MegaEase 云原生软件产品系列是耗子叔的创业作品。官方首页有个 2 分钟的视频，对软件架构的迭代进行了回顾，我贴在这里，正好试试 Markdown 中贴视频的效果。

另外，耗子叔在自己的 Blog 上写了一篇关于企业文化的文章：MegaEase的远程工作文化，读完之后深有启发。“写作是一种深度思考，当你把你脑子里想的东西写下来的时候，你就会发现你的思考更多了”， 这一句话就道出了我搭建博客，尝试写各类学习笔记和发表说说的初衷：Thinking More。

耗子叔的创业文化，我非常向往：没有条条框框，没有各种审批，没有各种打卡考勤，工作之余还能兼顾一下家庭。可我够优秀，能独当一面吗？是自我驱动型人才吗？沟通能力强吗？文章中提到的各种技术或非技术能力，我能达到多少？答案往往是否定的，这也在告诉我自己：继续努力，继续修炼，不将就。

自己又提了一个没有用脑的问题：没有深入去找寻答案，深入思考如何解决。老师很快就给出了反馈，为啥老师能，我不能？
再认真想想，这就是一个考验检索能力的问题，我遇到的，肯定别人都遇到了，为啥我不能找到？思想上的懒惰是最可怕的，为自己感到脸红。

《说透芯片|03：一颗芯片到底是如何诞生的（上）》 学习总结：

• 芯片是人类造物的巅峰之作，是最细微也最宏大的工程，研发投入大，项目收益高，试错成本极高。
• 芯片产生的流程长，主要分为芯片设计和芯片制造两部分。如果想从事芯片设计，可以读电子工程系的微电子专业；如果想从事芯片制造，可以读集成电路专业。
• 只看芯片设计，主要包括需求分析、架构设计、逻辑设计、物理实现和验证几个部分。
• 芯片设计的三种方式：买现成商业芯片、自制芯片和 FPGA。
  FPGA：通过硬件编程语言，把芯片内的标准阵列器件重新组合，形成新的电路，完成类似定制芯片的功能，可节省生产的开销和时间。代价是单片的价格偏高，功耗偏高，故 FPGA 在数据中心的应用较多，在手机终端领域极少。
• 芯片设计各环节：
  • 需求分析（市场团队）：通过市场调查，总结出市场需求清单，最终输出一份市场需求文档（有的公司可能要输出多份文档：商业需求文档、市场需求文档、产品需求文档和细分的功能需求文档）
  • 架构设计（架构团队）：输入需求文档 --> 确定基本架构 --> 规划 PPA（功耗，性能，面积），确定 IP --> 输出产品规格书和高层架构设计文档
  • 逻辑设计（前端设计，设计团队）：输入产品规格书 --> 前端设计与验证（将架构师的设计用编码实现，并行测试）--> 逻辑综合（使用 EDA 工具把 RTL 描述变成网表 NetList） --> DFT （Design For Test，预先规划并插入各种用于芯片设计测试的逻辑电路）--> 输出 NetList
  • 物理实现（后端设计，实现团队）：输入 NetList --> 布局规划 FloorPlan --> 布局 Placement --> 时钟树综合 CTS --> 布线 Routing --> 物理验证 --> 输出电路图（GDSII 文件格式）
• 一颗芯片做得好不好，在决策阶段取决于市场需求理解的是否深刻，在逻辑设计阶段取决于工程师的能力强不强，而在物理实现阶段基本取决于 EDA 工具玩得好不好。
• ARM 的技术白皮书有统计，一般一个项目的 40% 资源是用在验证阶段的，所以会有单独的验证团队。
• 重点掌握：芯片设计流程图。

关于 Iaas，PaaS 和 SaaS 的区别， 我觉得阮一峰老师在这篇文章中的总结非常好，摘录如下：

• IaaS（基础设施服务，Infrastructure-as-a-service）：云服务的最底层，主要提供基础资源，比如硬件服务器等。它与 PaaS 的区别是，用户需要自己控制底层，实现基础设施的使用逻辑，比如自己定制操作系统。
• PaaS（平台服务，Platform-as-a-service）：提供软件部署平台，抽象掉了硬件和操作系统等基础资源的细节，如不能定制操作系统，但可以无缝进行扩展。开发者关注自己的业务逻辑即可，不需要关注底层细节，如 kubernetes。
• SaaS（软件服务，Software-as-a-service）：软件的实现（开发、管理和部署）都交给第三方，自己只花钱买服务即可。目前普通用户使用的大部分互联网服务，都属于SaaS，比如 Apple 的 iCould 存储。

用户承担的工作量：IaaS > PaaS > SaaS

嗯，书籍是幸福时的锦上添花，痛苦时的雪中送炭。
读书，不仅能解压，更能缓解内心的空虚。
书是精神食粮 ，若只是偶尔读读书，估计是体会不到的。
养成每天都读书的习惯后，某天你会突然发现：那些娱乐的东西好像没啥意思了。

《肠子的小心思》

很早之前就买了第 1 版的纸质书，一直放在书架上，未曾打开。但当初买这本书和现在读这本书的原因却没改变过：想知道自己的肠道为啥这么脆弱，一着凉，一吃生冷辛辣，就会拉肚子。

曾经看过中医，吃了大半年的中药，好像也没啥变化。现在看来，自己可能交了智商税。也去看过西医，一般医生都会开点益生菌吃吃。但该拉，还是会拉，所以我学乖了，生冷辛辣不碰，在空调的环境下给自己披个外套，另外再进行适当的锻炼。即使这样，一不小心还是会拉。但我内心还是想早点搞定这个问题，哪怕不能治愈，能有一定的缓解也好。

就这样，再次打开了这本书，在得到上看完了新的修订版。还没读完，我就有一种相见恨晚的感觉了。通过这本书，我了解到了很多肠道消化的细节。比如，我们要多吃膳食纤维，虽然它们不好消化，但肠道中的好菌群喜欢啊。它们吃饱了，就能帮助我们训练免疫系统，制造维生素和健康的脂肪酸等，另外膳食纤维还能促进了肠道蠕动。再比如，为什么人输血必须要相同的血型，为什么地沟油危害大等。知识就是力量，但知识更能救命呀。

书中最后说到了抗生素、益生菌和益生元，我想我知道后续如何调理自己的肠道了。我准备将各种益生菌研究一遍，试试哪种有效，同时补充益生元。

期待更健康的那个我。

《说透芯片|02：从一部iPhone手机看芯片的分类》 学习总结：

• 芯片里面 82.2% 属于集成电路，其余的都是光电器件（Optoelectronic）、传感器（Sensor）和分立器件（Discrete）。
• 集成电路（IC）分为：数字 IC（70.4%）和模拟 IC（11.8%），数字 IC 强调运算速度，模拟 IC 强调高信噪比、低失真、低耗电和高稳定性；数字 IC 进一步拆分为逻辑 IC 和 存储器。
• CPU、GPU、MPU和手机应用处理器（AP）等处理器标准度非常高，划分到于逻辑 IC 中进行单独统计，其中 CPU 是重中之重；而把 ASIC（Application Specific IC，为解决特定问题而定制的集成电路） 这类应用相关度高的芯片算作逻辑芯片， SoC(系统级芯片，System-on-Chip) 是 ASIC 的一种。
• 存储芯片包括：DRAM （内存条，存储运行时数据）、NAND Flash（固态硬盘，持久化数据）和 NOR Flash（NOR Flash闪存是随机存储介质，用于数据量较小的场合；NAND Flash闪存是连续存储介质，适合存放大的数据）等。
• 计算机中的 0 和 1 是数字信号，而声音、光、气压、无线电信号（又称射频信号）这些现实中的信号，基本都是连续的，它们则属于模拟信号。
• 模拟 IC 就是为处理模拟信号而设计的，其数量超过数字 IC，但单价不高，所以总价值占比不高。另外，模拟 IC 的设计自动化程度没有数字 IC 高，对工程师的经验等各方面能力要求更高。
• 模拟 IC 三大产品：射频器件、电源管理装置和模数/数模转换器。其中的模数/数模转换器，实现模拟信号和数字信号相互转换。
• O-S-D器件：AMOLED 手机屏、图像传感器、激光发射器和接收器等（光电器件）；陀螺仪、电子罗盘、颜色传感器、气压传感器等（传感器）；单独封装的晶体管：开关晶体管、功率晶体管和二极管等（分立器件，目前找不到确切的数字）。
• 自己设计芯片，可以降低成本，以 iPhone X 为例，一颗 A11 处理器可以节约 50 美金左右。
• 重点：半导体产业分类图

大海里有一种动物叫海鞘，它通过一丁点大脑收集到各种信息，历经千辛，找到了一个可以度过一生的世外桃源。然后，它就把自己的脑子给吃掉了🤪。我想，这才是真正的躺平吧。

以为快忘记一代的用户了，没想到还有惊喜 😭。我之所以不用 iPad 看书，是因为娃太小，一打开 iPad，就会被 Ta 误解在看电视或玩游戏。当我使用电子书阅读器看书时，Ta 就不会凑上来了，而是安静的干自己的事情。
当时买完没过多久，就发二代了，瞬间哭晕，这能怪谁？之前听了某位大V说阅读器不赚钱，得到应该不会再出新款了，而我自己并没有认真去分析和思考，立刻就入手了。所以，谁的话都不能全信，要有自己的思考。新版本可能还有些 bug，不过没关系，我能忍（都是干开发的 😁）。因为我知道，bug 修复可能会迟到，但不会缺席。

对于学习来说，你是愿意看书还是看视频教学，哪种效果好？
阮一峰老师在《科技爱好者周刊（第 166 期）》 提到：

• 人类学习效率最高的方式，不是"读书 + 思考"，而是"观察 + 模仿"。 前者需要较长时间的注意力投入，后者只需要短时间注意力，更符合人类的天性。人们更容易接受形象的东西，而不是抽象的文字。
• 大部分领域的入门方式，都是"观察和模仿"，所以视频学习更有效。 对于深入学习，文字和书籍的效果可能好于视频，因为入门以后再往上走，"理解 + 思考"的作用越来越大，"观察 + 模仿"的作用越来越小。但是，大多数人需要的只是入门，成为专业工作者毕竟是少数。
• 所以，视频学习才是初学者更好的方式，或者说，视频是大众学习的主流，读书更适用于某个主题的进阶学习。

人性都是如此，喜欢多巴胺，而非内啡肽。可如果我们想成为某个行业的专家，至少需要 10 年的辛苦付出，至少需要 10000 小时的学习与实践，这是跑不掉的。