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Or13rs's recent replies

Apr 8

Replied to a topic by musray 求职 [求职] 5 年+开发经验 Python 后端 /TS 全栈

考不考虑 base 深圳

Dec 9, 2025

Replied to a topic by weixind 程序员讨论下 AI 时代的软件架构与协作关系的几个可能的变化

就我个人，配合 AI 实践下来的效果看，领域优先（ Domain-First ）+ 自包含（ Self-contained ）的组织方式，配合 TDD 会很好。尤其是自包含方面，最小的组织结构和单元，能够独立运作，放在更大的类似组织结构，依然能运作，可以很大程度上不用再考虑外层的上下文，只需要专注最小的组织结构和单元而不会让 AI 犯错或者幻觉。

https://www.cosmicpython.com/book/preface.html
我之前实践的时候，用上面这个设计方案为基础做了一套框架，作为最小的组织结构和单元，封装成每一个独立的小服务，独立运行。实际 AI 交互的时候，小服务上下文短小精干，小服务间调用能很好被描述，测试用例足够标准化。
感觉沿着 UP 描述的会成为架构演进的方向，会很大程度脱离开大单体结构组织形式，往联邦式小单体结构演进，像分形一样

Jul 22, 2025

Replied to a topic by Livid 站点状态 20250721 - Solana 原生代币 SOL 打赏

已关联，在线乞讨，可以安排增加$v2ex 的打赏了

Jul 7, 2024

Replied to a topic by lvhuiyang 程序员使用 Airflow 管理容器化运行的定时任务有没有什么坑？

@kratosmy 我们都没有敢上 K8S 的执行器，怕坑填不上，只是用调度向 K8S 提交计算任务，包括 hive ，spark ，flink 这些类型任务，目前遇到的坑是，K8S 执行任务的可观测性很差，经常出现任务提交和任务执行日志翻半天，任务一旦故障，告警信息定位和告警触发都是问题

Jul 5, 2024

Replied to a topic by lvhuiyang 程序员使用 Airflow 管理容器化运行的定时任务有没有什么坑？

我们生产上用了五年了，目前规模到大概是每天一万多个任务，我觉得 airflow 作为比较早的方案，随着规模的扩大，会越来越难维护，很重。
现在遇到的困境大概就是日志和告警，
日志方面，可能因为我们是早期版本，airflow 的日志会占用大量 inode ，
然后是告警，因为 airflow 的核心设计，导致状态转移会因为一些重启、重试、失败难以监控，直接导致通过获取日志监控失败，通过扫 airflow 的 instance 表状态转移也不容易监控，除非提高扫描频率，但是会增加数据库压力，可能 binlog 才是唯一的出了（摊手）
最后看你们使用的重不重，
如果不重，独立一个 celery 服务会是一个很好的方案，
如果要管理方便 perfect 和 dagster 会很好，
另外还有些更轻量级的新奇方案 https://github.com/faust-streaming/mode

Jan 10, 2024

Replied to a topic by tinywhale 投资预测下跌趋势结束的时间

鸡长大了就变成了鹅，鹅长大了就变成了羊，羊长大了就变成了牛，牛长大了就是共产主义了，就能天天吃饺子，天天吃肉了

Sep 14, 2023

Replied to a topic by nobject 程序员权限控制用 casbin 还是 ladon？ casbin 看的头疼

从 casbin 的 0.8.4 开始用，是个 python 库，上生产了

使用场景确实非常广，但是由于太广，对于抽象的要求非常高，在不同的场景，不管是 ACL 还是 RBAC ，带不带 DOMAIN 的问题，会使策略逻辑的复杂度陡然上升。要想用的舒服，对于 casbin 的抽象逻辑如何 match 业务场景，要自己的抽象能力也很强。简单来说就是理解门槛高高的。

在理解它逻辑的基础上，想要简单使用，最好是对一些复杂逻辑阉割，类似在做黑白名单的时候，要么只做黑要么只做白。

O(n^2)的问题其实不是无解，取决是权限主体多，还是权限对象多，比如用户管理资产，如果用户多，资产少，那按照原始逻辑计算会很快，但是如果用户少，资产多，那么影响很大。
新版本不知道啥情况，当时我们处理的时候，搞了点魔法，因为是多主体多对象的场景，所以我们直接在鉴权之前把主体和对象互换了位置，来提升了点效率。

还有些吐槽的点，就算了

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