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本文是 Kubernetes 关于如何运维 etcd 的文档。

• 生产环境建议使用五个节点，需要启动 etcd, 可以在外面套一层 load balancer
• 由于访问 etcd 数据相当于得到了 k8s 集群的所有核心数据，所以通讯层需要做 tls 加密：使用 peer.key / peer.cert 在节点成员通讯时加密，使用 client.key/ client.cert 在与客户端通讯时加密。
  • 可以通过 --trusted-ca-file / --client-cert-auth=true 限制只有 k8s api server 允许访问 etcd 数据。
• 节点失效可以通过 etcdctl member remove / etcdctl add memberN …

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这个文件是 MINIX 3 的 cat 实现，其实是 NetBSD cat 的移植。main 函数解析参数，然后用 O_RDONLY|O_NONBLOCK 逐个打开输入的文件，做一些基本的 stat, st mode 检查后，使用 read 读输入流，使用 write 写到 输出流。

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这篇论文论证的问题是 Monolithic OS 在设计上导致了更多安全问题，他们基于的数据是历年的安全漏洞报告。

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@dstufft 就近期 NPM 密码泄漏做了一次实验：用户登录的时候拿表单密码跟 HIBP 社工库数据做比对，结论是至少 0.7% 的用户被泄漏的密码也用在 PyPI 上，特别的，在 36 小时的实验中，这些用户发布的库在过去三十天内有近三百万的下载。

结论：麻烦每网站一密码，谢谢合作。

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本文比较了 TimescaleDB 和 InfluxDB 这两款 TSDB，结论是各有千秋。利益相关方：TimescaleDB 的人写的。

• TimescaleDB 基于 Postgres 做扩展，天生自带了这些好处：成熟的运维工具，完整的 SQL 语法和 ORM 库支持。
• InfluxDB 从头撸起，需要自己做运维工具，搞了一套类 SQL - InfluxQL, 以及下一代 Flux，但都需要一些学习曲线。
• InfluxDB 相应的好处：高度优化的数据存储模型，更高效的简单时间序列数据查询和插入效率。

简单结论：如果对存储有高要求，用 InfluxDB；如果对运维和客户端使用有高要求，用 TimescaleDB。

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本文介绍如何写一个最基本的 JIT 编译器。

• 第一个挑战是内存分配。在进程内存模型，只有页中有设置 execution bit, 页中的代码才能执行。为了运行时安全，我们要把 write bit 关掉，execution bit 打开，否则攻击者可以发动攻击，篡改代码。
• 第二个挑战是指令缓存。Malloc 返回的内存只能读写不能运行，所以我们只能用 mmap。获得内存后，使用 mprotect 将内存数据设为 PROT_READ | PROT_EXEC. 销掉内存这用 munmap.
• 第三个挑战是调用编译好的代码。基本思路是使用 rdi, rax, and rdx 这三个寄存器，设置它们三个的指令序列就能调函数了。记得在设置完 rax 后再编译个 ret 返回寄存器里的值。

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本文是 GraphML 的 Getting Started 文档，其手册可以在 Specification 页查看。这个工具可以让我们使用 XML 定义 Graph, Node, Edge。如果说要跟 SVG 这样的通用画图格式相比，GraphML 的优势应该是它更高一级的抽象。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<graphml xmlns="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns
     http …

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这则推文介绍了 git reflog。简单来说 git 会录制你的所有操作(commit, checkout, rebase, 等等），如果你觉得代码写的不好，想退回之前的某个点，可以用 git reflog 找到那个检查点，然后用 git reset --hard HEAD@{3} 这样的方法跳回去。

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Vibora 是最近新出的一款 Python Web 框架。它跟 Flask 有很多设计相近的地方，有一样的路由 API，不过取消了 thread local 的 request 设计，添加了 async 支持，热点地方用 Cython 实现。目前在处于早期开发阶段，接口不太稳定。

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本文是 PyPA 打包系列的 Overview 文章，讲述了打包代码的很多知识。

• 打包是给部署用的，所以其实要先搞懂你打算如何部署。
• 打包单个 module 比较少见，但也有这样的需求, 参考 bottle.py 这类库。
• 更多见的需求可能会是 把 module 装进 package, 然后使用 sdist 分发（其实就是 .tar.gz）。后者比较适合纯 Python 代码的发布。
• 也有一些库有 C 的以来，那就要推荐发二进制包, 发布的时候给出 wheel 包给预编译好的平台，sdist 包给那些没预编译的平台。
• 有些平台例如 Heroku，GAE 等等有自己的打包流程。
• 桌面端或者手机端发布目前不是 Python 的强项，但也有 Kivy, Beeware …