https://www.mongodb.com/basics/mongodb-auto-increment
文档里给了一种新开一个 counters collection 的方案，来模拟 rdbms 提供的 sequence ，可以参考

Redis 开 AOF 持久化可以满足要求，只开 RDB 的话可能会造成生成重复 ID 。
但是 AOF 可能对性能影响大，建议放弃 Redis 方案

盲狗递币上没了解过，我说下我在 postgres 上的经验
PostgreSQL 有个函数可以直接用，SELECT nextval( seq_name );
就可以拿到全局唯一的自增序列号。

你这个场景需要考虑两个问题
1. 多实例并行拿 ID 怎么解决
2. 错误重启怎么恢复

单线程是解决不了问题的，考虑到你将来可能部署多个 webflux 进程 /容器做水平扩展。同时服务崩溃后重启的时候计数不能忘了从头开始吧。
盲狗递币可能可以通过触发器或其他手段达成类似效果？这需要懂行的来贴一下文档了

@shilianmlxg @qinggge 我看的原版 Scheme 版，毕竟 JS 师从 Scheme ，不需要 C 语言基础。倒不如说学 SICP 之前应该先忘了 C 语言

Brendan Eich was originally going to embed Scheme into Netscape. But higher-ups said no, it has to be familiar and resemble popular languages like Java to get any traction. (They were right.) So Eich went in and threw something together over a few days, and boom -- JavaScript.

推荐一本 JS 入门教材，补内功专用，这本书帮我收入翻了十倍
《 SICP 》（认真的

你的数据量级我建议直接 count ，除非后面加个万字

我也遇到了类似的场景，需要统计客户在我们平台存放了多少数据，我们是多租户 SaaS 软件。不同租户一般几千到几千万不等，冷热分区明显。根据我的场景我试用了如下方案

1. 行数存单独的表，根据事件消息异步更新行数，这个方案必然会产生不一致，解决方案是每日一点重算昨日新增数据。
2. 客户查询时，优先使用 pg estimate 估算，总行数一万以下走 count ，行数一万以上返回行数表 sum 数值

在我的场景下，客户对数据量个位数增减敏感，但是对数据总量差 1%~10%并不敏感，所以保证最终一致性就足够了，每日校正一遍

https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/nio/channels/SeekableByteChannel.html

SeekableByteChannel position(long newPosition)
// Sets this channel's position.

https://i.imgur.com/LY29bV4.png
归根结底还是 Java 设计的 API 太丑了，丑破天际，搁 Scala 里就一行的事
val result = studentList.distinctBy(_.name)

建议继续学 Scala 3 ，水很深。什么 Akka, Cats-Effect ，ZIO ，Refined 都摸一遍，工作中也用的上，技术深度也足够了

word 内部式 xml 格式的
https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Office_XML_formats

我们用 Option / Either ，非必要不抛异常😏

推荐一个我喜欢的知乎答案，答主：雾雨魔理沙
https://www.zhihu.com/question/471105298/answer/1995471916

我老婆最一年也在教一些计算机课程（单片机，深度学习等）
她问我该让学生们看什么自学，我就只推荐了 CS61A ，B 站有搬运（ https://www.bilibili.com/video/BV16W411W76H ）
如果能把基础课程啃完的话，这些应用技术应该是最后临找工作前 3 个月随便刷刷就够了。毕竟离开了学校就再也没有环境能让学生们静下心来学基础，做理论题了

不，这是编程范式的问题，不是 AI 问题

比如，RPC 服务，有时候 IDE 可能无法知道某个函数是一个远程接口的调用点；
-- 像 algebric effect / zio / tagless final 等范式，会给这类函数两个标记，`IO` 和 `Effect`，比如一个 `Repository[F].getX() -> F[Result]` 中，Repository 就是依赖的 Env ，F 就是 `IO`。Rust 的 async/await 也会对远程接口做一个基本修饰。

再比如，反射出来的的类，IDE 很难通过文本知道，某个变量是什么对象；
-- 像 Scala / Rust 等现代编程语言，编译器足够强大，类型信息都可以在编译期生成完备，没必要拖到运行时给黑客留那么多注入空间。

再比如，很多项目都有依赖注入、门面、工厂的概念，这些概念可以让你的写的代码更优秀，但是让你改代码时，往往牵一发而动全身；
-- 还是 Scala ，注入可以在编译期解决。再配合完备的类型系统，可以帮助程序员将 90% 运行时错误在编译期发现。

更甚至，执行字符串 eval('print("hello")') 。
-- 编译器越强大，需要手动 `eval` 的场景就会越来越少

这些无法跳转的函数调用常常会给程序员带来很多烦恼，程序员需要写很多 annotation 去告诉 IDE ，或者在 docblock 中说，嗨，老李，这个函数在某某文件的某行被调用啦，修改前记得看看对那边有没有影响！
-- 将这些信息编码到类型中，下次编译的时候，编译器会提醒你还需要注意修改哪里

所以，人工智能时代的 IDE ，会为程序员解决这个烦恼吗？
-- 所以，你需要的是用现代化编程语言配合现代化编程范式，Scala / Rust / Kotlin ......

我司项目，大约 20 多人开发规模
mysql: 同事在用，我用 pg
redis: 同事在用，我基本上内存里做缓存了
nginx: 作为 k8s ingress 在用，前端也在用它做静态托管
es: 推荐系统组在用，不懂这玩意儿
mq: 听说过没用过
docker + k8s: 这套是我搭建的
rpc + protobuf: 在用，内部通信和对外接口都有暴露 grpc 端口
session + cookie: 前端项目谁离得开它？
jwt: 多好的签名算法


除了上面的这些，我还在用
cassandra
knative(serving & eventing) + istio
open telemetry
grafana + prometheus
kafka
graph database
其他想不起来了

我讲个故事：
2012 年刚参加工作的时候，我入职了一家对日外包软件开发公司，技术栈是 .NET 。公司里有两位前辈与故事有关，老宋和李哥：老宋在这家公司干了十几年，业务熟手；李哥则是技术非常强，业务理解不算差。而当时我的 leader （老宋）曾不止一次跟我强调：“技术是有上限的，技术做到一定程度还是要转向业务，对业务理解越深，职业发展越顺”。大意如此，我不敢说一字不差的背下来，只传达核心思想。

2013 年，公司从日本回来一位同事胖子，公司给他定的薪资有 15k ，是老宋和李哥的 2.5 倍有余。得知这个消息的老宋和李哥一个星期天天往老板办公室跑，谈涨薪，无果。

一周后，技术强的李哥面试了一家银行软件开发，并收到 offer 。
而老宋，看着他拿起一本 Java SSH 网站开发的书翻几页，越看越无奈，又合上书看看我们，又翻开书再看几页，如此循环了一会儿，对我们说：“我真羡慕你们还年轻，学得进去。我这个年纪已经学不进去了”


我的观点：
极端点说，如果你的业务是银行财务相关，或者数学 /物理计算模拟软件。业务背后有经济规律 /法律甚至数学物理定律撑腰，那我觉得业务可能更重要一些。

如果你的业务是互联网 CRUD ，其中步骤来自老板 /产品经理朝令夕改的脑洞。或者你们只是在研究如何骗用户点你们平台的广告，那我并不觉得这类业务有什么值得深入的。

@shilianmlxg 没有，但是 JS 作为披着 C 外皮的 Scheme ，你熟悉 JS 的前提下，直接看 Scheme 版 SICP 不是什么难事。7 年前我就是这么看的，当时我只是个卑微的前端。

@JarvenI 看 Python 版 <SICP> 入门其实没什么问题，也更有实用价值，不用非得追求 scheme 版，但课后题一定要全刷，只有刷完最后一道课后题才能真正理解 <SICP> 在讲什么，空看是没有用的

中文确实有进阶路线，机械工业出版社的黑皮砖头书就是进阶路线。
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