初心易得，始終難守

  • 例行的清明掃墓，度了一個劫

    倒不是因為觸了霉頭，我這個人不信邪，我說過，就算是超自然的力量奪走我的生命，我到死也不會承認他的存在。

    上山的前一天開始發燒，不知道是吃錯了什麼東西，還是收拾家裡陳舊的物品時，帶起來陳舊的細菌或是病毒，特別是我媽留下放了十年的那一堆酵素，每次回家我都要把他們倒掉然後扔掉瓶子，因為實在是太多了。也許是傾倒的時候吸入了某些細菌或病毒。


    發燒的第一天我自己並沒有任何感覺，但是Apple Watch開始告警，夜間的心率升高，靜息呼吸頻率也變高，我沒注意。

    看來這個東西是很準確的，Apple Watch 是個好夥伴。

    清明上山的時候除了肚子有點痛，頭有點痛，腳發軟，覺得睏，打電話的時候居然跟Miley 一樣不自覺的蹲在了地上，沒有其他的感覺，其實應該已經是燒到38度以上了。

    燒到第三天，叫小姑送我去醫院，然後到了社區診所，醫生摸了下脈搏，開了退燒藥，然後用生薑蓋在肚皮上，艾灸了10分鐘。

    當天晚上開始心率狂跳，一直出汗，折騰整夜。（應該是身體的白血球在劇烈的進攻細菌）

    總之呢，燒了四天之後，去了醫院急診，開始轉入感染科住院，血液檢查提示有感染，開始IV 廣譜抗生素，

    血檢報告提示：

    尿檢未見異常

    糞便檢測未見異常

    PCR 病毒檢測未見異常

    武漢肺炎 病毒檢測未見異常

    沒有嘔吐，沒有腹瀉，沒有咳嗽，除了肚臍左側有一點點痛和發燒，沒有其他任何症狀。

    IV 兩天針對好氧菌和厭氧菌的不同抗生素，體溫不但沒有下降，反而上升了一點點，從37.6 到了38，護士已經拿來了退燒藥，說告訴我讓我吃就吃。

    CT 做完，沒有看出什麼問題，醫生試圖以不明原因發燒忽悠過去，於是我要求做增強CT，然後增強CT 做出來，還是沒看出來什麼問題。

    我想，看得出來問題的話，我大概就出不了院了。

    要求強制出院，準備趕回台灣，最多是在機場入境被攔下來然後救護車送去醫院，總比在這小山村的醫院什麼都查不出來好。

    他媽的，辦完出院就退燒了。

    小姑和小姑丈一直在照料我，因為大概率可能是吃了他們家的東西出的問題，但根本原因還是我脆弱的腸胃。

    計劃是，妹妹幫我叫了一台車直接送我去重慶的酒店。

    Miley 當晚飛到重慶等我，第二天和我一起飛回去。

    但是他媽的，辦完出院就退燒了。

    雖然精神還是沒有很好，畢竟燒了六天，但是感覺問題不大，小又一定要來找我，於是在酒店見面。

    小又終於是又離婚了，怎麼說呢，小又一直沒什麼自我獨立意識，從小家裡富裕，不缺錢，但是因為媽媽的原因，又對婚姻和男人有著傳統意義上的要求，大概是因為她爸爸在男女關係上為所欲為，所以她反而沒有為所欲為，而是走了一條非常傳統的道路，真是讓人意外，本來以為她可以像她爸爸一樣，成為交際花的，在她開那間酒吧的時候，這是我對她的期待，算是落空了。

    小王也離婚了，葳君和我都不意外，畢竟她幾乎每次見面都會說她要離婚，但付諸實施後，她似乎並不希望更多人知道這個消息，看起來她只告訴了少數幾個人，好在兩個兒子應該有很多事情需要她忙，並不會讓她過於空閒而至於最後要去看身心科。

    勇君現在是ByteDance 重慶的市場總監，每天有很多巴結他的人，以前的同學也有很多巴結他，畢竟隨便放點流量過去，就可以把那隻豬吹上風口。

    至於從軍隊退役的野人，聽說每次都騙勇君說兩個人吃飯，然後等勇君去了就會發現一群地方領導等著給他敬酒……

    抵達桃園機場的時候，並沒有被溫度探測儀檢測到體溫過高，因為已經沒有發燒了，只好回家，第二天去了臺大醫院，剛好還能掛上一個號。

    開了抽血單，第三天從健保app 上看了結果，所有的指標都已經恢復正常。

    台灣的血檢數值和中國還不一樣，但對於不是醫生的我來說，不過也是看個熱鬧罷了。

  • 如何使用中央氣象署的api 獲取當前天氣和預報

    我之前一直通過n8n 使用OpenWeatherMap 的api 來獲取天氣和預報並通過pushover 發送到手機，但是，由於台灣是海島型氣候，天氣多變，預報往往不太準確，而比較權威的the weather channel 又不提供api，中央氣象署的api 其實我很早就註冊了，之前沒有AI 幫忙，他們的文檔又非常讓人困擾，所以沒有使用。

    今天讓AI 看了一下他們的文檔，終於替換掉了OpenWeatherMap 的api 。

    中央氣象署開放資料平臺之資料擷取API – https://opendata.cwa.gov.tw/dist/opendata-swagger.html#/

    除了實時天氣之外，還有預報信息，由於台灣很小，所以可以具體到某一個區域，例如板橋區。

    但問題在於，板橋區的實時天氣和預報是兩個不同的api，而UV index 則不是在所有的氣象監測站都有，比如板橋區就沒有，新北只有一個。

    所以，為了生成這麼一條信息，需要調取三個api。

    當然，首先您需要去註冊一個中央氣象署會員 – https://pweb.cwa.gov.tw/emember/register/authorization

    註冊成功後，在會員資料部分，從“API授權碼” 中申請一個授權碼，您將會在後面的每一個api call 中使用他。

    我記得我註冊的時候他還是中央氣象局，升級署了。

    天氣預報api，板橋區監測站

    https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/F-D0047-069?Authorization=YOUR-CWB-API-KEY&LocationName=板橋區

    實時天氣api，距離我最近的監測站

    https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/O-A0001-001?Authorization=YOUR-CWB-API-KEY&StationId=C0AJ80

    UV index api， 只有比較大的站有。

    https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/O-A0003-001?Authorization=YOUR-CWB-API-KEY&StationId=466881

    之所以使用三個api 是因為實時天氣我選了距離我最近的一個，如果您不需要那麼準確，可以只用新北區的監測站就可以。

    n8n 的 workflow 中，因為merge block 只支持兩個input，所以只能使用串行執行，如果只用兩個api 的話就可以merge ，稍快，但對於每個小時發送一次的天氣來說，這點時間差異其實沒有必要，串行就可以了。

    workflow 大概這個樣子。

    其中呢，code block 是把這三個api 的結果梳理一下，送給pushover。

    const obs = $('CWB Realtime Banqiao District').first().json.records.Station[0];
const we = obs.WeatherElement;
const fc = $('CWB Forecast Banqiao District').first().json.records.Locations[0].Location[0];
const uvStation = $('CWA UV Index').first().json.records.Station[0].WeatherElement;

const el = {};
for (const e of fc.WeatherElement) el[e.ElementName] = e.Time;

const at = el['體感溫度'];
const pop = el['3小時降雨機率'];
const wx = el['天氣現象'];
const rh = el['相對濕度'];
const ci = el['舒適度指數'];

const days = {};
for (const t of at) {
  const d = t.DataTime.slice(0, 10);
  if (!days[d]) days[d] = {};
  const h = t.DataTime.slice(11, 13);
  if (h === '06') days[d].morn = t.ElementValue[0].ApparentTemperature;
  if (h === '12') days[d].day = t.ElementValue[0].ApparentTemperature;
  if (h === '21') days[d].night = t.ElementValue[0].ApparentTemperature;
}
for (const t of wx) {
  const d = t.StartTime.slice(0, 10);
  if (!days[d]) days[d] = {};
  if (t.StartTime.slice(11, 13) === '12') days[d].wx = t.ElementValue[0].Weather;
}
for (const t of pop) {
  const d = t.StartTime.slice(0, 10);
  if (!days[d]) days[d] = {};
  if (t.StartTime.slice(11, 13) === '12') days[d].pop = t.ElementValue[0].ProbabilityOfPrecipitation;
}
for (const t of rh) {
  const d = t.DataTime.slice(0, 10);
  if (!days[d]) days[d] = {};
  if (t.DataTime.slice(11, 13) === '12') days[d].rh = t.ElementValue[0].RelativeHumidity;
}
for (const t of ci) {
  const d = t.DataTime.slice(0, 10);
  if (!days[d]) days[d] = {};
  if (t.DataTime.slice(11, 13) === '12') days[d].comfort = t.ElementValue[0].ComfortIndexDescription;
}

const dayTemp = {};
for (const t of at) {
  const d = t.DataTime.slice(0, 10);
  const v = parseFloat(t.ElementValue[0].ApparentTemperature);
  if (!dayTemp[d]) dayTemp[d] = { min: v, max: v };
  if (v < dayTemp[d].min) dayTemp[d].min = v;
  if (v > dayTemp[d].max) dayTemp[d].max = v;
}

const sorted = Object.keys(days).sort();

return [{json: {
  station: obs.StationName,
  weather: we.Weather !== '-99' ? we.Weather : uvStation.Weather,
  temp: we.AirTemperature,
  humidity: we.RelativeHumidity,
  wind: we.WindSpeed,
  windDir: el['風向'][0].ElementValue[0].WindDirection,
  rain: we.Now.Precipitation,
  pressure: we.AirPressure,
  high: we.DailyExtreme.DailyHigh.TemperatureInfo.AirTemperature,
  low: we.DailyExtreme.DailyLow.TemperatureInfo.AirTemperature,
  pop: pop[0].ElementValue[0].ProbabilityOfPrecipitation,
  comfort: ci[0].ElementValue[0].ComfortIndexDescription,
  feelsLike: at[0].ElementValue[0].ApparentTemperature,
  uv: uvStation.UVIndex,
  d0_morn: days[sorted[0]]?.morn || '-',
  d0_night: days[sorted[0]]?.night || '-',
  d1_wx: days[sorted[1]]?.wx || '-',
  d1_comfort: days[sorted[1]]?.comfort || '-',
  d1_min: dayTemp[sorted[1]]?.min || '-',
  d1_max: dayTemp[sorted[1]]?.max || '-',
  d1_rh: days[sorted[1]]?.rh || '-',
  d1_pop: days[sorted[1]]?.pop || '-',
  d2_wx: days[sorted[2]]?.wx || '-',
  d2_comfort: days[sorted[2]]?.comfort || '-',
  d2_min: dayTemp[sorted[2]]?.min || '-',
  d2_max: dayTemp[sorted[2]]?.max || '-',
  d2_rh: days[sorted[2]]?.rh || '-',
  d2_pop: days[sorted[2]]?.pop || '-',
}}];

    在pushover 的block 中將這些output 整理成人類看得懂的樣子。

  • 如何使用 Lambda 來完成WordPress Spot instance 的滾動更新

    AI 說使用Terraform 不是適用於這個場景的，使用Lambda 更合適，好吧，您也可以使用一台EC2 或者本地部署他，這樣Lambda 的錢也不用付。

    畢竟我們的目的是省錢。

    添加一個Lambda function ，名字叫RotateSpotInstance，修改Timeout 為 15min，因為這個過程可能需要比較長的時間，特別是在製作AMI 的部分。

    為自動生成的IAM role
    RotateSpotInstance-role-mhe3v2sg 添加下面的權限，為什麼是這些？您可以看一下下面需要完成的幾步工作 –

    {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "ec2:DescribeSpotFleetInstances",
        "ec2:CreateImage",
        "ec2:DescribeImages",
        "ec2:CreateLaunchTemplateVersion",
        "ec2:ModifyLaunchTemplate",
        "ec2:ModifySpotFleetRequest",
        "ec2:TerminateInstances",
        "ec2:CreateTags",
        "ec2:DescribeInstanceStatus"
      ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

    Lambda 的Configuration 配置按照實際情況，例如：

    LAUNCH_TEMPLATE_ID = lt-0716c882cb57a921d
    SPOT_FLEET_ID = sfr-c7ccc145-d71d-4268-8b67-089161e02af6

    這個function 通過這樣幾步來完成這項工作 –

    # 1. Get current instance – 從當前的spot fleet 中獲取運行中的instance id。
    # 2. Create AMI – 從當前運行中的instance 創建一個AMI。
    # 3. Wait for AMI – 檢測並且等待這個AMI 創建完成。
    # 4. Update Launch Template – 將創建完成的AMI id 更新到模板。
    # 5. Increase capacity – 修改spot fleet request 的Total target capacity 為2，這樣會自動起一台新的先。
    # 6. Wait for new instance to be healthy – 從instance status checks 判斷，等待新啟動的instance 通過健康檢查。
    # 7. Terminate old instance – 當新啟動的instance 通過健康檢查後，終止舊的instance。
    # 8. Restore capacity – 立刻修改spot fleet request 的Total target capacity 為1，這樣就不會再起更多的instance。

    import boto3
import os
import time
import urllib.request
import urllib.error
from datetime import datetime


def lambda_handler(event, context):
    SPOT_FLEET_ID = os.environ['SPOT_FLEET_ID']
    LAUNCH_TEMPLATE_ID = os.environ['LAUNCH_TEMPLATE_ID']

    ec2 = boto3.client('ec2')  # 自動使用 Lambda 所在的 region

    try:
        print(f"Starting rotation for Spot Fleet: {SPOT_FLEET_ID}")

        # 1. 取得目前的 instance
        response = ec2.describe_spot_fleet_instances(
            SpotFleetRequestId=SPOT_FLEET_ID
        )

        if not response['ActiveInstances']:
            return {'statusCode': 400, 'error': 'No active instances'}

        instance_id = response['ActiveInstances'][0]['InstanceId']
        print(f"Current instance: {instance_id}")

        # 2. 建立 AMI
        ami_name = f"wordpress-{datetime.now().strftime('%Y%m%d-%H%M')}"
        ami_response = ec2.create_image(
            InstanceId=instance_id,
            Name=ami_name,
            NoReboot=True,
            TagSpecifications=[{
                'ResourceType': 'image',
                'Tags': [{'Key': 'auto-delete', 'Value': 'no'}]
            }]
        )
        ami_id = ami_response['ImageId']
        print(f"Creating AMI: {ami_id}")

        # 3. 等 AMI 可用
        print("Waiting for AMI to be available...")
        waiter = ec2.get_waiter('image_available')
        waiter.wait(
            ImageIds=[ami_id],
            WaiterConfig={'Delay': 30, 'MaxAttempts': 40}
        )
        print(f"AMI {ami_id} is available")

        # 4. 更新 Launch Template —— 重點修正區段
        # 4a. 建立新版本，拿到實際版本號
        new_version_response = ec2.create_launch_template_version(
            LaunchTemplateId=LAUNCH_TEMPLATE_ID,
            SourceVersion='$Latest',
            LaunchTemplateData={'ImageId': ami_id}
        )
        new_version_number = str(
            new_version_response['LaunchTemplateVersion']['VersionNumber']
        )
        print(f"Created launch template version {new_version_number} with AMI {ami_id}")

        # 4b. 用實際版本號設定 default（不是 '$Latest'）
        ec2.modify_launch_template(
            LaunchTemplateId=LAUNCH_TEMPLATE_ID,
            DefaultVersion=new_version_number
        )

        # 4c. 驗證 default version 真的更新了
        lt_desc = ec2.describe_launch_templates(
            LaunchTemplateIds=[LAUNCH_TEMPLATE_ID]
        )
        actual_default = str(lt_desc['LaunchTemplates'][0]['DefaultVersionNumber'])
        if actual_default != new_version_number:
            raise Exception(
                f"Default version mismatch: expected {new_version_number}, "
                f"got {actual_default}"
            )
        print(f"Verified launch template default version = {actual_default}")

        # 4d. 稍等 Spot Fleet 看到新的 default
        print("Waiting 60s for Spot Fleet to pick up new launch template version...")
        time.sleep(60)

        # 5. 增加 capacity —— 會用新的 AMI 啟動
        ec2.modify_spot_fleet_request(
            SpotFleetRequestId=SPOT_FLEET_ID,
            TargetCapacity=2
        )
        print("Increased capacity to 2")

        # 6. 等新 instance 變健康，並驗證它是用新 AMI 啟動
        new_instance_id = wait_for_new_instance(
            ec2, SPOT_FLEET_ID, instance_id, expected_ami_id=ami_id
        )
        print(f"New instance {new_instance_id} is healthy and using new AMI")

        # 7. 終止舊 instance
        ec2.terminate_instances(InstanceIds=[instance_id])
        print(f"Terminated old instance: {instance_id}")

        # 8. 恢復 capacity
        ec2.modify_spot_fleet_request(
            SpotFleetRequestId=SPOT_FLEET_ID,
            TargetCapacity=1
        )
        print("Restored capacity to 1")

        return {
            'statusCode': 200,
            'ami_id': ami_id,
            'launch_template_version': new_version_number,
            'old_instance': instance_id,
            'new_instance': new_instance_id
        }

    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")
        try:
            ec2.modify_spot_fleet_request(
                SpotFleetRequestId=SPOT_FLEET_ID,
                TargetCapacity=1
            )
            print("Rolled back capacity to 1")
        except Exception as rollback_error:
            print(f"Rollback failed: {rollback_error}")
        return {'statusCode': 500, 'error': str(e)}


def check_http_port(ec2, instance_id, port=80):
    """透過 HTTP HEAD 檢查 port 是否可連線"""
    try:
        response = ec2.describe_instances(InstanceIds=[instance_id])
        instance = response['Reservations'][0]['Instances'][0]
        public_ip = instance.get('PublicIpAddress') or instance.get('PrivateIpAddress')

        if not public_ip:
            return False

        try:
            req = urllib.request.Request(f'http://{public_ip}:{port}', method='HEAD')
            urllib.request.urlopen(req, timeout=5)
            print(f"HTTP port {port} is responding on {public_ip}")
            return True
        except (urllib.error.URLError, urllib.error.HTTPError, TimeoutError):
            return False

    except Exception as e:
        print(f"Error checking HTTP port: {e}")
        return False


def get_instance_ami(ec2, instance_id):
    """取得 instance 實際使用的 AMI ID"""
    try:
        resp = ec2.describe_instances(InstanceIds=[instance_id])
        return resp['Reservations'][0]['Instances'][0].get('ImageId')
    except Exception as e:
        print(f"Error getting AMI for {instance_id}: {e}")
        return None


def wait_for_new_instance(ec2, spot_fleet_id, old_instance_id,
                          expected_ami_id=None, max_wait=600):
    """
    等新 instance 出現、變 running、HTTP 通。
    若提供 expected_ami_id，會驗證新 instance 確實使用該 AMI，
    避免 Spot Fleet 用到舊 template 卻被誤判為成功。
    """
    print("Waiting for new instance to be healthy...")

    for i in range(max_wait // 10):
        response = ec2.describe_spot_fleet_instances(
            SpotFleetRequestId=spot_fleet_id
        )
        instances = response['ActiveInstances']

        if len(instances) < 2:
            print(f"Waiting for new instance... ({i*10}s)")
            time.sleep(10)
            continue

        new_instances = [inst for inst in instances
                         if inst['InstanceId'] != old_instance_id]

        if not new_instances:
            print(f"No new instance found yet... ({i*10}s)")
            time.sleep(10)
            continue

        new_instance_id = new_instances[0]['InstanceId']

        # 驗證新 instance 使用的是預期的 AMI
        if expected_ami_id:
            actual_ami = get_instance_ami(ec2, new_instance_id)
            if actual_ami != expected_ami_id:
                raise Exception(
                    f"New instance {new_instance_id} is using AMI {actual_ami}, "
                    f"expected {expected_ami_id}. "
                    f"Launch template default version may not have been picked up."
                )
            print(f"Confirmed new instance {new_instance_id} uses AMI {actual_ami}")

        try:
            status_response = ec2.describe_instance_status(
                InstanceIds=[new_instance_id],
                IncludeAllInstances=True
            )

            if not status_response['InstanceStatuses']:
                print(f"Instance {new_instance_id} status not available yet...")
                time.sleep(10)
                continue

            status = status_response['InstanceStatuses'][0]
            instance_state = status['InstanceState']['Name']

            print(f"Instance: {instance_state}")

            # running 後檢查 HTTP port 80
            if instance_state == 'running':
                if check_http_port(ec2, new_instance_id, port=80):
                    print(f"Instance {new_instance_id} is fully healthy!")
                    return new_instance_id
                else:
                    print("Instance running but HTTP port 80 not ready yet...")

        except Exception as e:
            print(f"Error checking status: {e}")

        time.sleep(10)

    raise Exception(f"New instance didn't become healthy within {max_wait}s")

    Deploy 到Lambda，Publish！

    trigger it –

    aws lambda invoke \
  --function-name RotateSpotInstance \
  --region ap-northeast-3 \
  --invocation-type Event \
  response.json

    View logs in real-time –

    aws logs tail /aws/lambda/RotateSpotInstance \
  --follow \
  --region ap-northeast-3


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2026-03-05T06:38:05.944000+00:00 2026/03/05/[$LATEST]5fd07f95f7fb4ff087fdefaab8e80e9f Updated Launch Template to use ami-035bf50417603be87
2026-03-05T06:38:06.115000+00:00 2026/03/05/[$LATEST]5fd07f95f7fb4ff087fdefaab8e80e9f Error: An error occurred (FleetNotInModifiableState) when calling the ModifySpotFleetRequest operation: Fleet Request: sfr-c7ccc145-d71d-4268-8b67-089161e02af6 is not in a modifiable state.
2026-03-05T06:38:06.555000+00:00 2026/03/05/[$LATEST]5fd07f95f7fb4ff087fdefaab8e80e9f Rolled back capacity to 1
2026-03-05T06:38:06.588000+00:00 2026/03/05/[$LATEST]5fd07f95f7fb4ff087fdefaab8e80e9f END RequestId: d9621da3-bd40-4aed-a028-1ac35f2ed22c
2026-03-05T06:38:06.588000+00:00 2026/03/05/[$LATEST]5fd07f95f7fb4ff087fdefaab8e80e9f REPORT RequestId: d9621da3-bd40-4aed-a028-1ac35f2ed22c  Duration: 124960.33 ms  Billed Duration: 125260 ms  Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 97 MB  Init Duration: 299.41 ms

    有併發數量的問題，限制Lambda 只能1個進程跑 –

    aws lambda put-function-concurrency \
    –function-name RotateSpotInstance \
    –reserved-concurrent-executions 1 \
    –region ap-northeast-3
    {
    “ReservedConcurrentExecutions”: 1
    }

    確實清爽多了，也不會有服務中斷的問題。

    當然了，為了服務的持續性，您需要使用Dynamic DNS 來將新的instance ip report 到DNS server 並且設置script 在 boot 的時候自動執行。

    例如ddclient 更新到Cloudflare –

    INFO:    [cloudflare][private.bbken.org]> getting Cloudflare Zone ID
INFO:    [cloudflare][private.bbken.org]> Zone ID is 0933028cb8e70c5cb4f0c736be6fee37
INFO:    [cloudflare][private.bbken.org]> setting IPv4 address to 10.4.41.150
SUCCESS: [cloudflare][private.bbken.org]> IPv4 address set to 10.4.41.150
INFO:    [cloudflare][kix.bbken.org]> getting Cloudflare Zone ID
INFO:    [cloudflare][kix.bbken.org]> Zone ID is 0933028cb8e70c5cb4f0c736be6fee37
INFO:    [cloudflare][kix.bbken.org]> setting IPv4 address to 172.15.168.113
SUCCESS: [cloudflare][kix.bbken.org]> IPv4 address set to 172.15.168.113
INFO:    [cloudflare][kix.bbken.org]> setting IPv6 address to 2406:da16:a8d:2bc6:5a03:80fb:3a46:796
SUCCESS: [cloudflare][kix.bbken.org]> IPv6 address set to 2406:da16:a8d:2bc6:5a03:80fb:3a46:796