稍微深入点，35 岁淘汰时净值 300W 起步。
完全不深入，30 岁就淘汰，净值 50W ？

@markyun02 没钱还硬上 3 件套？没听说过 30 几岁房贷还没还清的。

我们这些中年人，闲置的房子收租，闲置的资金生息，就算完全不工作，生活水平也比自己年轻时好太多了

如果是 20 万/平以上，最小户型 150 平起步的小区，的确有升值潜力，今年夏天开盘的翠湖六期，触发积分摇号，当天卖光。

至于普通住宅，大部分城市起码还要跌个 3 成到 7 成。

你的优势是什么呢？学历 履历 性格 阅历 ？

程序员就是矫情，工地，外卖，种地，哪个不苦？哪个有突破机会？哪个有资源？

你的积累，大概率取决于你的能力和人际关系，跟做什么工作关系不大。

技术专家 业务专家 管理专家 人情世故专家，这个工作再干十年，你能获得哪几种积累？

线下一对一 >= 线下小班 > 线下大班 > 真人网课一对一 >= 真人网课小班 > 真人网课大班 > AI 网课 >= 各种学习机

我家是这个排序，没有真人互动学习效果就差

吃过一绪寿喜烧，荣新馆，上隐水产，肉质感觉还行啊，不像有问题

没那种东西，光塑料胶水就有几十种

@wxf666 有些框架内部是拼 SQL+参数转义，有些开发把一定不会有注入的问题的 SQL 直接把参数写进去。尤其是 PHP 这类支持字符串模板的语言。

像 MySQL 的语句缓存上限，8.0 之前是 100 万(默认值才 1 万多)，如果有 2K 个连接，平均每个连接只有 500 个，如果被先起的连接占用完，后面起的连接就完全没有缓存了。cache 还是 per session 的，A 连接的 cache ，B 连接内还用不了。

数据库为何不自己接管硬盘分区读写呢？的确有数据库这么做，如 Oracle 和 DB2 就可以用裸设备，但一般公司用不起啊。

“很多公司，不都把数据库，当 kv 库用吗？”。可能只有互联网公司喜欢这么用，简单的业务需求，极高的并发量。传统公司业务往往是相反的，极低的并发量，超复杂的业务需求，一条 SQL 打印出来超过十张 A4 纸也不稀奇。

现在针对不同的业务场景做优化，发展出了数十种不同类型的库，但没有一种库能覆盖大部分场景且优化做到极致。


传统 DB 和 SSD 之间的性能落差，最大原因可能是 DB 要满足 ACID 时带来的额外开销，比如各种 log 放大 IO ，比如 InnoDB 为了可重复读增加的 gap lock 就会阻塞那个区间的插入导致不能并发，DB 自身实现也会导致一些读取写入放大。新兴 DB 为了获得更高的性能，往往要在 ACID 上做一些弱化和舍弃。

PHP 编码问题，先确认源码文件是不是 UTF-8(without BOM)编码

零整比才 2 倍，奔驰宝马是 7 倍，苹果还需努力

@wxf666 不解析成 AST 怎么知道两条 SQL 只是参数不同？像 prepared statement 那样将 SQL 和参数分离，这样才好缓存。很多年前 MySQL 有过 HandlerSocket 这样绕过解析 SQL 过程的插件，只支持一些简单查询，无磁盘 IO 时查询性能直接提升好几倍。

clustered index 定位走一遍索引，普通索引，需要先走一遍索引拿到主键，再走一遍主键的索引，典型的例子比如根据身份证号码查找用户。前两层都缓存的时候，也有 4 次串行的 IO 。这里的 IO 请求只是提交到文件系统，它不能绕过文件系统自己提交到 ssd 队列。文件系统也会有磁盘碎片，可能导致 db 的 1 次 IO
产生大于 1 次的磁盘 IO 。

高端 ssd 性能是很高，但经过文件系统就有一些损耗，不同文件系统，甚至同一文件系统配置不同参数，跑 db 性能评分可以差距很大。在高并发(1K 以上)时容易有剧烈的性能抖动。

DB 设计和实现时，有相当多的地方需要取舍和平衡，你想象中为某个场景做的优化，换个场景可能就是劣化。