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这篇文章名不符实，其实讲的是程序员要谦卑，要不断审视现状，并愿意就不爽的地方做出改变。

程序员一般没机会决定公司的技术栈。真正能碰到的机会，要么公司初建，要么赶上大重写，或者在一个边缘问题上你用随便什么闪亮的新东西写，不搞挂的话就没人会说什么。以 Github 为例，即便他们在 Ruby 开发这个领域是个标杆，但也不意味着他们的方案就是最好的。他们选择了现在的技术栈只是因为曾经对他们遇到的问题做了 Tradeoffs，并且，他们将来会怎样做会取决于他们的不断评估：过去做的 Tradeoffs 能否还能满足以后的需求。

普通员工如何参与决策公司的技术栈？很大一部分需要员工内趋地去审视和分析自己分外的工作，特别是那些公司不太可能会分派人手进去解决的领域。至于平时要做什么？时不时地去花时间和精力思考和评估目前正在使用的工具，看看这些用了多年的工具现在还好用么 - 没有必要去抱怨这个工具这里不好那里不好，可以的话，给出自己的解决方案！

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Porthub 2017 年承受了更多的流量(28.5billion 一整年)，每分钟大约 50k 次搜索。他们网站大约 1/4 流量来自桌面，超过 3/4 来自手机或平板。

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我们知道可以用 rpm -qi xyz.rpm 列出 RPM 包里的文件列表，但是已经安装了的 RPM，我们其实没办法用 yum 这个命令来执行 rpm 查询，解决办法可以是安装一个叫 yum-utils 的库。它的使用方法和 rpm -qi 类似：repoquery -q -l your-package-here。

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一篇鸡汤，将成为大牛的几个注意点。

• 决心要有，计划要有，坚持要有，激情要有，自律也得有。
• 从简单的代码写起，但也跟上技术的潮流。
• 不断地解决问题，征途是浩瀚星辰！

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本文介绍了硬链接和 Unix 文件系统的 inode。

• inode 是操作系统提供的数据结构 (struct)
• inode 存储了文件或目录相对应的硬盘块 (disk blocks), 以及用户啊，权限啊之类的元信息
• filename, dirname 不存储在 inode 中
• 文件系统中每个 inode 都有自己的 ID
• 文件系统通过 ID 找 inode 对应的数据
• 目录的内容：一张表，登记了从目录和文件名字到 inode ID
• 目录也其实只不过是一种文件，设定了类型是 DIR
• 目录的数据存在和上面 ^ 的 inode 区别开的另外一个 inode
• rm 从目录中删掉一个 name-inode 的键值对。
• 当没有 name 指向 inode 时 …

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后端安全的几个关键词: Injection(注入), XSS(跨站), CORS(跨域)

• Injection: 写 SQL 的时候不要自己格式化 query，而应该交给标准库来做，一般 exec("select * from table where field=%s", field) 这种写法是足够安全的；exec("select * from table where fields=%s" % field) 是要命的。想想 field 的值等于 1; delete from table 可怎么办！
• XSS: 不信任任何用户的输入，用户的输入在渲染 Template 的时候，记得 escape 一下。不少模板库都提供了自动 …

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K-Means 算法是一个简单有效的非监督学习的聚类算法，它基于数据点的距离聚类数据，一个简单的 Python 实现是通过 sk-learn 来做。准备一个 [[a1, b1], [a2, b2], ...] 的数据，然后应用到 KMeans 模型里：

>>> from sklearn.cluster import KMeans  
>>> kmeans = KMeans(n_clusters=2) # 假设只聚类出两簇数据
>>> kmeans.fit(YOUR_DATA_HERE) # 应用模型
>>> keamns.labels_ # 获得前面准备的数据向对应的标签，每个标签对应一簇数据
[0 0 0 0  1 1 1 1]

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Digital Ocean 家卖机器，顺便科普基础概念也真是业界良心，Load Balancer 是后端编程中时常会接触到的概念，发现这几章图把概念用普通人的语言讲的很清楚。

• 核心功能：处理请求，并用高效的方式传递给一组服务器执行；当处理完了，拿到响应给回客户端。
• Round Robin & Least Connections: 两种常用的分派算法。
• Source Mode & Sticky Session: 两种常用的定点分派算法。
• 服务监控：某台后端服务器仆街后，LB 会把请求交给别的服务器执行。

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加密的代价有多高？结论：TLS 代价特低，AES-GCM & P256 都是性能很好的算法，RSA 历史作用不可磨灭，但正在死去，被更快更安全的算法替代。未来我们要用什么加密算法呢？不可知啊，NIST 列表有一长串的候选算法，只是目前还没有一个能比 P256 性能更好。

• TLS 部署很方便，可以使用诸如 OpenSSL 或 BoringSSL 这样的工具。
• Cloudflare 的工程师在他们的数据中心做了一番统计，结论是，代码不算高。像 BoringSSL 只消耗了 1.8% 的 CPU 时间。
• BoringSSL 应用 AES-128-GCM 算法，加密速度能到 3.7 Gb/s
• RSA 不具备前向加密保证( Forward …

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本文教育我们要写出 Robust 的代码，心中要默念一句话：每行代码都有可能会出错。抱着这样的信念写代码，才不会变成马路杀手(Move fast and break things)。