Home-Server磁盘降温记

由于内存不足,Home-Server上面运行的虚拟Windows主机经常宕机,就想着给Home-Server更换一根16GB内存。小机箱内部空间狭小,部件接合紧密,拆机时把机箱风扇给扯断了。费了老大的劲儿,内存条是装上去了,开机也能识别,但是少了个风扇。

5d230042c5a9454.jpg_e1080 (图片源于网络)

当天晚上,重新还原各个部件到机箱内部,后来太晚了,机箱就没有封盖,准备第二天早上再弄,心想少一个机箱风扇应该也没多大事。结果,第二天早上,准备关机装机箱盖,运行了一晚的服务器,发现磁盘烫手,都有开水的温度了。不对劲,赶紧安装hddtemp检查磁盘温度,发现竟然达到70多度。这样太危险了,影响磁盘寿命,赶紧某宝下单一个宣称4K转速20元包邮的机箱风扇(最终实际能跑到3100转,但是已经够用了。)。历经3天,快递终于到了。装到机箱后,默认是自动调速模式,声音大的有点像置身机房,这样放在家里,肯定难以接受。研究了半天,将/sys/class/hwmon/hwmon2/pwm1_enable置为1,然后设置/sys/class/hwmon/hwmon2/pwm1的值尽可能小,以降低转速,发现最小转速就是1500多,再小风扇就停止转动。1500转,声音小多了,噪音可以接受了,温度也还正常。

在这个过程中,还研究了一下使用Grafana监控磁盘温度的方法,Prometheus官方提供的node-exporter没有提供hddtemp相关的功能,找了半天,也没有人提供能用的基于hddtemp的监控exporter,于是写了一个循环运行的Shell脚本+PushGateWay实现了一个磁盘温度的exporter。

经过一番折腾,磁盘温度降到能接受的40度左右的范围了,对比效果见下面的监控图。在没有风扇的时候,发现不仅磁盘温度非常高,磁盘温度还会将CPU温度拉高。把磁盘挪开,则CPU温度在正常范围。SAS盘温度高真不虚。这次拆装机颠覆了我对磁盘温度的认识。之前一直认为磁盘运转过程中不需要风扇,机箱风扇是给整个机箱内部的除CPU外的部件散热,但重点不是磁盘,没想到在小机箱里面磁盘是发热量的大头。

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介绍一个照片管理工具:PhotoPrism

最近发现一个跟jAlbum功能高度一致的相册工具,PhotoPrism,安装步骤不复杂,这里不作介绍。准备拿来跟jAlbum对比一下。看了官网的Demo,发现跟我之前做jAlbum时预想的功能完全一致:照片分类、人脸识别、照片日历还有照片打Tag,最重要的是,我一直不会做的界面,这个工具的要好用很多。赶紧docker安装试用了一下,挂载Home Server下的图片目录,在照片比较少时,完成加载很快,但是照片一但多了,就很慢。下面从各个维度对比一下,以打分的方式比较 :-)

比较项 jAlbum PhotoPrism
人脸识别 借助于第三方系统,识别精确特别是人脸对比方面精准。
5分
使用Pigo,All In One的方式,识别准确率较低。
3分
图片场景识别 不支持 支持识别图片场景,自动打标签,准确率不高
3分
备份照片到远端 支持对象存储(华为OBS和Amazon S3)
4分
使用Webdav协议备份。某些云盘支持WebDAV,因此可以网云盘备份照片。
4分
视频管理 支持
4分
支持,支持从照片中抽帧并做图片分析。
4分
界面 简陋
2分
界面精美,动态页面非常好用,支持编辑元数据,指定人像名字,编辑人像。
5分
客户端 浏览器 浏览器,有准备推出手机端的应用。
自动识别新增文件 支持
4分
需要手动点击分析图片文件按钮。
2分
支持上传照片 不支持 支持
支持自动备份手机照片 不支持 不支持
访问安全 支持简单的发放Token方式,支持Https 支持单账号登录。
照片分享 不支持 支持
功能定制 支持通过服务端参数定制很少的页面行为。
2分
支持在界面配置各种功能。
5分
性能 流畅
4分
页面响应明显卡顿。
2分
技术栈 Java、少量JS、处理EXIF信息、FFmpeg、SQLite。
更多依赖第三方服务。
Golang、Vue.js、SQLite、处理EXIF信息、FFmpeg、WebDAV。
All In One,几乎不依赖第三方
开发规模 个人玩具 ^_^,16年基本完成,后面没在大规模开发。 形成规模的开源社区,多人协作开发,正在商业化的路上。18年开始在Github开源,具体开始时间不详。
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自制一个动态域名解析系统

之前一直用路由器自带的动态域名解析(Dynamic DNS,DDNS)系统,一般路由器自行提供一个,或者直接对接花生壳。路由器自带的几乎不能登录,花生壳也是经常性的退出登录,或者直接把域名解析为127.0.0.2,遇到好几次了,难以忍受。仔细研究了一下百度云的域名服务,希望找到一个能够通过远程调用设置A记录的入口。找到了这个介绍链接:更新域名记录,使用百度云的域名解析服务的API可以实现对域名解析的各种远程操作。首先在《HomeNAS IP地址变化》中介绍了如何获取本机真实IP的方法,然后当监控到IP发生变化时,调用API设置A记录即可。本来想使用Python SDK简单写几行脚本直接运行起来就好,结果百度云域名服务的Python SDK以及给出的几行样例代码漏洞百出,没法实际运行起来。只能做个Java Jar包供命令行调用了。这样终于搞定了一个可以长时间稳定运行的DDNS实现,一个完美的花生壳替代品。

先列举所有主域名的解析配置,找到需要修改的那一项,然后使用列举得到的ID设置新的IP地址即可。详细代码参见如下工程:https://git.codefine.site:3000/Shentar/setdomain2

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关于父子进程信号传递、Shell进程退出等问题

我们通常都有这样的经历,用shell启动一个业务运行着,在终端界面上按下ctrl+c后,发现还有脚本启动的后台任务仍在运行。或者是出现另外一个方面的问题,本来希望进程安全在后台运行,退出了当前界面后,后台进程也跟着退了。关于这里第2个问题,之前有一篇博客讨论过:让进程在后台可靠运行的几种方法。今天我们探讨第1个问题,怎么让父进程(主shell脚本)退出时子进程(shell脚本中启动的所有后台任务)也退出。

我们知道当子进程退出时,父进程会收到子进程退出时发送的信号,进而做一些处理,如,父进程为守护进程的话,会重新拉起新的子进程。在shell中,我们一般使用wait命令来等待所有当前上下文中启动的后台任务。因此做如下实验脚本。

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jAlbum升级JDK、Jetty和支持HTTP2

利用这个周六休息时间,将jAlbum代码升级了下。主要是想支持HTTP2,提升浏览器加载性能。升级过程中遇到一些问题,记录下:

1、alpn库的问题,jetty在配套不同的jdk版本时,有一些策略:见官网链接的说明:Jetty 9 and ALPN,jdk8使用一个单独的包,jdk9及以后的版本使用使用alpn的api,需要另外一个包。在不同的jdk环境下,依赖包有差异,不能混淆。

2、jar-with-dependencies 和 META-INF/services 冲突的问题。大概是jetty-http和jetty-http2包内都实现了同一个接口,而jvm只加载到了其中一个:
org.eclipse.jetty.http.Http1FieldPreEncoder
org.eclipse.jetty.http2.hpack.HpackFieldPreEncode
两个类都实现了同一个接口,使用了META-INF/servcies目录的机制。由于之前打包时,使用了将所有依赖包都抽取到一个独立jar包的做法,导致这个servcies目录下的同名文件只保留一个,最终http2的类无法加载成功。改用依赖包放在单独目录的方式,解决问题。

3、升级jdk到11之后,有几个原本是jdk自带的工具包(jaxb和anonations)被新版本jdk删除了,只能一一重新在pom.xml中添加回来。

本来支持http2是个比较简单的事情,由于这些库之间的互相依赖,折腾了比较久。具体修改:Commit记录。也编译了0.3.2版本放在版本下载表中。升级改造之后jAlbum、本站以及相关的子站点都全面支持HTTP2。

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一道有趣的并发编程试题

今天看到《如何优雅的让3个线程打印ABC》这篇文章,就像文章里讲到的,3个线程顺序打印ABC确实没有必要,很浪费,单纯考察多线程的控制机制,面稍微有点窄,也是挺鸡肋的。实际上,既要多线程并发执行,又要输出结果有序,这样的场景还真有,类似于存储系统里面的单个文件顺序存储,但是又要支持多个客户端并发写,即:多个线程并发提交IO,由一个类似于总线的机制排序,打包,按包写盘,完成后同时通知各个等待响应的客户端。这里不打算介绍复杂的IO逻辑,想拿一个简单的模型来实例解读一下。

在之前公司经常给面试者出一道题:计算 [10亿, 12亿) 范围内的质数,要求:

  • 使用多线程并发计算
  • 边计算边输出,按照从小到大排序输出
  • 内存使用量越小越优,已知的可用内存量不足以存储所有计算结果
  • 耗时越短越优

同上面的题目一样,没有华丽的算法,简单考察应试者对多线程的理解和编码能力。但这道题比上面题目要更注重实用,并不是为了多线程而多线程,并且多线程能真正起到性能提升的效果,上面的ABC只是借锁来串行化了任务执行过程,严格意义上讲,不能算是实用的多线程实例。

下面给出思路,质数计算有一定的工作量,并且随着数字越大计算量越大,题目要求的计算范围很广,因此可以简单的以数字为单位分给多个线程去运算。

尝试写了一版,发现结果队列中的记录积压严重,调整线程池的大小也无济于事。这个并发模型用得不对,用LinkedBlockingQueue仅仅解决两个线程之间的同步,可能太浪费了。take调用的开销应该太大了。

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HomeNAS IP变化规律

成都电信分配给个人的家用宽带IP地址定期更新,本来是用来快速发现变化后的IP地址的一个任务,解决IP地址变化后需要15分钟才能登录的问题,结果让发现了IP地址变化的规律。每隔6天,在每天中午11点20后的一个小时内更新IP地址。不知道是只针对特定账号的任务还是所有人同一时刻变更。

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分享一个实时抓取IT相关博客和新闻的业务

一直通过TTRSS订阅各大IT门户和博客的文章,其实这些内容更适合公开访问,于是简单做了个页面,后台通过java程序直接访问TTRSS的数据库生成页面。内容不是全网爬取的,是定点几个比较大的门户网站的,搜索条件比较简单,通过关键词过滤内容或者标题。后台准实时拉取各个Feed的文章,然后定时半个小时刷新一次页面,半个小时内,网页呈现都是缓存的内容。因为爬取数据的过程是现成的,主要工作是做个动态页面,几个小时就搞定了。程序放在家里的NAS上面运行。

访问地址:https://news.codefine.site:12524

IT News

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我的2020

2020年于我,可能是以后回忆里记忆最深刻年份之一。就像2002年的焦灼的高考录取、2008年坎坷的毕业和华为入职、2012年差点变成我人生真实的世界末日,之后来到成都,继续华为的工作,后面几年并没有大风大浪,似乎平静了许多。直到2020年,突然发现时光流逝得如此之快,让人猝不及防,都已经快走到个人职业尽头了。经过几次外部接洽,终于下定决心,不能再这样下去,离开华为,重新开始。

华为带给我的东西,除了劳动所得,其他并不多,有用的积累都是自己工作之余完成的。如果说华为工作的优点,我觉得最重要的是规范、责任和质量意识。对于自我约束力强的人,用强大的制度帮助个人形成这些习惯并不太需要。现在跟人聊起华为时,一般都会说,华为不适合久待,除非能在华为的制度与灰度之间游刃有余,并且进入利益核心里面去,否则应该越早离开越好。

华为只关注公司的发展,不关注个人,为了达到目的,可以不择手段,因此培养出来了很多一方面严格遵守规则,一方面又在规则照顾不到的地方肆意妄为。一个简单的例子,你很难想象,这样一个绝大部分员工都来自重点高校毕业的公司的洗手间,无论什么时候总有轻量级代谢产物越界到蹲位前,尽管清洁工频繁清理,总能遇到。心声社区都看到过多次批判这种行为的。

所谓的狼性,其实就是只关注食物,只要能抢到食物就行,与人性是对立的。有人解读狼性是群体行动,讲究合作,其实还是只关注目标,最终还会出现狼之间互咬。 任老板无时无刻不在宣扬一种悲情观(危机意识?),让大家始终绷紧弦。公司不断积累,所有员工都在尽最大努力工作,于国家民族当然是好的,现在正是需要奋斗的时候。但是对于更希望实现自我发展和抱负的同学就未必是好事了。公司的文化决定了管理方式,而华为的管理方式正是让每个人都全身心投入,一刻不停地工作,没有任何时间思考,一旦有同学有想法,有更好的方向,管理者就会利用内部环境封闭,内外部信息差,来说服员工,非常容易奏效。听的最多的是现在外面环境差,出去不好;你看某某,他去年收入还不如你,现在多高了;屡试不爽。

看透这些的同学总结出了三个字的华为定律,忍狠滚,确实如此,每个人都在这三个状态之间挣扎。甚至陷入循环。在华为时想的最多的就是这样的日子什么时候是个尽头。终于,我也走出了这一步。现在想的最多的是,只要出来了,就还有机会!:-)

本来想写一下2020年的总结,结果成了华为吐槽贴,也算是给十二年的华为职业画上一个句号。作为成功的公司,成功的事业,必须要有人为此付出,甚至牺牲,但是能否找到更好的平衡点呢?希望自己在逐步接近这种理想状态。

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分享一个追最新外语电影的RSS

国内的Torrent分享网站越来越少了,无意中发现https://www.demonoid.is/可以下载到最新的高清/超清电影。但是有点比较讨厌,就是弹窗有点过份,不是我白嫖了种子还不愿支持广告,真是弹窗太过三俗刺眼,难以忍受。于是试着分析了网页内容,自己抓取电影种子文件链接,并添加Google搜索IMDB的链接,制作了RSS订阅链接。本来还想找一下有没有类似的Torrent分享站点,发现demonoid是与海盗湾齐名的,之前排名前几的站点已经都无法打开了,只剩这一个,切用且珍惜吧  :-) 源站地址:链接,经过抓取清洗和加工后生成的RSS链接为:https://photo.codefine.site:5443/rssfactory/demonoid-movies,只抓取了1080P及其以上质量的电影。 https://www.demonoid.is/

订阅后的呈现效果:

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同时也制作了HTML版的独立网页:

https://movie.codefine.site:5443/

movie list.

电影详情页,包含两个torrent下载地址,IMDB和豆瓣搜索链接。

movie detail.

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