GO語言商業(yè)案例（十八）：stream

切換到新語言始終是一大步，尤其是當(dāng)您的團(tuán)隊(duì)成員只有一個(gè)時(shí)有該語言的先前經(jīng)驗(yàn)?，F(xiàn)在，Stream 的主要編程語言從 Python 切換到了 Go。這篇文章將解釋stream決定放棄 Python 并轉(zhuǎn)向 Go 的一些原因。

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到蒼梧網(wǎng)站設(shè)計(jì)與蒼梧網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、申請域名、虛擬空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋蒼梧地區(qū)。

Go 非?？臁Ｐ阅茴愃朴?Java 或 C++。對于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。

對于許多應(yīng)用程序來說，編程語言只是應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫之間的粘合劑。語言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一個(gè)API 提供商，為 700 家公司和超過 5 億最終用戶提供提要和聊天平臺。多年來，我們一直在優(yōu)化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最終，您會達(dá)到所使用語言的極限。Python 是一門很棒的語言，但對于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相當(dāng)緩慢。我們經(jīng)常遇到性能問題，Cassandra 需要 1 毫秒來檢索數(shù)據(jù)，而 Python 會花費(fèi)接下來的 10 毫秒將其轉(zhuǎn)換為對象。

看看我如何開始 Go 教程中的一小段 Go 代碼。（這是一個(gè)很棒的教程，也是學(xué)習(xí) Go 的一個(gè)很好的起點(diǎn)。）

如果您是 Go 新手，那么在閱讀那個(gè)小代碼片段時(shí)不會有太多讓您感到驚訝的事情。它展示了多個(gè)賦值、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、指針、格式和一個(gè)內(nèi)置的 HTTP 庫。當(dāng)我第一次開始編程時(shí)，我一直喜歡使用 Python 更高級的功能。Python 允許您在編寫代碼時(shí)獲得相當(dāng)?shù)膭?chuàng)意。例如，您可以：

這些功能玩起來很有趣，但是，正如大多數(shù)程序員會同意的那樣，在閱讀別人的作品時(shí)，它們通常會使代碼更難理解。Go 迫使你堅(jiān)持基礎(chǔ)。這使得閱讀任何人的代碼并立即了解發(fā)生了什么變得非常容易。 注意：當(dāng)然，它實(shí)際上有多“容易”取決于您的用例。如果你想創(chuàng)建一個(gè)基本的 CRUD API，我仍然推薦 Django + DRF或 Rails。

作為一門語言，Go 試圖讓事情變得簡單。它沒有引入許多新概念。重點(diǎn)是創(chuàng)建一種非?？焖偾乙子谑褂玫暮唵握Z言。它唯一具有創(chuàng)新性的領(lǐng)域是 goroutine 和通道。（100% 正確CSP的概念始于 1977 年，所以這項(xiàng)創(chuàng)新更多是對舊思想的一種新方法。）Goroutines 是 Go 的輕量級線程方法，通道是 goroutines 之間通信的首選方式。Goroutines 的創(chuàng)建非常便宜，并且只需要幾 KB 的額外內(nèi)存。因?yàn)?Goroutine 非常輕量，所以有可能同時(shí)運(yùn)行數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)。您可以使用通道在 goroutine 之間進(jìn)行通信。Go 運(yùn)行時(shí)處理所有復(fù)雜性。goroutines 和基于通道的并發(fā)方法使得使用所有可用的 CPU 內(nèi)核和處理并發(fā) IO 變得非常容易——所有這些都不會使開發(fā)復(fù)雜化。與 Python/Java 相比，在 goroutine 上運(yùn)行函數(shù)需要最少的樣板代碼。您只需在函數(shù)調(diào)用前加上關(guān)鍵字“go”：

Go 的并發(fā)方法很容易使用。與 Node 相比，這是一種有趣的方法，開發(fā)人員必須密切關(guān)注異步代碼的處理方式。Go 中并發(fā)的另一個(gè)重要方面是競爭檢測器。這樣可以很容易地確定異步代碼中是否存在任何競爭條件。

我們目前用 Go 編寫的最大的微服務(wù)編譯需要 4 秒。與以編譯速度慢而聞名的 Java 和 C++ 等語言相比，Go 的快速編譯時(shí)間是一項(xiàng)重大的生產(chǎn)力勝利。我喜歡在程序編譯的時(shí)候摸魚，但在我還記得代碼應(yīng)該做什么的同時(shí)完成事情會更好。

首先，讓我們從顯而易見的開始：與 C++ 和 Java 等舊語言相比，Go 開發(fā)人員的數(shù)量并不多。根據(jù)StackOverflow的數(shù)據(jù)， 38% 的開發(fā)人員知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 數(shù)據(jù)顯示了類似的趨勢：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等語言使用更廣泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸運(yùn)的是，Go 是一種非常簡單易學(xué)的語言。它提供了您需要的基本功能，僅此而已。它引入的新概念是“延遲”聲明和內(nèi)置的并發(fā)管理與“goroutines”和通道。（對于純粹主義者來說：Go 并不是第一種實(shí)現(xiàn)這些概念的語言，只是第一種使它們流行起來的語言。）任何加入團(tuán)隊(duì)的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 開發(fā)人員都可以在一個(gè)月內(nèi)在 Go 上發(fā)揮作用，因?yàn)樗暮唵涡浴Ｅc許多其他語言相比，我們發(fā)現(xiàn)組建 Go 開發(fā)人員團(tuán)隊(duì)更容易。如果您在博爾德和阿姆斯特丹等競爭激烈的生態(tài)系統(tǒng)中招聘人員，這是一項(xiàng)重要的優(yōu)勢。

對于我們這樣規(guī)模的團(tuán)隊(duì)（約 20 人）來說，生態(tài)系統(tǒng)很重要。如果您必須重新發(fā)明每一個(gè)小功能，您根本無法為您的客戶創(chuàng)造價(jià)值。Go 對我們使用的工具有很好的支持。實(shí)體庫已經(jīng)可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任務(wù)調(diào)度、表達(dá)式解析和 RocksDB。與 Rust 或 Elixir 等其他較新的語言相比，Go 的生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)重大勝利。它當(dāng)然不如 Java、Python 或 Node 之類的語言好，但它很可靠，而且對于許多基本需求，你會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有高質(zhì)量的包可用。

Gofmt 是一個(gè)很棒的命令行實(shí)用程序，內(nèi)置在 Go 編譯器中，用于格式化代碼。就功能而言，它與 Python 的 autopep8 非常相似。我們大多數(shù)人并不真正喜歡爭論制表符與空格。格式的一致性很重要，但實(shí)際的格式標(biāo)準(zhǔn)并不那么重要。Gofmt 通過使用一種正式的方式來格式化您的代碼來避免所有這些討論。

Go 對協(xié)議緩沖區(qū)和 gRPC 具有一流的支持。這兩個(gè)工具非常適合構(gòu)建需要通過 RPC 通信的微服務(wù)。您只需要編寫一個(gè)清單，在其中定義可以進(jìn)行的 RPC 調(diào)用以及它們采用的參數(shù)。然后從這個(gè)清單中自動生成服務(wù)器和客戶端代碼。生成的代碼既快速又具有非常小的網(wǎng)絡(luò)占用空間并且易于使用。從同一個(gè)清單中，您甚至可以為許多不同的語言生成客戶端代碼，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，內(nèi)部流量不再有模棱兩可的 REST 端點(diǎn)，您每次都必須編寫幾乎相同的客戶端和服務(wù)器代碼。.

Go 沒有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那樣的單一主導(dǎo)框架。這是 Go 社區(qū)內(nèi)激烈爭論的話題，因?yàn)樵S多人主張你不應(yīng)該一開始就使用框架。我完全同意這對于某些用例是正確的。但是，如果有人想構(gòu)建一個(gè)簡單的 CRUD API，他們將更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。對于 Stream 的用例，我們更喜歡不使用框架。然而，對于許多希望提供簡單 CRUD API 的新項(xiàng)目來說，缺乏主導(dǎo)框架將是一個(gè)嚴(yán)重的劣勢。

Go 通過簡單地從函數(shù)返回錯(cuò)誤并期望調(diào)用代碼來處理錯(cuò)誤（或?qū)⑵浞祷氐秸{(diào)用堆棧）來處理錯(cuò)誤。雖然這種方法有效，但很容易失去問題的范圍，以確保您可以向用戶提供有意義的錯(cuò)誤。錯(cuò)誤包通過允許您向錯(cuò)誤添加上下文和堆棧跟蹤來解決此問題。另一個(gè)問題是很容易忘記處理錯(cuò)誤。像 errcheck 和 megacheck 這樣的靜態(tài)分析工具可以方便地避免犯這些錯(cuò)誤。雖然這些變通辦法效果很好，但感覺不太對勁。您希望該語言支持正確的錯(cuò)誤處理。

Go 的包管理絕不是完美的。默認(rèn)情況下，它無法指定特定版本的依賴項(xiàng)，也無法創(chuàng)建可重現(xiàn)的構(gòu)建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系統(tǒng)。但是，使用正確的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep來管理您的依賴項(xiàng)，以允許指定和固定版本。除此之外，我們還貢獻(xiàn)了一個(gè)名為的開源工具VirtualGo，它可以更輕松地處理用 Go 編寫的多個(gè)項(xiàng)目。

我們進(jìn)行的一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)是在 Python 中使用我們的排名提要功能并在 Go 中重寫它?？纯催@個(gè)排名方法的例子：

Python 和 Go 代碼都需要執(zhí)行以下操作來支持這種排名方法：

開發(fā) Python 版本的排名代碼大約花了 3 天時(shí)間。這包括編寫代碼、單元測試和文檔。接下來，我們花了大約 2 周的時(shí)間優(yōu)化代碼。其中一項(xiàng)優(yōu)化是將分?jǐn)?shù)表達(dá)式 (simple_gauss(time)*popularity) 轉(zhuǎn)換為抽象語法樹. 我們還實(shí)現(xiàn)了緩存邏輯，可以在未來的特定時(shí)間預(yù)先計(jì)算分?jǐn)?shù)。相比之下，開發(fā)此代碼的 Go 版本大約需要 4 天時(shí)間。性能不需要任何進(jìn)一步的優(yōu)化。因此，雖然 Python 的最初開發(fā)速度更快，但基于 Go 的版本最終需要我們團(tuán)隊(duì)的工作量大大減少。另外一個(gè)好處是，Go 代碼的執(zhí)行速度比我們高度優(yōu)化的 Python 代碼快大約 40 倍?，F(xiàn)在，這只是我們通過切換到 Go 體驗(yàn)到的性能提升的一個(gè)示例。

與 Python 相比，我們系統(tǒng)的其他一些組件在 Go 中構(gòu)建所需的時(shí)間要多得多。作為一個(gè)總體趨勢，我們看到 開發(fā) Go 代碼需要更多的努力。但是，我們花更少的時(shí)間 優(yōu)化 代碼以提高性能。

我們評估的另一種語言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虛擬機(jī)之上。這是一種迷人的語言，我們之所以考慮它，是因?yàn)槲覀兊囊幻麍F(tuán)隊(duì)成員在 Erlang 方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。對于我們的用例，我們注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服務(wù)數(shù)千個(gè)并發(fā)請求。但是，如果您查看單個(gè)請求的性能，Go 對于我們的用例來說要快得多。我們選擇 Go 而不是 Elixir 的另一個(gè)原因是生態(tài)系統(tǒng)。對于我們需要的組件，Go 有更成熟的庫，而在許多情況下，Elixir 庫還沒有準(zhǔn)備好用于生產(chǎn)環(huán)境。培訓(xùn)/尋找開發(fā)人員使用 Elixir 也更加困難。這些原因使天平向 Go 傾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起來很棒，絕對值得一看。

Go 是一種非常高性能的語言，對并發(fā)有很好的支持。它幾乎與 C++ 和 Java 等語言一樣快。雖然與 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 構(gòu)建東西確實(shí)需要更多時(shí)間，但您將節(jié)省大量用于優(yōu)化代碼的時(shí)間。我們在Stream有一個(gè)小型開發(fā)團(tuán)隊(duì)，為超過 5 億最終用戶提供動力和聊天。Go 結(jié)合了 強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng) 、新開發(fā)人員的 輕松入門、快速的性能 、對并發(fā)的 可靠支持和高效的編程環(huán)境 ，使其成為一個(gè)不錯(cuò)的選擇。Stream 仍然在我們的儀表板、站點(diǎn)和機(jī)器學(xué)習(xí)中利用 Python 來提供個(gè)性化的訂閱源. 我們不會很快與 Python 說再見，但今后所有性能密集型代碼都將使用 Go 編寫。我們新的聊天 API也完全用 Go 編寫。

Kubernetes 面試題干貨集錦

簡述 etcd 及其特點(diǎn)？

答：etcd 是 CoreOS 團(tuán)隊(duì)發(fā)起的開源項(xiàng)目，是一個(gè)管理配置信息和服務(wù)發(fā)現(xiàn)

（service discovery）的項(xiàng)目，它的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)高可用的分布式鍵值（key-value）

數(shù)據(jù)庫，基于 Go 語言實(shí)現(xiàn)。

特點(diǎn)：

l 簡單：支持 REST 風(fēng)格的 HTTP+JSON API

l 安全：支持 HTTPS 方式的訪問

l 快速：支持并發(fā) 1k/s 的寫操作

l 可靠：支持分布式結(jié)構(gòu)，基于 Raft 的一致性算法，Raft 是一套通過選舉主節(jié)點(diǎn)來

實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)一致性的算法。

簡述 etcd 適應(yīng)的場景？

答：etcd 基于其優(yōu)秀的特點(diǎn)，可廣泛的應(yīng)用于以下場景：

l 服務(wù)發(fā)現(xiàn)(Service Discovery)：服務(wù)發(fā)現(xiàn)主要解決在同一個(gè)分布式集群中的進(jìn)程

或服務(wù)，要如何才能找到對方并建立連接。本質(zhì)上來說，服務(wù)發(fā)現(xiàn)就是想要了解

集群中是否有進(jìn)程在監(jiān)聽 udp 或 tcp 端口，并且通過名字就可以查找和連接。

一些配置信息放到 etcd 上進(jìn)行集中管理。

l 負(fù)載均衡：在分布式系統(tǒng)中，為了保證服務(wù)的高可用以及數(shù)據(jù)的一致性，通常都

會把數(shù)據(jù)和服務(wù)部署多份，以此達(dá)到對等服務(wù)，即使其中的某一個(gè)服務(wù)失效了，

也不影響使用。etcd 本身分布式架構(gòu)存儲的信息訪問支持負(fù)載均衡。etcd 集群化

以后，每個(gè) etcd 的核心節(jié)點(diǎn)都可以處理用戶的請求。所以，把數(shù)據(jù)量小但是訪問

頻繁的消息數(shù)據(jù)直接存儲到 etcd 中也可以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的效果。

通過注冊與異步通知機(jī)制，實(shí)現(xiàn)分布式環(huán)境下不同系統(tǒng)之間的通知與協(xié)調(diào)，從而

對數(shù)據(jù)變更做到實(shí)時(shí)處理。

l 分布式鎖：因?yàn)?etcd 使用 Raft 算法保持了數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，某次操作存儲到集

群中的值必然是全局一致的，所以很容易實(shí)現(xiàn)分布式鎖。鎖服務(wù)有兩種使用方式，

一是保持獨(dú)占，二是控制時(shí)序。

l 集群監(jiān)控與 Leader 競選：通過 etcd 來進(jìn)行監(jiān)控實(shí)現(xiàn)起來非常簡單并且實(shí)時(shí)性強(qiáng)。

簡述 Kubernetes 和 Docker 的關(guān)系？

答：Docker 提供容器的生命周期管理和，Docker 鏡像構(gòu)建運(yùn)行時(shí)容器。它的主要優(yōu)

點(diǎn)是將將軟件/應(yīng)用程序運(yùn)行所需的設(shè)置和依賴項(xiàng)打包到一個(gè)容器中，從而實(shí)現(xiàn)了可移

植性等優(yōu)點(diǎn)。

Kubernetes 用于關(guān)聯(lián)和編排在多個(gè)主機(jī)上運(yùn)行的容器。

簡述 Kubernetes 中什么是 Minikube、Kubectl、Kubelet？

答：Minikube 是一種可以在本地輕松運(yùn)行一個(gè)單節(jié)點(diǎn) Kubernetes 群集的工具。

Kubectl 是一個(gè)命令行工具，可以使用該工具控制 Kubernetes 集群管理器，如檢查

群集資源，創(chuàng)建、刪除和更新組件，查看應(yīng)用程序。

Kubelet 是一個(gè)代理服務(wù)，它在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，并使從服務(wù)器與主服務(wù)器通信。

簡述 Kubernetes 常見的部署方式？

答：常見的 Kubernetes 部署方式有：

l kubeadm：也是推薦的一種部署方式；

l 二進(jìn)制：

l minikube：在本地輕松運(yùn)行一個(gè)單節(jié)點(diǎn) Kubernetes 群集的工具。

簡述 Kubernetes 如何實(shí)現(xiàn)集群管理？

答：在集群管理方面，Kubernetes 將集群中的機(jī)器劃分為一個(gè) Master 節(jié)點(diǎn)和一群工

作節(jié)點(diǎn) Node。其中，在 Master 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行著集群管理相關(guān)的一組進(jìn)程 kube

apiserver、kube-controller-manager 和 kube-scheduler，這些進(jìn)程實(shí)現(xiàn)了整個(gè)集

群的資源管理、Pod 調(diào)度、彈性伸縮、安全控制、系統(tǒng)監(jiān)控和糾錯(cuò)等管理能力，并且

都是全自動完成的。

簡述 Kubernetes 相關(guān)基礎(chǔ)概念？

答：

l master：k8s 集群的管理節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理集群，提供集群的資源數(shù)據(jù)訪問入口。

擁有 Etcd 存儲服務(wù)（可選），運(yùn)行 Api Server 進(jìn)程，Controller Manager 服務(wù)

進(jìn)程及 Scheduler 服務(wù)進(jìn)程。

l node（worker）：Node（worker）是 Kubernetes 集群架構(gòu)中運(yùn)行 Pod 的服

務(wù)節(jié)點(diǎn)，是 Kubernetes 集群操作的單元，用來承載被分配 Pod 的運(yùn)行，是 Pod

運(yùn)行的宿主機(jī)。運(yùn)行 docker eninge 服務(wù)，守護(hù)進(jìn)程 kunelet 及負(fù)載均衡器

kube-proxy。

l pod：運(yùn)行于 Node 節(jié)點(diǎn)上，若干相關(guān)容器的組合。Pod 內(nèi)包含的容器運(yùn)行在同

一宿主機(jī)上，使用相同的網(wǎng)絡(luò)命名空間、IP 地址和端口，能夠通過 localhost 進(jìn)行通信。Pod 是 Kurbernetes 進(jìn)行創(chuàng)建、調(diào)度和管理的最小單位，它提供了比容

器更高層次的抽象，使得部署和管理更加靈活。一個(gè) Pod 可以包含一個(gè)容器或者

多個(gè)相關(guān)容器。

l label：Kubernetes 中的 Label 實(shí)質(zhì)是一系列的 Key/Value 鍵值對，其中 key 與

value 可自定義。Label 可以附加到各種資源對象上，如 Node、Pod、Service、

RC 等。一個(gè)資源對象可以定義任意數(shù)量的 Label，同一個(gè) Label 也可以被添加到

任意數(shù)量的資源對象上去。Kubernetes 通過 Label Selector（標(biāo)簽選擇器）查詢

和篩選資源對象。

l Replication Controller：Replication Controller 用來管理 Pod 的副本，保證集

群中存在指定數(shù)量的 Pod 副本。集群中副本的數(shù)量大于指定數(shù)量，則會停止指定

數(shù)量之外的多余容器數(shù)量。反之，則會啟動少于指定數(shù)量個(gè)數(shù)的容器，保證數(shù)量

不變。Replication Controller 是實(shí)現(xiàn)彈性伸縮、動態(tài)擴(kuò)容和滾動升級的核心。

l Deployment：Deployment 在內(nèi)部使用了 RS 來實(shí)現(xiàn)目的，Deployment 相當(dāng)

于 RC 的一次升級，其最大的特色為可以隨時(shí)獲知當(dāng)前 Pod 的部署進(jìn)度。

l HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod 的橫向自動擴(kuò)容，也是 Kubernetes

的一種資源，通過追蹤分析 RC 控制的所有 Pod 目標(biāo)的負(fù)載變化情況，來確定是

否需要針對性的調(diào)整 Pod 副本數(shù)量。

l Service：Service 定義了 Pod 的邏輯集合和訪問該集合的策略，是真實(shí)服務(wù)的抽

象。Service 提供了一個(gè)統(tǒng)一的服務(wù)訪問入口以及服務(wù)代理和發(fā)現(xiàn)機(jī)制，關(guān)聯(lián)多個(gè)

相同 Label 的 Pod，用戶不需要了解后臺 Pod 是如何運(yùn)行。

l Volume：Volume 是 Pod 中能夠被多個(gè)容器訪問的共享目錄，Kubernetes 中的

Volume 是定義在 Pod 上，可以被一個(gè)或多個(gè) Pod 中的容器掛載到某個(gè)目錄下。l Namespace：Namespace 用于實(shí)現(xiàn)多租戶的資源隔離，可將集群內(nèi)部的資源對

象分配到不同的 Namespace 中，形成邏輯上的不同項(xiàng)目、小組或用戶組，便于

不同的 Namespace 在共享使用整個(gè)集群的資源的同時(shí)還能被分別管理。

簡述 Kubernetes RC 的機(jī)制？

答：Replication Controller 用來管理 Pod 的副本，保證集群中存在指定數(shù)量的 Pod

副本。當(dāng)定義了 RC 并提交至 Kubernetes 集群中之后，Master 節(jié)點(diǎn)上的 Controller

Manager 組件獲悉，并同時(shí)巡檢系統(tǒng)中當(dāng)前存活的目標(biāo) Pod，并確保目標(biāo) Pod 實(shí)例的數(shù)量剛好等于此 RC 的期望值，若存在過多的 Pod 副本在運(yùn)行，系統(tǒng)會停止一些

Pod，反之則自動創(chuàng)建一些 Pod。

簡述 Kubernetes 中 Pod 的重啟策略？

答：Pod 重啟策略（RestartPolicy）應(yīng)用于 Pod 內(nèi)的所有容器，并且僅在 Pod 所處

的 Node 上由 kubelet 進(jìn)行判斷和重啟操作。當(dāng)某個(gè)容器異常退出或者 健康 檢查失敗

時(shí)，kubelet 將根據(jù) RestartPolicy 的設(shè)置來進(jìn)行相應(yīng)操作。

Pod 的重啟策略包括 Always、OnFailure 和 Never，默認(rèn)值為 Always。

l Always：當(dāng)容器失效時(shí)，由 kubelet 自動重啟該容器；

l OnFailure：當(dāng)容器終止運(yùn)行且退出碼不為 0 時(shí)，由 kubelet 自動重啟該容器；

l Never：不論容器運(yùn)行狀態(tài)如何，kubelet 都不會重啟該容器。

同時(shí) Pod 的重啟策略與控制方式關(guān)聯(lián)，當(dāng)前可用于管理 Pod 的控制器包括

ReplicationController、Job、DaemonSet 及直接管理 kubelet 管理（靜態(tài) Pod）。

不同控制器的重啟策略限制如下：

l RC 和 DaemonSet：必須設(shè)置為 Always，需要保證該容器持續(xù)運(yùn)行；

l Job：OnFailure 或 Never，確保容器執(zhí)行完成后不再重啟；

l kubelet：在 Pod 失效時(shí)重啟，不論將 RestartPolicy 設(shè)置為何值，也不會對 Pod

進(jìn)行 健康 檢查。

簡述 Kubernetes Pod 的 LivenessProbe 探針的常見方式？

答：kubelet 定期執(zhí)行 LivenessProbe 探針來診斷容器的 健康 狀態(tài)，通常有以下三種

方式：

l ExecAction：在容器內(nèi)執(zhí)行一個(gè)命令，若返回碼為 0，則表明容器 健康 。

l TCPSocketAction：通過容器的 IP 地址和端口號執(zhí)行 TCP 檢查，若能建立 TCP

連接，則表明容器 健康 。

l HTTPGetAction：通過容器的 IP 地址、端口號及路徑調(diào)用 HTTP Get 方法，若響

應(yīng)的狀態(tài)碼大于等于 200 且小于 400，則表明容器 健康 。

. 簡述 Kubernetes Pod 的常見調(diào)度方式？

答：Kubernetes 中，Pod 通常是容器的載體，主要有如下常見調(diào)度方式：

l Deployment 或 RC：該調(diào)度策略主要功能就是自動部署一個(gè)容器應(yīng)用的多份副本，

以及持續(xù)監(jiān)控副本的數(shù)量，在集群內(nèi)始終維持用戶指定的副本數(shù)量。

l NodeSelector：定向調(diào)度，當(dāng)需要手動指定將 Pod 調(diào)度到特定 Node 上，可以

通過 Node 的標(biāo)簽（Label）和 Pod 的 nodeSelector 屬性相匹配。

l NodeAffinity 親和性調(diào)度：親和性調(diào)度機(jī)制極大的擴(kuò)展了 Pod 的調(diào)度能力，目前

有兩種節(jié)點(diǎn)親和力表達(dá)：

l requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬規(guī)則，必須滿足指定

的規(guī)則，調(diào)度器才可以調(diào)度 Pod 至 Node 上（類似 nodeSelector，語法不同）。

l preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：軟規(guī)則，優(yōu)先調(diào)度至滿

足的 Node 的節(jié)點(diǎn)，但不強(qiáng)求，多個(gè)優(yōu)先級規(guī)則還可以設(shè)置權(quán)重值。

l Taints 和 Tolerations（污點(diǎn)和容忍）：

l Taint：使 Node 拒絕特定 Pod 運(yùn)行；

l Toleration：為 Pod 的屬性，表示 Pod 能容忍（運(yùn)行）標(biāo)注了 Taint 的 Node。

簡述 Kubernetes DaemonSet 類型的資源特性？

答：DaemonSet 資源對象會在每個(gè) Kubernetes 集群中的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，并且每個(gè)節(jié)

點(diǎn)只能運(yùn)行一個(gè) pod，這是它和 deployment 資源對象的最大也是唯一的區(qū)別。因此，

在定義 yaml 文件中，不支持定義 replicas。

它的一般使用場景如下：

l 在去做每個(gè)節(jié)點(diǎn)的日志收集工作。

l 監(jiān)控每個(gè)節(jié)點(diǎn)的的運(yùn)行狀態(tài)。

簡述 Kubernetes Service 分發(fā)后端的策略？

答：Service 負(fù)載分發(fā)的策略有：RoundRobin 和 SessionAffinity

l RoundRobin：默認(rèn)為輪詢模式，即輪詢將請求轉(zhuǎn)發(fā)到后端的各個(gè) Pod 上。

l SessionAffinity：基于客戶端 IP 地址進(jìn)行會話保持的模式，即第 1 次將某個(gè)客戶

端發(fā)起的請求轉(zhuǎn)發(fā)到后端的某個(gè) Pod 上，之后從相同的客戶端發(fā)起的請求都將被

轉(zhuǎn)發(fā)到后端相同的 Pod 上。

簡述 Kubernetes Scheduler 使用哪兩種算法將 Pod 綁定到 worker 節(jié)點(diǎn)？

答：Kubernetes Scheduler 根據(jù)如下兩種調(diào)度算法將 Pod 綁定到最合適的工作節(jié)點(diǎn)：

l 預(yù)選（Predicates）：輸入是所有節(jié)點(diǎn)，輸出是滿足預(yù)選條件的節(jié)點(diǎn)。kube

scheduler 根據(jù)預(yù)選策略過濾掉不滿足策略的 Nodes。如果某節(jié)點(diǎn)的資源不足或

者不滿足預(yù)選策略的條件則無法通過預(yù)選。如“Node 的 label 必須與 Pod 的

Selector 一致”。

l 優(yōu)選（Priorities）：輸入是預(yù)選階段篩選出的節(jié)點(diǎn)，優(yōu)選會根據(jù)優(yōu)先策略為通過

預(yù)選的 Nodes 進(jìn)行打分排名，選擇得分最高的 Node。例如，資源越富裕、負(fù)載

越小的 Node 可能具有越高的排名。

簡述 Kubernetes Secret 有哪些使用方式？

答：創(chuàng)建完 secret 之后，可通過如下三種方式使用：

l 在創(chuàng)建 Pod 時(shí)，通過為 Pod 指定 Service Account 來自動使用該 Secret。

l 通過掛載該 Secret 到 Pod 來使用它。

l 在 Docker 鏡像下載時(shí)使用，通過指定 Pod 的 spc.ImagePullSecrets 來引用它。

簡述 Kubernetes 網(wǎng)絡(luò)策略原理？

答：Network Policy 的工作原理主要為：policy controller 需要實(shí)現(xiàn)一個(gè) API

Listener，監(jiān)聽用戶設(shè)置的 Network Policy 定義，并將網(wǎng)絡(luò)訪問規(guī)則通過各 Node 的

Agent 進(jìn)行實(shí)際設(shè)置（Agent 則需要通過 CNI 網(wǎng)絡(luò)插件實(shí)現(xiàn)）。

簡述 Kubernetes 集群聯(lián)邦？

答：Kubernetes 集群聯(lián)邦可以將多個(gè) Kubernetes 集群作為一個(gè)集群進(jìn)行管理。因此，

可以在一個(gè)數(shù)據(jù)中心/云中創(chuàng)建多個(gè) Kubernetes 集群，并使用集群聯(lián)邦在一個(gè)地方控

制/管理所有集群。

簡述 Kubernetes 如何進(jìn)行優(yōu)雅的節(jié)點(diǎn)關(guān)機(jī)維護(hù)？

答：由于 Kubernetes 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行大量 Pod，因此在進(jìn)行關(guān)機(jī)維護(hù)之前，建議先使用

kubectl drain 將該節(jié)點(diǎn)的 Pod 進(jìn)行驅(qū)逐，然后進(jìn)行關(guān)機(jī)維護(hù)。

. 簡述 Kubernetes 中，如何使用 EFK 實(shí)現(xiàn)日志的統(tǒng)一管理？

答：在 Kubernetes 集群環(huán)境中，通常一個(gè)完整的應(yīng)用或服務(wù)涉及組件過多，建議對

日志系統(tǒng)進(jìn)行集中化管理，通常采用 EFK 實(shí)現(xiàn)。

EFK 是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的組合，其各組件功能如下：

l Elasticsearch：是一個(gè)搜索引擎，負(fù)責(zé)存儲日志并提供查詢接口；

l Fluentd：負(fù)責(zé)從 Kubernetes 搜集日志，每個(gè) node 節(jié)點(diǎn)上面的 fluentd 監(jiān)控并

收集該節(jié)點(diǎn)上面的系統(tǒng)日志，并將處理過后的日志信息發(fā)送給 Elasticsearch；

l Kibana：提供了一個(gè) Web GUI，用戶可以瀏覽和搜索存儲在 Elasticsearch 中的

日志。通過在每臺 node 上部署一個(gè)以 DaemonSet 方式運(yùn)行的 fluentd 來收集每臺 node

上的日志。Fluentd 將 docker 日志目錄/var/lib/docker/containers 和/var/log 目錄

掛載到 Pod 中，然后 Pod 會在 node 節(jié)點(diǎn)的/var/log/pods 目錄中創(chuàng)建新的目錄，可

以區(qū)別不同的容器日志輸出，該目錄下有一個(gè)日志文件鏈接到

/var/lib/docker/contianers 目錄下的容器日志輸出。

組件分享之后端組件——基于Go語言的HTML和CSS網(wǎng)站生成器Hugo

近期正在探索前端、后端、系統(tǒng)端各類常用組件與工具，對其一些常見的組件進(jìn)行再次整理一下，形成標(biāo)準(zhǔn)化組件專題，后續(xù)該專題將包含各類語言中的一些常用組件。歡迎大家進(jìn)行持續(xù)關(guān)注。

本節(jié)分享一個(gè)基于Go語言的HTML和CSS網(wǎng)站生成器 hugo ，它針對速度、易用性和可配置性進(jìn)行了優(yōu)化。Hugo 獲取一個(gè)包含內(nèi)容和模板的目錄，并將它們呈現(xiàn)為一個(gè)完整的 HTML 網(wǎng)站。Hugo 依賴于 Markdown 文件和元數(shù)據(jù)的前端，你可以從任何目錄運(yùn)行 Hugo。這適用于您沒有特權(quán)帳戶的共享主機(jī)和其他系統(tǒng)。例如我們?nèi)粘＞帉懸恍┎┛臀恼?，進(jìn)行快速生成一套靜態(tài)頁面進(jìn)行分享時(shí)可以使用它來進(jìn)行生成一套靜態(tài)頁面作為我們的博客部署基礎(chǔ)。

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