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3 小时 32 分钟前
回复了 LnTrx 创建的主题 Android 评小米 Bootloader 解锁进一步收紧
@LnTrx 小米此举确实忘记了初心。但是这和粉丝运营有啥关系,小米用户总不至于全是被刷机吸引来的吧。
3 小时 53 分钟前
回复了 ZGeek 创建的主题 NAS NAS 磁盘文件系统如何设计
@heimoshuiyu

你说的「缓存因为意外无法写入」,任何文件系统都存在这个问题,对缓存利用越激进(如 ZFS )就越容易有这个问题。但 btrfs 和 zfs 一样是抗断电的,它和 ZFS 一样有校验、有 CoW ,元数据默认存两份,虽然会炸,但也不是这个原因炸。

zfs 通常性能确实比 btrfs 好,这类 CoW 文件系统都无可避免地存在碎片化问题,zfs 靠缓存来弥补。btrfs 在这方面只能根据负载来手动优化。

比如你说 ls 一个 10000+ 文件的目录要 5s+,我猜是你没有启用 noatime 挂载,导致每次访问都会修改 atime ,在 HDD+小文件+CoW 的组合下,这简直就是灾难。
又比如你说 sqlite3 很慢,这也是碎片的锅,btrfs 确实不适合数据库这种负载。如果要用,建议使用 chattr +C 对数据库关闭 CoW ,可以有效提升性能。

btrfs raid1 没有读取加速是真的,但是 4 坏 2 就会导致数据全部丢失没听说过,那 2 块盘 raid1 岂不是一坏就炸 。btrfs 在降级状态默认会拒绝挂载,是不是和这个搞混了?

最终结论我没什么意见,我自己也是 nas zfs + PC btrfs 。
看了下前面人说的猫咪大战争,这个游戏就是每个账号初始生成一个种子并且永久不变,而且用的还是非密码学安全的随机算法,而且计算最终抽卡结果用的还是简单的取模,这才被人做到了预测自己的抽卡结果,而且也只是预测,无法控制。

如果想做到控制结果,那必须得有其他方法来影响这个种子,但是这样你能猜到算法的难度就大大增加了。我觉得只有阅读了服务端代码的拉普拉斯抽卡妖能做到。
挺难的,不安全的伪随机数生成器最多让你能预测下一个数字。但你不知道服务端具体是怎么使用这个生成器的,更不用说为了减少极端的抽卡体验,不少游戏都不是真正的随机。
rust 的借用检查器一直在改进

它早期是基于词法作用域的,所以会出现你书里说的那种情况,你在 godbolt 里测试早期的 rust 版本就能看到报错了。当时写 rust 程序常常需要把一些创建临时引用的代码用大括号另起一个作用域,看起来莫名其妙的,就是为了规避这个问题。

后面引入了 non-lexical lifetimes (NLL) 版本,会智能分析这个引用和其他引用之间是否存在冲突,而不是粗暴地看作用域,大部分情况下都能给出复合直觉的结果。少量 edge case 可能要等下一代检查器 polonius 了,不过这几年都没啥动静。
LZ 用的是啥手机啥安卓版本
11 天前
回复了 jedeft 创建的主题 编程 有了 AI,编程语言也要消失了
跳过编译器,直接生成机器码?你有考虑过 AI 的感受吗,编译器能干的脏活累活让 AI 来干的意义是什么?
最能说服我的理由是——你不信任使用 at 的客户端。

比如第三方提供的集成服务,我不希望它能拿到有效期很长的 at 。短 at + 长 rt 就能确保用户不使用服务后它能迅速失去对用户资料的访问权。
15 天前
回复了 iintothewind 创建的主题 程序员 golang, 开发效率低执行效率高的语言?
关于 Go 有个有趣的点,那就是它官网的文档和 Playground 都不提供语法高亮,因为 Rob Pike 不喜欢语法高亮。

Go 的设计风格,从这里就可见一斑。
18 天前
回复了 iamtuzi3333 创建的主题 程序员 大佬们,请教一下数据读取
没用过 MongoDB ,不过这类时间序列数据查询的优化方向都是差不多的:
1. 提前按天、按小时聚合数据,根据查询范围来调整返回数据的精度。就像楼上说的,一个月的数据得上百万条了,前端要这么多数据干嘛。
2. 原始数据可以存的时候就按小时打包来存,没必要每秒生成一条记录。
3. 你这数据量也不大,但不知道 MongoDB 存这些数据效率如何,如果太占空间可能要考虑对旧数据降采样(你真的需要查询三年前某分钟内每秒的数据?)或者转冷存储。

不过还是推荐直接用数序数据库,不仅速度更快还节省空间,而且「优化花费的时间」未必比「迁移花费的时间」更少,除了 influxdb 外也可以看看 timescaledb ,对于有 sql 经验的人来说迁移真的方便)
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