@justin2018 说实话，我也不知道

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方法对可以, 方法不对, 再努力也白瞎

asyncinotify

https://pypi.org/project/asyncinotify/
https://asyncinotify.readthedocs.io/en/latest/

a.time 加了索引也没用，innodb 非主键的索引是非聚簇索引, 不支持范围查询的，用这种>, <的应该是不会走索引的, 还是得全表扫描，select a.x, a.bid from A a where a.time >= xxx and b.time <= xxx limit 0, 100 这条 sql 应该是全表扫描的，explain 一下看看就知道了。就单表来说，两张表都不算小，分开写比较合理。之所以原查询慢，是因为两张表的数据 join 在一起太多了，而 innodb 的 buffer pool 远远不够，频繁读取磁盘数据到 buffer pool 这个过程很慢。

计算机中的空间，时间和物理中的空间，时间不是一个概念。计算机中的空间指的是内存(物理存储介质)的空间，时间指的是 cpu 的时间, 是一个非常具体且可以衡量的东西。物理上的空间和时间,我不是搞物理的,解释不了。

如果仅仅只是上网， 不折腾， 家里面积不是大几百的，200M 的宽带上个千兆路由器就行了, 一百多块钱就搞定了, 不需要纠结。

有钱就上依视路，蔡司，但不要买它们的低端镜片(价格便宜，但性价比不高)。
国产的话，推荐明月的镜片，如果度数比较高的话(350+), 推荐 1.68 或者 1.74 折射率的镜片。

@void1900 如果是这样的话，尽量让负载均衡一些，打个比方， 比如在城市维度上，让热门城市数据均匀落地，不至于将热门数据集中堆积在某个或某几个 redis 实例上。swool 上的瓶颈和具体业务以及代码有关，没办法给出什么实质建议。

instantaneous_ops_per_sec:62207, 单个 redis 实例这种程度的话，快要跑满了(redis 官方号称 90000-100000，但生产环境复杂，基本达不到的，得看具体的操作)。两台服务器上的 6 个 redis 进程基本上都达到这种程度了么?先确定一下 redis 进程是不是基本上都跑满了，如果 redis 基本上都跑满了，你换什么语言都不管用，直接给 redis 加服吧。

http.Get 对于调用者来说自然是同步阻塞的，对于失败的请求，你自然不需要去调用 r.Body.Close,标准库已经帮你做了，timeout 是因为标准库内部使用了 context，控制了某一次请求的生命周期，http.Get 其实是使用了 DefaultClient, 如果需要自己设置这个超时时间，你需要设置 client 的 Timeout 属性。多看源码吧。

哦，看错了，有 close，还是看 golang 标准库中的例子吧，挺别扭的

是同步阻塞的，r.Body 必须显式的 close 掉，不然，不断有请求，但资源没释放，程序很快会崩掉的。你上面那段代码问题很多，首先要检察 err，而不是去判断 r 是否是 nil。还有没有关闭 r.Body

可能你需要升级一下.acme.sh 。判断是否是 dnspod 的问题可以自己上后台配置一个 CAA 记录，看是否能成功

不要听楼上瞎讲，这种病必须去正规医院确诊，如果真的是抑郁症，你以为是开玩笑的么？这种病的病理非常复杂，涉及到人类大脑，神经科学，抑郁症根本不是普通看心理医生就能看好的(否则就不是抑郁症了)，还有楼上说的适量运动确实是有好处的。

抑郁症有严重的，有普通的，还有一些是瞎 jb 扯的。最好去大医院再确诊一下，不是说情绪消极就是抑郁症的，还有不确定的话真不要随便吃药。

应该说的是自动更新软件了。

@helloworld12 不知道楼主问题解决没有？我不知道楼主得到这个推断的理由是什么，我的想法是这样子的，你说服务端卡住，猜测是某个协程连续执行了大段时间，这里是两个要素，一个大段时间，二是连续执行。如果是连续执行，那么本质上是怀疑 go 的协程调度出现了一些问题， 说实话，这个结果我是不敢相信的。另一个要素是大段时间，这个可以通过火焰图看出来。我没有用过 go tool trace，没办法给出针对性意见。我不知道楼主更具体的情况，所以没有办法肯定一定是 cpu 卡，而不是 io 或是别的什么卡，我的方法可能还是利用 go tool pprof，可以着重看其中的两个指标 block 和 profile， 如果真是 cpu 的问题，profile 指标和火焰图应该能够分析出来。

协程调度的问题可能性不大吧，生成火焰图看一下。工具很多，可以参考： https://github.com/uber/go-torch