在持续集成与开发工作流中，Git 钩子管理工具 pre-commit 一直是 Python 生态的事实标准，但其在处理大型仓库时暴露出的安装耗时、磁盘占用膨胀以及串行执行瓶颈，促使社区探索更现代的替代方案。prek 正是这一背景下的产物：它由 Rust 重构，旨在提供一个无依赖、单二进制且性能数倍于前代的解决方案。其核心突破在于一套精心设计的并行缓存架构，该架构不仅重新定义了钩子环境的生命周期，更通过依赖图驱动的执行策略，将 “全量扫描” 转变为 “精准增量”。
并行缓存架构的核心设计
传统 pre-commit 的痛点在于每个仓库（repo）维护独立的虚拟环境，导致工具链重复安装。prek 的首要变革是将钩子环境（Environment）与仓库解耦，实现工具链的跨钩子共享。这种架构通过 ~/.cache/prek 统一管理所有 Python 运行时、Node.js 环境及 Go 工具链，使得无论配置了多少个不同来源的钩子，特定版本的 Python 解释器仅需安装一次。
在安装环节，prek 展示了显著的并行能力。官方基准测试显示，在 Apache Airflow（配置复杂且庞大）上进行冷安装时，prek 仅需 18.4 秒，而 pre-commit 耗时高达 187 秒，性能提升超过 10 倍。这一速度源于三个并行动作：仓库克隆并行、依赖解析并行以及环境构建并行。prek 内部构建了一个简化的依赖图，识别出依赖不冲突的钩子组，并将它们放入不同的并行 worker 中执行，从而最大化 CPU 利用率而非仅依赖磁盘 IO。
依赖图与优先级驱动的执行
除了安装加速，prek 在运行阶段同样引入了图论思维。在 pre-commit 中，钩子默认按配置文件顺序串行执行，而 prek 允许通过 priority 字段显式定义权重。拥有相同优先级的钩子会被调度器并发执行，这使得在多核 CPU 上，针对不同文件的静态检查（如 check-yaml 和 check-json）可以真正做到同时运行，极大缩短了 prek run 的端到端耗时。
这种依赖图的构建并非简单的拓扑排序，而是动态的。当启用 Rust 原生实现的内置钩子（repo: builtin）时，prek 直接跳过了 Python 虚拟环境创建这一环节，实现了 “零设置” 运行。在 CPython 代码库的基准测试中，仅运行 check-toml 钩子时，prek 的平均耗时为 77.1 毫秒，而 pre-commit 为 351.6 毫秒，差距接近 4.6 倍。即便关闭 Rust 快速路径，prek 依然以 137.3 毫秒的成绩领先约 3 倍，这证明了其底层架构优化的有效性。
增量执行与工作区模式
对于开发者日常体验影响最大的，是 prek 对增量的极致支持。传统的 pre-commit run --all-files 在大型仓库中往往意味着数分钟的无差别扫描，而 prek 提供了两个关键参数来实现精准打击：--last-commit 仅对上次提交修改的文件运行钩子，--directory 则针对特定子目录。结合 --files 参数，开发者可以构建出极具针对性的检查流程。
在 Monorepo 场景下，prek 的工作区模式（Workspace Mode）展现了其增量扫描的另一个维度。它支持在根目录运行命令，并自动识别各子项目（如 packages/* 或 libs/*）下的独立 .pre-commit-config.yaml。这种设计避免了根配置文件膨胀，同时每个子项目仍能保持定制化的钩子配置。更重要的是，当某一子项目发生变更时，prek 能够在图执行层面精准定位并仅运行受影响子项目的钩子，而非全量扫描，这是传统工具难以企及的效率高度。
工程化实践建议
在落地 prek 时，有几个关键参数值得团队关注。首先是 priority 的合理规划：建议将高频、快速的钩子（如格式化、风格检查）设为高优先级（如 100），将耗时、重量级的检查（如 mypy、eslint）设为低优先级（如 0），确保快速反馈先行，阻塞性检查后台并行。
其次是缓存策略。prek 的缓存目录默认为 ~/.cache/prek，对于 CI 环境（如 GitHub Actions），建议使用 prek cache gc 定期清理未引用的缓存，以控制磁盘增长。虽然 prek 的缓存设计比 pre-commit 节省约一半空间，但在高频部署的节点上，定期 GC 仍是必要的运维操作。
最后，如果团队遇到诡异的 Hook 行为，可以临时通过设置 PREK_NO_FAST_PATH=1 环境变量禁用 Rust 快速路径，切换回传统的 Python 环境执行模式，以便排查是 Rust 层的优化问题还是 Hook 本身逻辑问题。
来源：prek 官方文档与基准测试（https://prek.j178.dev/diff/, https://prek.j178.dev/benchmark/）