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前几个月就看到 Google 有了 Golang 这个规范，但是一直没有时间去看。最近仔细看了一下，其中有几个点，之前搬砖的时候还没有注意到，所以记录一下。本文仅针对于我个人针对这个规范的小结，建议有时间的同学去看看原文，毕竟每个人查缺补漏的地方不一样。 原文：https://google.github.io/styleguide/go/ 译文：https://gocn.github.io/styleguide/ 包名称全小写 包名称Package names 不应该有下划线，例如，包 tabwriter 不应该命名为 tabWriter、TabWriter 或 tab_writer。 Link 我们有时候会不得不出现包名需要两个单词来描述的情况。在没有了解到这个规则之前，确实我很多命名的时候还是会选择使用下划线进行分隔来命名包名。原因有两个，一个是之前 C 的影响，一个是由于全小写难以辨认，故会使用下划线。所以，这个规则以后还是要多注意。 针对方法的命名 函数和方法名称不应使用 Get 或 get 前缀，除非底层概念使用单词“get”（例如 HTTP GE ...

前言前置知识 Redis 虽然是单线程的，但是它利用了内核的 IO 多路复用，从而能同时监听多个连接 Redis6 出现了可以利用多个 IO 线程并发进行的操作 那么问题来了，这两者会导致我们的分布式锁的原子性有影响吗？ 我们知道当我们使用 redis 作为分布式锁的时候，通常会使用 SET key value EX 10 NX 命令来加锁，获得锁的客户端才能成功 SET 这个 key，那么问题来了，这条命令在多线程的情况下是一个原子操作吗？ 其实答案是显而易见的，因为 redis 的设计者肯定考虑到了向前兼容的问题，并且也不会让这样的特性消失，所以在问这个问题以前，我虽然不能肯定，但是还是能自信的回答，但没有足够的底气。 今天的目标就是找到真正的原因。 问题的两个方面上锁上锁，没啥多说的直接 SET key value EX 10 NX 就可以了 解锁解锁，有两种： 一种是客户端自行保证锁只有自己拿自己解，那么直接让自己去 DEL 就可以了 另一种是不信任客户端，那么可以使用 lua 脚本，先通过 get 确定对应 key 的值是否正确，如果正确再 del，整个 lua 脚 ...

最是一年春好处，绝胜烟柳满皇都。不知不觉又一年过去了，每年 3 月都是博客装修的季节，这次也不例外，这次的装修内容如下： 主题升级 支持隐藏文章 添加每日打卡 评论系统迁移 自定义 RSS 订阅模板 支持 algolia 搜索 hexo 和 butterfly 主题升级hexo 升级 之前使用的还是老版本的 hexo 由于这次想要升级主题，而主题需要 hexo 5.0 以上版本，所以就顺便升级了 hexo 1234567891011121314# 确认当前版本hexo version# 升级 hexonpm i hexo-cli -g# 重新安装依赖npm install -g npm-check# 检查依赖npm-check# 更新依赖npm install -g npm-upgradenpm-upgrade# 重新安装依赖npm update -gnpm update --save 需要注意的是 使用的 node 版本，以及其中一些命令需要以 sudo 权限执行版本对应 butterfly 主题升级 更新主题版本至 4.7.0 https://github.com/ ...

之前一直无法成功注册登录 algolia 一直用的 hexo 本地搜索，搜索结果不准确，algolia 有一定的免费额度，对于小网站来说还是挺友好的，接入也很方便。（无法注册成功登录的原因我注释在了最后） 安装插件地址在：https://github.com/LouisBarranqueiro/hexo-algoliasearch 1npm install hexo-algoliasearch --save 注册 Algolia 并获取配置https://www.algolia.com/ 配置修改博客根目录的配置文件 _config.yml 123456789101112131415algolia: appId: "Z7A3XW4R2I" apiKey: "12db1ad54372045549ef465881c17e743" adminApiKey: "40321c7c207e7f73b63a19aa24c4761b" chunkSize: 5000 indexName: "my-hexo-blo ...

单元测试有很多技巧和科技，我都会慢慢汇总在这里 打桩测试当我们在编写单元测试的时候，有时我们非常想 mock 掉其中一个方法，但是这个方法又没有接口去定义和实现(无法用 github.com/golang/mock 来实现)，这时就可以尝试看看我们的打桩黑科技。 代码 这里我们使用 github.com/agiledragon/gomonkey 来实现。 实际中，经常在代码中会遇到一些随机值的情况，比如验证码。为了方便测试，我们会想要 mock 掉随机值方法，让每次产生的值固定方便后续的测试。 1234567891011121314151617package mainimport ( "fmt" "testing" "github.com/agiledragon/gomonkey/v2" "go-demo/m/unit-test/other/rand")func init() { gomonkey.ApplyFunc(rand.Number, func() in ...

上次我们已经搞定了逻辑层的单元测试，这次我们来康康接口层的单元测试。接口层主要负责的就是请求的处理，最常见的就是 HTTP 请求的处理。 但针对 接口层 的单元测试其实是可以五花八门的。它并不像逻辑层和数据层一样的通用，对于它的测试往往有很多路可以走。 由于使用的 HTTP 框架不同，单元测试的实现方式则不同。 既可以通过程序来模拟 HTTP 请求，也可以通过真实的 HTTP 请求来测试，通过借助外部的一些测试工具来实现。 所以本文只能给出一种思路，具体的实现方式还是要根据实际的框架来实现。 环境本文以常用的 gin 框架为例，使用一种个人比较喜欢也非常简单的方式来实现单元测试。特点主要有： 不需要启动路由服务 复用已有的项目内的请求结构 代码 由于之前已经贴过，所以 service 层的 代码这里就不赘述了 base case1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859package controlleri ...

前面我们完成了最麻烦的数据层的单元测试，今天我们来看看单元测试中最容易做的一层，数据逻辑层，也就是我们通常说的 service 或者 biz 等，是描述具体业务逻辑的地方，这一层包含我们业务最重要的逻辑。 所以它的测试非常重要，通常它测试的通过就意味着你的业务逻辑能正常运行了。 而如何对它做单元测试呢？ 因为，这一层的依赖主要来源于数据层，通常这一层会调用数据层的接口来获取或操作数据。 由于我们之前对于数据层已经做了单元测试，所以这一次，我们需要 mock 的不是数据库了，而是数据层。 Golang 提供了 github.com/golang/mock 来实现 mock 接口的操作，本文就是使用它来完成我们的单元测试。 准备工作安装 go install github.com/golang/mock/mockgen@v1.6.0 基本 case 代码首先我们还是基于上一次的例子，这里给出上一次例子中所用到的接口 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 ...

前言今天我们先来看看有关数据层(repo)的单元测试应该如何实践。 数据层，就是我们常常说的 repo/dao，其功能就是和数据库、缓存或者其他数据源打交道。它需要从数据源中获取数据，并返回给上一层。在这一层通常没有复杂业务的逻辑，所以最重要的就是测试各个数据字段的编写是否正确，以及 SQL 等查询条件是否正常能被筛选。 当然，数据层也基本上是最底层了，通常这一层的单元测试更加的重要，因为如果一个字段名称和数据库不一致上层所有依赖这个方法的地方全部都会报错。 由于数据层和数据源打交道，那么测试的麻烦点就在于，通常我们不能要求外接一定能提供一个数据源供我们测试：一方面是由于我们不可能随时都能连上测试服务器的数据库，另一方面我们也不能要求单元测试运行的时候只有你一个人在使用这个数据库，而且数据库数据干净。退一步讲，我们也没办法 mock，如果 mock 了 sql，那么测试的意义就不大了。 下面我们就以我们常见的 mysql 数据库为例，看看在 golang 中如何进行单元测试的编写。 准备工作的说明数据源首先，我们需要一个干净的数据源，由于我们没有办法依赖于外部服务器的数据库，那么我们就 ...

在测试上难以自动化的软件，很难成为好的软件。 – 《Google软件测试之道》 对于单元测试的想法对于单元测试，开发者总是有着非常矛盾的思想。 单元测试很好，它能帮助我们找到很多隐藏的bug 但写单元测试，比搬砖还累，我真的不想写~ 没错，单元确实是一个磨炼意志的东西，如果不是在大公司，人力也不够，而由于单元测试往往是没有 KPI 的，所以经常在做完功能测试之后就快速上线不断迭代了。 但，如果想要成为一个出色的软件，或者说是作品，单元测试是保证可持续发展的地基。比如，很多的开源软件，为了保证可靠，单元测试覆盖率往往都有着很高的标准。 于是，从 JAVA 的 JUnitTest 的坑爬出来之后，我准备来写写，在 Golang 中我们如何做单元测试。不一定是最佳实践，但绝对算是不错的参考。本文先来说说单元测试的要求和注意点。 什么是单元测试笔者从书中总结了一句话：自动化验证一个独立模块的代码是否能满足预期要求的测试。 所以单元测试是一个最最底层的一个测试，思路就是保证最小的模块没有问题，只有底子稳了，上面的业务才不容易出现问题。 要求 总结自《代码整洁之道》 自动化自动化是一个最 ...

前言由于 Golang 是静态编译，所以 plugin 机制一直是一个难解的问题，官方提供的 plugin 机制又特别难用，但插件无疑是扩展原始功能的一种最方便的途径。于是乎，各路软件自家都有各种插件机制。caddy 使用 xcaddy 来实现插件机制，我们来看看它是如何做的。 结论首先上来先给结论，它必须重新编译，没办法，这也是一个必然选择。很多人听到这，只能叹气一下。 使用方式使用命令安装 xcaddygo install github.com/caddyserver/xcaddy/cmd/xcaddy@latest 然后使用命令选择需要的插件进行重新编译： 12xcaddy build master \ --with github.com/caddyserver/ntlm-transport 其中 master 是指定 caddy 的版本 原理 其实原理非常简单，看源码一下就明白了 1. 生成 main.go在 xcaddy 运行 build 命令的时候首先会创建一个临时文件夹，然后按照模板写入一个 main.go 文件： 12345678910111213141516 ...

最近正在重构项目，并且正在看《重构》，在实践的同时总结了一些点，或许能给你一些重构或者写代码上的一些思考。 我一直认为代码结构是一个因人而异的事情，很多时候我们其实判断一个代码的好坏往往是通过主观判断，比如同样是实现一个功能，100 行的代码并非一定比 50 行的差；我们没有一个合理的标杆去评判。 但是，最近我的想法变了，发现有些代码一定是毒药，早点发现他们，往往会对于我们以后需求的修改有莫大的帮助。 命名 如果把整个项目代码比作是房屋建造，命名就是砖头，命名的好坏直接决定了你代码 50% 的可读性。绝大部分的情况下，读者应该可以通过你函数的命名，直接了解到你这个函数的功能。 要求 命名要描述具体意图而非模糊的操作 功能命名不要出现技术名词 整个项目统一命名 命名要描述具体意图不好的比如：process、modify…通常我们需要使用一个动词+宾语，比如 modifyUsername，processFile而一个类(对象)的命名，通常使用名词 功能命名不要出现技术名词不好的比如：UserRoleMap显然 Map 是一个技术名词，而这个对象的类型其实往往已经可以清楚的标识这个 ...

hexo 博客 SEO 优化 由于我写博客的时间比较长，时间长了之后自然搜索引擎就收录，但如果一开始写博客，想要被搜索引擎主动收录还是需要做 SEO 的 这里记录一下 使用 hexo 如何做 SEO ，有一些主题自带了 SEO 优化建议首先查看自己当前使用的主题是否有这个配置项。 生成 sitemap12npm install hexo-generator-sitemap --save npm install hexo-generator-baidu-sitemap --save 然后发布后访问：https://linkinstars.com/sitemap.xmlhttps://linkinstars.com/baidusitemap.xml如果可以正常访问到 xml 文件就可以了 提交 sitemap百度普通收录登录 https://ziyuan.baidu.com/dailysubmit/index 然后选择自己合适的验证方式验证网站，这一步主要是为了验证当前你想要收录的网站属于你自己。 我这边都采用了 DNS 解析的验证方式，添加一个 CNAME 的解析就好了，非常方 ...

最近遇到一个问题：statefulset 部署能否只是升级部分的 pod？问题本身不难，但我发现没有说过有关 statefulset 的介绍，于是本文将介绍一些有关 statefulset 的点。问题的答案则放在文章的最后，这也是 statefulset 一个很有用的特性。 statefulset 特点首先让我们来简单说下 statefulset 的一些基本特点 特点statefulset 顾名思义是有状态的，它与 deployment 最大的不同就是这个。 稳定的、唯一的网络标识符。 稳定的、持久的存储。 有序的、优雅的部署和扩缩。 有序的、自动的滚动更新。由于特点是为了满足很多有状态的服务或者中间件：如 Zookeeper、Kafka 等，他们一般有一些数据是不希望随着服务的重启而消失的，所以就需要 statefulset 了。 顺序&唯一在 statefulset 中每个 pod 会有一个唯一标识符，故这些 pod 之间是不一样的，也就是唯一的，所以 pod 在重启或者是调度后是没有办法互相替换的。 12345678❯ kubectl get podsNAME ...

如果你想让你的 go 项目支持不同类型的数据库如：MySQL，PostgreSQL，sqlite3… 那么除了使用 orm 框架帮你屏蔽很多 sql 细节外，还有什么坑点呢？最近我正在使用 xorm 做多数据库类型的适配总结了以下问题供参考。 PS: 本人除了对 MySQL 熟悉外，其他数据库仅停留在使用和了解阶段，当前测试仅覆盖 MySQL，PostgreSQL，sqlite3 三种类型 初始化以往我们进行数据库初始化一般就是导入需要初始化执行的 sql 文件，但由于需要支持多库，则无法使用功能，因为各个数据库结构不同，我们需要使用 xorm 的功能进行初始化操作。 12345678910111213engine, err := xorm.NewEngine(driver, connection) if err != nil { return err} if err = engine.Ping(); err != nil { return err } err = engine.Sync(tables...) if er ...

我们在使用 go 编写代码的时候，在错误处理的时候，经常会写出很多 if err != nil ，其实有些时候我们可以使用一些技巧去避免，本文就来讨论两种常见的避免技巧，内部包装错误和 errgroup。 基本 case 实现123456789101112131415161718192021222324252627282930313233package main import "fmt" func StartUserService() error { fmt.Println("start user service") return nil } func StartGoodsService() error { fmt.Println("start goods service") return nil } func StartOrderService() error { fmt.Println("star ...

一般情况下，我们会使用各种云厂商或者第三方提供的 smtp 邮件服务，来发送邮件，如发送注册验证码，找回密码邮件等等。但有时我们想自建 smtp 服务来自己发送邮件，避免一些敏感信息被三方服务屏蔽。所以本文记录如何快速构建一个属于自己的 smtp 服务来发送邮件。 PS：当然，自建 smtp 意味着会有很多限制条件，比如你需要有对应端口、域名，并且发送的邮件可能会被识别为垃圾邮件，从而导致用户收不到或被扔进垃圾箱。 本文使用 docker 镜像快递搭建可以发送邮件的 smtp 服务 镜像我使用的镜像是：https://hub.docker.com/r/namshi/smtp 1docker pull namshi/smtp 123456789#/bin/bashname="smtp"docker rm -f $namedocker run --restart=always -d \ -e "RELAY_NETWORKS=:127.0.0.1/0" \ --name $name \ -p 10025:25 \ nam ...

单服务器理论最大网络连接数是多少？ 你是否曾经有想过这个问题，我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端，或者说是服务多少个用户？是不是说，无论用户数量有多少，只要 CPU 和内存足够，就能支持？ 今天我们就来说说，操作系统的网络部分。（本文会一直围绕着这个问题来进行） PS：由于网络部分的知识体系过于庞大，计算机网络出的书数不胜数，单单我想用一篇博客写完是不可能的，所以我选择了其中很多人最关心，也在实际中能运用到的一个知识点来拓展 —— I/O 多路复用 本文可能需要你有一些预备知识： TCP 和 UDP 协议的基本概念 OSI 7 层网络模型的概念 引子我们知道 OSI 模型有着 7 层，每层都有着自己的职责，而网络的本质就是不同协议针对数据的不断包装，因为外部的网络环境复杂，只有将快递（数据包）包装完整，写清楚地址，才能尽可能的不丢失在茫茫互联网海洋中。 其中，传输层有着我们的 TCP 和 UDP 两个非常重要的协议，他们保证了我们的数据传输。 那么问题来了，我们知道 TCP 和 UDP 的协议本身还是比较复杂的，作为应用来说，我们不可能每个应用再去实 ...

由于最近服务迁移，进行了各种调整，调整的过程中也顺便修改了 ingress 的相关配置，发现这块之前没有写过，于是今天就来看看 ingress 的基本使用。 其实 ingress 本身不复杂，只要理解了概念，很快就能上手。 PS：本文需要前置知识点 kubernetes 的 service 什么是 ingress 如果用一句话总结什么是 ingress，那我觉得：ingress 就是 service 的 service 其实 ingress 就是在 service 之前再加入了一层网关/路由，根据配置的不同规则，将请求路由到不同的 service 中，然后对外集群只暴露一个访问的地方 为什么需要 ingress在 k8s 集群中，我们知道，想要暴露一个 deployment 那么就需要创建一个 service，这个 service 会帮助我们路由到多个 pod 上。但 service 想要被外部访问，有下面几种方式： ClusterIP 只能内部访问 NodePort 需要占用端口，当服务数量多，管理麻烦 LoadBalance 要么自己用轮子（metallb）也会占用端 ...

当你敲键盘的时候，为什么显示器会显示字符？ 当我们第一次使用电脑的时候，你会觉得神奇吗？为什么我们在键盘上敲击或者使用鼠标进行点击，就能实现各种操作；为什么显示器会显示出这些图标？这些用户操作的背后，是谁在同一管理他们呢？ 今天我们就来说说，这些看得见摸得到的人际交互设备与我们操作系统的输入输出系统的关系。 设备分类首先，我们来对我们常见的输入输出设备大致进行分类： 块设备：每个块有自己的地址，信息存储在对应的块中，如硬盘 字符设备：没有结构也无法寻址，都是直接传递的字节流，如鼠标 网络设备：也就是我们常说的 socket，数据单位是网络包。 然后我们将开始一步步的探索：首先，我们计算机中的大脑（CPU）要控制这些设备，比如想要控制显示器显示数字，还需要接收来自一些设备的控制，如键盘的输入等。那么形形色色的设备都需要进行管理，我们的 “大脑” 就需要 “手” 来帮忙，这就是设备控制器。 设备控制器键盘、鼠标、显示器…. 设备之间功能不同，为了统一管理，每个设备都有一个设备控制器。设备控制器可以帮助我们屏蔽不同设备之间的差异。 设备控制器有寄存器，这些寄存器用来与 CPU 进行通 ...

在 Linux 中一切皆文件 这是我们经常能听到很多大佬说的一句话，那为什么说 Linux 中都是文件呢？这句话究竟代表着什么具体的含义呢？在操作系统中，文件系统又扮演着一个什么样的角色？作为一个普通的开发者，我们究竟对文件系统要有怎么样的认识？今天我们就来看看这个大哥 —— 文件系统 文件在认识文件系统之前，首先来看看我们的文件是什么。当我们在 Linux 系统上创建的一个文件，究竟有哪些东西？是只有文件内容本身吗？ 文件的两个数据结构首先，来认识今天的第一个重点： index node: 索引节点 directory entry: 目录项 索引节点当我们创建一个文件的时候，其实不仅仅只是创建了文件本身的内容，还有很多相关的属性也被创建了，如：这个文件的访问权限，修改时间等等。我们的索引节点(index node) 就是我们常说的 inode，这个结构中就存放了文件的必要属性，也被称为文件的元数据。 1234567891011121314151617/* * Structure of an inode on the disk */struct ext4_inode { ...

在操作系统中，两个进程之间是如何进行通信的？ 随着我们的应用系统越来越大，单进程往往无法满足我们的要求，将一个大的系统拆分成多个功能模块，解耦，往往是一种常用的设计。无论是从将功能模块化、数据隔离等方面考虑，多进程协作都有着优势。 那么就意味着进程之间需要进行数据的传递，于是进程间通信（Inter-Process Communication）也就是我们常说的 IPC 就非常重要了。今天我们就来看看有哪些方式能实现 IPC。 大纲，我们主要围绕着 IPC 的方式展开，今天比较简单： 共享内存 管道 信号 信号量 消息队列 套接字 管道 1ps -ef |grep target 通过 shell 的管道符号 “ | “，将第一个命令的输出通过管道作为第二个命令的输入。 特点： 单方向：由一方发送，另一方接收 使用功能内存作为缓冲区，没有持久化 创建： 匿名管道：通过 pipe 系统调用创建 命名管道：通过 mkfifo 创建 其实本质是创建了两个文件描述符，然后通过内存作为缓冲区，来实现通信。 消息队列 UNIX 系统提供了 System V 消息队列来作为一种进程间通信 ...

今天来水一篇，最近比较忙，一直没有时间写 go 相关的，今天从一个小问题入手，来说说 struct 的比较问题。 由于已经有很多其他的文章说过这个问题，我这里赘述就显得多余，所以我直接给出结论，并直接说明在实际中用的上的。 为什么要比较？原本这应该是某人想出的面试题，但是如果光光是解决这个问题的话，太应试了。大白话就是，谁没事去比较两个 struct 呢？为什么要比较呢？ 那比较的原因，肯定是我们需要知道两个结构体是否相等。 比较的依据两个结构体是否相等，比价的依据有两个： 两个结构体的地址是否相等？（比较地址） 两个结构体中的所有字段是否都相等？（比较内容） 重点1：如果两个 struct 类型不同，一定是无法比较的，会直接编译报错，也没有人这么干吧。。 比较地址其实大多数情况下，我们不需要知道这个问题的答案，至少我无法想象到为什么要比较两个对象的地址是不是一样。 123456789101112131415package main import "fmt" type User struct { Name string
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OOM 往往是我们经常遇到的 “严重” 问题之一，那内存究竟是如何被合理分配和使用的呢？ 本期大纲 首先我们要知道一个重要概念就是 虚拟地址 虚拟地址和物理地址的映射关系 内存中放了什么东西 内存是如何分配的 内存不够了怎么办 前言你的电脑上或许此时插着一根 8G 的内存条，你经常在使用它，但你有没有想过操作系统是如何管理内存的？如果让你来分配使用，你是否会想着：给正在运行的游戏分配其中的 4G，给我的视频软件分配 2G，给音乐软件分配 1G，分配各自独立，互不干扰。但当我的游戏需要更多的内存的时候，是否我的视频就无法播放了呢？ 那么对于操作系统来说，如何合理的分配和管理好内存就是我们今天要解决的问题。 虚拟地址首先要引出一个概念：虚拟地址。我们将实际在内存条上存储的地址称为：物理地址。所谓虚拟地址，就是我们人为创建的一个地址，对于进程来说，只能看见虚拟地址。 为什么需要虚拟地址就像前言中所描述的，如果我们直接都使用物理地址会出现什么问题呢？ 随着程序的运行，使用的内存不断变化，我们无法预见到需要使用多少内存，无法事先分配；即使事先分配，也会造成使用浪费。 如果不事先分配， ...

进程和线程有什么区别？一个常常被问到的面试题 我们在实际的开发过程中，经常打交道的就是线程，而进程呢，通常就是我们整个运行的程序。对于他们两个来说其实并不陌生，你要让我说出个一二三也可以讲，但可能也都是从使用的角度，而今天我们就从 操作系统 的角度来重新认识一下他们两个（从内核的角度看进程和线程长什么样）。 大纲： 首先我会让你直观感受我们的进程和基本的分类 优先理解他们的数据结构 状态的变化是非常重要的一环 接着是重点：如何创建他们 最后再来看调度 你所需要把握的重点是：结构、创建和调度。这些对于以后的开发或是问题的解决都是有着密切联系的。 进程的直观感受首先让我们从实际角度来直观感受什么是进程，通过 ps -ef 命令可以查看当前进程的相关情况 1234567891011121314151617181920212223242526UID PID PPID C STIME TTY TIME CMDroot 1 0 0 2021 ? 00:38:48 /usr/lib/systemd/systemd ...

问问自己，如果你都不知道计算机是怎么启动的，那以后怎么修电脑呢？ 虽然我们程序员不是修电脑的，虽然计算机启动到操作系统启动这个部分其实对工作的意义可能不大，但就是上面说的那句话，不知道启动，总是说不过去的，所以我还是单独把它拿出来，作为我们万里长征的第一步。 那你是否想过，当你按下开机键的那一刻，电脑做了什么事情呢？是不是直接读取操作系统的代码，然后一条条往下执行，最终就启动了整个系统，然后你就可以使用了？其实整个启动过程复杂而又神秘。 回忆让我们先来看两张图 你是否曾经在开机的时候见过这两个画面？没错，蓝色的这张是 BIOS，而黑色的这张则是 GRUB，为什么我要先拿这两张图出来呢？没错，其实操作系统的启动过程你需要记住这两个画面，今天你就能通过下面的学习将原有的这两幅画面串起来了。 前置知识点首先来标记一些你需要了解的基本术语和概念，方便我们后面的描述和讨论。 ROMROM(read-only memory) 只读内存，开机程序就在这里面 BIOSBIOS(Basic Input/Output System) 基本输入输出系统，如果你自己尝试重装操作系统，应该对它 ...

本专栏就是为了记录从一个普通开发的视角去学习操作系统基础知识的过程，其中的“笨”开发就是指作者我 面向的用户 可能没有系统学习过操作系统的基础知识，或是大学学了之后就忘了 常年的业务开发，却没有怎么了解操作系统相关的知识 看了操作系统的书就觉得困，觉得无法继续坚持 如果你和曾经的我一样，也有这样的问题，那么我觉得份专栏应该会对你有用。 学习的角度我将从一个”笨”开发的学习视角让你从一个不一样的角度来学习操作系统的知识，我尽可能的做到简单易懂并且能联系实际，让知识本身不过于枯燥。 其实对于很多业务开发的工程师来说，操作系统是经常打交道的，但是一旦学习起来就会发现，它的知识大多是无法在实际的生产马上发挥作用的，对于这种及时正反馈很差的知识来说，学习起来就会变得很困难。 于是我就在学习的过程中开始整理，将学习的知识尽可能的联系我们的业务，或是代码的设计，或者是中间件的使用，从其他方面着手去理解和学习这些知识。希望我整理的整个学习过程和思路可以帮到准备开始迈出第一步的你。 广度和深度作为一个普通的开发者，我觉得，对于操作系统来说，如果你不是做内核开发或是运维开发，或是嵌入式开发，总之如果 ...

前言 正所谓每一次事故都是一次成长 事情是这样的，最近行业不景气(摆烂)，由于业务收缩，所以需要对其中一个小的 k8s 集群中的节点做收缩，下掉几台不需要使用的服务器，在对 k8s node 做变更的时候出现了一个意外：coredns 在某个 node 被删除之后重启后发现无法正常启动，并且出现报错 0/7 nodes are available: 3 node(s) had taint {node-role.kubernetes.io/master: }, that the pod didn’t tolerate, 4 node(s) didn’t match Pod’s node affinity. 在救火之后，让我想到，之前没有写过和调度相关问题的博客，于是今天先来说一些最基本的规则，让我们能控制一个 pod 能被调度到整个集群的哪一个 node 上去。本文最后回过头再来解决这个问题。 其实合理的控制 pod 调度也是我们一个非常实用且必会的技能之一。 nodeName这个很少用到，也最简单最粗暴，就是直接指定你这个 pod 只能到哪个 node 上去。 ...

sysmon 默默无闻的后台监控golang 里面里面有一个默默无闻的工作者在后台跑着，它的名字叫 sysmon ，你可能在某个地方见到过它。我最早是在 gc 中第一次见到了它，当时只知道默认有一个两分钟的 gc 是由它来控制的，那么它究竟还做了什么工作呢？今天我们就来看看它。 启动首先让我们来看看 sysmon 是谁启动的。 123456789101112131415// The main goroutine.func main() { ........... if GOARCH != "wasm" { // no threads on wasm yet, so no sysmon // For runtime_syscall_doAllThreadsSyscall, we // register sysmon is not ready for the world to be // stopped. atomic.Store(&sched.sysmonStarting, 1) systemstack(func() { ...

博客装修记录一(2022年3月) 过去一年都没有装修我的博客，虽然还看的过去，但是见过了很多大佬的魔改之后发现改进的地方还有很多，于是花了一周的时间进行了这个主题的第一次装修 装修主要改变 新增主页顶部推荐分类 新增主页顶部固定栏目 新增用爱发电页面 将部分公用图片资源挪到 cdn 下 修改评论组件 调整分页等字体、背景颜色、图标等 … 下面我先来说说如何装修的 新增页面元素新增主页顶部推荐分类、新增主页顶部固定栏目 这两个装修都是通过新增页面元素来完成的 大致步骤 ： 在 theme\butterfly\layout\includes 新增所需页面元素的 xxx.pug 然后所需页面，如 index.pug 引入 添加自定义 css，在 _config.yml 文件的 配置项 inject 中配置即可 其实关键还是在你需要熟悉 pug 的语法和 css 的语法，就很快能实现你所需要的功能，如果不熟悉的话还需要参考别的大佬的魔改后的样式，然后照着修改 pug 的语法参考 https://sobaigu.com/hexo-pug-notes.html 新增页面这个很简单，只需 ...

loki 自定义部署配置前言之前有简单的提到 loki 的部署和基本的一些使用，能支持用户最基本的在 k8s 中的部署和使用，非常简单。但是因为很多配置是默认的以至于并不满足需求，所以这里就来更新一下一些自定义配置的更改以便更好的支持当前的使用。下面举例包括： 过期日志如何删除？如何只保留 14 天的日志 如何更换 loki 的存储位置 非 stdout 输出日志的项目如何进行日志采集？ 日志采集 promtail 配置有什么需要注意的地方 下面以 helm 默认部署 loki 之后为例进行修改 如何配置定期删除过期日志我们最常见的一个需求就是只保留固定天数的日志，因为由于日志量大，所以过期的日志不做保留，以避免磁盘占用量过大。那么在 loki 里面配置也很简单。 官方文档位置：https://grafana.com/docs/loki/latest/operations/storage/retention/ 如果你使用 helm 进行部署，那么 loki 的配置文件位置是在 Secrets 下的，名称默认为 loki。 123456789101112131415161718192 ...

在 k8s 中当我们需要持久化存储一些数据的使用，会使用到的就是 PV 和 PVC，但 PV 和 PVC 都是需要手动创建的话会很麻烦，特别是当有 StatefulSet 应用存在的时候，如果你需要手动对每个 pod 都创建一个 PVC 和 PV 就非常麻烦，于是 StorageClass 就是来解决这个问题的。 准备首先你需要一个 nfs 或其他存储，这里我以 nfs 为例进行部署 我们先来梳理一下思路和几个需要的东西： nfs 是我们最终的存储 nfs-client 是用来动态创建 pv 和 pvc 的，我们称为 provisioner StorageClass 关联到对应的 provisioner 就可以使用 statefulset（或别的资源）需要配置 storageClassName 进行使用 部署创建 ServiceAccount创建对应需要使用的 ServiceAccount，因为需要操作 pv 和 pvc 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142apiV ...

每次当我们发布新版本的时候总是慌兮兮，一方面是担心有 bug，另一方面其实重启应用会带来一些抖动，可能有几秒钟或者几个请求的不正常，从而担心用户在这段时间内的操作。那么如何在应用重启的过程中尽可能的保证不会带来抖动，从而平滑又优雅的重启呢？ 本文只针对于应用版本更新时，进行版本发布时进行的重启操作，从而导致的相关问题的解决。不涉及由于应用本身 panic 导致的重启，也不涉及蓝绿发布或回滚等操作。当前版本更新是在 k8s 中进行的重启操作，访问负载均衡交由 k8s 的 service 处理，再上层的网关层面的负载则不在本次讨论范围内。 通过本文你可以学到： go 应用优雅退出所需要做的事情 go 应用优雅退出 k8s 所需要的配置 k8s 应用关闭时 pod 的生命周期 测试程序先写一个最简单的测试程序（当然有很多压测工具都能满足需求，但是我还是想自己弄个最简单的，不想搞复杂），当然这个测试程序不能满足所有使用场景和情况，如并发的一些场景等，只是为了展现出固定的问题。 1234567891011121314151617181920212223242526272829packag ...

很早之前我有写过有关 defer 的博客，现在看来起标题的时候有点蠢，有点标题党，(https://www.linkinstars.com/post/48e6221e.html) 其中主要是注重与 defer 的使用，避免使用上的问题，对于 defer 具体实现其实只是点了一下，而今天就让我们详细看看 defer 究竟是如何实现的。 前置知识点 在阅读本文之前你可能需要有两个基础知识前提 defer 的基本使用规则 逃逸分析：https://www.linkinstars.com/post/1ceb1a77.html 函数调用规约：https://www.linkinstars.com/post/fecd400.html 因为在 1.14 之后 defer 是有优化过的(https://golang.org/doc/go1.14#runtime)，所以需要注意，本文使用的 go 版本是 1.17 引子问题 编译器是如何处理 defer 关键字的？ defer 的执行顺序是怎么样实现的？ defer 数据结构首先我们来看看 defer 究竟是长什么样子 1234567891 ...

函数调用规约？如果你是第一次听到这个名词可能会有疑惑，这是在说什么？难道两个函数之间调用还需要约定什么吗？难道不是定好入参出参就可以了吗？没错函数的调用规约其实就是：我在调用其他函数的时候我的参数和返回值要如何分布？ 那么其实在 golang 底层函数的调用还是有很多细节的，比如你的入参放在哪里？返回值存放在哪里？相信看完这篇你就都明白了。 栈 首先我们定一下基调，因为我们今天讨论的是函数调用规约，所以我们今天的主角是栈，没有堆什么事，也就是说，所有变量都默认分配在栈上，不考虑逃逸的情况 栈的样子先来看看我们今天主角的样子： 我们今天说的要说的栈，其实应该叫调用栈 call stack 而不是我们平常说的数据结构中栈。栈的增长方向是从高位地址到低位地址向下进行增长的，栈底是我们的高地址，而栈顶是我们的低地址，栈的作用是存放程序执行过程中使用的局部变量。 调用规约说简单也简单，说复杂也复杂，这里准备由浅入深，首先用一张图来直接描述 go 里面的函数调用规约究竟是怎么样的 左边是调用者栈情况，右边是被调用者栈情况 可以看到调用者栈里有本地的一些变量、当前调用函数的返回值、调用函 ...

在 go 中当我们需要延迟一段时间后执行，或者需要间隔固定时间去执行某个行为的时候就需要使用到 timer，那么 timer 到底是如何实现的呢？我们今天就来看看 timer 里面是什么样的。 同时因为 1.14 版本前后 timer 的实现有很大的区别，我们顺便来了解一下之前的版本和现在的版本有什么样的不一样，到底做了什么样的优化。 前置知识点有以下的知识点支持才能更好的理解今天的分析 需要有 GMP 模型的基础 需要有 go 调度相关的基础 需要有数据结构中’堆‘的基础 ticker要看 timer 可以先从 ticker 入手，ticker 其实我们经常使用到，ticker 顾名思义就是每次间隔一段时间触发一次，下面我们就来看看它的具体实现 带着问题 Ticker 如果当前时间到了，没有及时处理，下一次时间到了，会保留吗？是都在后面排队，还是直接被丢弃了？ NewTicker() 和 Tick() 有什么区别？使用上需要注意什么？ 数据结构123456// A Ticker holds a channel that delivers ``ticks'' ...

sync.Cond 作为 go 标准库提供的一个并发原语，但是可能你从来没听过，可见它使用场景挺少的，但是我们需要有这个知识储备，只有储备了之后才能在需要用的时候用出来。 其实如果你之前和我一样接触过 java，那么其实对于这个并发原语其实应该很熟悉，其实就是常说的等待通知机制，也就是 wait 方法和 notify 方法。 使用我们首先从使用的角度的出发，先来看看 cond 是如何使用的 三个方法首先我用最白话的方式描述一下 cond 的三个方法 Wait 当前调用者等待执行，直到被唤醒，调用该方法时需要加锁 Signal 唤醒一个调用者 Broadcast 唤醒所有调用者 一把锁一个队列cond 初始化需要传入一个锁，用于并发控制，调用 wait 的时候需要加锁 cond 内部维护着一个队列，等待调用者排队等待 使用我们创建两个 goroutine 使用 cond 等待执行任务，然后使用 signal 方法唤醒试试 123456789101112131415161718192021222324252627282930package mainimport ( " ...

你在实际业务中是否有遇到过下面这样的场景： 订单十分钟没有支付，自动取消 用户注册成功后无任何操作，一天后自动提醒 预定票之后，在出发之前的一天自动提醒用户 这样类似的场景经常会发生在实际的业务中，它们总有一个共性，就是当前并不是马上触发，而是需要过一段时间才进行触发，当触发时间到达时才进行具体的执行。那么问题就来了，为了实现这样的功能，我们如何更加灵活的实现呢？ 为什么使用延迟队列我们以 订单十分钟过期 场景举例： 方案 1：为当前订单创建一个定时器，定时器时间到了之后自动去查询当前订单状态，如果没有支付，则进行取消操作 方案 2：设定一个总的定时器，每一分钟检查一次，当检查发现过期的订单就直接进行取消操作 方案 3：如果你有一个延迟队列，你只需将任务丢进去，等到了对应的时间，这个任务会出队，然后出队的时候进行订单过期时间判断 方案比较正所谓抛弃场景谈方案都是耍流氓：我的观点也很明确，这三种方案都有自己所试用的场景。 方案 1如果全局只有一个用户，并且这个订单又是那种量比较小的，可能每天有个 30 个已经撑死了，这样的后台的系统，可能都谈不上需要高可用的情况，那么方 ...

之前我们解决了跨主机间容器间通信的问题，但是这也只能说我们铺好了路，村里通路了，但是其实作为 k8s 来说，还有好多其他的问题等待着我们解决。今天我们就通过这些问题来看看 k8s 的 CNI 的设计。CNI 到底究竟是个什么东西，到底是不是和你想的一样那么困难。 问题IP 分配我们知道 k8s 整个集群里面有许多的 pod 那么 IP 怎么分配呢？总不能分配着之后出现 IP 冲突了吧。k8s 集群里面是不是能不有一个类似 DHCP 的东西来管这个 IP 地址分配呢？ 流量转发当流量打到宿主机上时，应该有一个什么设备来快速将请求转到对应的 pod 才对吧？那么谁来做这个事情呢？ 那为了解决上面的问题，我们一步步出发。 k8s 网络模型首先有关 k8s 的网络模型，官网有下面的描述：（https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/cluster-administration/networking/） 节点上的 Pod 可以不通过 NAT 和其他任何节点上的 Pod 通信 节点上的代理（比如：系统守护进程、kubelet）可以和节点上的所有Pod通信 ...

你是否之前看过 k8s 的网络部分，第一次看是否会觉得很困难？或者说你有没有想过为什么 k8s 要这样设计它的网络，跨主机之间的网络通信究竟是怎么实现的？今天就来搞一篇干货，其实想写这个很久了，但是一直拖延症，这次正好碰到了一个新的点想让我仔细重新审视一下。 本文可能需要你有以下知识基础： docker基本原理 k8s基本架构 网络基础知识 本文不想引出过多细节的概念，因为网络本身确实有很多细节，每一个细节其实都可以写一篇，如果篇幅过长就会让人觉得没有重点，于是本文的重点将会放在从外部的大视角来看跨主机的网络通信，其中的细节先挖坑，后面慢慢填。 引子问题我们知道 k8s 往往会有很多主机进行集群的部署，k8s 要管理很多 pod，而这些 pod 里面有很多容器，每个容器都是一个小的服务，服务与服务之间往往需要互相访问，而 pod 并不总是在同一宿主机上，那么问题来了：k8s 是如何做到让服务之间能够互相访问的呢？这里网络的链路到底是怎么走的？ 时刻记住，本文将围绕这个问题展开。 假设和思考如果说每个容器都绑定一个宿主机的端口来进行通信，那么一旦容器很多就要占用非常多的宿主机的 ...