都是直接走 localhost 的。不管你填写哪个网卡的 IP 地址，这种包你甚至 tcpdump 抓不到，因为不会经过网卡的 buffer

除非有通感，否则绝不会我即是你，你即是我。

es 收购了 logstash 等等一系列工具，为了对齐版本号（现在是一个完整的技术栈）直接跳到 5 了。

没开 WiFi 辅助定位吗？需要梯子。

@widewing
open tsdb 可能还是目前最多用的。

1. 扩展性更强。
2. 没什么其他问题，为什么不用？

每条都入还是单位时间后统计再入？这个差别很大的。另外只有 MySQL 和 ElasticSearch 并没有 time series 的属性。

1. MySQL 必然倒数（少量数据情况下可能胜出），但是需要没有可以配合的前端。
2. ElasticSearch 配 Kibana 不需要前端可以快速出图。
3. InfluxDB 和 TimescaleDB 在非定量场景（一个 series 单位时间内条数一定）会出现什么反应确实很好奇。
4. 可以直接用 Grafana 统一出图，不需要 flask 自己写了。

ES 的区别在于存全量数据（原始日志直接录入），分析可以选择任意字段。Influxdb 通常只用来存聚合后的统计数据……如果也把全量塞进去的话，需要将字段拆成很多很多的 tag，可能会影响查询效率。

pwa 的消息从来没被墙。很是神奇

有本事支持北京地铁交通一卡通

更新了，重启一下就行。

准备学一下 flutter，反正本来也不会客户端开发

需要运维讲师吗？

就不说我们一个项目有 800M 了...（为了安全只能把 modules 也打包进去）

要我说 service mesh 是很美好的，只是大多数人没有能力把它构建出来并且运行的很好。
说白了和微服务一样，是大公司的玩具，先让基础架构的人跟业务开发一样多再说。

看我之前发的，还有人不信。
/t/346227

《计算机网络》
当年大学里这本书读的津津有味（并不是相关专业），现在看来里面全是需要用的经典知识。
（也可能是因为看了这本书所以踏上了不归路……

运维考虑的是轻便。x1 绝不后悔

没用 docker
自己搭一个 pg，剩下的不就是 sentry start xxx 了吗……

某些地方难用确实是难用