「愿你在未来与我的既往重逢」
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*本频内容不构成投资建议，资料、工具、意见及推测仅供订户参考。 过去表现不代表未来，回报无法保证，投资者可能损失本金。 任何情况下，不对使用内容致损负责，投资者自行承担风险。投资有风险，入市需谨慎。
*本频内容不构成医疗建议、诊断或治疗，也不能用于替代药品，相关内容请在医师指导下购买和使用。
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背景：总之我之前拼车在用的claude max账号（23年注册+订阅大半年+美国大银行信用卡）拉了一个mac用户后被封了，而且封禁原因是不支持的国家，非常少见，很生气。要知道这个号体质好到一次登七八个设备十几个ip乱跳，用户横跨十几个时区都没事。于是中秋节后开始琢磨着分析claude各个应用的遥测
简单说一下最关键最省流的发现：
一言以蔽之，我觉得 A\ 确实是在拿中国人负载均衡。因为如果它真的不想给中国人用，那基本上就没有中国人能用
简单说一下最关键最省流的发现：
安卓app（1.260930.20）
以下上传都发生在从play商店下载下来，打开的一瞬间。上传目标 https://api3.siftscience.com （大陆可直连访问）。不需要登录，不需要点同意隐私政策（实际上也没这个）：
• ANDROID_ID. 系统级标记，原样上传。该值需要root才能访问和编辑，否则需要切换设备用户或恢复出厂设置。也就是说，跨账号跨卸载重装不变，基本相当于直接追踪设备
😁
• 真实IPv6地址。这个不是服务端收集请求的IP地址，而是扫本机网卡地址。由于IPv6不nat，你的设备网卡上是有你的公网IPv6地址的。换句话说，只要你的手机能用IPv6上网，打开app的一瞬间A\就知道你是老中了，管你是公司内网还是开了tun clash
• SIM卡国家代码和当前注册网络运营商。不多解释。要注意的是插海外卡在国内漫游，上传的注册网络运营商依然是国内三大运营商之一
• anthropic_device_id. 好消息，这个卸载重装app会变；坏消息，一起上传的是android_id。达里奥叔叔上传这个干什么用我暂且蒙在古里，，，
不难发现A\的小巧思：老中没有外卡->老中下载手机app通过google play支付->老中被抓到->老中被负载均衡 😉 另外sift这个遥测可以直连，所以 GFW 不能帮你挡住。还有一些杂七杂八的，相比上面几条懒得写了。值得一提的是，抓包实测时还发现了一个遥测bug，会让检测设备是否root的部分遥测路径失效 🤣
claude code cli（2.1.283）
第三方api域名。也就是说，ANTHROPIC_BASE_URL的内容都和device_id（.claude.json里）一起原样上传到 api.anthropic.com，不是第三方遥测。不过如果开着ccswitch之类软件的本地代理，上传的就只有一个本地地址。该遥测可关（CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1或者DISABLE_GROWTHBOOK=1）
目测不直接上传时区，比如Asia/Shanghai这些。总的来说cli其实很好反遥测
claude desktop（MacOS 2.9939.2，未实测）
有请第二位重量级嘉宾
• 同样上传byok的第三方api域名，带着安装id（后面称ant-did，Mac上在~/Library/Application Support/Claude/ant-did）一起原样上传至 claude.ai 。不过desktop byok改模型名使用的话需要开本地代理，所以大概率上传的是个本地地址。如果是anyrouter这些不用改模型名的Claude中转站......考虑到之前A\会在Claude code里通过提示词标记用户是否使用前沿模型实验室url和黑名单中转站，我合理怀疑A\风控因素包括这个，并且权重不低
• 上传遥测信息，包括且不限于TZ=Asia/Shanghai、LANG=zh_CN，同样带着ant-did。上传目标地址 o1158394.ingest.us.sentry.io （可直连访问）。除此之外还有CPU、屏幕、显卡、内存、机型、平台这些各种设备指纹
简单总结，在mac app上使用过的claude模型中转站和当时的电脑时区，都会通过ant-did绑定在一起。如果某天忘开代理直接启动了desktop，你的ant-did就和你的大陆IP出口一起送到 sentry 的服务器上。达里奥这小子阴的很，知道GFW能拦住自己遥测就摇了俩帮手 😁 假如A\或者snetry的服务器存的时间够长，可以轻松秋后算账。
先写这些吧。后面可能还会分析ios app，解密ipa dump完放好几天了。完整的分析报告见 https://github.com/B1anYu/claude-telemetry-audit（施工中，有可能删库/重新上传）。ai slop比较严重（因为我写不过来这么复杂的报告、、、），强烈建议agent辅助阅读。出于一些考虑，仓库ignore了逆向的源码。我在agents.md里写了复现指引，如果发现不能复现和报告口径一致的源码，尽管私聊。
杂鱼国庆，又短又没用，这么点长度根本满足不了人家嘛，你就这么想看到我被长长的学期给凌辱到神志不清，眼睛转圈圈，只会呜呜咽咽的样子，然后自己一个人躲在角落偷偷兴奋，真是下流死了，居然对这种画面兴奋，真搞不懂你有什么特殊癖好，总之下次给我有点改变啊混蛋
突发：多个国别顶级域名遭到劫持 谷歌通过Chrome紧急封锁未授权签发的TLS证书
https://www.landian.news/archives/127171.html
https://blog.google/security/chromes-response-to-recent-cctld-registry-hijacks/ (英文)
据谷歌安全团队发布的最新博客，近期加纳国别顶级域名 GH、塞拉利昂国别顶级域名 SL、美属萨摩亚地区顶级域名 AS 遭到攻击者劫持。黑客直接通过域名注册机构级别的攻击获得大量域名的控制权，然后篡改 DNS 记录用于申请签发 TLS 证书，最终这些证书将被用于面向用户的劫持。
https://www.landian.news/archives/127171.html
https://blog.google/security/chromes-response-to-recent-cctld-registry-hijacks/ (英文)
据谷歌安全团队发布的最新博客，近期加纳国别顶级域名 GH、塞拉利昂国别顶级域名 SL、美属萨摩亚地区顶级域名 AS 遭到攻击者劫持。黑客直接通过域名注册机构级别的攻击获得大量域名的控制权，然后篡改 DNS 记录用于申请签发 TLS 证书，最终这些证书将被用于面向用户的劫持。
各位同学，国庆假期即将结束，同学们也即将重返校园，相信短暂的调整之后同学们将更有精力，更有活力地投入到新一轮的学习生活中，也将更有信心迎接第一次联合监测。
为了各项工作顺利进行，温馨提醒如下：
1、做好收心准备，按时返校，返校后按周三课表执行：
2 、作业：提前准备好各科作业，笔记等，返校后立即收起来交给班主任，严格检查作业完成情况，不达标的回家重做。
3. 着装：返校统一穿着全套校服，干净整洁，不穿戴奇装异服、饰品，鞋子简约大方，遵守校园仪容着装规范。天气变凉，准备好换季衣服。
4、 发型：发型需符合中学生规范。男生不留长发、不染发烫发、不剃怪异发型；女生不染发、不烫发，长发建议束起，不披散遮挡眉眼。
5、 电子产品：手机、智能手表等电子产品禁止带入校园。
请同学们今天中午按时午休，调整作息，以良好精神状态回归课堂。@所有人
为了各项工作顺利进行，温馨提醒如下：
1、做好收心准备，按时返校，返校后按周三课表执行：
2 、作业：提前准备好各科作业，笔记等，返校后立即收起来交给班主任，严格检查作业完成情况，不达标的回家重做。
3. 着装：返校统一穿着全套校服，干净整洁，不穿戴奇装异服、饰品，鞋子简约大方，遵守校园仪容着装规范。天气变凉，准备好换季衣服。
4、 发型：发型需符合中学生规范。男生不留长发、不染发烫发、不剃怪异发型；女生不染发、不烫发，长发建议束起，不披散遮挡眉眼。
5、 电子产品：手机、智能手表等电子产品禁止带入校园。
请同学们今天中午按时午休，调整作息，以良好精神状态回归课堂。@所有人
有一天，公司决定重构十年前留下来的核心系统。
技术总监在会上只提了一个要求：「新架构一定不能有单点故障（Single Point of Failure，SPOF）。」资深工程师点点头。「明白。」
于是，原本只有一台服务器、一个数据库、一套程序的系统，正式开始现代化改造。第一个月，团队把单体架构（Monolithic Architecture）拆成了微服务架构（Microservices Architecture）。
原本一套程序，变成了四十七个服务。
用户登录有 Authentication Service，权限验证有 Authorization Service，用户资料有 User Service，订单有 Order Service，支付有 Payment Service，通知有 Notification Service。
甚至连「获取用户名」这样一件小事，也需要经过 API Gateway 调用 User Service。
领导看完架构图，非常满意。
「很好。这样任何一个服务挂了，都不会影响整个系统。」
工程师没有回答。
因为他正在思考：如果 Authentication Service 挂了，用户到底要怎么进去使用那些「没有受到影响」的服务。
第二个月，架构师认为服务之间直接相互调用，耦合度太高。
于是引入了 Kafka。
大家开始谈论事件驱动架构（Event-Driven Architecture）。
OrderCreated。
PaymentCompleted。
InventoryReserved。
ShipmentCreated。
每件事情都变成了一个 Event。
以前，工程师想知道「订单为什么没有发货」，查一下数据库就行。
现在要先问：
「你知道这笔订单的 Correlation ID 吗？」
不知道。
「那 Trace ID 呢？」
也不知道。
「Message Key 呢？」
没有。
「Partition 呢？」
不知道。
工程师沉默了三秒。
「那我们从 Kafka 第一个 Offset 开始找吧。」
第三个月，大家发现四十七个服务部署起来实在太麻烦。于是引入 Kubernetes，简称 K8s。
从此，公司的技术文档里开始出现许多以前没人用过的单词：
Pod。
Deployment。
ReplicaSet。
Service。
Ingress。
ConfigMap。
Secret。
Namespace。
StatefulSet。
DaemonSet。
领导看到 Replica 设置成 3，非常安心。
「很好，同一个服务有三份，就算挂一个也没问题。」
结果三个 Pod 全跑在同一台 Node 上。那台 Node 一挂，三个 Replica 一起消失。
架构师看了一眼 YAML。
「没关系，我们加 Pod Anti-Affinity。」
第二天，Kubernetes Scheduler 因为条件设得太严格，一个 Pod 都调度不上去。
领导问：「所以现在有几个 Replica？」
工程师回答：「理论上三个。」
「实际上呢？」
「零个。」
第四个月，系统开始变慢。
团队决定引入 Redis 做缓存（Cache）。
原本查一次数据库需要 200 ms。
加了 Redis 之后，只需要 5 ms。
所有人都非常高兴。
直到有一天，有人修改了用户资料。
数据库里是新的。
Redis 里是旧的。
另一个服务自己的 Local Cache 里又是更旧的。
领导问：
「到底哪份数据是真的？」
后端工程师回答：
「要看你问的是哪台。」
于是，团队开了三个小时的会，专门讨论 Cache Invalidation。
会议最后的结论是：
「先把 TTL 设成五分钟。」
第五个月，因为系统已经有四十七个服务，大家开始不知道错误究竟发生在哪里。于是引入了一整套可观测性（Observability）系统。
Prometheus 收 Metrics。
Grafana 画 Dashboard。
Loki 收 Logs。
Jaeger 做 Distributed Tracing。
Alertmanager 发告警。
现在，系统只要慢 100 ms，Grafana 上就有十五张图一起变色。
领导看着满墙的监控大屏，非常感动。「我们现在是不是什么问题都能看到了？」
SRE 回答：
「看得到。」
「那问题在哪？」
「不知道。」
「那这些图是干什么的？」
「证明真的有问题。」
第六个月，公司要求做到高可用（High Availability，HA）。
于是数据库做 Primary-Replica。
Redis 做 Cluster。
Kafka 做 Cluster。
Kubernetes 做 Multi-Node。
Ingress 做 Load Balancing。
机房做双线路。
服务跨 Availability Zone 部署。
技术总监再次强调：「我们绝对不能有任何单点故障。」
大家花了半年，把所有看得见的 Single Point of Failure 全部消灭。
最后，整个系统拥有：
47 个 Microservices。
186 个 Pods。
12 台 Kubernetes Nodes。
9 台 Kafka Brokers。
6 台 Redis Nodes。
4 台 Database Servers。
3 组 Load Balancers。
2 个 Availability Zones。
完整的 CI/CD Pipeline。
完整的 Monitoring。
完整的 Distributed Tracing。
完整的 Auto Scaling。
架构文档有两百多页。技术总监非常满意。
正式上线那天，他站在办公室里宣布：「各位，经过半年的努力，我们终于做出了一个没有单点故障的系统。」
全公司鼓掌。
五分钟后。
整个系统全挂了。
不是某一个服务。不是某一个机房。也不是某个 Database。而是所有服务同时失联。
技术总监冲进机房：「Kubernetes 挂了吗？」
「没有。」
「Kafka？」
「正常。」
「Database？」
「正常。」
「Redis？」
「正常。」
「Load Balancer？」
「正常。」
「网络呢？」
「也正常。」
技术总监更紧张了。「那到底哪里坏了？」
资深工程师看着屏幕，沉默了很久。
然后说：
「DNS。」
原来早上有人修改 DNS 配置时，多敲了一个字符。
所有服务其实都还在正常运行。
所有 Pod 都是 Healthy。
所有 Database 都是 Healthy。
Kafka 没有任何异常。
Redis Cluster 完全正常。
CPU 使用率正常。
Memory 正常。
Network 正常。
只有一个小问题：大家找不到彼此。
技术总监看着那份号称「完全没有 Single Point of Failure」的两百页架构文档，问了一句：
「我们不是已经把所有单点故障都消除了吗？」
资深工程师想了想。
「没有。」
「还有什么？」
工程师指了指 DNS。
「我们只是把单点故障藏得更深了。」
会议室安静了十秒。
技术总监又问：
「那 DNS 可以做高可用吗？」
工程师回答：
「可以。」
「那就做。」
一年后，公司拥有了两套 DNS、三层 Load Balancer、两个 Kubernetes Cluster、跨区 Kafka、跨区 Database Replication，以及一套连原作者自己都不敢改的 Terraform。
技术总监再次召开会议。
「现在总没有单点故障了吧？」
这一次，没有人回答。
因为上周，唯一知道整套架构究竟如何运作的那位资深工程师离职了。
技术总监环顾会议室。
「文档呢？」
有人回答：
「有。」
「在哪？」
「公司的 GitLab。」
「很好，那打开。」
工程师操作了一下。
「打不开。」
「为什么？」
「GitLab 的 SSO（Single Sign-On）依赖公司的 Authentication Service。」
技术总监停顿了一下。
「那 Authentication Service 怎么修？」
「部署方法写在 GitLab 里。」
「那 GitLab 怎么修？」
「Kubernetes 的配置也在 GitLab 里。」
「那 Kubernetes 呢？」
「Terraform。」
「Terraform 在哪？」
「GitLab。」
整个会议室再次安静下来。
最后，新来的工程师小心翼翼地问：「所以现在真正的 Single Point of Failure 是什么？」
所有人不约而同地看向资深工程师原来的位置。
桌子已经空了。
旁边只剩下一张便利贴。
上面写着：
「如果你需要看这张纸，说明 Disaster Recovery Plan 已经失败了。」
技术总监看完之后，沉默了很久。
最后，在下一季度的技术战略汇报中，新增了一页：
「2027 年核心架构改进计划」
第一项：「降低 Bus Factor。」
第二项：「建立完整的 Knowledge Transfer 机制。」
第三项：「不要再让所有文档的登录方式，依赖一个只有登录文档之后才能知道怎么修的登录系统。」
「在分布式系统里，真正困难的不是让每一台机器都不会坏，而是当每一台机器都正常的时候，找出为什么整个系统还是不能用。」
投稿日期：2026 年 10 月 4 日 17:30（CST）
技术总监在会上只提了一个要求：「新架构一定不能有单点故障（Single Point of Failure，SPOF）。」资深工程师点点头。「明白。」
于是，原本只有一台服务器、一个数据库、一套程序的系统，正式开始现代化改造。第一个月，团队把单体架构（Monolithic Architecture）拆成了微服务架构（Microservices Architecture）。
原本一套程序，变成了四十七个服务。
用户登录有 Authentication Service，权限验证有 Authorization Service，用户资料有 User Service，订单有 Order Service，支付有 Payment Service，通知有 Notification Service。
甚至连「获取用户名」这样一件小事，也需要经过 API Gateway 调用 User Service。
领导看完架构图，非常满意。
「很好。这样任何一个服务挂了，都不会影响整个系统。」
工程师没有回答。
因为他正在思考：如果 Authentication Service 挂了，用户到底要怎么进去使用那些「没有受到影响」的服务。
第二个月，架构师认为服务之间直接相互调用，耦合度太高。
于是引入了 Kafka。
大家开始谈论事件驱动架构（Event-Driven Architecture）。
OrderCreated。
PaymentCompleted。
InventoryReserved。
ShipmentCreated。
每件事情都变成了一个 Event。
以前，工程师想知道「订单为什么没有发货」，查一下数据库就行。
现在要先问：
「你知道这笔订单的 Correlation ID 吗？」
不知道。
「那 Trace ID 呢？」
也不知道。
「Message Key 呢？」
没有。
「Partition 呢？」
不知道。
工程师沉默了三秒。
「那我们从 Kafka 第一个 Offset 开始找吧。」
第三个月，大家发现四十七个服务部署起来实在太麻烦。于是引入 Kubernetes，简称 K8s。
从此，公司的技术文档里开始出现许多以前没人用过的单词：
Pod。
Deployment。
ReplicaSet。
Service。
Ingress。
ConfigMap。
Secret。
Namespace。
StatefulSet。
DaemonSet。
领导看到 Replica 设置成 3，非常安心。
「很好，同一个服务有三份，就算挂一个也没问题。」
结果三个 Pod 全跑在同一台 Node 上。那台 Node 一挂，三个 Replica 一起消失。
架构师看了一眼 YAML。
「没关系，我们加 Pod Anti-Affinity。」
第二天，Kubernetes Scheduler 因为条件设得太严格，一个 Pod 都调度不上去。
领导问：「所以现在有几个 Replica？」
工程师回答：「理论上三个。」
「实际上呢？」
「零个。」
第四个月，系统开始变慢。
团队决定引入 Redis 做缓存（Cache）。
原本查一次数据库需要 200 ms。
加了 Redis 之后，只需要 5 ms。
所有人都非常高兴。
直到有一天，有人修改了用户资料。
数据库里是新的。
Redis 里是旧的。
另一个服务自己的 Local Cache 里又是更旧的。
领导问：
「到底哪份数据是真的？」
后端工程师回答：
「要看你问的是哪台。」
于是，团队开了三个小时的会，专门讨论 Cache Invalidation。
会议最后的结论是：
「先把 TTL 设成五分钟。」
第五个月，因为系统已经有四十七个服务，大家开始不知道错误究竟发生在哪里。于是引入了一整套可观测性（Observability）系统。
Prometheus 收 Metrics。
Grafana 画 Dashboard。
Loki 收 Logs。
Jaeger 做 Distributed Tracing。
Alertmanager 发告警。
现在，系统只要慢 100 ms，Grafana 上就有十五张图一起变色。
领导看着满墙的监控大屏，非常感动。「我们现在是不是什么问题都能看到了？」
SRE 回答：
「看得到。」
「那问题在哪？」
「不知道。」
「那这些图是干什么的？」
「证明真的有问题。」
第六个月，公司要求做到高可用（High Availability，HA）。
于是数据库做 Primary-Replica。
Redis 做 Cluster。
Kafka 做 Cluster。
Kubernetes 做 Multi-Node。
Ingress 做 Load Balancing。
机房做双线路。
服务跨 Availability Zone 部署。
技术总监再次强调：「我们绝对不能有任何单点故障。」
大家花了半年，把所有看得见的 Single Point of Failure 全部消灭。
最后，整个系统拥有：
47 个 Microservices。
186 个 Pods。
12 台 Kubernetes Nodes。
9 台 Kafka Brokers。
6 台 Redis Nodes。
4 台 Database Servers。
3 组 Load Balancers。
2 个 Availability Zones。
完整的 CI/CD Pipeline。
完整的 Monitoring。
完整的 Distributed Tracing。
完整的 Auto Scaling。
架构文档有两百多页。技术总监非常满意。
正式上线那天，他站在办公室里宣布：「各位，经过半年的努力，我们终于做出了一个没有单点故障的系统。」
全公司鼓掌。
五分钟后。
整个系统全挂了。
不是某一个服务。不是某一个机房。也不是某个 Database。而是所有服务同时失联。
技术总监冲进机房：「Kubernetes 挂了吗？」
「没有。」
「Kafka？」
「正常。」
「Database？」
「正常。」
「Redis？」
「正常。」
「Load Balancer？」
「正常。」
「网络呢？」
「也正常。」
技术总监更紧张了。「那到底哪里坏了？」
资深工程师看着屏幕，沉默了很久。
然后说：
「DNS。」
原来早上有人修改 DNS 配置时，多敲了一个字符。
所有服务其实都还在正常运行。
所有 Pod 都是 Healthy。
所有 Database 都是 Healthy。
Kafka 没有任何异常。
Redis Cluster 完全正常。
CPU 使用率正常。
Memory 正常。
Network 正常。
只有一个小问题：大家找不到彼此。
技术总监看着那份号称「完全没有 Single Point of Failure」的两百页架构文档，问了一句：
「我们不是已经把所有单点故障都消除了吗？」
资深工程师想了想。
「没有。」
「还有什么？」
工程师指了指 DNS。
「我们只是把单点故障藏得更深了。」
会议室安静了十秒。
技术总监又问：
「那 DNS 可以做高可用吗？」
工程师回答：
「可以。」
「那就做。」
一年后，公司拥有了两套 DNS、三层 Load Balancer、两个 Kubernetes Cluster、跨区 Kafka、跨区 Database Replication，以及一套连原作者自己都不敢改的 Terraform。
技术总监再次召开会议。
「现在总没有单点故障了吧？」
这一次，没有人回答。
因为上周，唯一知道整套架构究竟如何运作的那位资深工程师离职了。
技术总监环顾会议室。
「文档呢？」
有人回答：
「有。」
「在哪？」
「公司的 GitLab。」
「很好，那打开。」
工程师操作了一下。
「打不开。」
「为什么？」
「GitLab 的 SSO（Single Sign-On）依赖公司的 Authentication Service。」
技术总监停顿了一下。
「那 Authentication Service 怎么修？」
「部署方法写在 GitLab 里。」
「那 GitLab 怎么修？」
「Kubernetes 的配置也在 GitLab 里。」
「那 Kubernetes 呢？」
「Terraform。」
「Terraform 在哪？」
「GitLab。」
整个会议室再次安静下来。
最后，新来的工程师小心翼翼地问：「所以现在真正的 Single Point of Failure 是什么？」
所有人不约而同地看向资深工程师原来的位置。
桌子已经空了。
旁边只剩下一张便利贴。
上面写着：
「如果你需要看这张纸，说明 Disaster Recovery Plan 已经失败了。」
技术总监看完之后，沉默了很久。
最后，在下一季度的技术战略汇报中，新增了一页：
「2027 年核心架构改进计划」
第一项：「降低 Bus Factor。」
第二项：「建立完整的 Knowledge Transfer 机制。」
第三项：「不要再让所有文档的登录方式，依赖一个只有登录文档之后才能知道怎么修的登录系统。」
「在分布式系统里，真正困难的不是让每一台机器都不会坏，而是当每一台机器都正常的时候，找出为什么整个系统还是不能用。」
投稿日期：2026 年 10 月 4 日 17:30（CST）
