@jlak
老实说，写 go 也五六年了，除了业务代码 AI 有点用以外，大多数情况我体感是 AI 只能帮倒忙。
尤其在写一些很底层的部分时，由于变量名称省略较多，经常都是 1-2 个字母的变量名，然后 AI 给你写的代码光给它 debug 就要费劲很多，还容易看错。

因为 go 最初设计就是，尽量抹平新手和老手之间的理解与认知 gap ，让一个团队里不同水平的工程师都可以互相合作。

简单点说就是下限和上限差别很大。这点在框架开发上其实蛮牢的，你要么接受设计者的哲学，要么就自己另起炉灶。
这可能也是 go 在社区口碑两极分化的原因，喜好的人很喜好，不喜欢的人就是不喜欢。

另外，你才刚碰到资源规格的问题。
如果你的资源池有好几代机器，具备不同的 cpu/内存/网络甚至磁盘速度。
你还得考虑基准核/node taint 之类的指标。

平台得定义一个基准性能指标，或者避免同一组工作负载分布在不同规格的节点上。

只要你不是无良云厂商，就
不要碰 overcommit ，不要碰 overcommit ，不要碰 overcommit
重要的事情说三遍。

正规做法是接入 VPA ，根据汇总的监控数据建议合适的 request/limit ，督促设置不合理的应用负责人调整资源配置。
通常来说 request 比 limit 小 0.01 就行了。

乱用 request/limit 后果就是你的成本预算和资源核算压根没法做。更不要说做保障了。
k8s 之所以有 request/limit 概念是因为它底层使用的 linux cgroup 有这套东西，所以单纯就搬了上来，实际上这个东西大多数人玩不好，而且 BestEffort 策略本质上是算是舍弃 QoS 的，这又和很多服务场景需求矛盾。

结论：别给你的 user 灌输这堆垃圾概念，直接告诉他实用实报，可以随时通过 VPA 调整就完事了。

声明式+agent ，自研吧。做好任务管理下发，执行和回报交给 agent 。
超大规模的想走 worker+shell 真的是坐大牢。

当然，我觉得最简单的方式。k8s ，damonset 跑 agent ，或者直接上 job ，日志也能统一回收。以 pod 状态/job 状态作为任务执行的结果标识。

学历专业不对口的情况下，想跳槽确实有点难。
小公司嘛，要么做屎山的 king ，要么就骑驴找马。

你有没有考虑过，停水的时候，你家水塔如果常开反倒会给隔壁供水

这编译器优化都是老黄历了
unsafe.String

@atom42 你点之前看菜单名称了吗，还是说按记忆点的位置没看是什么

web 还是客户端？稍后再看我也用但是没碰到你说的问题

外企不奇怪，去年就开始了，何况 dell 这早铁了心放弃大陆市场了

唉，google 。
能不能继承 chrome 的插件还有设置啥的？如果可以 drop in replace 的话真的很想换掉现在的 chrome

@andrewlau api 也是 web 服务啊
不过我认为最大问题是 vps 数据安全没保障，所以我的方案是 vps 和家里路由器组网，vps 只负责转发请求回家里 nas 处理，密码库和程序只运行在 nas 上，并且通过 nas 的备份机制实现数据可靠性

🤔200 一年很贵吗？国内问题是你放 web 服务不备案会被 gank

ESXi 迁移 PVE 用户

稍微会玩一点的，搞 AIO 肯定都还是偏向于使用 linux ，那么 pve 可以 lxc 直接以极低的 overhead 跑 linux 就是一个很大优势。
如果实在需要 guest kernel ，那 pve 也有完善的 vm 支持和模板可以用。

而且，#21 说的很对，如果你对 linux 熟悉，那你甚至可以把 pve 搞成任何你需要的样子。
这一点，ESXi ？就是只能当个 hypervisor 用罢了。

gitee.com
...
AdminUser
- Router
bootstrap
route
asynq.yml
config.yaml

怎么看怎么像是写 java 写的。
纯路人，建议先统一风格再玩开源。

什么时候表演一次和上海一样全市 vBRAS 爆炸断网