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由于个人使用 https_dns_proxy 配合代理服务器,从而来解决 DNS 污染的问题。但是最近发现针对部分国内的 CDN 返回的地址都是针对代理服务器的IP进行的优化,而这部分 IP 莫名其妙又不在国内 IP 的段内从而导致直连访问,最终导致访问异常缓慢甚至无法正确返回。 在解决这个问题的这个过程中就需要对 DNS Server 进行一系列的查询测试,因此做了一些研究有了这个文章。这个文章包含了 DNS 优化的主流方案原理。此外由于主流的 DNS 工具都不支持 DoH,为了方便测试也提供了一个 Tricky 的方式来测试 DoH 查询。

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可能是由于高温的原因,前段时间我的 TrueNAS 的磁盘阵列挂了。 我的阵列由四块磁盘组成,采用了 Raid1+0 的架构,这样可以保证只要不同时挂掉 Mirror 中的两块磁盘,就不会丢失数据。但是这次我的阵列突然出现了 3 块磁盘同时 S.M.A.R.T 自检失败,其中两块磁盘出现了掉盘的情况。虽然好在掉盘情况没有同时发生在同一个 Mirror 之中,不过也是足够吓人了。虽然后面经过十分痛苦的控制变量后排除了磁盘问题,锁定是 SATA 线的问题(线换了两次都是坏的,也是够倒霉的)。 考虑到磁盘都在同一个机箱内,温度、掉电等异常情况都是同时发生的,即使采用了 RAID1 冗余数据也未必安全。

痛定思痛,考虑再把数据同步一份到云上做异地灾备就被提上了日程。这样的话,就算本地彻底玩完也可以从云上把数据重新恢复过来。考虑到本地已经采用了 RAID1+0 阵列,因此实际需要从云上恢复的概率很低了,所以灾备方案最首要考虑的是长期可延续性和性价比。这样的话,各家网盘首先因为未来运营上的不确定性排除掉了。在考虑性价比的话,就只需要找一家足够便宜的对象存储罢了。

这个过程中,踩了不少坑,希望能帮助到一些人。

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kube-apiserver 莫名其妙报 KubeAPIErrorsHigh 告警,CPU/Memory/Disk 都是好的。结果一路查下去似乎进了不知道有多深的兔子洞,坑深到这个问题从 2018 年到至今都没有完成彻底的修复。爬了很多楼,过程中学到了一些东西,这个文章全当做一个记录,假如有其他倒霉蛋看到这边也碰到了这个问题,希望这个文章能帮助到你。

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这是一个八九年前的真实故事,请原谅我的旧事重提。 2009年的初见之后的第3年,我选择了AFK。

之所以今天突然旧事重提,是因为看到有人对《阿甘正传》中阿甘突然选择了在某一天停止了持续几年的长跑的一则解读;又大抵是在因为距离上次删掉所有矫情文章封笔已经有13年了,这段时间内喷薄欲出的无病呻吟已经积攒到了一个程度吧。

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Go是一门语法以Less is More为哲学的语言,以简单易学为设计目标,致力于写出比Java还千人一面的符合工程要求的语言。GC、没有泛型、简单到没有的错误处理等等,都使得我这种不会管理内存,智商跟不上泛型,只要Try就Catch不到的小学生能够每天拼接一下字符串,勉强过得了生活的样子。但是,不信任用户的同义词就是只信任自己:“不让你用是怕你搞砸,至于我?我怎么可能搞砸?”。为了方便那些Go Author,他们早就给自己开好了后门。但是这些技巧最大的作用就是茶余饭后的装逼资本了,毕竟在项目里用了很可能就被买腿了。但是话说回来,黑魔法一般作为禁招也能够帮你绝处逢生,离开你地球就停转,从而保住饭碗。

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Golang是一门工程语言,语法元素很少很容易掌握。从而,只要不是太扯的人写出来的代码理应相差不大,并能够很快被人理解。泛型在现代编程语言中被广泛使用,这里不谈Go缺失泛型是否是一种糟糕的设计,纯粹前段时间在gvisor的代码中看见一种实现泛型的方式比较新奇,因此拿来记录一下。

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Shodowsocks是一个小有名气的代理工具,主要致力于减小流量特征,从而达到GFW无法对其进行定向的封杀的目的。Shadowsocks有多种语言的实现,本着学习一下原理的心态,看了一下其用Go版本的实现细节。

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在Golang的基础中我们知道在用append的时候,或者Slice底层数组小于需求容量的时候,Go会自动重新分配内存,随之带来的有一次值拷贝。在数据量小或函数调用不频繁的时候对性能的损失并不明显,但是如果在高频率调用或者数据量大的时候,性能损失不能忽略不计。

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最近在碰到一个很奇怪的问题,Go get工具在下载golang.org/x/tools下源代码的时候总是失败,但是以前并没有这个问题。Chrome已经使用了Shadowsocks穿墙,但是直接访问这个URL后发现在显示Nothing to see here之后就跳转到了文档页面。本以为是Google Code关闭带来的影响。不过时间过去了一周,并没有改善,奇怪的是老外对此并没有哀嚎遍野。为此有必要看一下go get到底发生了啥了。

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