go语言读取conf go语言读取cpu序列号

Go语言。 怎样读取一行几个数字。

package main

import "fmt"

func main() {

    var a, b, c int

    fmt.Scanf("%d%d%d", a, b, c)

    fmt.Println(a + b + c)

}

希望采纳go语言读取conf！

go语言聊天室实现（六）创建HTTP连接，并升级为长连接

go语言读取conf我们在mian函数中，首先初始化配置文件，然后新建http连接。

这个连接创建之后，监听服务器的9999端口。如果url的路径后缀为 "/ws",就转发到ws/ws.go中的IndexHandler方法中。

这个方法中首先go语言读取conf我们创建一个websocket的Upgrader实例，然后我们使用Upgrader的upgrade方法来升级一下我们的连接为长连接。

升级完成之后会返回一个*websocket.Conn的连接，我们之后所有的关于连接的操作，都是基于该conn的。

在该连接完成之后，我们将连接存放到一个名为Client的map中，以便之后管理更为方便。

之后，我们启动一个goroutine来读取连接中发送的信息内容，再根据内容进行相应的操作。

go语言聊天室实现（七）websocket收消息设置

上一节中go语言读取conf，go语言读取conf我们为每个连接都创建go语言读取conf了一个goroutine来读取其中的消息，现在我们将这个读取消息的方法实现一下。

我们在application目录下新建controllers目录，并在其中创建一个MessageController.go文件。

首先我们新建一个MessageController的结构体，内容如下

这个结构体包括两个内容，一个是我们将连接放在数组之后，返回的索引，另一个是连接本身.

这个是具体的方法。

我们首先设置了一下读消息的大小、超时时间以及超时后需要的操作。

超时时间如果设置为0,那么就是永不超时。之前在这里直接写0，被告知需要传一个time.Time类型的数据。最终谷歌后才得到了这个值time.Time{}为"0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC"。

我们将用户手法消息的内容定义为一个结构体，然后将用户的订阅信息的json通过json.unmarshal转换成这个结构体。

之后的switch操作与我们在Swoole中的操作基本雷同，在查询到login之后，调用service中 的login方法来进行注册。

下一节中我们再介绍具体的注册逻辑。

09-kubernetes中的域名解析流程

从Kubernetes 1.11版本开始，Kubernetes集群的DNS服务由CoreDNS提供。CoreDNS是CNCF基金会的一个项目，是用Go语言实现的高性能、插件式、易扩展的DNS服务端。CoreDNS解决了KubeDNS的一些问题，例如dnsmasq的安全漏洞、externalName不能使用stubDomains设置，等等。

CoreDNS支持自定义DNS记录及配置upstream DNS Server，可以统一管理Kubernetes基于服务的内部DNS和数据中心的物理DNS。

CoreDNS没有使用多个容器的架构，只用一个容器便实现了KubeDNS内3个容器的全部功能。

从kubernetes官方提供的 coredns.yml 文件中，不难看出coredns服务配置至少需要一个ConfigMap、一个Deployment和一个Service共3个资源对象。ConfigMap coredns 主要配置文件Corefile的内容：

其中主要有二个地方来解析配置

1、这段配置的意思是cluster.local后缀的域名都是kubernetes内部域名，coredns会监控service的变化来修改域名的记录

2、如果coredns没有找到dns记录，则去找 /etc/resolv.conf 中的 nameserver 解析

接下来使用一个带有nslookup工具的Pod来验证DNS服务能否正常工作：

通过nslookup进行测试。

查找defaul命名空间存在的ng-deploy-80服务

如果某个Service属于不同的命名空间，那么在进行Service查找时，需要补充Namespace的名称，组合成完整的域名。下面以查找kubernetes-dashboard服务为例，

众所周知, DNS 服务器用于将域名转换为 IP (具体为啥要转换建议复习下 7 层网络模型). Linux 服务器中 DNS 解析配置位于 /etc/resolv.conf , 在 Pod 中也不例外,

DNS 策略可以逐个 Pod 来设定。当前kubernetes支持这4中DNS 策略

如果我们不填dnsPolicy, 默认策略就是 ClusterFirst 。

kubelet 在起 pause 容器的时候，会将其 DNS 解析配置初始化成集群内的配置。配置: 它的 nameserver 就是指向 coredns 的

k8s里面有4种DNS策略， 而coredns使用的DNS策略就是Default， 这个策略的意思就是继承宿主机上的/etc/resolve.conf, 所以coredns Pod 里面的/etc/resolve.conf 的内容就是宿主机上的内容。

在集群中 pod 之间互相用 svc name 访问的时候，会根据 resolv.conf 文件的 DNS 配置来解析域名，下面来分析具体的过程。

pod 的 resolv.conf 文件主要有三个部分，分别为 nameserver、search 和 option。而这三个部分可以由 K8s 指定，也可以通过 pod.spec.dnsConfig 字段自定义。

nameserver

resolv.conf 文件的第一行 nameserver 指定的是 DNS 服务的 IP，这里就是 coreDNS 的

clusterIP：

也就是说所有域名的解析，都要经过coreDNS的虚拟IP 10.100.0.2 进行解析， 不论是内部域还是外部域名。

search 域

resolv.conf 文件的第二行指定的是 DNS search 域。解析域名的时候，将要访问的域名依次带入 search 域，进行 DNS 查询。

比如我要在刚才那个 pod 中访问一个域名为 ng-deploy-80的服务，其进行的 DNS 域名查询的顺序是：

options

resolv.conf 文件的第三行指定的是其他项，最常见的是 dnots。dnots 指的是如果查询的域名包含的点 “.” 小于 5，则先走 search 域，再用绝对域名；如果查询的域名包含点数大于或等于 5，则先用绝对域名，再走 search 域。K8s 中默认的配置是 5。

也就是说，如果我访问的是 a.b.c.e.f.g ，那么域名查找的顺序如下：

通过 svc 访问

在 K8s 中，Pod 之间通过 svc 访问的时候，会经过 DNS 域名解析，再拿到 ip 通信。而 K8s 的域名全称为 "service-name.namespace.svc.cluster.local"，而我们通常只需将 svc name 当成域名就能访问到 pod，这一点通过上面的域名解析过程并不难理解。

参考

（1）K8S落地实践 之 服务发现（CoreDNS）

（2）自定义 DNS 服务

（3）Kubernetes 服务发现之 coreDNS

（4）Kubernetes 集群 DNS 服务发现原理

（5）Kubernetes之服务发现和域名解析过程分析

Go语言中恰到好处的内存对齐

在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？

输出结果：

这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病

真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：

输出结果：

最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？

在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么

有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放

上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：

在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势

另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)

在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：

从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作

而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法

在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：

另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑

输出结果：

在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数

在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的

接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果

在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则

根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐

Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx

通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？

是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况

在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)

输出结果：

通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小

接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？

符合规则 2，不需要额外对齐

Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd

通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：

仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？

通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界

那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮

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