后端
你写了个日志系统选了 InnoDB,然后发现写入越来越慢
LSM-Tree 和 B+Tree 都在写放大,只是放大的时机不同。写多读多、写少读多、写多读少——你的场景该选哪个。
LSM-Tree 和 B+Tree 都在写放大,只是放大的时机不同。写多读多、写少读多、写多读少——你的场景该选哪个。
异步 I/O、UUIDv7、跳过扫描、虚拟生成列——PG 18 是近年来变化最大的一个版本。值得升级吗?
一个数据库的三个名字,不是起名无能,是一段 50 年历史的编码。从 Ingres 到 Postgres 到 PostgreSQL——半世纪命名漂流背后,藏着整个数据库业的兴衰。
覆盖率80%不敢重构,问题出在哪。四个模式 + 一个判断框架。
2026 年 AI 编程的逻辑变了:模型在趋同、价格在暴跌、agent 产品开始分化。你选哪个,取决于你每个月愿意花多少钱、对质量的容忍度、以及你想不想要一个开源的东西。
2026 年 code agent 爆发,iTerm2、Ghostty 这些传统终端已经不够用了。Otty 和 Kaku 从两个方向给出了答案。
2011年10月,世界失去了两个人。一个改变了你用什么设备,一个改变了你怎么写代码。后者的讣告,几乎无人知晓。
rqlite、LiteFS、Turso/libSQL 和 DuckDB 让 SQLite 重新出现在后端选型里。真正变化的不是 SQLite 本身,而是边缘、本地优先和小块化应用让文件数据库重新有了位置。
webernetes 把 Kubernetes 的一部分核心行为搬进浏览器,但它最值得看的不是 140KiB 的技术炫技,而是 Sam Rose 如何用逐行审查、对照 k3s 的测试和人的判断,把 LLM 生成的大量代码压到值得信任。
AI 写代码最烦人的问题,很多时候不是模型不够聪明,而是默认行为没有边界。Karpathy 点过的错误假设、过度复杂化、无关修改,可以用一份短的 CLAUDE.md 压住。