从一个Excel表开始的“践踏之塔”
这个“践踏之塔”，听着挺玄乎，就是我自己搞的那个自动化数据分析平台。一开始根本没想搞这么大，就是想解决一个痛点：市面上的那些理财工具，不是收费贵，就是数据更新慢，还老是漏掉我关注的那些小众板块。
最早是两年前，我直接动手敲了一个Python脚本，版本命名我都忘了，随便叫了个V1.0。那会儿它就干一件事：半夜爬取几个公开网站的数据，然后丢进一个Excel表里，第二天早上起来瞄一眼，完事儿。效率是上去了，但问题很快就冒出来了。数据量一上去，Excel就卡死了，经常蹦出个内存不足的警告，我气得差点砸电脑。
V2.0：开始堆砖头
我琢磨着不行，得换个底子。所以V2.0，我转向了PostgreSQL，把数据彻底扔进了数据库。这下舒服了，查询速度直接拉满。为了不让环境配置搞得我头大，我还硬着头皮学了Docker，把整个数据库和爬虫服务都打包起来。光是搞定数据连接池，就折腾了我整整一个周末，期间查阅的那些技术文档，我差点看吐了。
但接着又得搞实时数据，我对接了几个收费API，数据源一多，版本号就开始狂飙。V2.1我修正了时区偏移，V2.3我解决了多线程抢占资源的问题。那段时间，我每天除了上班，剩下的时间就是盯着日志窗口，看我的爬虫吐出数据有没有错。
V4.0：从脚本到应用
光看黑乎乎的后台日志，眼睛都快瞎了。所以V4.0，我决定搞个界面。前端我选了Vue，后端就用回了我最顺手的*。这时候，“塔”的雏形才算正式立起来。这个版本，我花了大概三个月，把所有数据可视化搞了一遍。但我发现，一旦有了前端，维护的复杂度直接翻了三倍。用户界面上的一个按钮位置不对，就得拉出一个新分支去改动，然后合并，再测试。
我为啥对版本日志这么上心？
你们可能觉得我写这些更新日志是不是太细了，连“修正了某图表配色”这种小事都记下来。我跟你们说，这不是我闲得慌，这是我被逼出来的毛病。
我以前在一家搞供应链金融的小公司混日子。公司转型失败，3宣布解散。当时我那点遣散费，简直是抠门到家。HR当时要求我，想拿到钱，必须把过去两年所有经手的项目代码版本，从V0.1到V那个废弃的版本，都整理出完整的更新日志，证明我不是在摸鱼。要是少了一行，他们就借口说你工作不饱和，要扣钱。我当时急着等米下锅，硬是熬了三个通宵，把那些烂代码的日志抠出来，每一个逗号都对了一遍。那帮人还拿着放大镜看，说我有一个版本日志只写了“小修小补”，要求我必须细化到哪个文件改动了哪一行。这事儿给我留下了心理阴影。
从那以后，我干啥都养成了习惯，无论多小的改动，都必须留下“践踏”的痕迹，不然心里不踏实。这个塔，就是这么一点点垒起来的。
V8.0：现在的地狱版本
现在“践踏之塔”已经飙到V8.0往上了，结构已经变成一团乱麻。我现在用的是Golang搭框架，用Vue写前端，数据中间件跑着Kafka，因为*在高并发下的表现让我非常不满。到了V8.0，我开始折腾机器学习模型，想预测个趋势，结果模型一迭代，整个数据结构都得跟着推倒重来。
- V7.5到V8.0的主要变化：
- 实施了基于内存的缓存机制，提升了数据加载速度百分之四十。
- 替换了核心数据获取服务，从*彻底切换到Golang。
- 新增了风险评估模型，校准了参数集。
- 解决了一个恼人的高频数据丢失Bug（V7.9版本遗留的，调了两天）。
你想让我解释V5.3到V6.0之间到底改了什么核心逻辑？抱歉，我得翻整整三页的更新日志。我算是明白了：一个自己动手搞的项目，版本越多，维护成本就越高。这哪是塔，简直就是个无底洞。我每实现一个新功能，就得拉出一个新分支，合并回主干的时候，又是一堆冲突要解决。别人问我为啥不重构，我只能苦笑，重构完又是V9.0，又要从头写日志！不过没有这些详细的记录，我早就把自己搞晕了。这就是我继续践踏下去的动力。