最近在整理以前的草稿箱,翻到了这篇建于 2019 年的关于“唯一 ID 生成器”的笔记。当时似乎正在为一个分布式系统设计主键生成策略。既然翻出来了,就趁着这个机会,结合这几年在分布式领域的经验,把这个话题完善一下。
在单体架构中,我们习惯使用数据库的自增 ID(Auto Increment)作为主键,简单且性能不错。但在分布式系统或微服务架构下,分库分表之后,自增 ID 就捉襟见肘了。我们需要一个能够在分布式环境下生成全局唯一、趋势有序、且高性能的 ID 生成方案。
常见方案对比
在确定最终方案之前,通常会考察以下几种常见的替代方案:
1. UU
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CPU 调频模块主要分为三块:
CPUFreq 核心模块,核心模块主要是公共的 API 和逻辑
CPUFreq 驱动,处理和平台相关的逻辑,设置 CPU 频率和电压
CPUFreq governor,频率控制器,CPU 调频的策略,CPU 在什么负载,什么场景下使用多少频率
最后第三部分 governor 也是本文重点。传统的 CPU governor 选择,以 Performance 和 Powersave 举例,就是一个让 CPU 跑在最高频率,一个让 CPU 跑在最低频率,所有动作都在初始化时设置。
调频器策略
OnDeman
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CLIProxyAPI 把 Claude Code、Gemini CLI、Codex 订阅包装成统一 API 的开源神器
最近在折腾自己的 AI 工具链时,我遇到了一个非常现实的痛点。手里同时握着 [[Claude]] Pro、ChatGPT Plus、Gemini Advanced 这几个订阅,每次想在自己的脚本或小工具里调用它们的能力,都只能望洋兴叹——订阅账号给的是网页端或 CLI 工具的使用权,而不是 API Key。如果想走 API 路径,就得额外付一次费,而且 API 的定价往往比订阅贵得多。于是我一直在找一个能把订阅账号的额度转化为 API 调用能力的方案,直到最近发现了 [[CLIProxyAPI]] 这个项目。今天就聊聊这个工具到底解决了什么问题。
LM Studio:在本地运行大语言模型的最佳桌面工具
自从各类大语言模型开始开源以来,我就一直在尝试在本地运行它们。早期折腾 [[llama.cpp]] 的时候,需要手动编译、手动下载模型权重、在命令行里敲参数,对于非技术背景的用户来说门槛相当高。直到我发现了 [[LM Studio]],才算是真正体验到了”把 AI 装进自己电脑”的顺畅感。用它运行本地模型,就像在 App Store 下载一个 App 一样自然。