轻量化徒步装备分享:Montbell风暴巡洋舰Storm Cruiser冲锋衣(SUPER DRY-TEC版)

DRY-TEC 版风暴巡洋舰的定位很明确:轻量、可靠防雨、同时尽量把透气做到高,是一件偏“长线徒步/登山通勤都能用”的旗舰雨壳。

优点

1)透气指标很激进,适合“走起来会出汗”的人

官方/渠道给到的透气参数可到 40,000 g/m²/24h(JIS L-1099 B-1),属于硬壳里相当靠前的水平。

2)防水够用且偏稳

防水性能常见标注为 20,000mm 以上,应对大雨和强风雨场景没问题(前提是DWR状态正常)。

3)3层结构 + 30D 高强面料,兼顾耐用与重量

材质信息里明确是 3-layer DRY-TEC / SUPER DRY-TEC,外层为 30D Ballistic nylon ripstop,强调强度与耐磨。

4)版型与细节

官方卖点包含 K-Mono CUT 版型三轴可调帽(Tri-axial Hood)、卷帽固定、Aqua-Tect 防水拉链等,整体是为了在风雨里好用而不是好看。

5)轻

L码连收纳袋,实际称重265g

缺点

1)不是 Gore-Tex:心理溢价和二手认知会吃亏

DRY-TEC 是 montbell 自家膜,性能数据好看,但市场对“Gore-Tex =放心”的认知更强;转手和“品牌安心感”通常不如 GTX。

2)腋下没有拉链

不同地区/年代版本在腋下通风(pit zips)等细节可能不同,买之前最好确认你那件具体配置。

3)轻量壳的通病:更怕长期硬磨与DWR衰减

30D 已经算耐用,但再怎么说仍是轻量雨壳路线;长期重装穿林、背包肩带反复磨,外层泼水会衰减,需要定期清洗与补DWR。

适合谁

  • 走起来会出汗、想要“一件壳覆盖多数雨天徒步”的人
  • 追求轻量化 + 高透气 + 足够防水的平衡,而不是极限抗造硬壳
  • 183cm/78kg,穿L码

Debian 10 + AMH:硬盘占用异常增长,定位到 MySQL Binlog 并彻底解决

最近发现服务器硬盘占用持续上升,而且增长偏快。环境是 Debian 10.5 + AMH 面板 + MySQL 8(mysql-generic-8.0),最终定位到 **MySQL 二进制日志(binlog)**在持续写入并占用空间。本文记录完整排查与解决流程。

现象

  • df -h 显示根分区占用在增长(虽未满,但趋势异常)
  • du 分析目录后发现 /home 占用较大
  • 进一步排查发现 MySQL 目录下存在不断变大的 binlog.* 或 mysql-bin.* 文件

一、定位是哪个目录在增长

先确认哪个挂载点在涨:

df -h
df -i

然后用 du 分层定位大目录(不跨文件系统):

du -x -h --max-depth=1 / | sort -h

这次结果显示 /home 是占用大头,于是继续下钻并找最近变大的大文件:

find /home/usrdata -xdev -type f -mtime -7 -size +50M -printf '%TY-%Tm-%Td %TH:%TM %s %p\n' 2>/dev/null | sort -nr | head -50

输出里直接命中 MySQL 的 binlog 文件(如 binlog.000001、binlog.000002 等)。

二、确认 MySQL 正在写 Binlog

在 phpMyAdmin 里通过 SQL 确认 binlog 状态:

SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';
SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin_basename';
SHOW MASTER STATUS;
SHOW BINARY LOGS;

关键点:

  • log_bin = ON 说明 binlog 开着
  • log_bin_basename 能确认 binlog 前缀(例如 /home/usrdata/mysql-generic-8.0/binlog)
  • SHOW MASTER STATUS 的 File 表示当前正在写的 binlog 文件

三、踩坑记录:不要用 rm 直接删正在被 MySQL 管理的 binlog

这次过程中曾经用 rm 直接删除 binlog.000001~000005,导致后续在 phpMyAdmin 执行 purge 报错:

  • File ‘./binlog.000005’ not found (OS errno 2)

原因是:MySQL 仍保存着 binlog 的索引与状态,但实际文件已被手动删除,导致状态与磁盘不一致。

正确做法应该优先使用:

PURGE BINARY LOGS ...

或用更彻底的方式重建状态(见下文)。

四、最终解决方案:永久关闭 Binlog + 重置状态 + 清理残留文件

对于单机 WordPress(不做主从复制、也不依赖 binlog 做点时间恢复),最省心的方案是永久关闭 binlog

1)在 AMH 配置中强制关闭 binlog

进入 AMH → MySQL → 编辑配置,在 [mysqld] 段加入:

disable_log_bin

保存后重启 MySQL。

2)验证已关闭

phpMyAdmin 执行:

SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';

确认返回 OFF。

3)重建/清空 binlog 状态(修复“删文件导致索引错乱”)

在 phpMyAdmin 执行:

RESET MASTER;

此时 binlog 的索引、状态会被重置,避免后续再出现“引用不存在文件”的报错。

4)删除残留的大 binlog 文件(此时可以 rm)

因为 log_bin=OFF 且已 RESET MASTER,MySQL 不再写也不再依赖这些文件,可以安全删除历史残留(例如 mysql-bin.000001 很大):

cd /home/usrdata/mysql-generic-8.0/
ls -lh | egrep "mysql-bin|binlog"
rm -f mysql-bin.000001 mysql-bin.000002
rm -f binlog.* 2>/dev/null
df -h

五、结果

  • MySQL binlog 不再生成,硬盘占用增长停止
  • 清理残留文件后释放了数百 MB 空间
  • MySQL 状态恢复一致,不再出现 “binlog not found” 类报错

补充建议

  • 如果你确实需要 binlog(主从复制/点时间恢复),不要关闭;应设置自动过期,例如:
SET PERSIST binlog_expire_logs_seconds=259200;
  • (保留 3 天,按需调整)

LPU通俗易懂简介

LPU = Language Processing Unit,Groq 自己定义的一类“为大模型推理而生”的加速器。它的卖点不是“峰值算力”,而是:把一次推理(尤其是逐 token 生成)做成可预测、低延迟、高吞吐的流水线工厂

下面按“它是什么 → 为什么快 → 适合什么/不适合什么 → 对产业链的含义”讲清楚。


1)LPU到底是什么(Groq的核心定义)

Groq 把 LPU定义为一种**面向推理(inference)**的新处理器类别,强调跑 LLM 等模型时能做到更高速度、更低延迟、更高能效(相对 GPU)——前提是工作负载匹配它的设计目标。


2)它为什么“体感特别快”:确定性 + 静态调度(核心差异)

A. 关键概念:静态调度 + 确定性执行

Groq 的说法是:它的编译器会把整个执行图(包含跨芯片通信)提前算好并静态排程到时钟周期级别,运行时基本不需要GPU那套动态调度/抢占/复杂缓存一致性等机制,因此延迟更可控、抖动更小

这件事带来的直接效果:

  • TTFT(首 token 时间)更稳定(“不会忽快忽慢”)
  • tail latency 更少(尤其并发上来时不容易被队列/调度抖动拖垮)

Groq 自己在公开基准文章里也强调:因为确定性设计,API 响应时间波动范围更小。

B. 片上大容量 SRAM:把“喂数据”当成第一优先级

Groq 介绍 LPU 集成了数百 MB 级 SRAM作为主要权重存储(不是传统意义的 cache),目的是减少外部存取带来的等待,让计算单元持续吃饱。

直觉理解:GPU 很强但“系统很复杂”,LPU像“专门为LLM推理做的流水线”,把每一步怎么走提前排好,减少运行时的不确定开销。


3)LPU更适合哪些场景

更适合(通常能把优势发挥出来):

  • 实时交互:对 TTFT、稳定延迟敏感(客服、语音/同传、实时Agent)
  • 单用户/小batch 推理:追求“每个会话都快”,而不是“堆batch刷吞吐”
  • 流式输出:持续高 tokens/s 且抖动小(体感更顺)

这些方向基本就是 Groq 官方一直强调的“low latency / deterministic”路线。


4)它不擅长/需要警惕的点

  • 训练(training)不是它主战场:Groq主要定位推理,训练生态/通用性仍是GPU/TPU主导。
  • 超大模型/超大batch:GPU 通过大显存、成熟并行与生态,很多时候在“极端大模型或高batch吞吐成本”上仍有优势;也有人指出 Groq 某些部署需要大量芯片组网来容纳模型规模(取决于模型与配置)。
  • 生态与可移植性:GPU生态(CUDA、推理框架、算子、工程经验)仍然是壁垒;LPU更像“软硬一体的专用跑道”,要看你是否愿意适配它的编译/运行方式。

5)一句话对比:LPU vs GPU(你可以这样记)

  • GPU:通用大并行,强在广谱工作负载与生态;但推理时常有调度/队列/抖动问题,尤其低延迟场景要做很多工程优化。
  • LPU:推理专用流水线,强在确定性低延迟 + 高tokens/s + 低抖动,但更依赖适配、且不一定适合所有模型/所有batch模式。