[程序员] 分享一个用 Rust 写的分布式缓存/存储项目 Curvine，内存占用极低，顺便聊聊大家在 AI/大数据场景下的缓存选型
V 友们好，
最近在研究和参与 AI 训练加速以及大数据场景的存储优化，关注到了一个挺有意思的开源分布式缓存系统 Curvine，试用和压测下来效果不错，分享给有类似需求的朋友们。
👉 项目地址：https://github.com/CurvineIO/curvine
💡 它解决什么痛点？
大家在做 AI 训练（比如 Agent 频繁读写小文件、模型权重分发）或者大数据 Shuffle / 热表读取时，如果直接读写云上的对象存储（ S3 / OSS / GCS ），通常会有两个痛点：
1. API 费用高 + 延迟大（特别是频繁读写小文件）。
2. 现有的缓存方案（比如 JVM 系的 Alluxio ，或者某些 Go 实现）在极高并发和小文件场景下，GC 开销和内存占用居高不下，元数据也容易遭遇瓶颈。
Curvine 是用 Rust + Tokio 重新写的一套分布式文件语义缓存层，主打的就是把性能和资源利用率做到极致。
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🛠️ 觉得比较亮点的技术特性
● Rust 无 GC & 内存极省：基于 Tokio 异步运行时，内存占用很低。官方压测和实际跑下来的数据，相比传统 JVM 方案内存消耗降了 90%+，CPU 也有明显降低。
● 低延迟与高并发：保持 ~100μs 级的读写延迟，单集群支持 10 万+ QPS 和 50 亿级小文件。
● 元数据结构透传（不破坏底层对象存储）：这个设计很友好！不像某些方案会把文件打碎存进 S3 ，Curvine 的文件路径跟底层 S3/OSS 是一一对应的。哪怕缓存集群临时挂了，S3 上的文件依然保持原样，可以直接拉取，不担心数据被绑架。
● 云原生 & 接入无感：
● 支持 POSIX / FUSE / Kubernetes CSI 驱动。K8s 挂载 PVC 响应很快，不触发云厂商 Control-Plane API 。
● 具备透明代理模式，业务代码基本不用动。
● 多级缓存：内存 -> SSD -> HDD 自动分级与热数据提升。
----------------------
📊 性能跑分（从项目文档摘出来的关键数据）
1. 元数据操作（并发 40 ）：
● Open QPS：Curvine
● Rename QPS：Curvine
1. 随机/顺序读写吞吐（对比 Open Source Alluxio ，256K Random Read ）：
● 16 线程下，Curvine 达到 5.2 GiB/s，Alluxio 为 0.4 GiB/s ；高线程下基本上能吃满网卡带宽。
----------------------
项目目前已经加入 CNCF Sandbox，采用 Apache 2.0 协议，完全开源。
感兴趣或者平时也有 S3/OSS 读写慢、AI 训练加载数据卡顿、K8s 共享文件挂载、大数据 Shuffle 性能瓶颈 困扰的朋友可以去看看或踩踩坑：
● 源码与文档：https://github.com/CurvineIO/curvine
大家平时在做存储/缓存选型时（比如 Alluxio / JuiceFS / MinIO / Ceph ），最看重哪些指标或者遇到过什么难受的坑？欢迎交流探讨！
via V2EX (author: shayne9527)
V 友们好，
最近在研究和参与 AI 训练加速以及大数据场景的存储优化，关注到了一个挺有意思的开源分布式缓存系统 Curvine，试用和压测下来效果不错，分享给有类似需求的朋友们。
👉 项目地址：https://github.com/CurvineIO/curvine
💡 它解决什么痛点？
大家在做 AI 训练（比如 Agent 频繁读写小文件、模型权重分发）或者大数据 Shuffle / 热表读取时，如果直接读写云上的对象存储（ S3 / OSS / GCS ），通常会有两个痛点：
1. API 费用高 + 延迟大（特别是频繁读写小文件）。
2. 现有的缓存方案（比如 JVM 系的 Alluxio ，或者某些 Go 实现）在极高并发和小文件场景下，GC 开销和内存占用居高不下，元数据也容易遭遇瓶颈。
Curvine 是用 Rust + Tokio 重新写的一套分布式文件语义缓存层，主打的就是把性能和资源利用率做到极致。
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🛠️ 觉得比较亮点的技术特性
● Rust 无 GC & 内存极省：基于 Tokio 异步运行时，内存占用很低。官方压测和实际跑下来的数据，相比传统 JVM 方案内存消耗降了 90%+，CPU 也有明显降低。
● 低延迟与高并发：保持 ~100μs 级的读写延迟，单集群支持 10 万+ QPS 和 50 亿级小文件。
● 元数据结构透传（不破坏底层对象存储）：这个设计很友好！不像某些方案会把文件打碎存进 S3 ，Curvine 的文件路径跟底层 S3/OSS 是一一对应的。哪怕缓存集群临时挂了，S3 上的文件依然保持原样，可以直接拉取，不担心数据被绑架。
● 云原生 & 接入无感：
● 支持 POSIX / FUSE / Kubernetes CSI 驱动。K8s 挂载 PVC 响应很快，不触发云厂商 Control-Plane API 。
● 具备透明代理模式，业务代码基本不用动。
● 多级缓存：内存 -> SSD -> HDD 自动分级与热数据提升。
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📊 性能跑分（从项目文档摘出来的关键数据）
1. 元数据操作（并发 40 ）：
● Open QPS：Curvine
60,376 vs JuiceFS 50,000 vs 原生 OSS 3,900● Rename QPS：Curvine
43,009 vs JuiceFS 21,000 vs 原生 OSS 2001. 随机/顺序读写吞吐（对比 Open Source Alluxio ，256K Random Read ）：
● 16 线程下，Curvine 达到 5.2 GiB/s，Alluxio 为 0.4 GiB/s ；高线程下基本上能吃满网卡带宽。
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项目目前已经加入 CNCF Sandbox，采用 Apache 2.0 协议，完全开源。
感兴趣或者平时也有 S3/OSS 读写慢、AI 训练加载数据卡顿、K8s 共享文件挂载、大数据 Shuffle 性能瓶颈 困扰的朋友可以去看看或踩踩坑：
● 源码与文档：https://github.com/CurvineIO/curvine
大家平时在做存储/缓存选型时（比如 Alluxio / JuiceFS / MinIO / Ceph ），最看重哪些指标或者遇到过什么难受的坑？欢迎交流探讨！
via V2EX (author: shayne9527)
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[分享创造] 做了个练日语变形的小网站 Katachi
学日语的时候，变形规则看着都懂，真要用还是得想半天。于是做了 Katachi ，专门练动词和形容词变形。
可以练て形、ない形、可能形等，也会记下容易出错的变形。免费，不用注册，手机和电脑都能用。
https://katachi.nihongo.day/
学日语的 V 友可以试试，哪里不好用，直接在帖子里说就行。
via V2EX (author: oceanquake)
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via V2EX (author: oceanquake)
[MUSE] 美区节点手机无痕模式注册 MUSE，成功率很高
2026 年 10 月 14 日邀请码：C97CHO F3681Y 5KFHSD F3681Y 0WHKT5
iframe (www.youtube.com)
via V2EX (author: whatsyouname)
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via V2EX (author: whatsyouname)
[问与答] 一个人可以内向，敏感，胆小到什么程度
印象深刻的几件小事：
1. 小学，有个堂伯在学校当老师，同时在学校里面开了个小卖部，我去上学，我爸让我带块肉给这个堂伯，我一直放在书包里，没有给他，放学回家肉都臭了，被打了一顿。我记得是我故意不给的，当时应该是怕过去，在小卖部当着众人的面，其中有很多老师，拿出一块肉。
2. 初中，有次迟到了，班主任把我单独叫出去，记得班主任也没说什么重的话，我眼泪在眼珠打转，但是没有哭出来，好像犯了很大的错一样。
3. 高中毕业暑假，跟几个朋友回初中学校打球，当时初中的班主任老师，一直站在球场边，应该是想让我上去打招呼，但是我硬生生没上去，当作没有认出他来。其实这个班主任对我很好的，因为当时成绩在班里是数一数二的。现在回想起来很很后悔，为什么没有上去打招呼。
4. 从小学到高中，一般下课，很多同学都会去楼下活动，打球或者其他活动，我是不敢单独下去的。因为想到教学楼上这么多同学，被这么多人看到，很尬尴。
以上这种情况，是到大学后才有所改善，现在工作了，也不怕在会上发言了。我也不知道怎么突然就改变了。
现在小孩男孩子，好像也继承了我的这种性格:
1. 说一句稍微重的话，就会哭，或者生气，很敏感。
2. 去陌生地方或者公共场合，和家长说话都很小声。
3. 不敢上足球场，其他小朋友都在踢，不敢上去踢。只愿意跟我在旁边踢。
4. 在家里或者学校，吃零食，怕被人看到，会躲着吃，被我老婆称之为偷感很重。
via V2EX (author: 9526666)
印象深刻的几件小事：
1. 小学，有个堂伯在学校当老师，同时在学校里面开了个小卖部，我去上学，我爸让我带块肉给这个堂伯，我一直放在书包里，没有给他，放学回家肉都臭了，被打了一顿。我记得是我故意不给的，当时应该是怕过去，在小卖部当着众人的面，其中有很多老师，拿出一块肉。
2. 初中，有次迟到了，班主任把我单独叫出去，记得班主任也没说什么重的话，我眼泪在眼珠打转，但是没有哭出来，好像犯了很大的错一样。
3. 高中毕业暑假，跟几个朋友回初中学校打球，当时初中的班主任老师，一直站在球场边，应该是想让我上去打招呼，但是我硬生生没上去，当作没有认出他来。其实这个班主任对我很好的，因为当时成绩在班里是数一数二的。现在回想起来很很后悔，为什么没有上去打招呼。
4. 从小学到高中，一般下课，很多同学都会去楼下活动，打球或者其他活动，我是不敢单独下去的。因为想到教学楼上这么多同学，被这么多人看到，很尬尴。
以上这种情况，是到大学后才有所改善，现在工作了，也不怕在会上发言了。我也不知道怎么突然就改变了。
现在小孩男孩子，好像也继承了我的这种性格:
1. 说一句稍微重的话，就会哭，或者生气，很敏感。
2. 去陌生地方或者公共场合，和家长说话都很小声。
3. 不敢上足球场，其他小朋友都在踢，不敢上去踢。只愿意跟我在旁边踢。
4. 在家里或者学校，吃零食，怕被人看到，会躲着吃，被我老婆称之为偷感很重。
via V2EX (author: 9526666)
[分享创造] [送码] Emby/Jellyfin/Plex/本地/NAS 视频播放器 Vidzer 第一个 Windows 版本发布，还支持 macOS
via V2EX (author: trumpmaga)
via V2EX (author: trumpmaga)
Telegraph
[分享创造] [送码] Emby/Jellyfin/Plex/本地/NAS 视频播放器 Vidzer 第一个 Windo…
一周前发布了 macOS 版本，送了很多码，现在 Windows 版本终于要来了！之前主力机是 Windows ，一直都没找到好用的 emby/jellyfin 客户端，不仅数量少而且免费版基本不可用，平时都是使用的 Jellyfin MPV Shim ，效果也只是可用级别，现在 Vidzer 终于要来破局了！ v1.1.0 还修复和采纳了 v 友反馈的很多问题和建议！非常感谢。用户的使用和反馈非常重要，要不然就是闭门造车了
[推广] 官方直连和走中转差在哪？说点实在的，新人送 10 美元额度
官方和中转，这两年都用过，说下真实差别。
官方的优势是原厂。但在国内要海外卡，要养一条干净的线路，Claude Code 跑长任务时连接一断，前面的上下文就白跑了。
中转多了一层，坦白说延迟会多几十毫秒，还得信得过运营方。aicoding.inc 能做的是把这一层做稳：国内直连不用梯子，数万用户、两百多家企业客户每天在跑，问题暴露得早，修得也快。
钱这块差别更大。按官方价的 1.9 折、2.9 折、4.9 折三档消耗，支持国内支付，公司要走对公也行。
值不值得换，拿自己的项目跑一遍就知道了。新人加群送 10 美元额度，够测一轮。
https://aicoding.inc
via V2EX (author: aicodinginc)
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中转多了一层，坦白说延迟会多几十毫秒，还得信得过运营方。aicoding.inc 能做的是把这一层做稳：国内直连不用梯子，数万用户、两百多家企业客户每天在跑，问题暴露得早，修得也快。
钱这块差别更大。按官方价的 1.9 折、2.9 折、4.9 折三档消耗，支持国内支付，公司要走对公也行。
值不值得换，拿自己的项目跑一遍就知道了。新人加群送 10 美元额度，够测一轮。
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via V2EX (author: aicodinginc)
[程序员] claude 最近封了 3 个号，过来交流下经验啊都
前两个月用了 1 年的老号封了，之前是固定 IP 不跳 iOS 礼品卡基本上就稳，最近肯定是大迭代了，看看一起聊下经验能不能互相验证下啊。
月初买的 outlook 邮箱号，mac 里跑 linux 虚拟机保证出口都走 mac 的代理，机场固定日本 IP 不变，iOS 礼品卡，只用 CC 其他不开，15 天 以为稳了，突然封了。
然后换了方案，iOS 礼品卡，Oracle 很老的没用过的 free 虚拟机，只 ssh 上去跑 cc ，1 天封了
第三天，换 谷歌 pay 安卓手机付款把所有定位相关的都关了，拔卡，第一次跳 KYC ，拿国内护照试了试，2 小时凉了
最近看到 2 篇比较好的，全面的文章： https://github.com/B1anYu/claude-telemetry-audit#2-%E7%94%B5%E8%84%91%E7%AB%AFclaude-desktop-%E4%B8%8E-claude-code
https://zj1123581321.com/posts/261008-claude-code-high-cost-maintenance/
感觉这波挺难，肯定是模型又提升了，维度太多了。买的号也不知道是什么情况，iOS 封过之后 再装 APP ，机器标识也没法。ipv6 可能忽略了。尤其也担心 git 库的问题，我主要开发就是 2 个项目都在 git 里，这太容易识别标记了，如果不能拿来在 git 库里干活也没必要开了。
还考虑海外朋友托管，但要全套的话，比如马来 IP ，马来的手机，银行卡或者付费时候在马来的手机定位，东西太多了。如果你全部关闭不让他收集，这也是一种「特征」，肯定是有鬼的。想完全模拟成本还是太高，感觉就是让海外朋友买号，礼品卡付费，再首次登录，全套弄好才行。但这又不好总麻烦别人，等出国的时候一起弄下算了。IP 什么的感觉到真是次要的。
via V2EX (author: xiaotianhu)
前两个月用了 1 年的老号封了，之前是固定 IP 不跳 iOS 礼品卡基本上就稳，最近肯定是大迭代了，看看一起聊下经验能不能互相验证下啊。
月初买的 outlook 邮箱号，mac 里跑 linux 虚拟机保证出口都走 mac 的代理，机场固定日本 IP 不变，iOS 礼品卡，只用 CC 其他不开，15 天 以为稳了，突然封了。
然后换了方案，iOS 礼品卡，Oracle 很老的没用过的 free 虚拟机，只 ssh 上去跑 cc ，1 天封了
第三天，换 谷歌 pay 安卓手机付款把所有定位相关的都关了，拔卡，第一次跳 KYC ，拿国内护照试了试，2 小时凉了
最近看到 2 篇比较好的，全面的文章： https://github.com/B1anYu/claude-telemetry-audit#2-%E7%94%B5%E8%84%91%E7%AB%AFclaude-desktop-%E4%B8%8E-claude-code
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感觉这波挺难，肯定是模型又提升了，维度太多了。买的号也不知道是什么情况，iOS 封过之后 再装 APP ，机器标识也没法。ipv6 可能忽略了。尤其也担心 git 库的问题，我主要开发就是 2 个项目都在 git 里，这太容易识别标记了，如果不能拿来在 git 库里干活也没必要开了。
还考虑海外朋友托管，但要全套的话，比如马来 IP ，马来的手机，银行卡或者付费时候在马来的手机定位，东西太多了。如果你全部关闭不让他收集，这也是一种「特征」，肯定是有鬼的。想完全模拟成本还是太高，感觉就是让海外朋友买号，礼品卡付费，再首次登录，全套弄好才行。但这又不好总麻烦别人，等出国的时候一起弄下算了。IP 什么的感觉到真是次要的。
via V2EX (author: xiaotianhu)
[问与答] 咨询一个 MacOS 上的 shadowrocket 问题
各位大佬，我的客户端在任务栏中的服务器一栏为空，意味着我不能使用这个图标快速切换服务器。同事就有，很奇怪。对比了配置 json ，也没发现有什么区别。求大佬指点。
https://imgur.com/a/VStW5sL
via V2EX (author: mnday)
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via V2EX (author: mnday)
[推广] 银河新推专项 ETF 两融利率 50 万 2.78%，需要的滴滴！
50 万级别一般两融利率 4%，高一点的 4.5%
适合纳指激进派，或者有绝对机会时候，或者做 T
股票还是 3.98%也是有竞争力的，ETF 费率也是低起收的...
需要的滴滴，laojuelv.com/kh
老倔驴开户宣传卡.jpg
友情提醒：借钱炒股需谨慎，量力而行
via V2EX (author: laojuelv)
50 万级别一般两融利率 4%，高一点的 4.5%
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友情提醒：借钱炒股需谨慎，量力而行
via V2EX (author: laojuelv)
[酷工作] 后端现场 AI Coding 面试，有什么经验和建议？
最近有一个 Java 后端岗位需要现场 AI Coding ，根据给定需求完成开发。我之前没有经历过这类面试，想请教一下有经验的朋友。
我整理了一个初步流程，大家觉得是否合理？有没有需要补充或调整的地方？
1. 读需求：理解需求和边界条件。
2. 制定计划：使用 /plan （如果没有该功能，就让 AI 先输出实现计划，列出步骤和涉及的文件。）
3. 分步实现：先设计数据库表，再逐步编码，每步完成后检查，有问题及时让 AI 修改。
4. 验证 ● 人工 Review 代码，让 AI 根据反馈修改。 ● 编写单元测试。 ● 启动项目，手动调用接口验证（让 AI 生成 curl 命令）。
想请教有经验的朋友：
● 这个流程是否合理？
● 现场 AI Coding 最容易忽略哪些问题？
via V2EX (author: freefreef)
最近有一个 Java 后端岗位需要现场 AI Coding ，根据给定需求完成开发。我之前没有经历过这类面试，想请教一下有经验的朋友。
我整理了一个初步流程，大家觉得是否合理？有没有需要补充或调整的地方？
1. 读需求：理解需求和边界条件。
2. 制定计划：使用 /plan （如果没有该功能，就让 AI 先输出实现计划，列出步骤和涉及的文件。）
3. 分步实现：先设计数据库表，再逐步编码，每步完成后检查，有问题及时让 AI 修改。
4. 验证 ● 人工 Review 代码，让 AI 根据反馈修改。 ● 编写单元测试。 ● 启动项目，手动调用接口验证（让 AI 生成 curl 命令）。
想请教有经验的朋友：
● 这个流程是否合理？
● 现场 AI Coding 最容易忽略哪些问题？
via V2EX (author: freefreef)