大方向：RO > 超滤 > 普通过滤
选择逻辑：预算够就 RO ，缺点需要通电，超滤不通电但不可直饮。
RO 怎么选：RO 方案核心在 RO 膜，RO 膜核心参数流量，单位 G 也就是加仑。流量越大越贵。1000G 约 2.6L/min ，400G 到 2000G 丰俭由人。
RO 外围方案怎么选：DIY 方案优势各类散件便宜通用，缺点得自己动手丰衣足食。品牌方案优势工业设计和售后无忧，缺点人家就赚耗材钱。建议 800G 及往下 DIY ，800G 往上品牌。
RO 现在该看 Feature：无桶-避免喝到陈水 反冲-优化 RO 膜寿命 静音泵-解决工作噪音恼人问题
SKU 推荐：米家净水器 1000G/1200G

istio egress

答 Cache 掉 C^x 都算对……

Zerotier/Tailscale 搭一个 SDN

@fengyaochen
醍醐灌顶，大概理解到问题所在了。
网络架构不太一样，主路由双 WAN 策略路由分流到透明网关上出去的，但旁路由方案殊途同归……
因为主路由是 TP-LINK ER2260T ，他的策略路由确实只能分流 IPv4 ，IPv6 的流量是不会被分流的……
因为整个子网都在同一个运营商网关下，所以 IPv6 的流量不会绕行透明网关……

@HawkinsSherpherd
所以 IPv6 绕行机场也会被 NAT……
看来我得去找找支持 IPv6 机场了……

@Atomo 所以 TP-LINK 的 GeoIP 不支持 IPv6 就是纯粹的不愿意做？

why not 飞书？

@ericww 细想 IPv4 的 GeoIP size 就已经挺离谱的，IPv6 做 GeoIP 可能 ROM 根本塞不下……

有的 json 包 unmarshal 出来的是 ast.Node

为什么是 map 和 re 而不是 DFA 啊……

然后是预期 hashmap 是 o(1)的，这么大的 map 就需要考虑是 key 量是多少，怎么分布。
hash 方案会不会导致某个 bucket 聚集了大量的 entry 。
如果 bucket 里面 entry 太多，由于 hash 冲突用的链地址法，会退化成 o(N)，N 是 bucket 里 entry 数量。
一次性放进去那么多数据会不会导致有未完成的扩容行为，冷起性能被拖累，需不需要 warm up 。
读取是全随机还是有特定热点的，在 hashmp 的基础上再套 LRU ，同样 o(1)但是收缩常数会不会更快？

@dw2693734d
都是静态数据那完全没有线程安全问题
那用 map 方案规避 GC 的话估计得靠 Arena 分配一下内存就是了
用了 Arena 不被 GC 主要就关注一下会不会发生奇怪的内存泄露情况
现代操作系统反正内存基本上有 Swap 都是用不完的，但 Swap 是福也是祸
生产性能非预期就需要确定会不会因为 Swap 导致性能暴跌

用 bigcache ，前人总是踩过一些坑才做了这些工作。主要有这几个优势：
1. Zero GC 如果 map 有上万对象 GC 起来要命，通过 cacheShard 里 ringBuffer 避免 GC 扫对象
2. FIFO 过期策略，省的处理淘汰跟溢出的问题
3. 并发安全，给上分片读写锁

两年前 Air 16+256 84xx 入的
现在二手价格还有 7 成……
Pro 虽然是 2021 年发布的，也坚挺了很久没有下探

@eastgame 6.17 有 1599-200 错过只能再等等

Redmi 27 4K
虽然是 BOE 面板但色准过关 还给 Tpye-C
jd 618 好价 1379

反过来问，为什么互联网企业要去厦门发展？