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最近将李笑来老师的《新生——七年就是一辈子》一口气读完，此书作为不是那么鸡汤的鸡汤，内容颇为精彩，整个阅读过程，可谓酣畅淋漓，沉浸其中。 《新生》是一本怎样的书 新生是笑来的一本众创书籍，可以在网络上免费获取。 它提出了 我们相信通过学习获取重生，对于我们来说 ，七年就是一辈子。 这是一个非常犀利的观点，七年时间，通过学习获取一种新的生存技能，可谓重生。而人生就是在 born and reborn 不断迭代进化的，这里既然到了重生，可想跨界之大。 书中例子也可以看出，笑来从销售到新东方老师，再到互联网 geek, 风投，以及在线教育，职场跨度很大。 不过，为啥是是七年？ 书中得知，笑来干销售和新东方老师都是七年，这是偶然还是他在刻意强调这个数字呢？ 但是这不妨碍我对这个神奇数字研究，我在网上查了一下，发现一周恰好七天，月亮周期是 28 天，即 4 周，世界上有七大奇迹，而且我们公司也有七字 ——> 七牛。 七，代表一种周期性的特性，具有持续性。 关于复利 复利原本只是计息的计算方式，大家可以参考维基百科。但是在本书中却有了更广泛的含义，即人生复利曲线。 通常情况下，人的职业发展是满足复利曲线的，即一开始投入时间多，收益较少，最多 1:1 比例；但是随着时间的增长，超过某个时间拐点，收益就会远远超过时间的投入，呈现一种爆炸性趋势，就像这样： 不难看出，复利曲线需要满足以下点：...…

Crystal 是一门神奇的语言，它号称 Fast as C, slick as Ruby， 至于速度方面有待考证，不过它的语法和 Ruby 非常相似，可见其胶水能力。 本篇文章是对照 Ruby 学 Crystal 系列基础篇，主要介绍 Crystal 社区中与 Ruby 对应的工具链。 Version Manager 使用 crenv 来管理多个不同版本的 Crystal， Ruby 中与之对应的是 rbenv 或者...…

微信小应用终于开放内测了，一时间网络上炸开了锅，对此评论褒贬不一。 有的把它说的无比万能，是各种 App 的终结者, 也有把它看衰的非常彻底，觉得就是张小龙实验的玩具。 那么作为一名立志站在技术前沿的开发者，我们不能被网络上的各种嘴炮所忽悠，对微信小应用应保有自己的判断和认识。 以下是我想与大家分享的一些看法： 好的方面： 上手容易，微信小应用使用了目前非常火的 js native 的方案，意味着无论你是从 react+native 还是 weex 过来，都不会太大的技术负担。其实微信小应用就是在这些社区方案中，摸索并标准化了一套自己的方案而已,开发技术和常见的 Web 并没太多差异。 文档清晰，我想说这次小应用的文档绝非外包，我花费了并不多的时间，就把所有想要了解的东西都了解了完全，而且基本都找到了示例代码，这个和微信公众号文档比起来，简直爽的不要不要的。 API 丰富，有人说，微信小应用，只能做做简单的表单应用，这一点，我不认同。对于常规的应用，可能一般的 UI 组件就能满足，比如图片，列表，表单等；但对于一些复杂功能，微信小应用的 API 同样可以满足。你不仅可以使用 websocket （同时只能存在一个 websocket）实现实时消息，使用 cavans 绘图，还能使用地图，重力感应接口来做更多有趣的事情。...…

有时 node_exporter 不能完全满足机器信息的收集，相较于 fork 代码，使用官方推荐的 Textfile Collector 是一种更简便的方式。 Textfile Collector 使用逻辑大致如下： 使用 -collector.textfile.directory 参数启动 node_exporter。 将我们自己收集的数据，按照 prometheus 的 文本格式 存储到 textfile collector 目录下的 *.prom 文件中。 每当 Prometheus server 到 node_exporter...…

随着对 Prometheus Alertmanager 深入了解，我们配置的告警通知已非常具有可读性。 但是有一个问题不断困扰着我们，问题现象大致为，在逻辑上我们认为是同一条的告警内容，在告警通知里面出现多次，而且已经过时告警还在不断警告（一直报）。 我们可以将这个问题简单总结为两点: 1. Prometheus rule 一条查询结果，在 Alertmanager 却对应了多条。 2. Alertmanager 里面有警报一直处于未恢复的状态（没有收到 Prometheus 发送的 resolved 请求）。 一开始怀疑，是不是 Prometheus 向 Alertmanager 发送的 resolved 通知有丢失, 导致部分历史警告一直处于未恢复状态。 但是排查，发现 Prometheus 和...…

首先，让我们从一个 bug 说起，上周五, 有用户反馈，说我们的 API 每日请求统计为负数。 先简单解释下我们的每日统计是怎么实现的： 我们有个日志分析程序持续分析最新的日志（5分钟粒度），它会将分析结果推送到 pushgateway, 然后 prometheus 定时从 pushgateway 拉取数据。 我们定义了一个 metric 来表示收集到的数据，它是一个 counter 类型（不断递增）。 我们使用 PromQL 的 delta 语法, 选择从 00:00 ～ 23:59 的区间作为每日访问量。 这个计算逻辑初看上去很合理，但是它存在一个前提，那就是确保...…