【cdn面板源码】【hiveloader源码】【bookinge 源码】docker 源码 golang

来源:tinyid源码

1.【Golang源码分析】Golang如何实现自举(一)
2.Golang + Docker = Rikka - 极简图床
3.golang 打包到docker运行最小镜像
4.用Golang手写一个Container
5.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft

docker 源码 golang

【Golang源码分析】Golang如何实现自举(一)

       本文旨在探索Golang如何实现自举这一复杂且关键的源码技术。在深入研究之前,源码让我们先回顾Golang的源码历史。Golang的源码开发始于年,其编译器在早期阶段是源码由C语言编写。直到Go 1.5版本,源码cdn面板源码Golang才实现了自己的源码编译器。研究自举的源码最佳起点是理解从Go 1.2到Go 1.3的版本,这些版本对自举有重要影响,源码后续还将探讨Go 1.4。源码

       接下来,源码我们来了解一下Golang的源码编译过程。Golang的源码编译主要涉及几个阶段:词法解析、语法解析、源码优化器和生成机器码。源码这一过程始于用户输入的“go build”等命令,这些命令实际上触发了其他内部命令的执行。这些命令被封装在环境变量GOTOOLDIR中,具体位置因系统而异。尽管编译过程看似简单,但实际上包含了多个复杂步骤,包括词法解析、hiveloader源码语法解析、优化器、生成机器码以及连接器和buildid过程。

       此外,本文还将介绍Golang的目录结构及其功能,包括API、文档、C头文件、依赖库、源代码、杂项脚本和测试目录。编译后生成的文件将被放置在bin和pkg目录中,其中bin目录包含go、godoc和gofmt等文件,pkg目录则包含动态链接库和工具命令。

       在编译Golang时,首先需要了解如何安装GCC环境。为了确保兼容性,推荐使用GCC 4.7.0或4.7.1版本。通过使用Docker镜像简化了GCC的安装过程,使得编译变得更为便捷。bookinge 源码编译Golang的命令相对简单,通过执行./all即可完成编译过程。

       最后,本文对编译文件all.bash和make.bash进行了深入解析。all.bash脚本主要针对nix系统执行,而make.bash脚本则包含了编译过程的关键步骤,包括设置SELinux、编译dist文件、编译go_bootstrap文件,直至最终生成Golang可执行文件。通过分析这些脚本,我们可以深入了解Golang的自举过程,即如何通过go_bootstrap文件来编译生成最终的Golang。

       总结而言,Golang的自举过程是一个复杂且多步骤的技术,包含了从早期C语言编译器到自动生成编译器的转变。通过系列文章的深入探讨,我们可以更全面地理解Golang自举的实现细节及其背后的逻辑。本文仅是这一过程的起点,后续将详细解析自举的关键组件和流程。

Golang + Docker = Rikka - 极简图床

       学习

       在忙碌的printrun源码面试间,我抽空研究了Golang和Docker,花了大约一天多的时间阅读文档和编写代码,成功打造了一个小型的图床,仅供个人使用。

       项目

       项目名叫Rikka,其名称显然包含了特定的含义。

       特性

       Rikka是开源项目,功能简单,主要就是一个图床。

       资源

       项目地址:GitHub - 7sDream/rikka: A simple photo share website in go

       Docker集成

       打包了Docker镜像并上传到Dockerhub,保持更新,便于用户直接使用。详细信息在Readme中。

       预览

       首页简洁,CSS设计基于直觉。通过“Choose”按钮上传,填写密码,点击“Upload”即可上传,跳转至查看页面。

       查看页面

       查看页面提供各种格式文本的复制功能,通过左侧按钮,bbd源码将文本粘贴到所需位置。页面浏览完毕后可关闭。

       Demo

       提供了Demo站点,地址如下,密码为“rikka”,仅供测试,注意定期清理,不建议长期使用。

       DaoCloud

       使用DaoCloud免费配额部署了Demo站点,体验良好,除了pull image时稍慢外,整体表现不错。

       部署教程

       提供了一个在DaoCloud上部署Rikka的教程,支持部署到个人VPS或绑定域名。

       后期目标

       未来计划逐步完善项目,不急于求成。

       个人感悟

       发现Golang易于上手,但还需深入学习。Docker是个有用的工具,未来会更多地使用。

       免责

       与DaoCloud无利益关系,未涉及任何广告宣传。使用已取得授权,未获授权将立即替换。

golang 打包到docker运行最小镜像

       在将 Go 项目打包到 Docker 运行时,为了实现最小镜像,推荐使用交叉编译的方式。这种方法避免了依赖大体积的 golang SDK,而是将 Go 程序编译为 Linux 可执行文件,配合轻量级操作系统如 Alpine,镜像大小可降至十几 MB 左右。以下是如何实现这一过程的步骤:

       1. 首先,编写一个简单的 Go 程序,并使用 Goreleaser 或手动交叉编译生成可执行文件。

       2. 在本地创建 Dockerfile,确保指定正确的可执行文件路径(如 `COPY golang_app /apps/golang_app`)。

       3. 运行 `docker build -t go_docker_demo1:v1.1 .` 命令构建镜像,生成的镜像大小仅有 MB。

       4. 启动镜像,使用 `-v` 参数挂载宿主机目录到容器,以便于修改配置文件,例如:

       - Windows: `docker run -d --name my-go_docker_demo1 -p : -v /d/go_docker_demo1/conf:/apps/conf go_docker_demo1:v1.1`

       - Linux: 选择一个合适挂载方式

       5. 修改宿主机的配置文件后,重启容器,程序会自动加载新配置,实现灵活的配置更新。

       通过这种方式,你可以获得一个小型且高效的 Docker 镜像,满足 Go 项目在 Docker 中的高效运行需求。

用Golang手写一个Container

       Docker作为容器化技术的热门选择,对于开发者具有重要意义。本文将通过使用Go语言,简要地构建一个基础容器,以理解容器的核心原理和实现。

       在开始之前,理解Linux操作系统、Docker的基本概念和Go语言是必不可少的。Docker基于Linux容器技术,尤其是命名空间和cgroups,提供了隔离性和资源管理。Go语言的官方文档将为我们的编写提供参考。

       容器化的核心是将应用程序及其依赖封装在独立的运行环境中,通过操作系统级别的隔离,每个容器拥有独立的进程空间等。它轻量级、可移植,且支持资源管理和扩展。一个简易的容器实现可能涉及main函数、子进程和命名空间的设置,如UTS、PID和MNT命名空间。

       在Go代码中,我们首先读取命令行参数,如果为"run",执行parent函数,如果为"child",运行子方法。通过添加UTS命名空间和根文件系统挂载,模拟容器的环境。Linux的cgroups用于资源限制,如CPU和内存,以防止资源抢占或滥用。

       尽管本文仅展示了基础版的容器构建,但实际的容器实现远比这复杂,需要考虑安全性、权限管理以及更深层次的隔离机制。参考文档如Docker官方文档、Go语言文档以及Linux命名空间和cgroups的官方文档,有助于深入了解和实现完整容器。

浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft

       本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程,以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先,我们关注数据的生产部分。

       在部署Kafka集群时,我们将选择Kraft而非Zookeeper,通过docker-compose实现。集群中,理解LISTENERS的含义至关重要,主要有几个类型:

       Sarama在每个topic和partition下,会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法,接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。

       在newBrokerProducer中,run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接,通过channel在不同线程间传递信息,体现了goroutine使用的精髓。

       真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中,这是数据在三层协程中传输的环节,虽然深度适中,但需要仔细理解。

       sarama的架构清晰,但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究:当output = p.bridge,它作为连接内外协程的桥梁;output = nil则关闭channel,output = bridge时允许写入。

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