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苹果全平台阅读器 News Explorer 发布 2.0 版
作为一款大而全的老牌付费阅读器,#NewsExplorer 早已不仅限于 RSS 订阅,11 月发布的 2.0 版本正是在其功能和场景的丰富上更进一步。
官方足版介绍:
https://betamagic.nl/news/2024/2024_01.html
官方简版介绍:
https://old.reddit.com/r/rss/comments/1hbf8hu/news_explorer_20_rss_reader_with_comments/
发现于官推:
https://x.com/elemanssoftware/status/1858868726185025635
作为一款大而全的老牌付费阅读器,#NewsExplorer 早已不仅限于 RSS 订阅,11 月发布的 2.0 版本正是在其功能和场景的丰富上更进一步。
官方足版介绍:
https://betamagic.nl/news/2024/2024_01.html
官方简版介绍:
https://old.reddit.com/r/rss/comments/1hbf8hu/news_explorer_20_rss_reader_with_comments/
发现于官推:
https://x.com/elemanssoftware/status/1858868726185025635
厘米碎碎念
https://fixupx.com/hixiaoji/status/1869750636352622880
不容易,弄出这么大的营销效果,结果还是失败了。
这些大兄弟怎么浑身都是劲。
https://github.com/Calcium-Ion/new-api
https://github.com/Calcium-Ion/new-api
GitHub
GitHub - QuantumNous/new-api: A unified AI model hub for aggregation & distribution. It supports cross-converting various LLMs…
A unified AI model hub for aggregation & distribution. It supports cross-converting various LLMs into OpenAI-compatible, Claude-compatible, or Gemini-compatible formats. A centralized gatew...
我还花钱买了会员,用了一次没有再次打开了。
我认为文字卡片的产品核心是:如何让分享出去的文字卡片具备流量密码属性?而不是文字美化。论美化,锤子便签是最好的。
搞定自带流量传播属性的分享模板,是运营的核心。
https://x.com/xDinoDeer/status/1869964121090994401
试了一下 tyk 和 kong,核心是开源的,管理界面都是要钱的。而且配置好复杂,感觉一不小心就会爆炸。要不还是自己写个简单的 API 网关算了,或者在他们这个基础上做一个 UI 出来。
去他的,不给自己上强度了,写个表做统计就够了,也不是啥上亿的服务。
去他的,不给自己上强度了,写个表做统计就够了,也不是啥上亿的服务。
好多技术人员没想明白,并不是「技术值钱」,「技术越好越值钱」,不是企业在用市场价格购买技术人员的时间。
而是企业的商业模式里,需要的技术能承担什么成本,就成了你的薪水,定义了市场价格。
商业模式变了,商业环境变了,能承受的成本如果低了,自然薪水就低了。
哪怕你技术甚至变更好了。
https://x.com/ixiaowenz/status/1869753551574216968
👍4
失业之后才发现,打工的时候把自己练废了
打工时:完成既定工作就能拿到可观收入,风险老板担,天天就是开会,还有下属帮你干活,,简直不要太舒服
失业后:事事亲力亲为,没人给你面子,自己承担全部风险,没人给你安排任务,全靠心力自律。更苦逼但成长更多
现在的懒就是打工心态带来的臭习惯
https://x.com/hiyuekun/status/1870264482917953791
官方来布道了。但是现在缺的是客户端支持,不是服务端 MCP 服务。
https://blog.cloudflare.com/model-context-protocol/
https://blog.cloudflare.com/model-context-protocol/
The Cloudflare Blog
Hi Claude, build an MCP server on Cloudflare Workers
Want Claude to interact with your app directly? Build an MCP server on Workers. That will enable you to connect your service directly, allowing Claude to understand and run tasks on your behalf.
🥰1
all in one vps 炸了,救了半小时,真刺激。
HTTP 响应超时,SSH 连不上。VPS 后台显示 CPU 100%。
先创建一个快照,然后强制重启,快速进入 SSH 把服务都先关掉,删除缓存。
看起来是数据量上来后 redis 把内存吃光了,然后连带着其他服务一起无响应。数据量上来后,虽然给 redis 的数据设置了过期,但是越积越多。查一下有没有限制 redis 数据量的方法,而且感觉设置过期时间不是好办法,按命中时间来设置过期更合适。
HTTP 响应超时,SSH 连不上。VPS 后台显示 CPU 100%。
先创建一个快照,然后强制重启,快速进入 SSH 把服务都先关掉,删除缓存。
看起来是数据量上来后 redis 把内存吃光了,然后连带着其他服务一起无响应。数据量上来后,虽然给 redis 的数据设置了过期,但是越积越多。查一下有没有限制 redis 数据量的方法,而且感觉设置过期时间不是好办法,按命中时间来设置过期更合适。
🤣10
leveldb 和 redis 的性能对比。
Redis:
随机读取: 约 100,000 ~ 200,000 QPS (每秒查询次数)
性能稳定,延迟通常在微秒级(1-2μs)
批量读取效率高,可以一次获取多个键值
不会随数据量增长而显著降低性能
LevelDB:
随机读取: 约 60,000 ~ 100,000 QPS
延迟相对较高,通常在毫秒级(1-10ms)
读取性能会随数据量增长而下降
顺序读取性能好于随机读取
使用布隆过滤器优化读取性能
写入性能
Redis:
随机写入: 约 100,000 ~ 200,000 QPS
写入延迟稳定,微秒级
批量写入性能好
开启持久化会影响写入性能
LevelDB:
随机写入: 约 300,000 ~ 400,000 QPS
写入延迟较低,微秒到毫秒级
顺序写入性能极好,可达 600,000+ QPS
LSM-Tree 结构对写入特别友好
写入性能基本不随数据量变化
影响性能的因素
Redis:
内存大小和可用性
网络延迟和带宽
持久化策略(RDB/AOF)
数据结构的复杂度
单线程模型的限制
LevelDB:
磁盘性能(特别是 SSD vs HDD)
数据压缩率
缓存大小设置
后台合并(Compaction)的频率
读写比例
具体场景性能对比
小数据量随机访问:
Redis 表现更好,因为纯内存操作
LevelDB 需要磁盘 I/O,性能差距明显
大数据量写入:
LevelDB 可能表现更好,尤其是顺序写入
Redis 受内存限制,可能需要考虑内存淘汰
批量操作:
Redis 的多数据结构支持使得批量操作更高效
LevelDB 批量写入性能好,但批量读取相对较差
性能优化建议
Redis:
合理设置内存大小和淘汰策略
使用 Pipeline 减少网络往返
适当设置持久化策略
避免复杂的命令操作
LevelDB:
使用 SSD 存储
调整写入缓冲区大小
合理设置压缩策略
批量写入而不是单条写入
控制好 Compaction 频率
🐳1