@djoiwhud 同问为何 monkey mock 这些是减分项，我在团队内也做类似的工作，那如果你的团队里面缺少做单元测试或者其他测试的人，总是需要有人去带头，做项目质量管理的。举个例子你可能会在简历上看到：
1. 在团队内进行单元测试、e2e 测试的布道和分享，引入多种测试技术、mock 插桩，将项目核心链路的测试覆盖率由不足 10% 提升至 70% 并集成在 CI/CD 中稳定运行，目前推广至团队内超过 60% 的历史项目及 100% 的新项目；
2. 通过引入各种质量管理手段，团队整体 bug 率有明显降低，千行代码 bug 率从 0.1% 降低至 0.05%。

以上数据是瞎编的，但是我还是认为测试和测试的方方面面也是一个研发工程师应该具备的能力，除了 mock 以外，还可能包括你在团队内怎么做流量录制回放的、怎么做对比降噪的等等。不太能理解 “减分项” 是怎么个理解法。

+1 同问 DaoCloud 现在盈利模式怎么样，作息上下班准时吗？

所以你觉得的问题是啥？😂主楼好像都没表述清。

“我昨天 88 买了一本书。为什么会出现这样的问题？” —— 啥问题？？

如果觉得 virtualenv 比较难用的话，可以试试看 virtualenvwrapper 能不能帮你减少一部分工作量。这个组件我用了 5 年多了，很稳定也很方便，所以一直没去了解过其他的虚拟环境管理工具。

https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/install.html

本质上是 virtualenv 套皮，可以试试看

我再帮楼主细化一下问题以便于分类讨论。

现在有个 mysql 索引问题，表有三个字段：a ，b ，c ，共计 1000w 行数据。表中有三个索引 index(a,b), index(b,c)，index(a,c)。现有查询 where a = 1 and b = 1 and c = 1 。

场景 1：
满足 a=1 and b=1 的数据有 999w 行，满足 b=1 and c=1 的数据有 999w 行，满足 a=1 and c=1 的数据有 100 行。

场景 2：
满足 a=1 and b=1 的数据有 999w 行，满足 b=1 and c=1 的数据有 999w 行，满足 a=1 and c=1 的数据有 999w 行。

场景 3：
满足 a=1 and b=1 的数据有 1 行，满足 b=1 and c=1 的数据有 1 行，满足 a=1 and c=1 的数据有 1 行。

场景 4：
满足 a=1 and b=1 的数据有 1000 行，满足 b=1 and c=1 的数据有 50 行，满足 a=1 and c=1 的数据有 10 行。

请问哪些字端用到了索引，用到了哪些索引？为什么？ 请教大佬解惑

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我认为的答案：
场景 1：
极大概率使用 index(a,c)

场景 2：
执行全表扫描

场景 3：
所有索引均有使用可能

场景 4：
所有索引均有使用可能

https://github.com/alibaba/canal
canal v1.1.5 版本的管理后台组件就是直接使用内存来缓存登录后的 session 的，猜猜会有什么问题？

对，当部署了多台机器（容器）的时候管理后台登录之后就无法访问了，提示重新登录

@zyxk 39 免费用 300M ，39 + 每月 10 元=1000M

@matrix1010
@aphorism
谢谢两位，信息很有用，Redis 里面已经有拓展的模块可以试验一下。
同时还有几种概率型数据结构的“一句话用途描述”，快速理解： https://redis.io/docs/stack/bloom/

Use these data structures to answer a set of common questions concerning data streams:

- HyperLogLog: How many unique values appeared so far in the data stream?
- Bloom filter and Cuckoo filter: Did the value v already appear in the data stream?
- Count-min sketch: How many times did the value v appear in the data stream?
- Top-K: What are the k most frequent values in the data stream?
- t-digest can be used to answer these questions:
- - What fraction of the values in the data stream are smaller than a given value?
- - How many values in the data stream are smaller than a given value?
- - Which value is smaller than p percent of the values in the data stream? (what is the p-percentile value)?
- - What is the mean value between the p1-percentile value and the p2-percentile value?
- - What is the value of the n-th smallest / largest value in the data stream? (what is the value with [reverse] rank n)?

@matrix1010 非常有帮助，感谢

@aphorism 谢谢，搜了一下很接近了，我详细了解下

@lxy42 HyperLogLog 是不行的，HyperLogLog 能告诉我某个东西，例如 “今日见过的 IP”，里面有多少个不同的 item ，我要的不是不同的次数，每个不同的 item 出现的次数

之前一些实践基本是依赖 uwsgi 和 gunicorn 跑多个进程用的，承载压力的能力也不差

觉得 if err != nil 让别人更容易搞懂程序每一步的错误想怎么处理...不明白为何要把它 warp 或者简化起来

@ysc3839 是有的 而且还有 > 1k 的 star....

@2Soon 对了如果预算还可以的话，最近也可以看看 EPYC 的处理器和主板，那个没有寨板，CPU 也比 E5 强很多，关键词 7d12

@2Soon 有钱还是多看看 evga 、联想等等的大厂主板吧，我用的是火神革命图便宜，也是跟华南一样的小山寨。搞服务器的朋友建议我首选大厂

散热的话我理解 x99 有几种孔位，最好还是跟店主确认，这个给不了建议；我买的是 60 块钱的山寨货省钱（效果还挺好，满载才 50 多度很理想；但是噪声没有以前普通电脑安静，用的是反人类 400 那种）

@proxytoworld 不吵，主要噪声是 6 热管双塔双风扇的杂牌 AVC (这个 https://shorturl.at/ehBCT ，非广告），两把风扇转速太高了。如果你愿意加点钱买一个好一点的 12cm 的大风扇会安静很多，然后如果你特别在意的话可以考虑黑洞系列的机箱，有吸音棉。

我买的是 E5 2680v4 ，是单路的，也是为了做 K8s 集群用的，现在跑得很好很稳，一套下来 32G + 1TB + GTX 1070 = 1700 元左右，兼顾了一点点游戏。如果不需要 windows 不打游戏的话买个 200 块的亮机卡足够的，多的预算可以匀给内存。

服务器垃圾一票，刚弄了台 e5

@runliuv 你说得对，哈哈，但是我在 linux 里面简单很多