守株阁

生活的意义来自于几个地方： 未来：长大后、工作后、谈恋爱后、结婚后、去旅游后、升职后、中举后、退休后、获奖后。 过去：童年时。 此时此刻。 把人生的意义寄托于未来，大多数情况下会带来马不停蹄的疲惫，和劳而无功的失望。所以人性的极端发展，产生了宗教的理念：把未来定到来生，定到无限轮回的某个时刻。定到某个终极时刻，那个时代可以见到佛祖或者上帝，一切都会得到 paid，然后 inner peace 和 eternal peace 就降临了。 把人生的意义寄托于过去，则人只能面对失去得到而后失去的现实。无论怎样改变思路，都只能改变自己看法和体验，而无法改变客观的事实。 最容易忽略的，反而是此时此刻、活在当下的意义。但“当下”往往就是人类忍耐的时刻，当下的意义平凡而微不足道，既不如未来充满光明，也不像回忆柔情似水。因此人读佛经的时候，总是忽略这些意义，看不懂为什么世尊拈花，迦叶微笑。 此时此刻，拈花微笑，可能就是生活唯一的意义，可能这就是禅定、开释和自在。

《分手的决心》，是内地拍不出来的电影。 但这个戏要拿奥斯卡，还差几分火候。 在人物情感线的架设、展开上，这部片运用了很多悬疑片的技巧来讲了一个东方审美下的爱情故事，是弱推理，非本格派的拍法-大量故事的悬疑要素来源于人物自身的性格带来的视角偏差，但也有很多冷峻的镜头，减弱悬疑和爱情这两类要素混搭在一起的情感强度，让这个戏的情感张力分布得更加平均，让最后剧情的几个高潮的情感冲击在观众的眼里被烘托得更加自然。但是这个故事要拿奥斯卡奖，很难，它对了东方人的胃口，就未必那么对西方人的胃口了。 我看这个戏，主要是为了汤唯，所以重点讲讲汤唯。我甚至觉得导演拍这个戏，是先有的汤唯，才有的宋徐来。汤唯可能是那种大导眼里，能够带出名角色，传世佳作的女演员-如果本身演技不够，也要强改剧本，贴着演员特质的边来设计角色，量身定做人物的命运，强行让演员最出彩的一面在角色身上绽放出来的那种女演员。看到宋徐来，我会想到《黄金时代》里的萧红，会想到《晚秋》里的安娜，《分手的决心》甚至可以另起一个名字，叫作《萧红杀人事件》。 宋徐来这个角色代表了某些导演对女性的想象：美艳但又不夺目，表面上看起来弱小，只能任由命运摆布，实 ...

《瞬息全宇宙》这个电影不如我预期的好，可能是我预期太高了。它用了非常多的符号和镜头切换来合理化逻辑论证的跳脱，这是很多观众不易接纳的（特别是中国观众）。当然它最后讲出来的仍然是好莱坞这些年念兹在兹的人生真谛：不要去思考人生的问题，因为不够好的东西是注定的，好的人生是 you enjoy it 的人生。这也是中国观众早已习以为常的耳边风。所以这个片子自从网飞开片，中国本土观众可以收看以来，在豆瓣的评分一直往下掉，中国人因为离不开这种人生真谛给它打高分，又因为厌倦了这种人生真谛，给不了多么高的分数。 很多人的生存哲学是：我将如何通过摆烂获得peace或者我将如何通过奋斗（struggle）来获得 peace。但我们的人生体验告诉我们，无论哪种方法都不算peace，而且快乐是短暂的，悲伤是长久的。人生绝大部分快乐总是一下子就消散掉了，悲伤对人的消极影响通常是沉浸式的，悲伤甚至可以改变一个人的人格，而快乐永远做不到这一点。人们渴望的快乐是简单纯粹而彻底安全的，人为了获得这一点会拼命需要别人给自己供养安全感，这种安全感就是我们心中的爱。而所有人学会渴求爱的行为模式，都是从家庭的教养中来的。所以人 ...

可观测性现代的可观测性（Observability）等于以下三者的合。 可观测性概念起源于控制理论中的可观察性（observability） 系统的可观测性，指该系统可以由其外部输出推断其内部状态的程度 某一个系统的可观测性越强，那么我们对这个系统的把控能力也会越强 需要明确，监控是一个动作。 目前认为，一个完整的可观测性系统，具备输出三种类型数据的能力：metrics、log、trace。 实际上，metrics、log、trace只是三种数据类型，本身与可观测性无关。仅仅是收集这些类型的数据，并不能保证系统的可观测性。 但是将这些数据进行合理的收集、存储、分析和利用，就容易使系统具有一定的可观测性。因此这些数据，又被称为可观测数据。 定义： metrics指标：是原子性的、可累加的一种值，用于表示在⼀段时间内测量的数值，每个metrics都是一个逻辑计量单元。 trace链路追踪：又称分布式链路追踪，表示 请求通过分布式系统 的端到端的路径。 log日志：用于描述一些离散的（不连续的）事件，是对特定时间发⽣的事件的⽂本记录。 特性： metrics 倾向于更节省 ...

参考译文 dapper分布式跟踪系统原文 概述 当代的互联网的服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能部署在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper—Google生产环境下的分布式跟踪系统，应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统，它是如何满足一个低开销、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初，参考了一些其他分布式系统的理念，尤其是Magpie和X-Trace，但是我们之所以能成功应用在生产环境上，还需要一些画龙点睛之笔，例如采样率的使用以及把代码植入限制在一小部分公共库的改造上。 介绍我们开发Dapper是为了收集更多的复杂分布式系统的行为信息，然后呈现给Google的开发者们。这样的分布式系统有一个特殊的好处，因为那些大规模的低端服务器，作为互联网服务的载体，是一个特殊的经济划算的平台。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的 ...

ELK in docker官方文档见：《Running the Elastic Stack (“ELK”) on Docker》 Start Elasticsearch and Kibana in Docker任意在容器中启动的单节点 Elasticsearch 集群都会 security will be automatically enabled and configured for you。这包括： 证书和key会在配置目录下自动生成。Certificates and keys are generated for the transport and HTTP layers.``When you install Elasticsearch, the following certificates and keys are generated in the Elasticsearch configuration directory, which are used to connect a Kibana instance to your secured Elasticsearch clu ...

问题起因因为工作需要，笔者最近考虑利用 Java 标准文档里的标准 API做一个批量执行任务的框架，： 这个 API 的语义是： 批量执行任务。 在任务执行完成（不管任务是被正常终止还是异常终止）后，批量返回一个持有任务状态的 Future 列表。 我们团队内部的代码里已经有了一个自定义线程池的工厂方法，大义是： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041/** * 一个有缺陷的线程池构造器 * * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even * if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set * @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in t ...

sneakyThrow12345678public static RuntimeException sneakyThrow(Throwable t) { if (t == null) throw new NullPointerException("t"); return Lombok.<RuntimeException>sneakyThrow0(t); } private static <T extends Throwable> T sneakyThrow0(Throwable t) throws T { throw (T)t; }

构建和编译的方法sbt clean "project leads-web" "universal:packageZipTarball" 常用命令1234567891011121314151617# 在 sbt 里# 刷新命令reload;update;clean;compile# 切换到项目 aproject a# 在 sbt 的项目 a 里run "-Dotel.resource.attributes=serviceName=iouy"# 如果使用了 coursier 来管理依赖的话，查看依赖coursierDependencyTree# 在普通的 shell 里# 开启远程调试sbt -jvm-debug 9999 run# 传递 jvm 参数sbt -J-javaagent:skywalking-agent.jar -jvm-debug 9999 run ORMebean1234567891011121314151617181920212223242526lazy val `model-base` = (project ...

总结DDD 主要是面向对象范式的高级应用。分治、分层、抽象、演化是架构设计的4大原则。 分治是为了让复杂度变小，而且围绕单一的中心概念具有内聚，又通过边界区别彼此。在DDD中，在解决规模性问题，防止模型出现分裂-矛盾和重复的时候，使用战略设计：上下文（支持边界，天然为微服务服务，这里的上下文边界也是组织架构的边界，也强调团队管理）、精炼（围绕核心域的种种动作）、大型结构（分层在这里被强调）。战术设计则是围绕各种职责类型，强调程序的构造块。 分层 主要依赖于大型结构和模型驱动设计提到的 flexible layered architecture。 抽象意味着永远留有余地，核心越薄越好，这也是精炼要求的。 演化在这里则体现为，允许系统设计不断通过重构来精化模型。 在 DDD 的原书里面，为了防止模型出问题，才逐渐引入战略设计。但别的 DDD 书籍里面，作者们都主张直接从战略设计入手。 DDD 官网 真实的架构是由项目需求驱动出来的。 左半段最外层叫 interface 层；右半段最外层叫 infra 层。左半段的 bus 是 command query bus，右半段的 bus 叫 ...