2025-05-25 | OpenAI 分享：打造下一代 PostgreSQL
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大家好,欢迎收听黑客新闻中文日报在今天的节目里,我们将带你关注一个或许正在悄然改变软件生态的开放 AI 协议 MCP,正是它让不同大模型能够与越来越复杂的应用顺畅对接也为开发者打开了新的想象空间接着,还有 OpenAI,如何用 PostgreSQL 支撑一级用户的后台面对写入瓶颈和托管限制它们有哪些不为人知的架构细节和使用优化

另外关于 ACME 协议和 Lets Encrypt 自动化 HTTPS 证书真的轻而易举吗开发者亲身经历背后的复杂性或许远超你的想象精彩内容稍后为你一一道来一位作者在美国北部的一个小镇 Masina 描述了如何每月只用 432 美元就能生活这里的房价极低一套 600 平方英尺的小房子只要 2.9 万美元左右税费电费也很便宜

作者和妻子不买车,而是依靠县里的公交系统出行,还能通过当地阿米什人的渠道低价购买食品,日常开支控制得很低。生活娱乐主要依靠钓鱼、图书馆等免费方式。如果每周在加油站只工作一天,收入就能覆盖基本生活需要。这样低成本的生活方式虽不像城市生活般多姿多彩,但能够留给人们大量自由时间,同时也避免了高昂的房贷压力。

评论区有不少网友认为,这种极简生活很难维持,比如缺乏医疗保障,交通依赖和社交孤独等问题,让很多人难以真正投入。也有网友感叹,虽然能省钱,但长期缺乏朋友和社交圈,心理健康很容易受到影响。不少人更认为,这种方式更适合追求特别独立或喜欢孤独的人,不太适合大部分年轻人。

一位技术博主分享了他将个人网站 HTTPS 证书从传统付费证书切换到基于 ACME 协议的 Let's Encrypt 的经历,详细讲述了自己在实现自动化证书管理过程中遇到的各种难题。

他表示,自己长时间对 ACME 协议望而却步,主要原因在于协议本身和相关工具的复杂性,包括必须使用特定格式对密钥和数据进行多重编码,例如要将公钥中的 65537 这样的数字转成大端字节序,再做一套改良版的 BASE64 编码,最终在 JSON 结构里传递。

此外,他在开发过程中还遇到了一些第三方 Acme 客户端实现问题,例如有的库把 Public Exponent 处理成 16 进制数字,结果出现了数值混淆,不过这类问题并没有立刻导致严重后果。他指出,这种协议和实现的复杂度不仅增加了开发者负担,也使得自动化证书管理并不如宣传中那样简单直观。

有网友评论,JSON 的数据类型处理确实不够严谨,把大整数编码为字符串,或者 base64 是无奈之举,而且安全协议标准本身就常常过度设计。还有网友提到,虽然 ACME 的自动化让证书获取变得免费和高效,但规范复杂让小开发者难以用最简单的方式参与,有一定行业壁垒。还有一位 Let's Encrypt 工程师表示,ACME 规范和各种库的确在实际开发中让人头疼,他们也在努力改善工具和文档的易用性。

作者提出,支持朋友取得成功,其实是一种能让所有人变得更好的积极循环。他把这种做法形容为朋友飞轮,意思是说,你越是真心为朋友加油,分享资源和机会,不仅可以帮助他们成长,往往朋友也会回馈你,形成正向互动。

如果你周围的人能在你取得成绩的时候真心祝贺积极介绍新机会那他们很有可能就是你真正的后盾但要注意只有朋友之间可以相互支持这个良性循环才能成立作者还建议别因为小小的妒忌而心态不平多为朋友的成功感到高兴这样你自己也能轻松不少

评论区有网友说,自己一直都是为别人加油的人,但很少有人能为自己这样做,也有人分享实际案例,称身边有朋友坦言喜欢看到别人失败,这让他很意外。还有人讨论了朋友在工作和生活中含义的不同,指出真正的友谊是没有功利色彩的,支持朋友不该只是为了获得回报。过去几个月,技术社区对 MCP 协议非常关注。

MCP 是 Anthropic 在去年设计的一套规范目的是让他们的大语言模型能向不同应用请求信息并与各种系统交互随后 OpenAI 也在 ChatGPT 中支持了这一协议让 MCP 迅速成为行业标准甚至 Windows 也已经集成虽然 MCP 本身的协议规范并不完美甚至有些模糊但正是这种灵活和开放促成了它的快速落地这也被认为代表了一种类似 Web 2.0 时代的技术精神回归

Web 2.0 社区当年的核心价值就是围绕开放数据和开放协议,帮助用户和开发者更自由地组合和创新应用。虽然后来大型平台逐步封闭接口,切断开放互联的路径,但现在随着 AI 和 LLM 的普及,像 MCP 这样的协议又有望重新打破平台壁垒,让开发者有更多能力去编程和连接各类服务。

很多网友评论说,虽然 MCP 还存在诸如安全透明度不高、协议由少数公司主导等争议,但它已经重新点燃了大家对开放 Web 和互操作性的期待,也让年轻开发者开始思考互联网本来就应该属于所有用户。Algebraic Effects,又叫 Effect Handlers,是现代编程语言中越来越受重视的一项功能,能够让我们用同一套机制替代生成器,异常、异步、斜程等多个传统特性。

比如在 Anti 这类语言里,开发者可以把常见的副作用操作,比如日志、数据库访问、异常抛出等等抽象成统一的 Effect,在不同场景下通过 Handler 灵活组合和处理。这样一来,像依赖注入上下文管理或者错误处理都能变得更简洁,而且对于业务逻辑测试和 Mock 支持也更友好。

另外通过 Effect Handlers,开发者还能轻松实现像状态管理,分离日志输出,替换数据源等能力,无需不断传递全局对象或上下文。更进一步,Algebraic Effects 让代码的可维护性和安全性提升,比如你可以精确标注哪些函数可能产生副作用,方便在大型项目里做代码审计和权限管理。

不过网友也指出,虽然这种机制提高了表达力,但也可能让代码的类型和控制流变得更难追踪,调试的时候需要特别注意。还有一些开发者分享,Type Class 和某些主流库其实也能实现类似能力,不一定要上心语言。另外大家对这种思路进入主流语言持谨慎乐观态度,期待未来的完善和工具支持。

一位来自美国高中年仅 17 岁的 Chloe Yevon Lee 通过化学改造乙鲜氨基分分子探索了在保持振动效果的情况下降低对肝脏毒性的可行途径

乙鲜氨基分每周被超过 6000 万美国人使用,但也是美国最常见的急性肝衰竭元凶,同时还是全球第二大患肝原因。Chloe 以乙鲜氨基分分子的本环为切入点,在分子结构上做了调整,并利用计算机建模预测这些改性分子的阵痛和毒性表现。

它成功合成出一种新的分子,不但可能更安全,还可能拥有更强的止痛能力,这项成果为以后开发更高效、更低毒性的乙鲜氨积分药物提供了新方向评论区有网友感叹这样高水平的化学项目出自一位高中生之手,也有人讨论是否新的合成工艺会带来成本增加同时还有网友分享乙鲜氨积分尽管副作用显著,却依然是全球最常用的药物之一

OpenAI 最近在全球开发者大会上分享了他们在 PostgreSQL 数据库扩展方面的经验目前他们采用的是一个主库加多个只读副本的架构,没有做分片主要依靠 Azure 托管的 PostgreSQL 支撑核心业务如果主库当机,OpenAI 的许多关键服务都会受影响历史上像 ChatGPT 这样的服务,就曾因为 PostgreSQL 故障而中断

对于数百万活跃用户的场景,读操作通过只读副本可以很好扩展,但写入负载则成为了主要瓶颈。为此,OpenAI 优化了数据库写入,比如严格控制写操作频率,把能离线处理的写任务全部分流,同时尽量避免应用层产生不必要的写操作。

查询层面,他们通过配置超时限制,优化多表关联查询来减少常试物影响还特别提到 ORM 工具容易带来低效查询,建议严格控制其使用主库是系统的单点故障,对高优先级请求会额外分配专门的只读副本,减少互相干扰为了降低维护风险,OpenAI 只允许对这个数据库集群做轻量级的结构变更,严禁新增大表和重写操作所有索引都必须并发创建或删除

另外还分享了故障案例,比如缓存失效导致问题扩散,高 CPU 使用导致 WOW 复制延迟等 OpenAI 也向 PostgreSQL 社区提出需求,例如希望能临时禁用,所以而不直接删除更细致的慢查询延迟监控,结构变更历史可查询等功能评论区有网友认为,OpenAI 的架构优化更多是在应对单点写入瓶颈许多方法在小规模系统里同样适用,有的建议直接尝试应用分库分表

也有人指出,在托管环境下没法获取所有超级用户权限,某些方案受限于平台政策,这其实是真正的难点。还有不少人讨论监控和参数优化,有开发者觉得现在 PostgreSQL 的默认配置确实过于保守,如果能自动根据实际资源灵活调整就更好了。一位外籍飞行员分享了自己在野门国家航空公司 Yemenia 工作 6 个月的亲身经历。

他当初是在上一份合同突然结束后临时被招募吸引他的除了高薪还有住宿奖金等各种福利招聘流程很随意面试基本只问什么时候能上岗合同终究也没及时签好培训水平普遍很低主要靠走流程并没有学到多少实际知识到野门安顿后所谓的豪华住宿其实是偏僻条件简陋的集体宿舍安保也只是穿着休闲服并随身带枪的当地人

工作环境充满挑战,经常要自己解决交通、生活小问题,还有航班延误、设备故障、同事不配合等各种状况,通信和运作也非常原始,都是靠纸质资料和手机短信。有意思的是,尽管当地常有战乱威胁,航空公司的航班安排依然很准时,甚至比它之前在欧洲的航司还要可靠。

唯一还算靠谱的是工资能按时打进欧洲账户整个合同结束后他顺利回到家中收获了独特的人生体验评论区很多网友表示这种故事完全可以写成一本行业畅销书也有人分享了自己在类似战区飞行的经历大家都很佩服这种勇气和幽默感

一项有趣的科学估算展示了这样一个结论,我们每次呼吸的时候,平均会吸入大约一个分子,曾经属于凯撒大地最后一口气。换句话说,地球大气层中的分子已经彻底混合流通,所以我们呼吸的空气其实也包含了古往今来无数人的最后一口气,比如苏格拉底、林肯甚至爱因斯坦。

这种推算用到了费米估算方法,也叫 napkin math,只需掌握几个简单的数据,比如地球大气层的体积,普通人呼吸一口的体积和空气的分子数量,就能得出这样有趣的结果。

最初假设大气中分子能长期保存比如氮气较为稳定不过有网友在评论区指出其实分子在大气中会不断被分解和重新组合很多分子的寿命可能远远少于 2000 年也有网友补充说与其说我们与古人共呼吸同样的分子不如说我们呼吸着同样的原子这样会更精确还有评论调侃如果能把吸入某个名人的空气分子变成一个单位说不定还能开发出新量词

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