地下室手记 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

本书包括两部分，第一部分《地下室》，是这位地下室人的内心独白，探讨了自由意志、人的非理性、历史的非理性等哲学议题；第二部分《湿雪纷飞》，讲述了他在现实中穷困潦倒的一生。这位地下室人的内心充满了病态的自卑，但又常常剖析自己。全书既像小说，又像忏悔录，又像哲学论文，内容深刻，体现了陀思妥耶夫斯基写作的全部艺术特色。

地下室

湿雪纷飞

作者简介

陀思妥耶夫斯基（1821—1881）

俄国19世纪伟大的批判现实主义作家，与托尔斯泰、屠格涅夫并称为俄罗斯文学“三巨头”。他洞悉人类灵魂的奥秘，对人类心理活动有深刻的描绘，不仅在俄国文学史上占有重要的地位，而且在世界文学史上也有着深远的影响。代表作有《穷人》《白夜》《地下室手记》《罪与罚》《白痴》《卡拉马佐夫兄弟》等。

译者简介

李凤，东北师范大学俄语专业硕士，曾多次在各项俄汉翻译大赛中获奖。从事俄译中翻译三年，累积翻译五十多万字。

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书籍介绍

本书包括两部分，第一部分《地下室》，是这位地下室人的内心独白，探讨了自由意志、人的非理性、历史的非理性等哲学议题；第二部分《湿雪纷飞》，讲述了他在现实中穷困潦倒的一生。这位地下室人的内心充满了病态的自卑，但又常常剖析自己。全书既像小说，又像忏悔录，又像哲学论文，内容深刻，体现了陀思妥耶夫斯基写作的全部艺术特色。

• 作者：正宗哈里麻麻 发布时间：2024-01-22 00:43:28

  看完整个人都不好了 真正能让人战栗的作品 原来真实 也很可怕

• 作者：月亮本来没有光 发布时间：2023-10-20 19:07:53

  当一个人的自我主义和软弱无能都不够纯粹时，就不值得被同情。（大概不会再看陀思妥耶夫斯基的

• 作者：Sanqi 发布时间：2023-12-11 17:21:37

  每个人都有如此不堪的一面 每个人都有自己的地下室 我们唯一的办法就是麻木 假装不在乎

• 作者：不想上班鸭 发布时间：2023-10-30 09:57:49

  疯狂又清醒，陀氏在19世纪对人类理性的认识是超前的，“可现在，尽管我们认为屠杀是一种恶，但我们还是继续作恶，甚至与过去相比，有过之而无不及。”联系最近巴以冲突，这句话的含金量再一次被验证。

  疯言疯语说出真理，是理智文明之人无法反驳的道理。

  扣一星是因为第一部分实在是有点难读，有种不顾读者死活的癫狂美。

• 作者：豆友208015089 发布时间：2023-11-28 08:06:12

  那么虚伪又自私的我，连活成一个活生生的人都做不到

• 作者：竹官碧 发布时间：2020-05-25 00:00:10

  昨天刚收到，迫不及待读完了。波拉尼奥真是本本page-turner，连二战兵棋游戏都没能劝退我，这晕眩怪异的、虚实交错的阅读体验真是太迷人了。以及这周刚好是2020豆瓣读书周历波拉尼奥周。

• 我们都曾经是那只想逃跑的小兔子

  作者：遥望长安 发布时间：2021-10-12 10:42:33

  ——读《逃家小兔》

  在秋天的午后，伴着高远的秋日阳光，和女儿一起读《逃家小兔》这本绘本。

  这是充满童真的一个故事，非常适合幼儿园的小朋友阅读。一只小兔子想要逃跑，从自己的家里逃跑，兔妈妈却说要追上他。于是小兔子用语言和妈妈展开了一场追逐——小兔子说要变成鱼游走，妈妈说那就变成渔夫捉住他；小兔子又说要变成石头，那么妈妈就要变成登山的人；小兔子说要变成花朵，妈妈就要变成园丁，这样就可以找到妈妈；小兔子又要变成小鸟，妈妈就要变成一棵树，这样小鸟还是得飞回树上的家；小兔子要变成帆船，那么妈妈就要变成风，吹小兔子到想让他去的地方；小兔子要变成马戏团的空中飞人，妈妈就要变成走钢丝的人找到他；小兔子要变成小男孩，兔妈妈就要变成他的妈妈。

  这本绘本最可爱的地方就是充满了想象力。想要逃跑的小兔子，何尝不是我们每个人？每个孩子在成长的过程中，都会有自己长大了，想要逃跑，想要到自己想去的地方这样的念头。而小兔子的想法，他要变成的那些小动物和物体，其实都是充满了自由意识，向往远方，向往高空，向往自由。

  兔妈妈所要变成的那些动物和物体，却都是围绕在小兔子身边，捉住小兔子，保护小兔子，推动小兔子。我们的妈妈难道不是这样吗？无论孩子走的再远，妈妈的关心永远是跟随着孩子的。为什么？因为这是母爱，是世界上最伟大的情感。

  母亲是最牵挂我们，最爱我们，最喜欢陪伴着我们的人。无论天涯海角，即便不能跟随，她也会拜托一阵微风，拜托一片白云，寄托对我们的思念和牵挂。

  所以小兔子最终放弃了逃跑，回到了家里。

  因为妈妈的爱，无所不在。

  因为神不能无处不在，所以创造了母亲。

  我本深深感动了，女儿却沉浸在小兔子的变化中，呵呵笑着。这些温馨优美的图片和故事，将是她记忆中温暖的所在。

• 重读 《SRE》笔记

  作者：小王 发布时间：2020-12-17 14:02:14

  1、总体介绍

  Google目前SRE的工程师规模：1000+人。

  传统的研发团队和运维团队分歧的焦点主要在软件新版本、新配置变更的发布速度上。（目标本质上来说是互相矛盾的）

  研发部门最关注的是如何能够更快速地构建和发布新功能。

  运维部门更关注的是如何能在他们值班期间避免发生故障。

  SRE团队里基本有两类工程师：

  50%~60%是标准的软件工程师

  40%~50%是基本满足软件工程师标准（具备85%~99%要求的技能），但同时具备一定程度的其他技术能力。（Unix系统内部细节和1~3层网络知识）

  Google SRE的几个核心方法论：

  确保长期关注研发工作：运维工作限制在50%以内

  保障服务SLO的前提下最大化迭代速度：核心理念是错误预算。（任何产品都不是，也不应该做到100%不可靠）

  监控系统：紧急警报、工单、日志

  应急事件处理：MTTR（平均恢复时间）

  变更管理（自动化完成：渐进式发布、迅速而准确检测到问题、安全回滚）

  需求预测和容量规划（自然增长&非自然增长，周期性压测）

  2、SRE视角

  

  Google数据中心的拓扑结构：

  约10台物理服务器组成一个机柜（Rack）

  数台机柜组成一个机柜排（Row）

  一排或者多排机柜组成了一个集群（Cluster）

  一个数据中心（Datacenter）包含多个集群

  多个相邻的数据中心组成了一个园区（Campus）

  Google的一些系统软件：

  Borg：一个分布式集群管理操作系统。（开源版：Kubernetes）

  GSLB：负载均衡器。

  BigTable：NoSql数据库。（开源版：HBase）

  Spanner：分布式全球数据库。

  Chubby：分布式锁服务。（开源对标版：Zookeeper）

  Borgman：监控与报警组件。

  Stubby：内部RPC通信方式（开源版：gRPC，底层：protobuf协议）

  3、拥抱风险

  Google的标准做法是通过一个客观的指标来体现一个待优化的系统属性。

  对于大多数服务而言，最直接的能够代表风险承受能力的指标就是对于计划外停机的可接受水平。计划外停机时间是由服务预期的可用性水平所体现的，通常我们提供“9”系列的数字来体现，比如可用性为：99.9%、99.99%、99.999%。

  可用性计算公式

  公式一：基于时间的可用性

  可用性=系统正常运行时间/(系统正常运行时间+停机时间)

  举例来说：一个可用性目标为99.99%的系统在一年中停机（）分钟就可以达到预计的可用性目标

  公式二：基于请求成功率

  可用性=成功请求数/总的请求数

  举例：不是所有的请求都是平等的，一个新用户注册失败和一个后台调用新邮件的轮询请求失败不同

  成本：决定一个服务的合理可用性目标时，成本是很重要的考虑因素。

  广告服务可以比较好的体现出这种取舍，因为成功与失败直接通过盈利和亏损体现。在为每一项服务确定可用性目标时，可以考虑如下的问题：

  构建和运维可用性在多一个“9”的系统，收益会增加多少？

  额外的收入是否能够抵消为了达到这一可靠性水平所付出的成本？

  错误预算的构建过程：

  产品管理层定义一个SLO，确定一项服务在每个季度预计的正常运行时间。

  实际在线时间是通过一个中立的第三方来预算的：监控系统。

  二者的差值就是这个季度中剩余的不可靠性预算。

  正常在线时间高于SLO，只要有错误的预算，就可以发布新的版本。

  4、服务治理目标

  SLI是服务质量指标-该服务的某项服务质量的一个具体量化指标。（比如错误率、请求延迟、系统吞吐量）

  SLO是服务质量目标：服务的某个SLI的目标值，或者目标范围。（SLO的定义是 SLI<=目标值之类）

  SLA是服务质量协议：指服务与用户之间的一个明确的协议，描述了在达到或没有达到SLO之后的后果。（简单来说：惩罚性条款是？如果没有定义明确的后果，那么我们肯定在讨论SLO，而非SLA）

  SLO的选择和公布可以帮助设立用户对服务质量的预期。该侧应该对那些没有根据的抱怨-“服务太慢了”。如果没有一个明确的SLO，用户会按照自己的理解设置一个服务性能的预期，即使这块和我们的设计锁

  想的完全不同。这种问题可能回到导致对某个服务的过度依赖-用户错误的认为这个服务比实际更可靠（例如chubby的例子）。反之，用户会认为系统比实际情况更脆弱和不可靠，而不去使用它。

  

  常见的服务，根据SLI通常可以归为几类：

  用户可见的服务系统：可用性、延迟、吞吐量

  存储系统：延迟、可用性和数据持久性。

  大数据系统：吞吐量和端到端的延迟。

  正确性

  指标汇总：

  大部分指标都应该以“分布”，而不是平均值来定义。以请求（简单求平均会掩盖长尾效应）为例：

  虽然常见请求可在50ms完成，但5%的延迟慢了20倍。针对平均值的监控和报警都不会发生变化，但是服务的确在长尾延迟上出现了巨大变化。

  50%（普遍情况）、99%、99.9%（最差情况）

  SLO可以建立用户预期：

  留出一定的安全区：对内使用更高的SLO，对外使用稍低的SLO可以预留出来一些时间来响应问题。

  实际SLO也不要太高：如果服务的实际性能要比SLO宣传的好太多，用户可能会逐步依赖于现在的假设假象。（类似chubby解法）

  5、分布式系统的监控

  白盒监控：依靠系统内部暴露的一些性能指标进行监控。包括日志分析、Java提供的监控接口、或者一个列出内部统计数据的Http接口进行监控。

  黑盒监控：通过测试外部用户可见的系统行为进行监控。

  为什么要监控？

  分析长期趋势

  同比、环比

  报警

  -------可讨论------

  Google趋向于使用简单和快速的监控系统配合高效的工具进行事后分析，避免任何“魔法系统”-例如自动学习阈值或者自动检测故障原因的系统。（希望足够简单）

  4个黄金指标：如果我们只能监控可见系统的4个指标，那就应该监控4个。

  延迟：处理某个请求所需要的时间。

  流量：如HTTP指标请求量。

  错误：请求失败的速率。

  饱和度：服务容量有多”满“。通常是系统中目前最为受限的某种资源的某个具体指标的度量。

  -------可讨论------

  警报过多的”狼来了“效应？

  6、自动化系统的演进

  自动化的价值究竟有哪些？

  一致性：任何一个人或者一群人执行数百次动作，很难保证每次都以同样的方式进行：没有人可以像机器一样工作。在这个范畴内-一致性地执行范围明确、步骤已知的程序。

  平台性：可扩展的、广泛适用的。（非单人，是一个集体的）

  修复速度更快

  行动速度更快

  节省时间

  自动化的演进遵循以下路径：

  1、无自动化：手动将数据库进程在多个位置之间迁移

  2、外部维护的系统特定的自动化系统：SRE在他的主目录中保存一份故障转移脚本。

  3、外部维护的通用的自动化系统：SRE将数据库支持添加到了每个人都在使用的通用脚本中。

  4、内部维护的系统特定的自动化：数据库自己发布故障转移脚本。

  5、无需任何自动化的系统：数据库发现问题，自动切。

  7、发布工程

  配置管理（前提：Google有自己的发布包，采用cherry pick的方式发布）的几种方式：

  1、使用主分支版本配置文件。

  2、配置文件与二进制文件打包在同一个MPM包中。

  3、配置文件打包成MPM配置文件包。

  4、外部存储服务中读取配置文件。

  8、简单化

  可靠性只有靠对最大程度的简化的不断追求而得到。

  理解必要复杂度和意外复杂度之间的区别非常关键。

  必要复杂度：一个给定的情况所固有的复杂度，不能从该问题的定义中移除。

  意外复杂度：不固定的，可以通过工程上的努力来解决。（比如代码风格统一、设计上图表化？）

  模块化：隔离式变更能力？API版本化？（不用要求每一次功能增加或改进都需要全面的生产更新，整个系统中的更新节奏也可以不同