python 主要在 io 这块很烦, async io, tornado, gevent 各占山头, 你要集成个 jaeger 做 tracing, 然后发现官方的 client 是基于 tornado 写的, 然后自己 service 用 gevent 跑的. 对接个第三个 sdk, 人家地下是基于 requests 的,结果自己是 async io 写的 hmmmmm

@seaguest 场内不上杠杆是能玩玩的,锻炼下心态也好,场内交易和场外交易心态完全不一样, 当交学费也成. 场内买 ETF 不要买跨境 ETF(纳指,标普这种), 可能有溢价的, 比如 2 块的 ETF 实际只值 1.9, 买境外的在场外买 QDII. 上面有人说的银行螺丝钉的书可以看看. 场内网格,场外定投都坚持两年, 对比下收益自己就有数了.

@seaguest 你能坚持自己策略的话, 心态抗得住怎么玩都行, 上了杠杆就由不得你了 ... 从这几条回复看,楼主你真没到上杠杆的水平.

不要上杠杆

这个爆了，你不管是屯现金还是屯房子，都没啥用了，屯点大米吧

@felix021 想起 summary 命令加过个 --no-color 选项

@felix021 可以啊,我明天改下

@saberlong 我写过一个工具, 可以 dump runtime heap 不同 size 对象的分配情况(当然还是没办法知道具体什么对象), 要能复现可以跑几次看下是什么 size 的对象分配在增长

https://github.com/monsterxx03/gospy#heap

取决于他们怎么卖，都会超售的，给你虚出 80 个都很正常，像 aws 的 t 系列，每台每天就有个 cpu credit

收集数据一般分两种 push & pull

push 在代码里打点，通过 statsd 一类的协议，把数据点主动发送到收集数据的 agent, eg: datadog, graphite.

pull 也是在代码里打点, 程序暴露一个 http endpoint, 比如 /metrics, 然后监控系统主动轮循这个地址, 把数据拉下来记录, eg: prometheus

程序里打点的用到的 sdk 会用到的数据类型一般会分成 Counter, Gauge, Histogram 等，建议你写个最简单的程序集成下 prometheus 的 sdk, 然后用本地跑个 prometheus 实现下统计 qps 就有感觉了.

直接统计 access.log 这种也会有, 一般是一些现成的程序不好改代码埋点, prometheus 里把这类辅助导出 metrics 的程序叫 exporter, 比如: https://github.com/fstab/grok_exporter

ubnt erx

晕,你自己都说新加坡了

把一周改成８天不就可能了嘛

我 erx 接了个闲置的小米路由做 AP(同事买东西的赠品), 效果也挺好的, 房间小差别都不大