Python 3.11 的 __dict__ 查找变快，核心是重构属性查找路径、引入 LOAD_ATTR_INSTANCE 字节码及内联缓存，使普通实例属性读取快10%–25%，但仅适用于未重载 __getattribute__ 的纯 Python 类，且受 __dict__ 赋值等条件影响缓存失效。
__dict__ 查找变快，不是因为“存储类属性”本身被优化，而是 Python 3.11 针对**普通实例的 __dict__ 属性访问路径**做了重构和内联缓存。
为什么 LOAD_ATTR_INSTANCE 要绕过 __getattribute__ 分发？
旧版 CPython 在执行 obj.x 时，无论是否重载，都必须走完整 __getattribute__ 分发链：查 MRO、检查描述符、调用用户定义的 __getattribute__（哪怕它只是 pass）、再 fallback 到 __dict__。3.11 把这个链拆开了：LOAD_ATTR_INSTANCE 直接跳过所有分发逻辑，只做两件事——确认对象是纯 Python 实例、且 __dict__ 存在，然后哈希查找 __dict__ 字典。这省掉至少 3–4 次函数调用和字典遍历。
__slots__ 类或重载 __getattribute__ 的类为何不受益？
这些类的属性访问行为不可预测：__slots__ 没有 __dict__，重载 __getattribute__ 可能引入任意副作用（比如日志、权限检查、动态计算）。解释器无法安全地跳过它们，只能退回到通用路径。你写 obj.x 时，3.11 仍会走旧版 LOAD_ATTR，不会触发特化。
内联缓存（inline cache）实际怎么生效？
- 每个
LOAD_ATTR_INSTANCE指令首次执行时，会记录该属性名在当前类结构下的偏移量（类似 C 结构体字段 offset） - 后续访问同一属性时，直接按偏移读内存，连哈希都不用算
- 但一旦运行时执行了
setattr(obj, 'x', ...)或修改了类的__dict__结构（比如新增属性），缓存立即失效，下一次又得“冷启动”
为什么 getattr(obj, 'x') 没变快？
getattr 是纯 Python 函数，它不走 LOAD_ATTR_INSTANCE 路径，始终调用 _PyObject_GenericGetAttrWithDict，完整走一遍描述符协议、MRO 查找、__dict__ 哈希等流程。所以即使底层字节码快了，getattr 依然慢——它本质上就是“手动模拟属性访问”，没法享受内联缓存。
obj.field 访问时，10%–25% 的提升才真实可测；而一旦你混用 getattr、动态增删属性、或用了 __slots__，这些优化就自动失效了。 
