#分布式
#开源项目
近期我正在开发的两个开源项目:rockraft 和 coredb 。
其中,coredb 是一个基于 openraft 和 RocksDB 构建的强一致性 KV 数据库,且完全兼容 Redis 协议。在我看来,Redis 协议目前已经成为 KV 存储领域的事实标准,它的生态价值不应仅仅局限于传统的内存缓存。通过为其引入强一致性的持久化存储,我们可以赋予它全新的生命力和应用场景——正如 HTTP 协议从早期的网页传输协议,最终演变为无处不在的通信基石一样。
最初,我的构想中只有 coredb。但在开发过程中我意识到,“Raft + RocksDB” 的架构组合具有极高的通用价值。考虑到许多开发者可能也需要这样一套可靠的底层基座,去构建他们自己专属的强一致性存储系统,我便将这部分核心逻辑进行了解耦,单独抽离出了 rockraft 这个基础框架项目。
#开源项目
近期我正在开发的两个开源项目:rockraft 和 coredb 。
其中,coredb 是一个基于 openraft 和 RocksDB 构建的强一致性 KV 数据库,且完全兼容 Redis 协议。在我看来,Redis 协议目前已经成为 KV 存储领域的事实标准,它的生态价值不应仅仅局限于传统的内存缓存。通过为其引入强一致性的持久化存储,我们可以赋予它全新的生命力和应用场景——正如 HTTP 协议从早期的网页传输协议,最终演变为无处不在的通信基石一样。
最初,我的构想中只有 coredb。但在开发过程中我意识到,“Raft + RocksDB” 的架构组合具有极高的通用价值。考虑到许多开发者可能也需要这样一套可靠的底层基座,去构建他们自己专属的强一致性存储系统,我便将这部分核心逻辑进行了解耦,单独抽离出了 rockraft 这个基础框架项目。
GitHub
GitHub - lichuang/rockraft: A strongly consistent distributed key-value store library built on Raft consensus protocol and RocksDB.
A strongly consistent distributed key-value store library built on Raft consensus protocol and RocksDB. - lichuang/rockraft
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#人工智能
最近我似乎患上了一种“AI模型用量FOMO症”:总觉得没把每周的额度耗尽,心里就不踏实。这周,我终于把 Kimi 的周额度彻底“榨干”了,与之相呼应的,是我在 GitHub 上肉眼可见暴增的提交记录(目前在做的开源项目)。
在日常开发中,我使用AI的方式更像是一名架构师:先梳理业务需求、设计系统架构、划分功能模块,并严谨地定义好每一个接口与测试用例。只有在完成这些全局规划后,我才会把具体的编码细节交由AI按部就班地去执行。总的来说,现阶段 AI 对我而言依然是“副驾驶(Copilot)”的角色——我必须完全掌控它的每一步逻辑,亲自去做Code Review为其兜底,而不是依赖它去生成一个我自己都毫无头绪的黑盒。
正因如此,我认为在这波AI对程序员群体的冲击浪潮中,首当其冲的将是刚入行的初级开发者。由于经验尚浅,他们往往还没有建立起这种高维度的架构设计与项目组织能力,依然停留在“单纯写代码”的阶段,因而在这场技术变革中最容易遭到替代。
最后,聊聊近期的工具体验。去年12月底我开始使用 GLM,初体验确实令人惊艳,但随着深度使用,各种莫名其妙的状况开始频发:卡顿、突然中断、输出乱码,甚至陷入无限读取代码并狂刷终端的死循环,整体的可用性和稳定性大打折扣。因此,三月份 GLM 的季度套餐到期后,我打算正式弃用不再续费了。取而代之的,是我会把 Kimi 的订阅从99元档直接升级到199元档,让它继续做我可靠的开发助手。
最近我似乎患上了一种“AI模型用量FOMO症”:总觉得没把每周的额度耗尽,心里就不踏实。这周,我终于把 Kimi 的周额度彻底“榨干”了,与之相呼应的,是我在 GitHub 上肉眼可见暴增的提交记录(目前在做的开源项目)。
在日常开发中,我使用AI的方式更像是一名架构师:先梳理业务需求、设计系统架构、划分功能模块,并严谨地定义好每一个接口与测试用例。只有在完成这些全局规划后,我才会把具体的编码细节交由AI按部就班地去执行。总的来说,现阶段 AI 对我而言依然是“副驾驶(Copilot)”的角色——我必须完全掌控它的每一步逻辑,亲自去做Code Review为其兜底,而不是依赖它去生成一个我自己都毫无头绪的黑盒。
正因如此,我认为在这波AI对程序员群体的冲击浪潮中,首当其冲的将是刚入行的初级开发者。由于经验尚浅,他们往往还没有建立起这种高维度的架构设计与项目组织能力,依然停留在“单纯写代码”的阶段,因而在这场技术变革中最容易遭到替代。
最后,聊聊近期的工具体验。去年12月底我开始使用 GLM,初体验确实令人惊艳,但随着深度使用,各种莫名其妙的状况开始频发:卡顿、突然中断、输出乱码,甚至陷入无限读取代码并狂刷终端的死循环,整体的可用性和稳定性大打折扣。因此,三月份 GLM 的季度套餐到期后,我打算正式弃用不再续费了。取而代之的,是我会把 Kimi 的订阅从99元档直接升级到199元档,让它继续做我可靠的开发助手。
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