Forwarded from z
确切地说，vm（不是 vmlogs）应该是目前 prometheus metrics 领域性能最好的数据库。它的实现对这个场景做了不少特化，并大量用了很多高性能 Go 编程技巧（典型的如各种内存池化），所以性能非常不错。
Forwarded from Mengxin Liu
netty 我不太了解，bytebufferpool 是在 go 的 sync.pool 上用了一些统计上的方法优化内存分配的次数和内存占用大小，并不是一个纯算法的优化，算是一种概率优化
https://oilbeater.com/2024/01/09/alloc-slice-for-golang-2-md/#bytebufferpool
https://oilbeater.com/2024/01/09/alloc-slice-for-golang-2-md/#bytebufferpool
Oilbeater 的自习室
Golang 中预分配 slice 内存对性能的影响（续） | Oilbeater 的自习室
#杂
上周投了一个美国公司infra的职位，得到的答复是“As it turns out, we are unable to hire in China at this time”
上周投了一个美国公司infra的职位，得到的答复是“As it turns out, we are unable to hire in China at this time”
#工具
https://deepwiki.com 出的开源项目解析工具，可以在上面找到很多热门开源项目的解析，例如OpenRaft：https://deepwiki.com/databendlabs/openraft ，从我做为Committer的角度看，给出的OpenRaft消息流程图看是靠谱的。
https://deepwiki.com 出的开源项目解析工具，可以在上面找到很多热门开源项目的解析，例如OpenRaft：https://deepwiki.com/databendlabs/openraft ，从我做为Committer的角度看，给出的OpenRaft消息流程图看是靠谱的。
#世界观
简单聊一聊我对数字货币的浅薄理解。
最开始，比特币横空出世的原因之一是人们对现行货币制度的不满：ZF可以加大货币发行，导致钱不值钱（所谓的通胀）。于是比特币被设计成：从一开始就固定了总的发行量，解决货币滥发的问题。
但是这枚硬币的另一面是：这会让那些囤了大量数字货币的人，一直坐享其成，对应的也不会起到刺激经济的作用。
我举一个最简单的例子：土地，可以把土地也看做一种只有固定发行量的“货币”。那么，拥有土地的土地主们，就可以一直收割土地的产出，今年这块土地产量10万斤，明年产量增长到15万斤，只要还占用着土地，就能完整吃掉这些涨幅。显然，在这个制度下，对那些真正在土地上耕作的人而言，并没有享受到多余产量的结果，都被土地主吃掉了。
如果说滥发货币会导致通胀，对应的货币量一直保持不变就会导致通缩。所以我想说，当那些鼓吹数字货币的人以不会滥发货币为一大卖点的时候，同样的也会有人对这个体系不满意。早期美元和黄金挂钩，这样美元就不能滥发，后来布雷顿森林体系瓦解，这背后就是另一股不满美元一直不增大发行量的力量促成的。所以，这些故事以长远的视角来看，并不“新鲜”，数字货币只是造了一个数字版本的黄金。
看起来是通胀不行、通缩也不行，那该怎么办？按照我浅薄的认知，这个问题是无解的。世界总是周期性运动，一会儿通胀一会儿通缩，我们不过是在各种经济周期里随着波动而已。
推荐可以看看《经济机器如何运转》。
简单聊一聊我对数字货币的浅薄理解。
最开始，比特币横空出世的原因之一是人们对现行货币制度的不满：ZF可以加大货币发行，导致钱不值钱（所谓的通胀）。于是比特币被设计成：从一开始就固定了总的发行量，解决货币滥发的问题。
但是这枚硬币的另一面是：这会让那些囤了大量数字货币的人，一直坐享其成，对应的也不会起到刺激经济的作用。
我举一个最简单的例子：土地，可以把土地也看做一种只有固定发行量的“货币”。那么，拥有土地的土地主们，就可以一直收割土地的产出，今年这块土地产量10万斤，明年产量增长到15万斤，只要还占用着土地，就能完整吃掉这些涨幅。显然，在这个制度下，对那些真正在土地上耕作的人而言，并没有享受到多余产量的结果，都被土地主吃掉了。
如果说滥发货币会导致通胀，对应的货币量一直保持不变就会导致通缩。所以我想说，当那些鼓吹数字货币的人以不会滥发货币为一大卖点的时候，同样的也会有人对这个体系不满意。早期美元和黄金挂钩，这样美元就不能滥发，后来布雷顿森林体系瓦解，这背后就是另一股不满美元一直不增大发行量的力量促成的。所以，这些故事以长远的视角来看，并不“新鲜”，数字货币只是造了一个数字版本的黄金。
看起来是通胀不行、通缩也不行，那该怎么办？按照我浅薄的认知，这个问题是无解的。世界总是周期性运动，一会儿通胀一会儿通缩，我们不过是在各种经济周期里随着波动而已。
推荐可以看看《经济机器如何运转》。
Wikipedia
布雷顿森林体系
1944至1973年間的國際貨幣制度
#人工智能
2月份DeepSeek横空出世之后，官网访问量太大一直不够顺畅。还好本身是个开源的大模型，很多厂家都上了DeepSeek大模型的支持，最早支持的是硅基流动。在这之后开始使用Cherry Studio来使用硅基流动上的DeepSeek大模型，每天都会问很多问题。从月度费用清单可以看出来，是真的很便宜，一个月几块钱就请了一个不错的助理了。
大模型只有成本降低、速度变快，才有可能走入寻常百姓家，真正对更多人的生活带去帮助。
2月份DeepSeek横空出世之后，官网访问量太大一直不够顺畅。还好本身是个开源的大模型，很多厂家都上了DeepSeek大模型的支持，最早支持的是硅基流动。在这之后开始使用Cherry Studio来使用硅基流动上的DeepSeek大模型，每天都会问很多问题。从月度费用清单可以看出来，是真的很便宜，一个月几块钱就请了一个不错的助理了。
大模型只有成本降低、速度变快，才有可能走入寻常百姓家，真正对更多人的生活带去帮助。
#杂
#密码学
#共识算法
区块链行业，以密码学和拜占庭故障网络环境下的共识算法为技术基础，试图解决在去中心化的环境中个体之间的信任问题。无数聪明的大脑、高精的算法、研究前仆后继，都为了在这样的环境里高效解决“信任”问题。
然而，也正是这个以解决信任为核心的行业，充斥着各种骗子、投机客。
Interesting。
#密码学
#共识算法
区块链行业，以密码学和拜占庭故障网络环境下的共识算法为技术基础，试图解决在去中心化的环境中个体之间的信任问题。无数聪明的大脑、高精的算法、研究前仆后继，都为了在这样的环境里高效解决“信任”问题。
然而，也正是这个以解决信任为核心的行业，充斥着各种骗子、投机客。
Interesting。
Wikipedia
拜占庭将军问题
拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），是由莱斯利·兰波特在其同名论文 中提出的分布式对等网络通信容错問題。
#数据库
在中国做数据库的，多少都听过 萨师煊 教授的名字，他撰写的《数据库系统概论》第一版于1983年出版，是中国大陆第一本讲解数据库系统实现的专著，人民大学在数据库领域也是内地最强的几所高校之一。
今天看到《萨师煊教授：国产数据库学科的拓荒人与奠基者》一文中提及他的家世，才知道这么显赫：
* 萨氏源于山西雁门萨氏先祖，已有六七百年的历史，祖先是蒙古色目人。
* 最早的先祖是元代四大诗人之一的萨都剌，曾官至南台侍御史，钦赐萨姓，此为萨氏家族立姓之始。
* 萨都剌的孙子萨仲礼是元统年间（1333年）的进士，官至福建行中书省检校，举家由晋迁闽，子孙繁衍渐成望族。
* 后人中包括：爱国海军将领 萨镇冰、中山舰长 萨师俊，物理学家 萨本栋、化学家 萨本铁、微电子学家 萨支唐、数学家 萨支汉等等。
在中国做数据库的，多少都听过 萨师煊 教授的名字，他撰写的《数据库系统概论》第一版于1983年出版，是中国大陆第一本讲解数据库系统实现的专著，人民大学在数据库领域也是内地最强的几所高校之一。
今天看到《萨师煊教授：国产数据库学科的拓荒人与奠基者》一文中提及他的家世，才知道这么显赫：
* 萨氏源于山西雁门萨氏先祖，已有六七百年的历史，祖先是蒙古色目人。
* 最早的先祖是元代四大诗人之一的萨都剌，曾官至南台侍御史，钦赐萨姓，此为萨氏家族立姓之始。
* 萨都剌的孙子萨仲礼是元统年间（1333年）的进士，官至福建行中书省检校，举家由晋迁闽，子孙繁衍渐成望族。
* 后人中包括：爱国海军将领 萨镇冰、中山舰长 萨师俊，物理学家 萨本栋、化学家 萨本铁、微电子学家 萨支唐、数学家 萨支汉等等。
百度百科
萨师煊
萨师煊（1922年12月27日—2010年7月11日）计算机科学家。是中国人民大学经济信息管理系的创建人，是我国数据库学科的奠基人之一，数据库学术活动的积极倡导者和组织者。原中国计算机学会常务理事、软件专业委员会常务委员兼数据库学组组长，中国计算机学会数据库专业委员会名誉主任委员，原中国人民大学经济信息管理系主任、名誉系主任。因病医治无效，于2010年7月11日在北京逝世，享年88岁。
#投资
昨天看剧的时候突然想起来好久没有听到GoPro的消息了，打开证券app查了一下股价，从最高的98到现在的六毛钱，再往下走恐怕就要退市了。
与之对应的，在消费电子这个领域，从我一个外行人角度，经常能听到大疆、安克，还有最近要上市的影石360这些公司的名字。
昨天看剧的时候突然想起来好久没有听到GoPro的消息了，打开证券app查了一下股价，从最高的98到现在的六毛钱，再往下走恐怕就要退市了。
与之对应的，在消费电子这个领域，从我一个外行人角度，经常能听到大疆、安克，还有最近要上市的影石360这些公司的名字。
#开源项目
著名开源内存分配库jemalloc ，于2025.06.03被归档（貌似被转移到FB组织下了，见：https://github.com/facebook/jemalloc ）。FB旗下的著名存储引擎Rocksdb，虽然还没有被归档，但是项目也不怎么活跃了，项目的核心开发者也离职了。
即使在大公司，做Infra看起来也不是一个好的方向。
著名开源内存分配库jemalloc ，于2025.06.03被归档（貌似被转移到FB组织下了，见：https://github.com/facebook/jemalloc ）。FB旗下的著名存储引擎Rocksdb，虽然还没有被归档，但是项目也不怎么活跃了，项目的核心开发者也离职了。
即使在大公司，做Infra看起来也不是一个好的方向。
GitHub
GitHub - jemalloc/jemalloc
Contribute to jemalloc/jemalloc development by creating an account on GitHub.
#杂
意大利作家卡尔维诺在1967年写到：“我们的房子越是灯火通明、繁荣昌盛，墙上就越是充满幽灵。 （The more our houses are illuminated and prosperous, the more their walls drip with ghosts）”
计算机课程教师Simone Conradi认为，这句话彷佛是卡尔维诺对现在的智能生活化的预言。
出自推特。
补充一下，在十几年前所谓的“智能家电”时代，我也没有跟风买了一堆可以用手机app控制的智能家电。家里的白色电器，除了小米电视盒子，都是传统的非智能家电。我觉得我不需要这样的功能。美剧《硅谷》里，也有一个智能电冰箱被控制之后做出不好事情的桥段。可能是因为我对“智能”的忌讳：机器要智能，前提是要足够了解人，要了解人就需要足够的数据。我不愿意暴露我的数据换取这些所谓的智能。
意大利作家卡尔维诺在1967年写到：“我们的房子越是灯火通明、繁荣昌盛，墙上就越是充满幽灵。 （The more our houses are illuminated and prosperous, the more their walls drip with ghosts）”
计算机课程教师Simone Conradi认为，这句话彷佛是卡尔维诺对现在的智能生活化的预言。
出自推特。
补充一下，在十几年前所谓的“智能家电”时代，我也没有跟风买了一堆可以用手机app控制的智能家电。家里的白色电器，除了小米电视盒子，都是传统的非智能家电。我觉得我不需要这样的功能。美剧《硅谷》里，也有一个智能电冰箱被控制之后做出不好事情的桥段。可能是因为我对“智能”的忌讳：机器要智能，前提是要足够了解人，要了解人就需要足够的数据。我不愿意暴露我的数据换取这些所谓的智能。
X (formerly Twitter)
Simone Conradi (@S_Conradi) on X
Cybernetics and Ghosts
As Italo Calvino wrote: "The more our houses are illuminated and prosperous, the more their walls drip with ghosts". Generative AI and its phantoms, both predicted by Calvino in 1967.
Made with #python #numpy #matplotlib #numba
As Italo Calvino wrote: "The more our houses are illuminated and prosperous, the more their walls drip with ghosts". Generative AI and its phantoms, both predicted by Calvino in 1967.
Made with #python #numpy #matplotlib #numba
#数据库
我最近都在思考：我自己的本业数据库内核开发，如何和现在的Ai结合起来，或者说，AI会使用怎样的数据库？
刚好看到了这两篇文章。
《AI Agent需要什么样的数据库？》：
* 在各类AI应用中，AI Agent是最活跃的；
* Databricks 最终选择 Neon，无疑是看中了 Neon 数据库的高度亲和 AI Agent 业务特征的关键能力。
* Neon的优点：
* serverless
* 读写分离
由于以上两点，可以做到即使创建、大量小实例等特性，很适合AI Agent这样的业务。
《前阿里高管押注PostgreSQL，打造AI数据库底座》：同样也是提及AI Agent，除了同样分析了Neon这样的产品如何有利于Agent之外，还重点说了一个点：Postgresql上有目前的全模态产品形态（TP\AP\向量），能够一站式提供一个数据库所需的能力。
我最近都在思考：我自己的本业数据库内核开发，如何和现在的Ai结合起来，或者说，AI会使用怎样的数据库？
刚好看到了这两篇文章。
《AI Agent需要什么样的数据库？》：
* 在各类AI应用中，AI Agent是最活跃的；
* Databricks 最终选择 Neon，无疑是看中了 Neon 数据库的高度亲和 AI Agent 业务特征的关键能力。
* Neon的优点：
* serverless
* 读写分离
由于以上两点，可以做到即使创建、大量小实例等特性，很适合AI Agent这样的业务。
《前阿里高管押注PostgreSQL，打造AI数据库底座》：同样也是提及AI Agent，除了同样分析了Neon这样的产品如何有利于Agent之外，还重点说了一个点：Postgresql上有目前的全模态产品形态（TP\AP\向量），能够一站式提供一个数据库所需的能力。
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#杂
（仍然在）待业的这段时间，接触（观察）了很多人：菜市场里每天凌晨起来进货的60+大爷、在小区上门给人洗车的中年人、在直播间努力叫卖的年轻人。
在我眼里，他们都是“努力生活的人”。我感觉对比起来，在空调房里加班敲键盘的工作，还是太轻松了。我可能也是运气好，没怎么碰到过需要996的工作，也可能这是我一把年纪没做出什么成绩的原因吧。
（附件视频是一个在直播间卖衣服的小姐姐，能够做到不间断地每10几秒钟换一身衣服，并且还会有对应的介绍）
我这段时间刷抖音，有时候看到这些人，都会进去说一句：生活不易，加油陌生人。
（仍然在）待业的这段时间，接触（观察）了很多人：菜市场里每天凌晨起来进货的60+大爷、在小区上门给人洗车的中年人、在直播间努力叫卖的年轻人。
在我眼里，他们都是“努力生活的人”。我感觉对比起来，在空调房里加班敲键盘的工作，还是太轻松了。我可能也是运气好，没怎么碰到过需要996的工作，也可能这是我一把年纪没做出什么成绩的原因吧。
（附件视频是一个在直播间卖衣服的小姐姐，能够做到不间断地每10几秒钟换一身衣服，并且还会有对应的介绍）
我这段时间刷抖音，有时候看到这些人，都会进去说一句：生活不易，加油陌生人。