去年为了帮助自己发现更多感兴趣的播客节目，我开发了一个名为“播客广场”的工具，它不仅能够帮助我纵向地去收集某个话题下的最新播客节目，还能实现对播客节目运营数据的统计。目前它已正式关闭，如果想要了解开发这个产品的初衷和形态，可以前往少数派网站搜索“播客广场”。

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众所周知我所在的团队常年解决线上问题，我也以为我们会在解决一个个具体问题的道路上无聊走到黑。但是最近出现的各种疑难杂症似乎让我们的工作有了一点乐趣，甚至有了更高级的意义。

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最近给用户提示错误码的提议反复出现在我们的解决方案里，在深思熟虑之后我觉得这并非是一个好的解决方案。

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服务不稳定是一类常态，面对此类场景恰当的应对策略应该是什么？退一步说，即使我们能够确保第一方服务的稳定性，我们又应该如何面对网络延迟以及掌控以外的不确定性？这都是本篇文章会谈到的内容

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这文章至少值一千元，因为这是我保守估计花出去的冤枉钱（请自行脑补一个苦笑的 emoji）

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我们从一个最简单的需求开始，来探索我们应该从哪些方面思考模块设计，以及如何将不同的文件分类。之所以说“思考”，是因为我在这篇文章里更多的是提供一类解决问题的范式，而非统一的标准答案，能够为你提供一丁点的启发就好

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本文将通过展示 NodeJS 应用里环境变量的提取过程，来一窥 DevOps 技术是如何应用在现在云平台上的运维工作中的。同时我也想让大家在这里看到 DevOps 的另外一面，即它并非全能，从本地开发到持续部署再到实际运行，有一些运维鸿沟依然还未被填平。“人工操作”依然是工作中的最大风险。

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本文将通过一个 NodeJS 程序里无效的错误捕获示例，来讲解错误捕获里常见的陷阱。错误捕获不是凭感觉添加 try catch 语句，它的首要目的是提供有效的错误排查信息，只有精心设计的错误捕获才有可能完成这个使命。针对哪些方面去精心设计就是本篇文章里想讨论的内容

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技术具有商品属性，这是常常被我们忽略的一个事实。且不谈垄断之后带来的商业利益，一方面技术依赖市场的认可来彰显它的价值，另一方面技术还需要依靠大众的反馈才得以完善自己，所以庞大的用户群体是它繁荣的基石，它需要尽可能的为人所知。 无论你是想吸引更多的项目和开发者加入某个社区中，还是想让某个框架摆脱默默无闻乃至脱颖而出，过程都务必依赖于大量的运营活动，其中不少也要倚靠背后大厂的资源投入。从近乎寿终正寝的 Silverlight 到近些年大火的 Flutter，无不遵循着类似的模式。

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之所以限定于“入门”是因为我算不上 SQL Server 专家，只不过在最近做性能优化时积累了一些经验，虽然不深但足以应付我们日常需要解决的一些 SQL 语句方面的性能问题，因此分享出来供大家参考。自私点说哪怕长时间用不上这技能，生疏之后靠回顾自己的文章也能很快的捡回来。

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