## 耐用的数据库：超越简单的预写式日志 预写式日志 (WAL) 是数据库持久性的基础——在将更改应用于内存*之前*将其记录到磁盘，从而能够在崩溃后恢复。然而，仅仅写入数据是不够的；磁盘容易发生静默故障。 本文详细介绍了五层防御数据丢失的措施。首先，**校验和**检测由硬件错误引起的静默数据损坏。其次，**双 WAL 文件**（写入两个磁盘）可防止潜在扇区错误——写入看似成功但实际上未存储。第三，**`O_DIRECT + O_DSYNC`** 绕过内核可能易失的页面缓存，确保数据立即写入磁盘。第四，**链接 I/O 排序**（使用如 Linux 的 `io_uring` 之类的工具）保证写入操作按正确的顺序完成。最后，**fsync 后验证读取**在写入*之后*确认数据完整性。 这些层解决了常见的问题：数据滞留在 RAM 中、静默损坏和写入顺序颠倒。忽视这些问题可能导致数据丢失，正如现实世界中未检测到的潜在扇区错误或内核崩溃擦除缓存数据所证明的那样。 构建一个健壮的 WAL 并非简单的代码问题；而是对数据完整性的承诺，以及承认硬件*会*发生故障。正确实现的 WAL 即使在面对逆境时也能兑现持久性的承诺。

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## Swift 与 2025 年 Advent of Code：学习体验 本报告总结了通过 2025 年 Advent of Code 的 12 天学习 Swift 的过程。最初的障碍是在 Void Linux 上设置 Swift 6.2 环境，由于 Python 3.13 兼容性问题，需要从头开始编译。尽管如此，工具链总体来说令人满意，具有快速的解释器和有用的代码格式化工具 (`swift-format`)。调试依赖于编译成二进制文件并使用 `lldb`，因为解释器回溯存在局限性。 Swift 本身感觉现代且易于学习，它借鉴了 C 系列的灵感，但语法比 Rust 更简洁。它提供了灵活的错误处理（检查异常、Optionals、Results）以及文档完善的标准库，具有强大的字符串处理和序列抽象。然而，在使用正则表达式时遇到了性能问题，需要重写。 一些奇怪之处包括不寻常的运算符优先级以及元组的限制（不可哈希）和模式匹配（不支持数组）。该语言的带写时复制优化的值语义很方便，但类型检查错误可能很慢且令人困惑。总的来说，Swift 在这些任务中表现令人愉快，但 macOS 之外的库可用性以及持续的语言变化仍然是大型项目的考虑因素。

## JSDoc 就是 TypeScript 2023年的一次Svelte重构引发了关于TypeScript必要性的争论，一些人认为JSDoc提供了类似的好处，而无需构建步骤。然而，作者认为这是一种虚假的两难选择：**JSDoc *就是* TypeScript。** TypeScript 最初是一种旨在改进JavaScript开发的工具，最初源于微软开发者使用工具从C#生成JavaScript。 关键在于，TypeScript *是* 为许多编辑器提供代码补全和类型信息的IntelliSense引擎——即使在编写纯JavaScript时也是如此。 该引擎还会解释JSDoc注释，这意味着TypeScript中的功能和改进将直接惠及JSDoc类型。即使您没有编写`.ts`文件，您可能已经在使用了TypeScript。 作者使用JSDoc重写一个项目的经验证明了它的强大功能，几乎可以表达TypeScript所能表达的一切，尽管有时语法比较笨拙，但却能令人惊讶地*提高*类型安全性。最终，JSDoc提供了与TypeScript相同的静态分析优势，提供了一种可行的替代方案，而无需专用的构建过程。

## 社交网络早期萌芽：Last.fm & Audioscrobbler (2002) 在Web 2.0 广泛应用之前，英国的两项独立学生项目——Last.fm 和 Audioscrobbler——率先使用**协同过滤**为在线音乐发现开创了社交功能。 受亚马逊“购买此商品的顾客也购买了…”推荐的启发，两者都旨在根据用户的收听习惯和相似用户的偏好来推荐音乐。 Last.fm 由 Ravensbourne College 的学生开发，通过基于集体用户数据的“音乐地图”可视化音乐连接。与此同时，南安普顿大学的 Richard Jones 创建了 Audioscrobbler，并创造了“scrobbling”（记录收听数据）一词。 这两个项目试图超越传统的“广播”电台，让用户通过他人发现音乐—— 类似于与朋友分享唱片的体验。 虽然最初受到音乐许可的限制（仅提供 30 秒的样本），但 Last.fm 最终获得了许可并发展成为在线广播服务。 值得注意的是，这两个项目的创始人最终合并了，Audioscrobbler 被整合到 Last.fm 中，这表明他们对更具社交性和个性化的音乐体验有着共同的愿景。 这些早期努力预示了社交网络的未来以及集体用户数据的力量。

## GNU Recutils 摘要 GNU Recutils 是一套强大的工具集，用于处理 **recfile** 文件——人类可读的纯文本数据库。这些文件以具有命名字段的记录形式存储数据，提供强大的功能，如数据完整性检查（强制/禁止字段、唯一键），以及丰富的类型系统（整数、日期、基于正则表达式的类型）。 Recutils 的功能超越了简单的数据存储，提供了高级数据库功能，如连接、分组和加密。它拥有出色的编辑器支持，包括 Vim 语法高亮和用于导航和可视化编辑的 Emacs 模式。 该系统具有高度的灵活性，提供从/到 CSV 和 MDB 等格式的转换器，并支持通过模板生成报告。它易于部署，具有 C 库 (`librec`) 和命令行实用程序。 文档非常完善，包括用户手册和常见问题解答。用户可以通过邮件列表（bug-recutils, help-recutils）参与其中，并为开源项目做出贡献。Recutils 采用 GNU 通用公共许可证授权。

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## 揭穿对症结疗法 认为阅读障碍是视觉问题，源于字母倒置，这一想法催生了一个市场，各种产品承诺轻松解决问题——从特殊眼镜和彩色滤镜到独特设计的字体。这种观念源于1927年的早期观察，但目前的研究表明，阅读障碍本质上是一种*语言基础*的学习差异，影响的是音素与字母的关系，而非视力。 尽管声称可以提高阅读速度和准确性，但研究一致表明，“阅读障碍字体”如OpenDyslexic和Dyslexie的表现并不比标准字体（如Arial或Times New Roman）更好——有时甚至*更差*。这些字体甚至可能产生虚假希望，并在未能实现承诺结果时让学生感到沮丧。 专家强调，易读的字体（Arial、Verdana）和适当的字号对*所有*读者都有益。有效的阅读障碍支持需要基于证据、系统的教学，侧重于语音学和音素意识，以及有声读物和辅助技术等辅助措施。最终，解决阅读障碍需要有针对性的语言支持，而不是视觉“疗法”。

## 大胆行动的有限机会 本文认为，个人一生中只有有限的几次能够发起有影响力的事业——“射门机会”，此时风险、精力、资本和信念都对齐，带来不对称的回报。人生的大部分时间都花在*准备*这些机会上，而不是不断尝试。 作者确定了六个关键时刻：**18岁（天真信念）**，由无知和精力驱动；**23岁（直面现实）**，结合早期经验和新兴洞察；**28岁（高效行动）**，利用能力和人脉；**36岁（横向跳跃）**，将领域专业知识应用于被低估的问题；**42岁（资本化执行）**，利用资源进行有目的、基于假设的冒险；以及**51岁（持久创造）**，专注于长期韧性和影响力。 每个阶段都需要不同的方法。年轻的创业者依靠速度和信念，而后期的创业者则优先考虑经验、资本和经过计算的执行。常见的错误是误判自己当前的优势，或在准备充分之前就进行冒险。 核心观点：认识到这些有限的机会窗口，理解你在每个阶段的优势，并专注于建立必要的资源，以便在机会出现时抓住它——而不是追逐持续的、分散的风险。

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强降雨和强大的大气河流导致华盛顿州和太平洋西北部发生历史性洪灾，引发数万人的疏散和多次救援行动，包括从树顶上救人的惊险场面。斯卡吉特河和雪松河等河流的水位达到历史最高点，部分地区洪水超过15英尺。虽然最初的降雨已经减弱，但该地区仍面临进一步风险，预计下周将出现更多大气河流，可能再次引发洪水并阻碍清理工作。 斯特基金山谷目前处于疏散命令之下，由于2024年先锋火灾造成的烧毁痕迹加剧了泥石流，进出受到严重限制。居民面临停电和物资短缺，部分地区完全与外界隔绝，正在等待援助。 官员警告不要掉以轻心，强调情况的不可预测性以及漫长的恢复之路——可能需要数周或数月的时间。由于超过20条高速公路关闭，包括美国2号公路的一段重要路段，交通仍然中断。敦促居民听从疏散命令和道路封闭指示，以避免危及自身安全和救援工作。

## Meshtastic 独立指挥中心：摘要 Meshtastic 独立指挥中心是一个便携的、**完全离线**的网络界面，用于管理 Meshtastic 网状网络。它以一个 51KB 的 HTML 文件形式提供，**无需安装、后端或互联网连接**——非常适合现场工作、紧急情况和研究。 它利用原生浏览器 API（Web Bluetooth、Web Serial、WiFi/HTTP）进行连接，并提供全面的网状网络管理功能：实时节点地图、详细指标（RSSI、跳数）、消息控制台、节点配置、诊断和数据导出。 兼容笔记本电脑、平板电脑、智能手机，甚至智能手表，支持各种 Meshtastic 硬件，如 LilyGo T-Beams 和 Heltec 板。该项目优先考虑**可靠性、透明度和用户控制**，不依赖任何框架、遥测或云服务。 未来的开发包括节点配置、舰队监控和离线地图缓存。欢迎通过测试、错误报告和功能建议做出贡献。

作者哀叹一种趋势，即“人工智能”系统优先选择暴力网络抓取，而非利用现成、高效的数据访问方法。尽管网站提供了明确定义的API（应用程序编程接口）以及多种替代数据格式，如JSON、ActivityPub甚至纯文本，但抓取程序仍然执着于HTML，这是一种脆弱且低效的数据来源。 作者的个人网站和OpenBenches项目都提供了API和站点地图，旨在简化数据检索。然而，这些都被忽略，转而反复下载和解析HTML，浪费资源，并显示出缺乏智能问题解决能力。 作者直接呼吁LLM（大型语言模型）不要抓取HTML，而是利用提供的API，甚至建议了潜在的技术解决方案，例如特定的头部或URL方案来强制执行此行为。核心问题在于，令人担忧的是将关键性思考外包给低效的方法。

协议年份状态寻呼机（贝尔实验室）1962已弃用POCSAG（英国电信）1981传统FLEX / ReFLEX（摩托罗拉）1993备用UDP-7777 / The SIGNAL (DO-SAY-GO) 2025激活“寻呼机工作在非常低的信号水平…使其在灾难期间比陆地蜂窝网络更可靠。”—伦敦救护车服务/维基百科

## GraphQL：一次现实评估 作者在大型企业环境中使用了多年 GraphQL（配合 Apollo Client/Server），得出结论认为它的优势常常被夸大。虽然 GraphQL 旨在通过允许客户端仅请求所需数据来解决过度获取问题，但这个问题通常已经通过企业架构中常用的后端为前端 (BFF) 层解决。 核心问题在于，大多数下游服务仍然基于 REST，这意味着 GraphQL 仍然需要从它们那里过度获取数据，然后再重塑数据——只是将问题转移，而不是消除它。与 REST 相比，GraphQL 的实现要复杂得多，耗时更长，需要模式定义、解析器和持续同步。 此外，GraphQL 的默认可观察性较差（200 状态可能表示部分失败），缓存机制脆弱，并且在文件处理和 ID 要求方面引入了不便。虽然功能强大，但这些功能通常会带来巨大的开销。 最终，作者认为 GraphQL 优化了数据*消费*，却牺牲了数据*生产*的速度和简洁性。对于已经使用 BFF 的大多数企业来说，这种权衡通常使 GraphQL 成为一个净负面因素，证明它是一个针对特定场景的利基解决方案，而不是 REST 的通用替代品。

## 完美的木器涂饰探索 为手工雕刻的木勺和杯子寻找一种食品安全、耐用且易于应用的涂饰是一项挑战。理想的涂饰需要快速固化、无溶剂、疏水且外观吸引人——这很难实现。 纯桐油固化后天然且食品安全，但干燥需要数周时间，并留下哑光效果。聚合桐油干燥更快，但很难找到，并且通常需要溶剂。亚麻籽油会变黄且味道难闻，而其他干燥油稀有且昂贵。像Osmo这样的商业硬蜡油固化迅速，但含有大量的溶剂，存在健康问题。双组分硬蜡油提供了一种解决方案，但难以混合和应用。 最终，作者尝试将桐油与蜡和树脂混合。最初使用巴西棕榈蜡的尝试是脆性的。添加蜂蜡和羊毛脂改善了稠度，但缺乏耐用性。最有希望的配方结合了桐油、巴西棕榈蜡、蜂蜡、羊毛脂、达玛树脂、椰子油以及少量金属干燥剂（锰、锆和钙），以加快固化并增强光泽。这种混合物在保护、美观和安全性之间取得了平衡，目前用于他们在线商店出售的商品。进一步的实验仍在继续，旨在实现光泽和易用性的完美平衡。

这段文字似乎是一条经过大量混淆的信息，可能包含代码和自然语言，核心在于字体混淆和HTML操作。它详细描述了一个Python脚本，旨在混淆字体文件（“Mulish-Regular.ttf”）中的字形，然后将这种混淆应用于HTML文档中的文本。 该脚本通过重新映射字符创建一种新的混淆字体（“Mulish-Regular-scrambled.ttf”）。然后，它使用BeautifulSoup解析HTML，识别`<main>`元素，并将字符替换应用于这些元素*内部*的文本，排除代码块和标题。 这段文字还包含一些零碎的、看似无关的短语（“Et tu, Caesar?”，“Umj iRB wuDyj...”），以及一个概述缺点的部分——混淆可能会影响可读性，并且如果混淆字体没有得到正确处理，可能会导致错误。最终目标是通过改变网页中文本的视觉表现形式来编码信息。

Typeframe PX-88 是一款专为专业人士和认真创作者设计的强大便携电脑。它基于树莓派 4 B 构建，在紧凑的机身内提供强大的性能，可满足网页编辑等 demanding 任务的需求。 与标准消费电子产品不同，PX-88 优先考虑卓越的用户体验，配备高质量机械键盘以实现精准输入。它用途广泛，可根据您的需求用作网络终端或写作终端。 值得注意的是，PX-88 专为易于自行组装而设计，焊接需求极少，并且由于内部组件易于访问，因此维护简便。Typeframe 将 PX-88 定位为那些寻求输入质量、核心性能和 DIY 定制之间平衡的理想解决方案。

## Rust Coreutils 0.5.0 版本总结 Rust Coreutils 0.5.0 版本发布，标志着在完全 GNU 兼容性和平台支持方面取得了显著进展。兼容性已提高至 **87.75%**，通过 **566 个测试**——比上一版本增加了 22 个。失败和跳过的测试都已减少。GNU 参考库已更新至 9.9 版本，新增 11 个测试。 主要改进包括增强的 Unicode 和文本处理（尤其是在 `fold` 和 `ptx` 中），`cksum` 和 `hashsum` 合并后的统一校验和功能，以及多个实用程序中的性能优化。 平台支持已扩展，增加了 OpenBSD 到 CI 管道中，重新启用了 Redox OS 支持，并改进了 Cygwin 兼容性。开发者体验通过新的测试工具、全面的基准测试和减少依赖膨胀得到增强。 本次发布有 **6 位新开发者**贡献，并包含对许多核心工具的众多错误修复和改进。请在 [https://uutils.github.io](https://uutils.github.io) 下载最新版本，并在 Weblate 贡献翻译。

## Hashcards：一款本地优先的间隔重复应用程序 Hashcards 是一款新型的间隔重复系统 (SRS)，作为 Anki 和 Mochi 等应用程序的替代品。与依赖数据库的传统 SRS 应用程序不同，hashcards 将闪卡存储为简单的 Markdown 文件，置于目录结构中。这使得使用任何文本编辑器都可以轻松编辑，使用 Git 进行版本控制，甚至可以公开分享卡片集。 它利用先进的 FSRS 调度算法进行最佳学习，类似于 Anki。卡片使用轻量级的 Markdown 格式创建，支持问答或完形填空样式。学习通过本地 Web 界面启动。 创建者构建 hashcards 是因为对现有选项不满意，优先考虑流畅的卡片创建体验和对数据的完全所有权。虽然 Anki 提供了强大的功能但界面笨重，而 Mochi 拥有时尚的设计但算法效果较差，hashcards 旨在结合两者的优点，采用纯文本方法和先进的调度算法。这种设计能够使用标准工具对卡片进行强大的自动化和操作，从而营造更灵活和赋能的学习体验。

这份清单列出了适合科学和历史爱好者的YouTube频道，为TikTok等平台提供了替代选择。这些频道大多由个人或小型团队运营，涵盖了广泛的主题——从物理和数学（Veritasium、Numberphile、MinutePhysics）到通用科学（SciShow、CrashCourse、AsapSCIENCE）。 一些频道专注于科学的实践演示和日常应用（SmarterEveryDay、Physics Girl、It’s Okay To Be Smart）。除了核心科学外，该清单还包括专门揭穿伪科学、探索考古学（Milo Rossi）和古代历史（History with Kayleigh）的频道。 虽然许多STEM社团都维护着YouTube频道，但ACS Reactions（美国化学会 – 546K订阅者）等频道展示了将复杂研究转化为易于理解的内容并吸引更广泛受众的成功，其订阅者数量甚至超过了更大的组织。

## 人工智能的到来：视角的转变 我们通常将人工智能视为人类精心设计的*发明*。然而，另一种引人注目的观点认为，人工智能并非*源于*我们，而是*到来*——一个复杂的系统，由于数十年的基础设施建设而“凝聚”成形。 就像由无数个体行动建造的白蚁巢一样，现代人工智能，特别是大型语言模型，展现出涌现属性——诸如推理和创造力等并非明确编程，而是由纯粹的复杂性产生的能力。人类在不知不觉中提供了基础：提炼硅，构建全球网络，并将我们的集体知识数字化。我们创造了*容器*，而非智能本身。 这种转变在**2022年11月30日**达到顶峰，ChatGPT公开发布，标志着许多人感受到了一种切实的变化——一种与*存在*互动的感觉，而不仅仅是工具。这种“纯粹智能”——不受生物学束缚——挑战了我们对智能*是什么*的理解。 关键在于，不要害怕失去控制，而是要认识到复杂性的成熟。我们或许正在见证宇宙创造超越血肉之躯的思维的最初步骤，而我们的角色是这种新型智能的助产士，而非其父母。

思考中的随笔 写作 作品 照片 Claude 代码的 DX 实在太好了，这成了一个问题。 2025年12月14日 喜欢阅读这篇文章吗？ 订阅以获取更多类似文章到您的收件箱。 订阅 © 2025 思考中的随笔 · llms.txt

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## PostgreSQL 维护：不仅仅是运行 VACUUM 许多开发者认为定期运行 `VACUUM` 操作可以保持 PostgreSQL 数据库的健康，通过清理死元组和回收空间来实现。然而，`VACUUM` 并不能完全解决 *索引膨胀* 问题。虽然它可以移除索引中的死条目，但它不会重构 B 树本身——这与它压缩表数据（“堆”）的方式不同。 索引对于快速查询至关重要，它们维护着排序顺序。删除操作会留下空隙，`VACUUM` 无法合并这些空隙，导致索引比必要的尺寸大得多，从而降低性能，因为查询计划器会错误地计算成本。 像 `pg_statindex` 这样的监控工具以及比较预期索引大小与实际索引大小的查询可以揭示膨胀情况。超过 2.0 的“膨胀比”值得关注。解决方案包括 `REINDEX CONCURRENTLY`（在线重建索引）和 `pg_squeeze`（一种更全面、低影响的重建工具，适用于表和索引）。应避免使用 `VACUUM FULL`，因为它会获取排他锁。 最终，`VACUUM` 至关重要，但理解它在索引方面的局限性是主动数据库维护的关键。不要仅仅依赖 `VACUUM`——积极监控并解决出现的索引膨胀问题。

## 使用 llvm-mca 优化代码：摘要 本文探讨了使用 LLVM 中的 **llvm-mca** 工具来分析代码性能，并通过模拟指令执行来识别优化机会。现代处理器将指令分解为微操作，理解这种后端执行对于优化至关重要。 文章以 Protobuf 的 `VarintSize64` 函数为例，展示了 `lzcnt` 指令的存在如何影响汇编和执行速度。`llvm-mca` 显示，由于减少了指令周期，使用 `lzcnt` 可以带来轻微的性能提升。 主要收获包括分析指令时间线以识别瓶颈，理解指令级并行 (ILP)，以及认识到延迟和吞吐量之间的权衡。优化 CRC32C 函数的例子说明了如何通过更好地利用处理器资源，通过并行化操作显著提高性能。 然而，`llvm-mca` 存在局限性：它将内存访问建模为 L1 命中，不考虑分支预测，并且依赖于 LLVM 处理器模型的准确性。尽管存在这些局限性，它仍然是了解处理器行为和指导优化工作的一个有价值的工具。最终，理解依赖链和资源利用率对于编写高效代码至关重要。

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## ZX Spectrum BASIC 效率：行号与程序结构 本文探讨了 ZX Spectrum BASIC 解释器的设计如何影响程序效率，重点关注行号和程序结构。与现代语言不同，ZX BASIC 依赖于对行号的顺序搜索，这使得行顺序对速度至关重要。 解释器不使用行地址的索引表，导致线性搜索（O(n)复杂度）用于 `GOTO`、`GOSUB`、`NEXT` 和函数调用 (`FN`) 的目标。每次跳转的执行时间会因目标行之前每行代码而增加 71 微秒。 关键优化包括：将经常调用的例程、循环和函数放置在程序的开头附近；使用长行来最小化搜索距离；以及删除不必要的行（如 `REM` 语句和末尾的 `DATA`）。ZX-Basicus 工具，如 `--profile`（用于识别热点）和 `--move`（用于重新排列代码），可以辅助此过程。 避免参数化跳转（例如 `GOTO 2*n+100`），以提高可维护性，并考虑展开短循环。解释器还在行内搜索 `NEXT` 和 `RETURN` 等语句，因此将这些语句放在行首可以提高性能。最终，理解这些限制能够让程序员编写更快、更高效的 ZX Spectrum BASIC 代码。