［臨尾抽上嚟喎］介紹返，8月尾業績前飛入去買嘅。當時Patreon有貼。個幾星期執23%，我非常滿意。實情一年有23%都好滿意。唯一美中不足，買得唔夠大。但我已經瞓晒月尾嘅錢落去，I already gave my best. I have no regrets at all.

（不過你話貼嚟貼去只係呢隻？美股嗰啲日日新高日日吼啦，勝在慢慢陰啲陰啲升，ASML我執250%呀！唔係一萬變兩萬五喎，係一萬變三萬五！）

1. 咁有新讀者，話跟咗買，仲話take profit 請我食飯。我心諗，take乜profit？大貪啲！雖然呢隻都未必係可以長坐嘅股票（我嘅長坐，講緊三五七年啦）

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TLDR : 香港網購就只係cash cow，唔會有乜好高增長，但亦因為利錢唔高，你其他人唔易踩入嚟競爭。然後同時就去做Brian Cha，「教人做生意」，「全套武功傳授俾佢」。最好有返幾單成功個案，可以做示範單位，香港又做，但更重要係打海外。不過，呢啲嘢之前，最值得期待嘅，始終係廣告收入。

2. 講返，好似入唔到港股通。會唔會星期一跌？可能架！會唔會嘔返晒22%出嚟？應該唔會嘅。但真係嘔返晒又如何？

3. 實情業績後都冇乜詳細寫過，不過我依然都係覺得：Amazon化，變廣告公司，同埋做海外。香港市場已死（唔係真係死，但冇乜動力）

4. 首先要講，6月嗰時有單小插曲，王維基去論壇，傳媒話佢提到「逐步退出網購平台營運商　轉型為相關技術支援」，公司後來出嚟澄清返話傳媒誤解云云。但在場嘅記者朋友肯定佢係講「play down營運商的角色」

5. 誰是誰非唔緊要，但我幫你做埋家事法庭：明顯就係王維基 Freudian slip。咁play down 唔一定係退出，可以淡化，或者可以只係繼續慢做，但重心已放第二度。

6. 實情你見到好明顯的，你睇1137業績，收入已經冇乜增長。而一路都話網購冇你想像中咁好賺，香港地人工貴地貴，司機倉佬倉租唔使錢？你見近三個半年，毛利都只係2億幾，原地踏步的。應該冇乜得玩架啦。

7. 呢個亦係一路好多人擔心嘅死穴：市場太細。而大家都知冇可能踩入大陸，即使唔講政治問題，對手太多錢燒都玩死你。

8. 所以好合理地，你見公司一早已經講海外，同埋話自己唔做營運商，技術支援賣企業方案仲好。個原理好似教人做生意咁，風險人地食，我就袋你一舊錢，甚至仲要分你錢。咁有生招牌在前嘛。

9. 咁呢個「技術支援」第一擊，咪同IT（well）合作搞個乜鬼EESE。目的當然係省招牌，搞得掂就大把其他客搵上門，所以點都會做到好好睇睇，唔好睇賺蝕先。
10. 同樣地，你話咩入股印尼公司，都係諗多咗。我知間乜鬼Kalbe Farma好大，2萬員工（其實都唔係好大，400億美金市值之嘛，1137自己都100億啦），但，你老哥拎500萬美金出去咋喎。實情你睇真啲，佢只係入股Kalbe Farma下面嘅一間公司，意思意思咋。目的亦都係示範單位，人地用佢套嘢，掂嘅又可以說服更多人用。拎住個portfolio 同人講「Kalbe Farma都用我地呀」，嘩，印尼3億人，發過豬頭（好似係）。

11. 不過，呢啲都係遙遠啲，至於啲咩無人店我更加心諗，得唔得架？（但有人問點解係歐洲？好簡單，人工貴，工會強，工人權益勁）

12. 咁有冇啲快手啲嘅？有！廣告

13. 實情1137個Powerpoint，有講香港網購係Cash cow—留意，冇話會好高增長，但Cash cow—其實，就同Amazon一樣啦。

14. 都講過N次，網購規模好大，但利錢低，Amazon仲有其他業務搵到錢。AWS佔Amazon 10%收入，但貢獻一半盈利。可見AWS幾咁好賺（又或者網購幾咁唔好賺）。

15. 但Amazon有AWS，1137未有（應該冇咁易搞到，而Amazon點解無啦啦搞咗AWS出嚟又係夠傳奇）。不過有樣嘢就大家都有：廣告！

16. 再講一次，Amazon實在太大，令到其他業務唔起眼。但佢嘅廣告業務，都有digital ad 嘅10% market share，一季收入80億美金。即係幾多？即係！多過YouTube嘅廣告收入（驚未？），亦都多過Netflix成間公司一季收入！

17. 唔係咁多人為意，1137係有廣告收入嘅，仲增長得好快。舊年上半年1000萬，下半年1400萬，今年上半年已經去到4800萬！即係全年點都過億。

18. 你可以比較下，ViuTV台搞咁多嘢，天時地利人和，半年先2億廣告收入，而呢個增速仲要慢過1137。

19. 所以，香港網購就只係cash cow，唔會有乜好高增長，但亦因為利錢唔高，你其他人唔易踩入嚟競爭（亦係Amazon嘅做法，一招即日送貨，你根本唔夠佢燒錢）。然後同時就去做Brian Cha，「教人做生意」，「全套武功傳授俾佢」（王維基自己講的）。最好有返幾單成功個案，可以做示範單位，香港又做，但更重要係打海外。
20. 不過，呢啲嘢之前，最值得期待嘅，始終係廣告。

21. 我諗無數公司卒之發現，Digital marketing 實在太好搵，Facebook只係一招就玩到過1萬億市值。你可以諗下，蘋果搞佢，係咪真係為「保護用家私隱」？定其實見人地啲廣告咁和味，做乜唔自己搵埋一份？

22. 舉一反三，傳統媒體嘅嘢…….

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某年某月某日，舊老闆喺臨收工嗰陣嗌開會，但我冇辦法唔拒絕：「Sorry呀，唔知你突然call meeting，今晚要返學。」

舊老闆：「返學，返咩學？你唔係大學畢業㗎咩？」

佢呢個問題好玄，我思考咗一陣，意思係咪畢咗業就唔使再學嘢同進修呢？舊知識一世夠用？

我：「哦，關於啲網頁同App之類嘅course之嘛。」

舊老闆：「使咩讀呀？你應該努力工作賺錢，跟住請人幫你咪得囉！快過自己學啦，係咪先？」

當然唔係啦！

最近舊同事話我知，老闆搵咗人搞雲端資料庫，天價，畀人劏到一頸血都唔知咩事，正常吖，連基本概念都冇，無知當然要付出代價。

有時識多啲，親自落手做定係搵人做係個人決定，但你起碼要知道市場係點，內容係點，概念係點，否則連傾都唔識點樣同人傾，今年AWSome Day 就特別針對 Amazon Web Services (AWS) 雲端服務，設計咗一個免費線上培訓活動，2021 年嘅課程除咗介紹 AWS核心服務，包括儲存、資料庫管理、運算和網路、資訊安全等，仲有物聯網 (IoT) 、機器學習 (Machine Learning) 同埋區塊鏈 (Blockchain) 等創新服務介紹。

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我哋都要keep住進步，咁先唔會被時代巨輪淘汰，一齊click以下連結報名啦！

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本文延續前篇效能校正的經驗談，上篇文章探討了關於Locality與中斷中可以最佳化的部分，。本篇文章將繼續剩下最佳化步驟的探討。

The Case of the Nosy Neighbor
從前述最後的火焰圖中，作者觀察到幾個跟網路有關的 kernel call，譬如 dev_queue_xmit_nit 以及 __netif_receive_skb_core 等有可能有成長的空間，於是輾轉前往這邊去研究。
作者觀察到 packet_rev 這個函式有不少的比例，而該函式的意思是有人嘗試透過使用 AF_PACKET 等方式開啟了 RAW socket 來處理封包。透過 ss 這個指令，作者觀察到系統中有其他的應用程式透過 AF_PACKET/SOCKET_RAW 也在處理封包，最後輾轉發現原來是系統上的 dhclient。

DHCP Client 必須要在系統有 IP 以前就有收送封包的能力，所以使用 AF_PACKET 也滿合理的。作者思考是否有辦法可以讓 DHCP Client 拿到 IP 之後就關閉 AF_PACKET，改使用純 UDP 的方式來進行後續的 DHCP Renewal 功能，可惜這個方向沒有辦法達成。

根據 AWS 的官方文件，當一個 IP 被分配到一個機器後，這個 IP 會跟該機器同生死，因此這種情況下 其實不需要透過 DHCP Renewal 來反覆取得 IP，只要取得一次 IP 即可。

作者變修改相關腳本，當 DHCP 取得 IP 後關閉 dhclient，此外還必須要記得去修改網卡層級關於該 IP 的記憶，預設期間是一小時，作者將其修改為永遠。

透過這樣簡單的設定，整體的效能又再度提升了 6%，從 1.06M req/s 提升到 1.12M req/s

The Battle Against the Spin Lock
作者陳述自己花了非常多時間與 Spin Lock(作者心魔的大白鯨) 奮戰，幾乎是茶不思飯不想的滿腦都在思考如何加速，然後再經歷過反反覆覆的失敗後，作者最後決定還是要寫出一些關於 Spin Lock 的嘗試與研究心得，算是一個很精彩的踩雷心得。

這部分的篇幅很長，而且內容也滿深的，最後的解決方式也只有提升 2%左右的效能，所以對這部分有興趣的讀者再自行閱讀囉

This Goes to Twelve
終於來到最後的最佳化步驟了，這個步驟中的範疇都只能勉強壓榨出些許的效能，包含了關閉 GRO, TCP壅塞控制以及靜態中斷處理。

(Generic Receive Offload)GRO 是一個網路相關的功能，目的是用來將 Kernel 層級的封包給聚合起來變成一個大封包，而 Kernel 收到這個封包後會把該大封包重新組合變成本來的小封包，對於使用者的應用程式來說不會有任何感覺，但是對於整體的封包傳輸來說能夠節省花費的並提升效能。大部分情況下這個功能都是開啟的，Amazon Linux 2 預設也是打開這個選項。
然而針對作者的測試情境，由於所有的封包基本上都是同一條連線且資料量也不大，因此 GRO 雖然可以帶來聚合的效果，但是也會拖延封包進入到 Linux Kernel Network Stack 的時間點，因此開啟 GRO 帶來的好處沒有很大。

TCP 壅塞控制有不同的演算法，Amazon Linux2 內建兩種演算法 Cubic 以及 Reno，除此這兩個之外常見的還有 Google 多年前貢獻的 BBR。根據作者測試，其實驗環境中有比較好效能的則是 Reno

註: 不同算法針對不同應用場景，所以要切換演算法前要先釐清自己的應用情境以及用哪種演算法比較合適。

全部零零總總的修改後提升了 4%，整體的效能服務來到了 1.2M reqs/s

這篇文章真的很長，有些最佳化的方式是針對該應用場景而特別去使用的，這也意味者並非所有的修正方式都可以套用到各位的應用程式。
本篇文章還是很值得一讀，整個分析的思路與想法都非常有趣，雖然不一定用得到但是也許未來有一天會有機會使用。

https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/