macbook Pro 16 寸有多大,下面做了一个图大家可以感受一下

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从上往下分别是:

  1. 女朋友的 Macbook Air

  2. 公司配发的 Macbook Pro 2018 15 寸(后面还会有他的细分)

  3. Macbook Pro 16 寸

  4. 蓝天 P775TM

从这样一个角度大家能看出来,其实新款的 Macbook Pro 16 寸比 Macbook Pro 15 寸只大出一点点,而在新款出来后,官网也下架了 Macbook Pro 15 寸,所以看起来以后 Macbook Pro 16 寸就是 15 寸的替代品

使用体验

其实到手时间还相对较短,比较深的体验暂时没有2333,这一部分可能就相对较短了

  1. 屏幕是保持了苹果一如既往的水准,很舒服,不过这一代默认显示分辨率是 1792x1120, 较 15 寸的 1680x1050 更大,很多人可能会觉得字体比较小,需要额外调整(此处推荐 RDM

  2. 键盘终于舒服了,蝶式键盘对于我来说有点敲钢板的感觉(不过各有所爱啦)

  3. ESC 键的恢复对于 VIM 党来说是重大利好(逃(然而我不是(逃x2,2333333

性能测试

首先,我们来看下新款 Mac 的 CPU 测试成绩

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不过,说实话,我觉得利用日常的一些场景来做测试可能更有价值,所以我选取了两个项目来做编译测试,一个是 Dubbo (基于 Dubbo 2.7.4.1 进行编译, Maven 3.6.2, JDK 8),另外一个是基于 CPython Master 最新代码进行编译,下面是编译命令

  1. Dubbo: mvn clean package -U -Dmaven.test.skip=true (两台机器都已经搞定依赖)

  2. CPython: ./configure --with-pydebug --with-openssl=/usr/local/opt/openssl && make -j

两台机器分别为

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最后的测试结果如下图所示(单位都为秒)

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看起来性能提升还是很明显,不过因为编译涉及到频繁的小文件读写,所以导致差距没有理论上的那么大,但是随着代码规模的扩大,i9 的优势会更为明显。后续有时间我会找几个科学计算的例子来进行场景补充

说道编译,大家可能也关心新款的 Mac 的散热怎么样,我大概测试了一下,

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结论为,降频无法避免,但是满负载的时候,能在81度左右的温度,将 CPU 频率稳定在 3.5 Ghz。虽然这个结果还是没有其余的高性能本那么显眼,但是对于一个轻薄高性能本来说,我觉得还算不错,毕竟凡事总得做一个 trade-off 对吧

最后,测一下硬盘速度

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嗯,还是一如既往的暴力。。。

啊对了,其实有朋友可能会关心,64G 的内存是否浪费,嗯,我看了下,其实对我而言,不算浪费

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这是我写这篇文章时候的内存使用率,机器上开了三个 IDEA 项目,两个 Goland 项目,一个 PyCharm 项目,浏览器窗口若干,VSCode 窗口若干,用 Docker 跑了三个 ElasticSearch 节点做 HA 测试,一个 Kibana 节点,如果后续在开
几个虚拟机,可能 64G 对我来说就是非常适合的了。不过每个人的场景不一样,这里我也就不对大家的选机做一个建议了(不然选错了可能就要被打QAQ)

总结

其实 Macbook Pro 是个水桶机,整体配置相对均衡,适合大多数场景(需要 Office 的除外),而且今年的官方也提供了更为灵活的配置选项让大家来进行组合。所以我建议如果对于大尺寸 Mac 有需求的朋友,其实真的可以考虑入手

千言万语汇成一句话:

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最后再次感谢女朋友对我的支持!mua!