"Golang中的编译参数\n开发中经常使用 go build 命令来编译我们的程序源码，然后将生成二进制文件直接部署，极其方便。\n对于 go build 有一些参数，对于针对程序源码进行一些编译优化，下面我们对经常使用的一些参数来介绍一下。\n环境变量 环境变量需要在go命令前面设置，如果多个变量的话，中间需要用“空格”分隔。下面我们介绍一个非常常见到的一些环境变量\n$ CGO_ENABLED=1 GOARCH=amd64 GOOS=linux go build -o myserver main.go 除了这里给出的这几个变量外，还有一些其它变量，如 GODEBUG、GOFLAGS、GOPROXY 等，所有支持环境变量都可以在 里找到，有兴趣的话可以看看他们的作用。\n这里重点介绍一下 CGO_ENABLED 环境变量对我们程序的影响。 CGO_ENABLED是用来控制golang 编译期间是否支持调用 cgo 命令的开关，其值为1或0，默认情况下值为1，可以用 go env 查看默认值。\n如果你的程序里调用了cgo 命令，此参数必须设置为1,否则将编译时出错。这里直接用文档 中的一个例子验 …"

"iptables 作为 Linux/Unix 下一款优秀的防火墙软件，在安全方面发挥着极其重要的作用，作为系统管理员来讲一点也不陌生。不过对于一些新手来说，复杂性是一个门槛，Linux厂商为了解决这个问题，于是推出了新的管理工具,如 Centos 下的 Firewalld 和 Ubuntu 下的ufw, 他们对新手十分友好，只需要几个很简单的命令即可实现想要的功能，再不也必为记不住iptables中的四表五键而烦恼了。 那么，是不是有了 firewalld 和 ufw就不需要iptables了呢？并不是的。\n首先我们要清楚firewalld、ufw 与iptables的关系，可以理解为两者只是对iptables其进行了一层封装，它们在用户交互方面做了非常多的改进，使其对用户更加友好，不需要再记住原来那么多命令了。\n而目前对于一些系统管理员来讲，大概率还是会直接使用 iptables，主要原因是灵活性，当然也有一定的历史原因。对比前面两个管理工具，他们也存在一定的问题，如只能对单条规则进行管理，详细参考相关文档。\n另外对于 firewalld 还有图形界面。 …"

"在日常开发中经常会遇到有些镜像在 gcr.io 仓库，其仓库是google提供的，由于国内网络环境的复杂性是无法拉取到这些镜像的，这时候就需要我们想一些办法来实现拉取了。\n这里给出了两种解决方法，一种是直接使用代理，这种可以直接拉取远程镜像到本地。另一种是通过中转的方法，先找一个可以直接拉取到镜像的网络，先将存储到本地，然后再转镜像上传到三方国内可以访问的镜像，如我们最常用镜像 hub.docker.com。\n代理方法 使用代理方法的时候，如果通过直接设置 http_proxy 和 https_proxy 这两个环境变量是不可行的。主要原因是 docker 并不会使用它们，需要为 docker daemon 服务的设置代理才可以。\n设置docker服务代理 sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d/ sudo vim /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf 将以下内容写入 http-proxy.conf 文件\n[Service] …"

"在k8s中的时间会提示证书过期问题，如\n# kubectl get nodes Unable to connect to the server: x509: certificate has expired or is not yet valid 这里我们介绍一下续期方法。\n注意：当前集群通过 kubeadm 命令创建。\nkubeadm 安装得证书默认为 1 年，注意原证书文件必须保留在服务器上才能做延期操作，否则就会重新生成，集群可能无法恢复。\n准备 这里先查看一下测试集群的证书过期时间\n# kubeadm certs check-expiration [check-expiration] Reading configuration from the cluster... [check-expiration] FYI: You can look at this config file with \u0026#39;kubectl -n kube-system get cm kubeadm-config -o yaml\u0026#39; CERTIFICATE EXPIRES RESIDUAL TIME …"

"建议参考官方文档 https://istio.io/latest/zh/docs/setup/install/virtual-machine/ ，这里提醒大家对于命令中文版部分命令与英文版不一致，请以 英文版 为准。\n对于istio在vm上的安装教程主要分为三部分。首先是在k8s的master节点生成vm连接主节点的一些配置信息，其实是在vm上应用这些配置信息，最后也就是验证连接是否成功。\n本篇主要介绍“单网络”的情况， 对于”多网络“请自行参考官方文档。\nvm环境准备 生成vm通讯配置信息 这里主要介绍一些新手迷惑的部分。如环境变量设置及vm注册的方式\n设置环境变量 在设置变量时，对于”单网络“来讲 CLUSTER_NETWORK 和 VM_NETWORK 保留空值即可。如我这里设置如下\n$ VM_APP=\u0026#34;myapp\u0026#34; $ VM_NAMESPACE=\u0026#34;vm\u0026#34; $ WORK_DIR=\u0026#34;/root/myapp\u0026#34; $ SERVICE_ACCOUNT=\u0026#34;vm-sa\u0026#34; $ CLUSTER_NETWORK=\u0026#34;\u0026#34; $ …"

"什么是 docker buildx Docker Buildx是一个CLI插件，它扩展了Docker命令，完全支持Moby BuildKit builder toolkit提供的功能。它提供了与docker build相同的用户体验，并提供了许多新功能，如创建作用域生成器实例和针对多个节点并发构建。\nDocker Buildx包含在Docker 19.03中，并与以下Docker Desktop版本捆绑在一起。请注意，必须启用“实验特性”选项才能使用Docker Buildx。\nDocker Desktop Enterprise version 2.1.0 Docker Desktop Edge version 2.0.4.0 or higher\n用法 Usage: docker buildx [OPTIONS] COMMAND Extended build capabilities with BuildKit Options: --builder string Override the configured builder instance Management Commands: …"

"在使用kubenetes的过程中，如何将服务开放到集群外部访问是一个重要的问题。当使用云平台（阿里云、腾讯云、AWS等）的容器服务时，我们可以通过配置 service 为 LoadBalancer 模式来绑定云平台的负载均衡器，从而实现外网的访问。但是，如果对于自建的 kubernetes裸机集群，这个问题则要麻烦的多。\n祼机集群不支持负载均衡的方式，可用的不外乎NodePort、HostNetwork、ExternalIPs等方式来实现外部访问。但这些方式并不完美，他们或多或少都存在的一些缺点，这使得裸机集群成为Kubernetes生态系统中的二等公民。\nMetalLB 旨在通过提供与标准网络设备集成的Network LB实施来解决这个痛点，从而使裸机群集上的外部服务也尽可能“正常运行”，减少运维上的管理成本。它是一种纯软件的解决方案，参考 https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/baremetal/。\n从 v0.13.0 版本开始，官方对解决方案进行了部分调整，操作步骤简洁一些，建议使用最新版本， …"

"使用服务入口（Service Entry） 来添加一个服务入口到 Istio 内部维护的服务注册中心。添加了服务入口后，Envoy 代理可以向服务发送流量，就好像它是网格内部的服务一样，可参考 https://istio.io/latest/zh/docs/concepts/traffic-management/#service-entries。\n简单的理解就是允许内网向外网服务发送流量请求，但你可能会说正常情况下在pod里也是可以访问外网的，这两者有什么区别呢?\n确实默认情况下，Istio 配置 Envoy 代理可以将请求传递给外部服务。但是无法使用 Istio 的特性来控制没有在网格中注册的目标流量。这也正是 ServiceEntry 真正发挥的作用，通过配置服务入口允许您管理运行在网格外的服务的流量。\n此外，可以配置虚拟服务和目标规则，以更精细的方式控制到服务条目的流量，就像为网格中的其他任何服务配置流量一样。\n为了更好的理解这一块的内容，我们先看一下普通POD发送请求的流程图普通 Pod 请求\n创建 ServiceEntry 资源 举例来说：\nsvc-entry.yaml …"

"环境 ubuntu18.04 64位\nKubernetes v1.21.3\n这里需要注意，本教程安装的k8s版本号 \u0026lt;- v1.24.0，主要是因为从v1.24.0以后移除了 Dockershim，无法继续使用 Docker Engine，后续将默认采用 containerd ，它是一个从 CNCF 毕业的项目。如果仍想使用原来 Docker Engine 的方式可以安装 cri-dockerd ，它是 Dockershim 的替代品。\n如果你想将现在 Docker Engine 的容器更换为 containerd，可以参考官方迁移教程 将节点上的容器运行时从 Docker Engine 改为 containerd\n为了解决国内访问一些国外网站慢的问题，本文使用了国内阿里云的镜像。\n更换apt包源 这里使用aliyun镜像 , 为了安全起见，建议备份原来系统默认的 /etc/apt/sources.list 文件\n编辑文件 /etc/apt/sources.list，将默认网址 或 替换为\n更新缓存\n$ sudo apt-get clean all $ sudo apt-get …"

"The SPIFFE Workload API\nEnvoy spiffe spire\n简而言之SPIFFE\nSPIFFE信任域\n使用SPIRE（自动）提供TLS证书给Envoy以进行更强大的身份验证\n谁使用SPIFFE？\nSecuring the Service Mesh with SPIRE 0.3"

"在runtime中有 [runtime.LockOSThread](https://github.com/golang/go/blob/go1.16.3/src/runtime/proc.go#L4248-L4278) 和 [runtime.UnlockOSThread](https://github.com/golang/go/blob/go1.16.3/src/runtime/proc.go#L4302-L4323) 两个函数，这两个函数有什么作用呢？我们看一下标准库中对它们的解释。\nruntime.LockOSThread // LockOSThread wires the calling goroutine to its current operating system thread. // The calling goroutine will always execute in that thread, // and no other goroutine will execute in it, // until the calling goroutine has made …"

"无锁队列是 lock-free 中最基本的数据结构，一般应用在需要一款高性能队列的场景下。\n对于多线程用户来说，无锁队列的入队和出队操作是线程安全的，不用再加锁控制\n什么是无锁队列 队列每个开发者都知道，那么什么又是无锁队列呢？字面理解起来就是一个无锁状态的队列，多个线程（消费者）同时操作数据的时候不需要加锁，因为加/解锁都是一个很消耗资源的动作。\n实现原理 我们先看一下无锁队列的底层实现数据结构。\n数据结构 无锁队列底层的数据结构实现方式主要有两种：数组 和 链接。\n数组 在首次初始化时，需要申请一块连接的大的内存。读写数据直接从数据的指定位置操作即可，时间复杂度为O(1)。\n缺点：数组长度有限，一旦数组索引位置写满，则无法继续写入，即队列有上限。\n链表 不用像数组一样，刚开始就申请一块连接的大的内存空间。只有在每次写时数据的时候，申请这个数据节点大小的内存即可，这样就可以实现无限的写入，没有长度限制问题。\n缺点：每次写数据都要申请内存，在写的场景，最差的情况是多少个数据就申请多少次内存，而每次申请都是一个消耗资源的动作。\n可以看到无锁底层的实现的不同各有优势。多数据情况下，我们都采 …"

"上一节《 GC 对根对象扫描实现的源码分析》中，我们提到过在GC的时候，在对一些goroutine 栈进行扫描时，会在其扫描前触发 G 的暂停([suspendG](https://github.com/golang/go/blob/go1.16.2/src/runtime/preempt.go#L76-L254))和恢复([resumeG](https://github.com/golang/go/blob/go1.16.2/src/runtime/preempt.go#L256-L280))。\n// markroot scans the i\u0026#39;th root. // // Preemption must be disabled (because this uses a gcWork). // // nowritebarrier is only advisory here. // //go:nowritebarrier func markroot(gcw *gcWork, i uint32) { baseFlushCache := uint32(fixedRootCount) …"

"对于提高对 stack 的使用效率，避免重复从heap中分配与释放，对其使用了 pool 的概念，runtime 里为共提供了两个pool, 分别为 stackpool ，另一个为 stackLarge。stack pool\nstackpool: 16b~32k 对应通用的大小的stack。获取时通过调用 stackpoolalloc(), 释放时调用 stackpoolfree()。\nstackLarge：对应 \u0026gt; 32K 的 stack\n在程序全局调度器 初始化 时会通过调用 stackinit() 实现对 stack 初始化。\n当我们执行一个 go func() 语句的时候，runtime 会通过调用 newproc() 函数来创建G。而内部真正创建G的函数为 [newproc1()](https://github.com/golang/go/blob/go1.16.3/src/runtime/proc.go#L3990-L4098)，在没有G可以复用的情况下，会通过 newg = malg(_StackMin) 语句创建一个包含stack的G。\n// Allocate a …"

"现状 目前在网络编程中，golang采用的是一种 goroutine-per-connection 的模式，即为每一个连接都分配一个goroutine，一个连接就是一个goroutine，多个连接之间没有关系。\npackage main import ( \u0026#34;fmt\u0026#34; \u0026#34;io/ioutil\u0026#34; \u0026#34;net\u0026#34; \u0026#34;time\u0026#34; ) //模拟server端 func main() { tcpServer, _ := net.ResolveTCPAddr(\u0026#34;tcp4\u0026#34;, \u0026#34;:8080\u0026#34;) listener, _ := net.ListenTCP(\u0026#34;tcp\u0026#34;, tcpServer) for { //当有新客户端请求时拿到与客户端的连接 conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println(err) continue } // 处理逻辑 goroutine-per-connection go handle(conn) } } …"