三载创作路：从初心到成长的技术博客之旅-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_62294245/article/details/147483116

机缘

三年前的今天，我忐忑不安地提交了第一篇技术博客，成为CSDN这个技术社区的一员。回想起初心，始于对技术的热爱和对知识分享的渴望。

作为一名软件工程师，我经常在实践中遇到棘手的问题，有时搜索数小时才能找到解决方案。当我终于攻克难关时，总有一种"这个经验应该分享给更多人"的冲动。于是，我决定创建一个技术博客，既记录自己的学习历程，也能帮助后来者节省时间。

除了实战经验分享，我还希望通过文章与领域内的同行进行技术交流。在代码的世界里，每个人都是孤独的探索者，而博客恰好搭建了一座桥梁，让不同背景的技术人得以相遇、交流、共同成长。

收获

在三年创作过程中，我获得了意想不到的成长与收获。

首先是来自社区的认可。目前我的博客已有5万+粉丝，累计获得200万+阅读量，这对一个非全栈开发者来说是一个鼓舞人心的数字。每篇文章下方的评论区，都有许多热心的同行指出不足、分享见解，这些互动让我的技术视野得到了极大的拓展。

我结识了一群志同道合的技术伙伴，有几位甚至成为了现实的合作伙伴，共同完成了几个有意义的项目。去年，我通过博客结识的一位大牛还邀请我参与了他主导的开源项目，这份机会无疑是创作带来的珍贵副产品。

当然，最大的收获还是自我成长。为了写好一篇技术文章，我不得不深入理解技术细节，经常在写作过程中发现原有理解的欠缺，然后再次深入研究，这个过程极大地提升了我的技术能力。

日常

写作已成为我生活的一部分。每天下班后，我会抽出一个小时来总结当天工作中的技术要点；周末则用来撰写更体系化的文章。虽然偶尔会感到精力不够用，但每当收到读者的正向反馈，所有的疲惫都会烟消云散。

在处理创作与工作学习的平衡方面，我制定了以下原则：
1. 选题聚焦工作实际需求，确保内容与我的专业方向一致
2. 写作时间严格控制在每日1-2小时，不占用学习新知识的时间
3. 将学习过程中的心得感悟即时记录，避免知识积累成负累
4. 重大版本更新或项目里程碑时，优先完成博客文章再休息

成就

很难选出一个"写得最好"的代码片段，但如果非要推荐，我想分享一个我在博客中实现的分布式限流算法。这个算法解决了我们系统在高并发场景下的稳定性问题，代码实现具有通用性和可扩展性：

import time
from threading import Lock

class DistributedRateLimiter:
    def __init__(self, capacity, rate, token_server):
        """
        :param capacity: 令牌桶容量
        :param rate: 每秒添加令牌数
        :param token_server: 与分布式系统交互获取/释放令牌的客户端
        """
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.tokens = capacity
        self.last_refill_time = time.time()
        self.lock = Lock()
        self.token_server = token_server

    def _refill(self):
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_refill_time
        new_tokens = elapsed * self.rate
        self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + new_tokens)
        self.last_refill_time = now

    def try_acquire(self, tokens=1):
        with self.lock:
            self._refill()
            
            # 尝试从分布式系统获取令牌
            if self.tokens >= tokens:
                if self.token_server.acquire(tokens):
                    self.tokens -= tokens
                    return True
            return False

    def release(self, tokens=1):
        with self.lock:
            success = self.token_server.release(tokens)
            if success:
                self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + tokens)
            return success

这段代码实现了基于分布式系统的令牌桶限流算法，采用锁机制保证线程安全，同时支持令牌的动态获取和释放。在实际项目中，我通过Redis实现了`token_server`接口，成功解决了高并发场景下的接口保护问题。