夜天之书

我在《GreptimeDB 社群观察报告》当中提过，GreptimeDB 的 good-first-issue 流转速度极快，大部分容易上手的工作往往在一周甚至两三天内就会有人认领，并且完成的情况也还不错。这个体验很难得。

在最近一些 Good First Issue 的流转过程中，我重新发现了一些典型的模式。正好同大家分享一下我对于如何处理 Good First Issue 这个问题的看法。

GreptimeDB 是格睿科技（Greptime）公司研发的一款开源时序数据库，其源代码在 GitHub 平台公开发布。

我从 2022 年开始知道有 GreptimeDB 这个项目。2023 年，我注意到他们的 Community Program 是有认真写的，不是无脑复制所谓成功项目的大段规则，于是开始跟相关成员探讨开源治理和社群运营的话题。后来，我读过 GreptimeDB 的源代码，发现他们的工程能力很不错，于是就开始参与贡献。

经过这几个月的参与，我对 GreptimeDB 的社群有了初步的了解。我认为，这是一个值得参与的拥有巨大潜力的开源社群。于是写作这份社群观察报告做一个简单介绍和畅想。

随着软件行业持续发展，企业构建软件系统的复杂度日益上升，系统不同层次和不同方面的分工日益精细。许多公司不再完全自己生产所有需要的软件，而是转向大量采购技术产品来满足自己的软件需求。

除了核心业务逻辑需要独立实现以外，支持业务逻辑的软件平台和服务都可以甚至应该采购，开发业务逻辑本身也能够藉由采购开发工具和平台来进行加速。前者的例子包括传统商业软件和云服务等，后者的例子有 Copilot 和 Retool 等。

这个潮流当中，开发者已经成为公司购买技术产品决策过程中的重要参与者。他们既影响了技术的发展，也是技术产品的使用者和创造者。于是，开发者经济蓬勃发展，开发者本身成为重要市场客户，企业面向开发者的一系列工作应运而生。这就是 Developer Relationship (DevRel) 即开发者关系发展的背景。

关于开发者关系的定义和详细论述不是本文要涵盖的内容，可以参考我此前的文章《开发者关系简明指南》和《开发者体验的基础设施》，以及 Richard 翻译的《开发者关系：方法与实践》。

本文讨论的是开发者关系工作，作为商业公司的一个职位，可以采取的工作成果衡量指标。

Apache OpenDAL 简介

Apache OpenDAL 是一个以软件库形式提供的数据访问层。它允许用户通过统一的 API 简单且高效地访问不同存储服务上的数据。你可以把它当作是一个更好的 S3 SDK 实现，也可以通过统一的 OpenDAL API 来简化配置访问不同的数据存储服务的工作（例如 S3 / HDFS / GCS / AliyunOSS 等）。

OpenDAL 以库形式提供，因此使用 OpenDAL 无需部署额外的服务。OpenDAL 的核心代码用 Rust 写成，因此它原生的是一个 Rust 软件库。在项目孵化和成长的过程中，社群也开发出了 Java / Python / Node.js / C 等语言的绑定，以支持在其他语言程序中方便地集成 OpenDAL 的能力。

下图列举了 Apache OpenDAL 多语言实现的线上用户：

OpenDAL 核心的统一 API 设计，其使用方式如下：

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async fn do_business() -> Result<()> {
    let mut builder = services::S3::default();
    builder.bucket("test");

    let op = Operator::new(builder)?
        .layer(LoggingLayer::default())
        .finish();

    // Write Data
    op.write("hello.txt", "Hello, World!").await?;
    // Read Data
    let bytes = op.read("hello.txt").await?;
    // Fetch Metadata
    let meta = op.stat("hello.txt").await?;
    // Delete Data
    op.delete("hello.txt").await?;

    Ok(())
}

可以看到，实际读写数据的 API 是经过精心设计的。用户想要访问存储在不同服务上的数据，只需修改 Operator 的配置构造，所有实际读写操作的代码都不用改动。

近几年，国内开源项目捐赠到 Apache 软件基金会（ASF）的案例很有一些。几乎每个在进入孵化器和从孵化器当中毕业时发通稿的项目，都会选择在标题中加入“全票通过”的字样。

诚然，大部分项目在 ASF 孵化器中茁壮成长，实际上投票结果也是没有反对票，使用这一标题无可非议。然而，对于把同侪社群（Community of Peers）作为社群核心价值之一的 ASF 来说，追求全票通过并不是必须的。

在 ASF 孵化器当中，近些年来由于孵化器主席 Justin Mclean 个人风格的原因，许多项目遭受了无端的审查压力。我认为有必要在国内营造出人人都可以，甚至都应该“全票通过”的氛围时，阐明 ASF 同侪社群的理念和工作方式，以减少项目在面临不合理的挑战时遭受的挫败，尤其是当它来自于某个看起来权威的成员时。

随着 Apache 软件基金会（ASF）在国内的深入发展，越来越多的项目希望藉由进入 ASF 孵化器孵化，来建设开源社群。在进入孵化器之前，项目发起人或其核心团队必须撰写一份孵化器提案来介绍项目的基本情况，以供孵化器项目管理委员会（Incubator Project Management Committee, IPMC）评估是否适合孵化。

ASF 孵化器成立于 2002 年，至今已有超过 20 年历史。截至本文写作时，孵化器一共孵化了 347 个项目，其中 241 个项目已毕业，28 个项目正在孵化中。

ASF 孵化器的官网有丰富的文档介绍如何进入孵化器以及按照 The Apache Way 建设开源社群。对于孵化项目而言，最核心的两份文档是：

• A Guide To Proposal Creation
• The Apache Incubator Cookbook

此外，进入孵化器前需要撰写的提案，孵化器也提供了相应的模板，过往的孵化提案都是公开可查的，这也是撰写孵化提案时的重要参考。ALC Beijing 整理翻译了这份材料，可以阅读其发布文章《ASF 新孵化项目提案指导》。

本文从我至今指导孵化五六个项目的经历出发，讨论项目在进入孵化器前撰写提案时经常遇到的问题以及应对方法。

本文承接《Zig 中间表示》的内容，继续讨论 Zig 程序编译的下一步：从 ZIR 指令序列，经过语义分析的过程，生成 AIR 指令序列。

本文翻译自 Mitchell Hashimoto 关于 Zig 的系列博客第四篇：

• Zig Sema: ZIR => AIR (https://mitchellh.com/zig/sema)

语义分析是 Zig 程序编译的核心环节，且它包括了 Zig 语言独特的设计：编译时求值。不同于其他语言常常需要使用额外的语法来定义和计算类型（泛型），Zig 采用编译时求值的方式来完成类型计算。这使得很多原本需要宏或者模板的逻辑，现在可以使用跟主语言相同的语法来编写代码完成。

我在推特上发文讲过：

Zig 的泛型是用编译时类型计算来实现的。这有一个挺有趣的提示：如果 Zig 的编码体验提升，很多类型计算方法（类型论的实现）可以作为 Zig 库来提供，而不用像之前一样嵌入到编译器里作为编译器的内部实现。这可能是一个开放编译时计算的方向。

本文讨论了 AIR 制导生成的主要流程，但是没有深入讨论编译时求值的细节，也没有包括变量活性分析的内容，比较可惜。

以下原文。

本文承接《Zig 词法分析和语法解析》的内容，继续讨论 Zig 程序编译的下一步：从抽象语法树（AST）中生成中间表示（IR）。

本文翻译自 Mitchell Hashimoto 关于 Zig 的系列博客第三篇：

• Zig AstGen: AST => ZIR (https://mitchellh.com/zig/astgen)

翻译本文的过程中，我越来越回想起自己使用 Perl 6 做编译实习作业的时候。通过 Perl 6 内嵌的 Grammar 语法，我基本把词法分析和语法分析的内容给快速解决了。余下的大部分时间都在完成从 AST 到课程定义的中间表示的翻译，数据流分析和生成 riscv 汇编代码的工作。应该说，北京大学仿照虎书内容做的编译实习课程还是很有含金量的。

感兴趣的读者可以查看我当时的代码仓库，其中包括一个完整的 PDF 报告。

以下原文。

Zig 语言是近几年来逐渐声名鹊起的一个新编程语言，也是数目稀少的系统编程语言家族中的一个新成员。它由 Andrew Kelley 于 2015 年开始创造，至今已经开发了八个年头，但是仍然还未发布 1.0 版本。

不过，已经有不少新锐项目选择使用 Zig 开发，例如 JavaScript 运行时和完整开发套件 bun 和分布式金融数据库 tigerbeetle 等。

Hashicorp 的创始人 Mitchell Hashimoto 也在前年卸任 CEO 成为 IC 后开始投入大量时间开发 Zig 程序，包括开源的 libxev 库和目前尚未公开的 Ghostty 等等。

Mitchell 在开发 Zig 程序的过程中，撰写了系列博客介绍 Zig 程序的编译过程。这些内容有助于理解 Zig 语言的设计，以及它如何在 LLVM 提供的抽象和系统开发者之间建立起一层抽象。

我在取得 Mitchell 的同意后对这些文章做一个翻译，以飨读者。

本文翻译自系列第一篇和第二篇博客：

• Zig Tokenizer https://mitchellh.com/zig/tokenizer
• Zig Parser https://mitchellh.com/zig/parser

这一部分属于编译器的前端，相对而言比较简单。

以下原文。

上周，我收到清华大学出版社编辑寄来的新书《流计算系统图解》。趁着周末的功夫，我快速浏览了本书的主要内容。一句话评价：值得一读，尤其是对开始开发流计算任务或系统一到两年，初步实现过一些功能或作业，但是还没有对流式系统建立起系统认识的开发者。