先总结一下吧。。mcp本身实际上是一种很愚蠢的实现方式，消耗巨量token的同时，又没办法保证所需功能的切实实现，本质上还是和llm这样一个黑箱情况有关，人们只能依靠提示词去碰运气靠大模型可以理解对 贴一下自己写的mcp调用wrk进行压测的工具 一边看代码一边理一下MCP的概念 1234567s := server.NewMCPServer( "wrk Benchmarking Too

4.22的那个中午京东和美团开价格战嘛，京东的外卖便宜又配送低，所以那几天一直在点，可是在4.22的中午，我一如往常地美美点了乡村基等吃，可是下课一看，30mins过去了，不仅地图上没显示商家情况，界面ui也一直鬼畜地变动，又等了20mins没吃上，换了一家还是那样。 上网上一搜，哦豁，京东外卖出问题了 大抵是外卖订单暴增，把服务打崩了。。 正好最近也在学分布式的内容，拆开来看一看 从来源入手流量

需求分析市场调研→srs需求文档 设计阶段ux交互设计，ui交互设计 技术评审→概要设计→详细设计→架构图组件图 开发阶段仓库管理→git开发流程 开发规范制定 代码合并规范 代码单元测试 git开发规范分支管理 master分支，拿出来可以随时运行的成熟代码 develop分支，从master上分出来，每个人从develop上分出自己的feature分支，改动后merge到develop上 r

分布式锁为什么要分布式锁锁，就是为了并发情况下让请求变得有序 在分布式环境下，需要分布式锁来保证资源仍然可以被安全地并发访问。这就需要依赖公共存储组件来实现锁 分布式锁的性质独占性，也就是互斥性，一个锁的基本特性 健壮性：锁不能出现死锁的情况 对称性：加锁解锁必须是同一个人 高性能，高可用 如何实现分布式锁分布式锁也就两类 主动轮询型：取锁方会持续地向分布式锁服务发出取锁动作，如果锁被占用就不断重

分布式事务事务要有ACID的特性 分布式会出现哪些问题导致数据不一致？ 网络问题-硬件障碍、网络都懂、网络拥塞 没有发送出去 发送出去返回没有收到 程序出错 代码一场 宕机 CAP理论C：consistency（一致性）： 更新完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致 客户端：并发访问更新过的数据如何获取 服务端：更新如何广播到整个系统保证数据一致 A：Availability（可用性

rpcremote procedure cal远程过程调用 rpc对应的是本地过程调用，函数调用就是常见的本地过程调用 远程调用会面临很多问题： cal的id映射 序列化和反序列化（编码解码协议） 网络传输（http2.0协议） rpc架构要点其实rpc就像mcp一样，自己写好工具函数，然后通过某种约定的协议，发起请求之后调用工具函数 protobuf数据类型Protocol Buffers（

LRU实现LRU即最近最少使用，每次插入数据如果到达上限就删除最久的数据 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253```go//缓存里的数据结构，k-v键值对type entry struct{ key,value int

OJ概念 前端初始化vue-cli脚手架初始化 引入arco design组件 配置路由 vuex全局状态管理本质上提供了一套增删改查全局变量的api 项目里管理已经登录的用户信息 state：存储的状态信息，比如用户信息 mutation：定义了对变量进行增删改的方法 actions：执行异步操作，并且触发mutation的更改（actions调用mutation） 权限管理用一套通用的机制去定

上一次读平凡的世界，好像已经是初中的事了，想起来那天下午，疯狂入迷的看了好几个小时，几乎是一口气，把这个发生在黄土高原的故事读完了。 现在再次读，感受更深也更感慨了，路遥对平凡生活和那个年代农民的艰苦，描写的实在是太入木三分了。无论是孙少平，羞耻的拿最后两个黑面馍，还是孙玉厚每每感慨，自己吃了一辈子苦，人生的价值全都寄托在孩子们身上了，孩子们好，自己就无悔了。一个坚强了一辈子的庄稼人，会因为想起孩

part1 之前是通过一个喜欢的vlog博主了解到的平面国，第一次读就感觉好有趣好有意思 首先，它让我完全能代入到一个平面世界的感觉，首先就是生活在平面国，那我们观察事物就都是一维了，所有都是线段，只有长短和粗细两个信息，该怎么分辨不同人或者建筑呢？这一点就让我好奇然后思考，而且作者真的给出了解决方法和答案 其次，作者也通过利用平面这一些简单的特点，就构建了一个和现实世界近似的一个社会。比如边越多