**dskDitto** 是一款专为高效与安全而设计的高性能并行重复文件检测工具。它使用 Go 语言编写,配备了基于 Bubble Tea 的直观终端界面(TUI),并提供可选的、基于 Raylib 的图形界面(GUI)以便于可视化管理。
**主要特性:**
* **快速且灵活:** 利用并行处理及 SHA-256(默认)或 BLAKE3 哈希算法,能够即时扫描大型文件系统。
* **安全管理:** 提供稳健的重复文件删除功能,并支持通过创建符号链接(symlink)来替代重复文件,从而在不丢失数据的前提下节省空间。包含确认提示,以防止误删。
* **高级发现:** 支持针对近似重复文件的“模糊”匹配、仅限文件名的浅层匹配,以及针对单个文件的定向搜索。
* **精准控制:** 用户可按大小、目录深度、隐藏文件或文件系统边界过滤扫描结果,并可将结果导出为 CSV、JSON 或文本格式,以便进行报表分析和自动化处理。
* **智能处理:** 能够识别并管理 Unix 硬链接以避免误报,并支持通过配置深度和并发数来处理虚拟文件系统。
dskDitto 专为高级用户和开发者打造,可通过 `go install` 轻松安装,并提供丰富的命令行参数以适配各种自定义工作流,使其成为清理各类环境下存储空间的通用工具。
**重试风暴实验室 (Retry Storm Lab)** 是一个确定性的 Python 模拟器,旨在直观展示重试策略在服务中断期间如何影响系统稳定性。虽然重试可以在短暂的故障期间提高可靠性,但在持续性故障中,它们往往会适得其反,导致请求同步、流量放大,并阻碍服务恢复。
该模拟器允许开发人员在可配置的故障窗口内模拟请求流,并对比四种不同的退避策略:立即重试、固定延迟、指数退避和全抖动 (full-jitter)。通过衡量请求放大系数、峰值需求和恢复时间等指标,用户可以观察到将恢复尝试转化为服务过载“重试风暴”的反馈循环。
主要功能包括:
* **确定性建模:** 使用相同的场景和随机种子,以实现精确的策略比较。
* **易于检查:** 提供基于 Streamlit 的实时可视化界面,以及用于程序化测试的稳健 Python API。
* **极简设计:** 专注于排队动态而非复杂的生产环境,是理解分布式系统权衡的理想教学工具。
需要 Python 3.11+。该工具为开源项目 (MIT),并支持可选的、以隐私为中心的聚合分析遥测。