Puppet 的类参数传递
这篇讲的是如何通过为类添加参数来提升 Puppet 配置的灵活性。作者从使用 ENC（外部节点分类器）管理 Puppet 的实践出发，发现仅传递一个全局的 role 参数在面对频繁修改的配置时，操作起来并不方便。 因此，他考虑引入类参数。文章通过修改前后的代码对比，清晰地展示了这一转变：将原本硬编码在 `nginx::loadbalancer` 子类中的 `iplist` 变量，提升为父类 `nginx` 的一个参数，并逐层传递下去。这样在 ENC 中，就可以直接为 `nginx` 类指定 `iplist` 的值，实现了配置的灵活注入。 文章还总结了三个关键要点： ENC 传递的参数值需要从父类层层传递到真正使用的子类；在 ENC 中为类传参时，类声明必须采用哈希形式；而接受参数的类在调用时，则必须使用资源声明式的语法，而不能再使用 `include`。这个方法巧妙地利用了 Puppet 的类继承和参数特性，在保持 ENC 输出结构相对简洁的同时，显著提高了配置管理的灵活性。
为比特币绘制 MACD、BOLL、KDJ 指标图
这篇讲的是，作者如何用 Python 从零开始，为比特币行情绘制一套像股票软件那样的技术分析指标图。 核心要解决的问题是数据源的“坑”：比特币中国的 API 返回的最高价、最低价和成交量，是基于过去24小时统计的，但比特币市场根本没有休市概念。作者的设计思路是，参照股市习惯，采用4小时为一个周期进行数据处理和绘图。 文章详细分享了从获取数据、存储到计算指标的全流程。作者先编写程序，将实时交易数据和计算出的4小时周期K线（OHLC）数据存入MySQL数据库。随后，重点展示了 MACD 指标的计算算法：如何通过收盘价序列依次计算出12日和26日指数移动平均线（EMA），得到差离值 DIF，再计算 DIF 的9日EMA作为信号线 DEA，最终求出 MACD 柱状图。整个实现过程逻辑清晰，代码完整。 作者将这套自己的实现与后来 btc123 平台上线的官方指标图作了对比，并大方地将源码分享在博客，为同样在学习 Python 或量化交易的朋友提供了一个不错的实践参考。
用 LEK 组合处理 Nginx 访问日志
这篇讲的是作者在使用 Logstash 处理 Tengine/Nginx 通过 syslog 发送的访问日志时，遇到的几个实际性能瓶颈及优化方案。文章首先指出，在高压力下 Logstash 的 Grok 插件容易成为瓶颈，因此作者建议在日志格式可控时，优先考虑用分隔符格式配合 Ruby 脚本或自定义 LogFormat 来替代 Grok 解析。 然而真正的坑在后面：运行后发现日志接收带宽异常低，排查发现是 Logstash 的 syslog input 插件采用了单线程 UDP 监听，导致接收队列（Recv-Q）持续堆积。作者对比了 Fluentd 的异步实现，并考虑到 Logstash 基于 JRuby 的扩展复杂性，最终选择了一个更直接的方案：用 Perl 的高性能 AnyEvent 库重写了一个专门的异步日志收集脚本。这个脚本同样将日志输出为 Elasticsearch 兼容格式，使得原有的 Kibana 仪表盘无需任何改动。最终效果立竿见影，日志接收带宽从瓶颈时的 60 MBps 恢复到了正常的 300 MBps。
在 Perl6 脚本中并发执行 ssh 命令
这篇讲的是作者在 Perl6 中并发执行 SSH 命令时的一次实战尝试。由于找不到合适的现有模块，且底层 C 库不兼容其 Kerberos 认证环境，作者决定绕开高层并发 API（如 Promise/Supply），直接使用更底层的 Thread 和 Channel 来实现。 文章围绕一个简洁的 OpenSSH 类展开，展示了如何通过多方法实现单个主机与多主机的命令执行。作者特别指出，虽然 Perl6 宣传了高级并发模型，但 API 迭代较快，有时选择更稳定的底层原语反而更可靠。 代码示例串联了不少 Perl6 语法点：类的属性定义、字符串连接符 `~`、用于捕获错误的 `try`/`CATCH`、执行系统命令的 `qqx{}`，以及 `>>` 操作符在数组上的线程化 finish 操作。作者也坦诚，示例代码较为简陋，例如依赖密钥登录且未使用线程池调度。 整体来看，这是一份结合了具体需求、实现思路与语法讲解的笔记，既分享了在 Perl6 中集成系统命令与并发控制的方法，也客观分析了语言特性在实际场景下的应用考量。
给 Kibana 实现百分比统计图表
这篇讲的是作者如何在一个下班前的冲动下，给 Kibana 3.1 手动添加 percentile 图表类型，以支持 Elasticsearch 的百分比统计功能，结果却挖出了一连串坑。 作者的初衷很直接：利用 Elasticsearch 1.1 新增的 percentile aggregation 来做更细致的日志区间分布分析，并认为这能作为学习 AngularJS 的练手项目。但实际动手后发现，计划中的“简单更新 JS 库”完全行不通。最大的坑在于 Kibana 3.1 内置的 elasticjs 库版本号标注混乱（写着 v1.1.1 实则是旧版），而新版的 elasticsearch.js 代码结构又彻底重构，不再适配 Kibana 使用的 requirejs 模块化方案。 在探索了替换整个库的复杂路径后，作者找到了一个更直接的解决方案：既然 Elasticsearch 是 RESTful 接口，那就绕过这些客户端库，直接用 AngularJS 的 $http 服务手动构建请求。不过，这个过程也撞上了 Elasticsearch 本身的限制——aggregation_name 字段不支持中文字符，迫使作者需要调整 Kibana 原有的别名生成逻辑。 最终，作者用这个看似“不太优雅”但确实有效的方法实现了功能。文章记录的这些具体踩坑细节，比如库版本号陷阱、模块加载冲突以及数据字段命名限制，对同样想在 Kibana 上做定制开发的人来说，都是很实际的参考。
【翻译】用 elasticsearch 和 elasticsearch 为数十亿次客户搜索提供服务
这篇讲的是邮件服务商 Mailgun 如何为数百万客户提供对每月数十亿封邮件事件的实时搜索与分析。面对原有日志 API 的功能短板，他们构建了基于 Elasticsearch 和 Logstash 的新后端。 核心方案是将所有邮件事件（如发送、拒绝、打开等）通过 Logstash 从 Redis 接入，存入 Elasticsearch 集群，从而提供灵活的字段过滤与全文搜索。文章详细分享了几个关键实践：为满足不同账户的数据保留需求，他们设计了灵活的索引轮转策略；为了处理复杂的事件数据结构，他们定义了详细的自定义 mapping，并巧妙运用了 not_analyzed 属性和多字段类型来优化查询与聚合统计。 此外，文章还介绍了如何通过一个名为 Vulcan 的双层代理来解决 Elasticsearch 原生缺乏的认证问题，以及如何利用 Graphite 和自研的 Vör 工具监控集群状态。整个方案最终让 Mailgun 控制面板拥有了强大的实时日志分析能力。
限制单个进程的带宽
这篇文章讲的是如何在Linux系统中限制单个进程的网络带宽，而非传统的端口或全局限速。作者从系统管理员常见的需求出发，对比了几种方案的可行性。 传统的iptables配合owner模块的方法，在现代支持SMP的内核中已因匹配项被移除而基本失效。文章接着推荐了一个名为trickle的工具，它通过ELF preloader机制替换socket库函数来实现限速，用法简单。但作者也明确指出其局限：对静态编译或suid权限的程序无效。 为了解决更复杂的场景——例如对已运行进程动态调整带宽——文章最终引入了cgroup的net_cls控制器。它通过给数据包打标记，再交由tc流量控制工具处理，实现了类似iptables但更灵活、更现代的管理方式。这篇文章为不同环境下的进程带宽限制需求，提供了从传统工具到内核级方案的清晰对比和选型思路。
