去年买的家具，分享点自己做的功课，不一定对。

尺寸最重要。主要考虑室内搭配设计尺寸和运输尺寸，有的沙发好像不拆分，床垫一般都没问题。床垫考虑厚度叠加床架高度。
沙发主要考虑坐感，个人感觉加绒不加绒坐感区别明显。另外是坐深和靠背，买之前考虑坐深深的比较舒服，容易葛优躺，对身体不好，就买了坐深浅一些的。买之后发现不管怎样都会葛优躺，坐深浅支撑不足，还躺的不舒服。材质就布艺和皮的，我选的半皮，看不见的地方爱皮不皮吧，省钱重要。还有功能沙发，以前完全看不上，现在觉得躺在沙发有个垫脚的应该会更舒服。
床垫主要看个人适应情况，我是粘床就睡的，所以之前一直是硬板床，换了弹簧床垫后也没啥不适应的。因为不挑，所以不怎么研究，感觉三四千就差不多了。

有可能的话尽量线下体验，线上购买。家具这玩意都是上不封顶，普通人家还是控制好预算。

不要被生产环境四个字迷惑了，不同公司的生产环境的差异很大。没什么负载的项目，是用 Docker 跑数据库，做好数据持久化和备份，一般也没什么问题。重负载的项目，整个 DBA 团队恨不得调优再调优，你让他们再套一层容器也不太现实，除非真的有什么运维管理上的特别收益。

同样的结构，请教一下配置是如何处理的。我们的环境 Nacos 同时作为配置中心，想清理掉 Nacos ，还不清楚配置要如何处理，如果还要部署其它配置中心，清理 Nacos 的意义就不太大了。

家庭网络对外暴露，就网络访问速度来说，最大的因素应该是有没有公网 IP 。
有了公网 IP ，DDNS 加特殊端口直连，或者加一层隧道直连，或者基于 mesh 网络的直连都有了折腾的空间，不是说直连肯定能成功，至少是个可选方案。
没有公网 IP ，直连就不可能了，不管是隧道还是 mesh 网络都是中转，这个网络质量就要看所谓的“中转服务商”了。常规场景下可能也能接受，但一般认为不如直连。

@chf007 可以参考 ACK 文档，基础版是免费的。https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/product-overview/billing-overview

注意：这里说的免费是指容器托管服务本身，不是指负载均衡或服务器节点等云产品免费。即使用 ACK 基础版你可以得到一个几乎免费的控制平面，TKE 和 CCE 都是收费的。说几乎免费是控制平面的 API 需要一个内部 LB ，之前是免费的，后来好像要收费了。

印象中，ACK 可免费使用，CCE 和 TKE 没有免费使用。

3 杯，早饭、下午茶、夜宵。没有上瘾，也不提神，纯粹习惯，四五年了，喝完手上的就不喝了。晚上茶和咖啡一起上，也不影响睡眠。

配镜是个整体服务，验光和配镜技术比镜架镜片材料品牌重要的多，但目前的配镜市场还不太能支撑这一认知。所以买卖双方都只能从材料的好坏、品牌来绑定整个服务的质量，这种绑定明显不合理，但当前似乎也没有别的评价体系。

淘宝搜关键词。二手服务器 5 千差不多够用了，3 千预算应该也够，就是要选再老一点的服务器，DDR3 内存的。学习环境建议优先考虑内存容量，CPU 差不多就行。

还是需要 VIP 的。高可用场景是逃离不了 VIP 这个东西的，因为底层是基于 IP 通信的。在 k8s 场景里，VIP 这个东西往往放到 loadbalance 来一起做，导致对高可用、负载均衡、VIP 这些概念理解起来比较混乱。事实上，也可以指定 externalIP 为 VIP 来绑定 NGINX 服务。

云上的话自然是全托管或更进一步 Serverless ，但总有一些自建场景，目前仅用过 kubeadm ，官方维护，老实可靠吧。部署的多了，也是想要一些更有效率的部署工具。

山水风景，人间烟火。
其实真就是“出去走走”。从床上起来，出门，出小区门，顺着街道、小巷子就这么走一两个小时，听放松的。一个人的时候，跟现实交互和不跟现实交互的状态非常不一样。

非常有意义。
我们有一个场景，点击按钮后，要立即编译并部署运行，返回可访问地址。这个时间越短越好，曾经花了很多资源在这里优化上。AOT 也是一个优化方向，事实上并不理想。除了代码上的适配调整外，AOT 更多的是把启动时间转移到了编译时间上，在我们这个场景上基本无效。

印象中看过一个小说，应该就是 13 楼说的这个设定。封神榜是一个黑名单，不是一个白名单。自由自在修行是最优选择，不慎陨落的话就可能会上榜，至于上榜是好事还是坏事可能每个修行者的判定都不一样。可能类似于陨落转生可以再搏一搏，上榜就是虽然铁饭碗但一眼望到头。

一个疑问，纯电车队一起长途出游会有中途补能位置不够的问题吗？可能和车队规模有关，感觉概率不小吧。

看场景 CPU 到算不上性能溢出，内存应该是真不够，建议加满 64 或 128 。学习 k3s 高可用环境，3 个主节点 3 个工作节点，这内存看着不太够。启动一下学习集群就要把跑的 docker 服务关一批也挺难受。

生产环境内网搭一个 harbor ，和 UAT 的 harbor 做镜像或缓存代理；做好镜像分层，确保变更层尽量小。

方便是挺方便的，过于谈不上，幸福就更动态了。如果实现了全人类的解放，这些问题可能才会有答案。什么时候全面实施 ubi 才算看到点曙光吧。

OP 可以重点关注#27 的回复，应该是最接近真像的一个说法了。
如果非要在赛博迷信的设定下思考问题，录音的语义分析还有商业价值，旋律分析到底是为了什么呢？免费赠送听音识曲吗？