在现如今的互联网环境下，面对数以亿计的用户，我们常看到各种应用宣称支撑着惊人的流量：从千级 QPS 到万级，再到夸张的十万级。在这些数字背后，往往是庞大的分布式架构在支撑——流量被分摊到成百上千台服务器上，每台机器实际处理的压力依然在有限范围内。
然而，有一个应用始终被视为性能架构的“定海神针”，在开发者圈子里，关于它单机支撑百万级并发、处理百万级吞吐的讨论从未停止，它就是我们熟知的 Nginx。
为什么在同样的硬件条件下，Nginx 能做到其他 Web 服务器难以企及的并发高度？这并非简单的代码优化，而是其底层架构的降维打击，也就是 Nginx 的立命之本 —— Reactor 异步事件驱动架构。
在现如今的互联网环境下，面对数以亿计的用户，我们常看到各种应用宣称支撑着惊人的流量：从千级 QPS 到万级，再到夸张的十万级。在这些数字背后，往往是庞大的分布式架构在支撑——流量被分摊到成百上千台服务器上，每台机器实际处理的压力依然在有限范围内。
然而，有一个应用始终被视为性能架构的“定海神针”，在开发者圈子里，关于它单机支撑百万级并发、处理百万级吞吐的讨论从未停止，它就是我们熟知的 Nginx。
为什么在同样的硬件条件下，Nginx 能做到其他 Web 服务器难以企及的并发高度？这并非简单的代码优化，而是其底层架构的降维打击，也就是 Nginx 的立命之本 —— Reactor 异步事件驱动架构。
文章转载于：个性化沙盒会是每个人的第三只手 - 王焱的文章 - 知乎 作者：王焱
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零、背景
沙盒现在是 agent 必不可缺的一部分，沙盒加大模型可以理论上模拟人类所有的操作。 并且随着沙盒技术的不断迭代，还会创造出新的玩法。
现在每个人已经把个人云盘视作理所当然的事情。但二十年前，云盘刚出现的时候，很多人会质疑，我有移动硬盘了，这个的需求真的那么大么？
同理，未来每个人也会有一个自己独属的沙盒，你在这个沙盒上的所有操作都会持久化的保存起来。 未来每个人都会有一个私人沙盒，像你的第三只手一样。
这里对比 docker 和 microVM，分析两种技术的差异。 通过对比，告诉大家为什么 microVM 更好，会更适配这种技术方案。
除了本地沙盒这个特例外，常见沙盒技术方案有两种，docker 和 microVM(firecracker)。 docker 来自于当年大家开发完软件后，想要实现一次打包，满世界部署的需求。 microVM 来自于 AWS 的内部虚拟机需求。既要硬件级隔离（安全），又要容器级敏捷（百毫秒、几 MB），产物就是这个“极薄”的 VMM——Firecracker。 microVM 出发点跟 Agent 的沙盒需求更接近，理论上更适配 Agent 的沙盒需求。 事实上也是如此，我们内部做实验和探索的时候，经过分析，初阶需求，docker 可以的，microVM 一定可以。但高阶需求，microVM 可以的，docker 往往就比较难了。 本篇文章会做一个详细的展开和探讨，为什么 microVM 的上限更高。
接下来四篇的 Agent 文章。 基于 dify 和 n8n 的对比，什么才是一个好的 workflow 框架？ 基于 openhands/openmanus/suna 等的对比，什么才是一个好的自主决策 agent 框架？ Agent 时代的产品经理需要新增什么技能？像做自媒体一样做 Agent。 Agent 智能硬件开发的流程和坑点。 写完有一段时间了，也会改改放出来。
这篇文章是团队成员——不喝可乐 完成的，经过了多轮的思考和讨论。
全文2612字 | 阅读需8分钟
在当今的软件开发中，高效处理并发任务是至关重要的。不同的编程语言选择了不同的并发模型，这些模型深刻地影响了程序的性能、资源消耗和开发难度。本文将深入剖析 Go 语言采用的 GMP 模型，并将其与经典的 Java 线程模型进行对比，探讨它们各自的设计哲学、实现机制及适用场景。
首先，我们聚焦于 Linux 操作系统下的 Go GMP 模型。GMP 是三个关键概念的缩写：G（Goroutine）、M（Machine）和 P（Processor）。这个模型是 Go 语言高并发能力的基石。
