#独立开发
#分布式
《Distributed System Illustrated》也可以在我的博客上完整阅读到英文版的全部内容了： https://www.codedump.info/dist-system-en/
另外，我在博客的页面，加上了明显的展示书籍信息的小框框。
#分布式
《Distributed System Illustrated》也可以在我的博客上完整阅读到英文版的全部内容了： https://www.codedump.info/dist-system-en/
另外，我在博客的页面，加上了明显的展示书籍信息的小框框。
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#系统设计
云风这个纯文本保存本地聊天记录的方案，在我看来就是纯纯的草台班子的设计方案，这个方案几乎没有任何扩展性、容错性。
之所以采用数据库，是要用到它的索引（加速查询）和崩溃恢复等功能点。我举一个最简单的例子：在微信聊天记录中搜索文本。按照他的这个设计，每个对话一个文本文件，那么对话一多文件就多；另外，还可能存在某些吹水的群每天上千条消息，这样累计下来可能单个群聊天就是十万甚至更多的消息。那么这样一个简单的文本查询功能，怎么在大量的对话文件、单个文件还很大的情况下，几乎用户无感知的返回查询结果呢？
云风在评论区里还用梦幻西游来讲自己的方案有多成功，开玩笑，梦幻西游每天的聊天数据量差微信多少个数量级？给三个人做菜，和相同时间给几百人、几千人、几万人做菜，能用同样的方案吗？
云风这个纯文本保存本地聊天记录的方案，在我看来就是纯纯的草台班子的设计方案，这个方案几乎没有任何扩展性、容错性。
之所以采用数据库，是要用到它的索引（加速查询）和崩溃恢复等功能点。我举一个最简单的例子：在微信聊天记录中搜索文本。按照他的这个设计，每个对话一个文本文件，那么对话一多文件就多；另外，还可能存在某些吹水的群每天上千条消息，这样累计下来可能单个群聊天就是十万甚至更多的消息。那么这样一个简单的文本查询功能，怎么在大量的对话文件、单个文件还很大的情况下，几乎用户无感知的返回查询结果呢？
云风在评论区里还用梦幻西游来讲自己的方案有多成功，开玩笑，梦幻西游每天的聊天数据量差微信多少个数量级？给三个人做菜，和相同时间给几百人、几千人、几万人做菜，能用同样的方案吗？
X (formerly Twitter)
云风 (@cloudwu) on X
@passluo 微信的开发人员根本就不懂该怎么储存数据。这种聊天软件，文本和媒体文件分开存，文本根本就不应该保存在什么数据库(sqlite)里, 一个对话一个文本文件追加就可以了。需要搜索的时候 grep 一下性能完全符合需求。一个对话能有多少文本？一秒一个字 24 小时不间断，一年也就 30M 个字。
🔥17👍4
#人工智能
《当 Agent 走向生产，Infra 面临哪些挑战？》
引用文章中的话，从给人写infra到给agent写infra，面临两个变换：
《当 Agent 走向生产，Infra 面临哪些挑战？》
引用文章中的话，从给人写infra到给agent写infra，面临两个变换：
变换一是主体：从人到 Agent。这不只是换了个用户：Agent 以机器速度和机器规模干活，还自主决策，7×24 不停。
变换二是系统性质：从确定性到随机性。模型的输出是非确定的，Agent 的任务是长时运行、有状态的。
#开源项目
Rust实现的linux 0.11版内核linux-0.11-rs。作者还开源了自己参加全国大学生比赛的编译器作品 GeeGeeGee。
在遥远的二十年前，同济大学的一位老师，也是完整解剖了这个版本的代码：《Linux 内核 0.11 完全注释》
Rust实现的linux 0.11版内核linux-0.11-rs。作者还开源了自己参加全国大学生比赛的编译器作品 GeeGeeGee。
在遥远的二十年前，同济大学的一位老师，也是完整解剖了这个版本的代码：《Linux 内核 0.11 完全注释》
GitHub
GitHub - Poseidon-fan/linux-0.11-rs: Linux 0.11 rewritten in idiomatic Rust: kernel, std-style user library, and 60+ coreutils…
Linux 0.11 rewritten in idiomatic Rust: kernel, std-style user library, and 60+ coreutils — boots on i386 in QEMU. - Poseidon-fan/linux-0.11-rs
❤5
#数学
《菲尔兹奖没有意外！两位中国籍数学家创造历史》
中国籍数学家邓煜、王虹同时获得2026年菲尔茨奖。（以前在频道里提到过王虹，履历不算是一个数学天才型选手，非数学竞赛生出身）
和丘成桐、陶哲轩两位曾经获得菲尔茨奖的数学家不同的是，这两位一直到本科阶段，接受的都是中国大陆的教育。某种程度上，我认为他们的得奖是大陆基础教育的胜利。
《菲尔兹奖没有意外！两位中国籍数学家创造历史》
中国籍数学家邓煜、王虹同时获得2026年菲尔茨奖。（以前在频道里提到过王虹，履历不算是一个数学天才型选手，非数学竞赛生出身）
和丘成桐、陶哲轩两位曾经获得菲尔茨奖的数学家不同的是，这两位一直到本科阶段，接受的都是中国大陆的教育。某种程度上，我认为他们的得奖是大陆基础教育的胜利。
❤9🌚4🤣4
#人工智能
《Clean Code for AI Agents》
这篇文章讨论了在2026年，当代码的主要读者从人类程序员转变为AI代理（如Claude Code、Cursor等）时，《Clean Code》原则需要如何重新排序和调整。
AI代理有独特的技术约束——上下文窗口有限、文件截断、依赖grep导航、每次工具调用都消耗token和延迟。因此，传统的代码整洁原则需要按新的优先级重新整理：
最重要的原则：小函数和小文件（适配代理的一次性读取）、单一职责（方便隔离推理）、独特有意义的命名（grep友好）、带原因和背景的注释（代理爱读注释，且不应被删掉）、显式类型（避免类型推断错误）、DRY（防止代理漏改重复代码）、可无头运行的测试（TDD成为技术义务）。
《Clean Code for AI Agents》
这篇文章讨论了在2026年，当代码的主要读者从人类程序员转变为AI代理（如Claude Code、Cursor等）时，《Clean Code》原则需要如何重新排序和调整。
AI代理有独特的技术约束——上下文窗口有限、文件截断、依赖grep导航、每次工具调用都消耗token和延迟。因此，传统的代码整洁原则需要按新的优先级重新整理：
最重要的原则：小函数和小文件（适配代理的一次性读取）、单一职责（方便隔离推理）、独特有意义的命名（grep友好）、带原因和背景的注释（代理爱读注释，且不应被删掉）、显式类型（避免类型推断错误）、DRY（防止代理漏改重复代码）、可无头运行的测试（TDD成为技术义务）。
Akitaonrails
Clean Code for AI Agents
Clean Code carries different weight when an agent is the primary reader: small code, greppable names, provenance context, headless tests, and explicit rules reduce navigation, cost, and errors.
🐳7❤6
#数据库
PGSimCity - PostgreSQL 工作原理可视化解析
PGSimCity 是一个 PostgreSQL 数据库引擎的 3D 可视化模拟工具，将数据库内部机制映射为一座虚拟城市，便于用户理解。它展示如 TPS、缓存命中率、WAL 流量等关键指标，并允许用户自定义事务频率、读写比例等参数，模拟数据库性能变化。用户可通过回放控制、交互建筑和预设场景（如检查点风暴、缓存激冷等）深入观察 PostgreSQL 的内部运作，包括缓冲池、检查点进程、自动清理与复制机制。该项目主要用于教学与原理展示，参考了大量权威资源，包含一个 4 分钟的引导教程，目前仍为早期原型。
PGSimCity - PostgreSQL 工作原理可视化解析
PGSimCity 是一个 PostgreSQL 数据库引擎的 3D 可视化模拟工具，将数据库内部机制映射为一座虚拟城市，便于用户理解。它展示如 TPS、缓存命中率、WAL 流量等关键指标，并允许用户自定义事务频率、读写比例等参数，模拟数据库性能变化。用户可通过回放控制、交互建筑和预设场景（如检查点风暴、缓存激冷等）深入观察 PostgreSQL 的内部运作，包括缓冲池、检查点进程、自动清理与复制机制。该项目主要用于教学与原理展示，参考了大量权威资源，包含一个 4 分钟的引导教程，目前仍为早期原型。
PGSimCity
PGSimCity · How PostgreSQL Works, in 3D
An independent, non-commercial educational visualization of PostgreSQL internals. Not affiliated with Electronic Arts.
❤8
#数学
周末看了两个科普挂谷猜想的视频：李永乐老师的《挂谷猜想究竟是什么》，《一口气看懂王虹获菲尔茨奖》，个人觉得后者更好，有动画解释。勉强看懂了一些二维空间下的解释。
另外，也是从这个视频里，知道了豪斯多夫维数 。我们经常说的二维空间、三维空间指的是拓扑维度或者几何维度，这些维度都是自然数。而拓扑维度在描述分形的时候就遇到了困难，于是引入了这个豪斯多夫维数，它并不像拓扑维度一样总是自然数，而可能是非整数的有理数或者无理数。具体可以看上面第二个视频的解释。
周末看了两个科普挂谷猜想的视频：李永乐老师的《挂谷猜想究竟是什么》，《一口气看懂王虹获菲尔茨奖》，个人觉得后者更好，有动画解释。勉强看懂了一些二维空间下的解释。
另外，也是从这个视频里，知道了豪斯多夫维数 。我们经常说的二维空间、三维空间指的是拓扑维度或者几何维度，这些维度都是自然数。而拓扑维度在描述分形的时候就遇到了困难，于是引入了这个豪斯多夫维数，它并不像拓扑维度一样总是自然数，而可能是非整数的有理数或者无理数。具体可以看上面第二个视频的解释。
哔哩哔哩
挂谷猜想究竟是什么？90后女生王虹冲击菲尔兹奖！_哔哩哔哩_bilibili
最近数学圈有个大新闻，困扰数学界一百年之久的三维空间挂谷猜想可能被北大校友，90后女孩王虹证明了。如果她的论文通过了同行评议，那么王虹极有可能获得2026年的数学最高奖——菲尔兹奖，这将实现中国人在菲尔兹奖上零的突破。挂谷问题是日本数学家挂谷宗一在1917年提出的数学问题，随后，人们把这个问题拓展到n维空间，并开始研究挂谷集合的维数问题，由此诞生了挂谷猜想。100年来，挂谷猜想吸引了包括陶哲轩在内, 视频播放量 1377870、弹幕量 7389、点赞数 36837、投硬币枚数 10097、收藏人数 15653、转发人数…
👍5🤔1
#人工智能
传统的软件行业，是有“边际效益”的：成本主要集中在软件开发期内，开发完毕之后，同一份软件给一个人用和给一万个人用，成本差不多。当然，如果是互联网行业的软件，多一个用户会多一些带宽和存储成本，但是总体而言，多出来用户之后的成本可以认为是满足边际效应的。
但是如今大模型领域则不是这样。姑且把大模型领域分为训练和推理两个阶段，前期花费大量成本训练模型完毕了还不算，模型部署上线后，推理的成本是实打实的：多一个用户的请求，就多一份不能被忽略的推理成本。
从这个意义上来说，就现阶段而言，模型推理服务（Model As A Service，MAAS）其实更像是制造业。区别在于：传统制造业，原材料和产出物，都是实体；而模型服务，输入和输出，是虚拟的数字物件token。
传统的软件行业，是有“边际效益”的：成本主要集中在软件开发期内，开发完毕之后，同一份软件给一个人用和给一万个人用，成本差不多。当然，如果是互联网行业的软件，多一个用户会多一些带宽和存储成本，但是总体而言，多出来用户之后的成本可以认为是满足边际效应的。
但是如今大模型领域则不是这样。姑且把大模型领域分为训练和推理两个阶段，前期花费大量成本训练模型完毕了还不算，模型部署上线后，推理的成本是实打实的：多一个用户的请求，就多一份不能被忽略的推理成本。
从这个意义上来说，就现阶段而言，模型推理服务（Model As A Service，MAAS）其实更像是制造业。区别在于：传统制造业，原材料和产出物，都是实体；而模型服务，输入和输出，是虚拟的数字物件token。
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