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“写笔记”支持四种格式——Word 文档、Excel 表格、Markdown、纯文本，起稿或二次编辑时都能随时切换，同一篇笔记想用哪种形态来记，都由你说了算。
md、txt、csv、json 这类纯文本则原样载入，不做多余加工。拿一张现成的表倒进来、改几笔、再导出去，等于白用一台免费的格式转换器。
要带走就在右上角点“下载”，可导出 PDF、Word、Markdown、Excel、TXT 等格式；列表卡片“⋯”菜单里，也有同样的下载入口。
在“工具”页点“＋ 上传工具”即可发布：填好名称与链接，再用 Markdown 把使用方法写清楚——能解决什么问题、怎么装、怎么用，比堆介绍实在。
要分发安装包就一并上传压缩包（ZIP、RAR、7Z、TAR.GZ，最大 35MB），别人在详情页一键下载；只放链接不带附件也可以。
工具按大家的收藏热度排序，好用的自然会被顶上来。发布后可在详情页或卡片菜单里编辑、下架。
写笔记时勾上“隐藏”，这篇就只存在于你自己的账号里：不进列表、不进搜索、不上首页精选，也不会出现在任何公开的页面，链接发给别人同样打不开。
适合放密码、草稿、日记这类只给自己看的内容；想公开，去“发布”打开它，把“隐藏”的勾去掉再保存，之后编辑会默认保持原状态，不会悄悄变回公开。
不想公开、只想临时给人看：点“分享”生成一条带密码和有效期的链接，到期自动失效，你也能随时撤销。
你的内容会同时保存在多个副本上，系统定期做备份与完整性校验，再配合异地容灾机制：就算某台机器出问题，数据也不会丢，可以长期放心存放；特别重要的资料，仍建议你另外再留一份备份。
全站跑在容器化、模块化的现代架构上，更新、部署、回滚都很快，扩展性和稳定性都按长期运营的标准来设计（Built for reliability, designed to scale）。
这个网站最早只是一个人的笔记仓库，后来慢慢长成现在的知识中枢。设计上很克制——没有广告、没有追踪、没有推荐算法，只是干干净净地存放一些东西；既然做好了，就公开出来，万一有人用得上呢。
不做大而全，不做平台梦，保持简单、保持克制、保持好奇。所有内容都由用户贡献、由用户维护：不会突然冒出付费墙，不会在角落塞广告位，也不会把你的数据卖给第三方。
产品会持续迭代，站内日志页记录着每一次改动，改了什么都有迹可循；想了解这个站是怎么一步步走到今天的，翻翻日志就能看到来龙去脉。
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趋势
Redis 没存多少内存却告警，淘汰还误伤热 key
遇到一个挺隐蔽的 Redis 内存问题，折腾了一晚上，写下来。
现象是监控告警 Redis 内存使用率 90%，maxmemory 配的是 8G。登录上去 INFO memory，关键几行：
used_memory: 6014322080
used_memory_rss: 11836712960
used_memory_peak: 13100000000
mem_fragmentation_ratio: 1.96
used_memory 才 6G，RSS（进程实际占的物理内存）已经 11.8G，碎片率接近 2。因为 RSS 顶着 8G 的 maxmemory 上限，Redis 开始按淘汰策略清 key，而策略配的是 allkeys-lru——结果把正在用的热 key 也当成冷数据淘汰了。缓存命中率从 99% 掉到 91%，大量请求穿透到 MySQL，接口 RT 明显变高，这才意识到问题的严重性。
先解释 used_memory 和 RSS 为什么会差这么多。used_memory 是 Redis 自己统计的、分配给数据结构的字节数；RSS 是操作系统眼里进程占的物理内存。差出来的部分主要是内存碎片：jemalloc 按固定 size class 分配内存，删掉大小不一的 value 之后，空出来的碎片块不一定能被其它 key 复用。加上之前有个活动往一个 hash 里塞了几万条几百 KB 的 JSON，活动结束一次性 del 掉——used_memory 降了，但那些碎片页和没归还操作系统的内存还撑着 RSS，ratio 就上去了。
处理分两步。先止血，把淘汰策略从 allkeys-lru 改成 volatile-lru，只淘汰设了过期时间的 key，那些永不过期的热 key 就不会被误伤：
CONFIG SET maxmemory-policy volatile-lru
然后开内存碎片自动整理：
CONFIG SET activedefrag yes
主动碎片整理相关的参数默认值大概是这样：
active-defrag-ignore-bytes 100mb
active-defrag-threshold-lower 10
active-defrag-threshold-upper 100
active-defrag-cycle-min 1
active-defrag-cycle-max 25
意思是碎片超过 100MB 且碎片率高于 10% 才启动整理，整理期间 CPU 占用控制在 1% 到 25% 之间。开了之后碎片率慢慢降到 1.3 左右，RSS 回落到 7G，命中率也回来了。注意整理是渐进的，不会瞬间清完，我观察了大概半小时才稳定。
如果急着腾内存，还有一个笨办法：把数据整体迁到一台新实例，让内存重新分配一遍，碎片自然消失。本质是换一个干净的堆，做的时候可以用主从切换来减少停服时间。MEMORY PURGE 命令理论上也能让 jemalloc 归还空闲内存，但我查资料看到有人反馈可能引起卡顿，没敢在生产上试。
根子上还是别把几百 KB 的大 value 塞进 Redis，大 key 一删全是碎片，这个结论跟大 key 阻塞是同一个源头。这个事故之后我把那个 hash 拆成了几千个小 key，单个 value 控制在 10KB 以内，碎片率再没上过 1.5。另外建议监控里直接加 mem_fragmentation_ratio 这个指标，超过 1.8 就该看看是不是有大 key 被删了或者内存分配出了问题。
再补两个排查时容易忽略的点。一是 ratio 在 used_memory 很小的时候参考意义不大：实例才用几十 MB，RSS 里光是进程本身、缓冲区、jemalloc 的 arena 开销就能把 ratio 顶到 2 以上，那种情况是正常的，不用管；只有 used_memory 上了 G 级别 ratio 还高才值得处理。二是主动碎片整理依赖 jemalloc 分配器，如果编译 Redis 时用的是别的分配器（有些发行版默认 libc malloc），CONFIG SET activedefrag yes 不会生效。确认方法：
redis-cli info memory | grep mem_allocator
输出是 jemalloc-5.x 才支持，看到 libc 就说明这招没用，只能靠迁数据重排内存。我这次就是先确认了分配器才敢开 activedefrag，不然白等半小时。INFO memory 里还有个 mem_fragmentation_bytes，是 used_memory_rss 减 used_memory 的绝对值，比 ratio 更直观，我后来监控直接盯它，超过 2G 就预警。