# 年度目标

# 2026年目标
1. 至少阅读10本书籍(不管是小说还是技术书籍)
2. 至少在网上跟着别人做2个项目
3. 学习一下视频剪辑，走出去拍拍视频记录一下生活
4. 存款增加5w元，目前存款(8.6w)


年度目标

很厉害的面试题

# 网站整理

# 书籍
1. go语言圣经：http://books.studygolang.com/gopl-zh/ch0/ch0-01.html
2. go高性能编程：https://geektutu.com/post/high-performance-go.html
3. 凤凰架构：https://icyfenix.cn/introduction/about-me.html
4. 深入高可用系统原理与设计：https://www.thebyte.com.cn/Observability/metrics.html

# vpn
1. 一分机场：https://xn--4gqx1hgtfdmt.com/#/dashboard
2. xfltd机场：https://my.xfltd.org/#/landing
3. 魔戒：https://mojie.me/#/plan

# 激活码
1. https://www.exception.site/
2. https://www.ajihuo.com/php/4962.html
3. https://idea521.com/


# 在线工具
1. 在线下载社交平台图片和视频：http://nologo.code24.top/
2. 破解工具：https://www.52ybcj.com/

网站整理


# gRpc 学习



## 安装gRpc

以go 语言为例，安装gRpc
下载protobuf 编译器
点击这个网站找到对应的链接下载 https://grpc.io/docs/protoc-installation/
下载完成后记得将这个文件的bin目录放到你的环境变量中

安装go protobuf 插件

```bash
go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go@latest
go install google.golang.org/grpc/cmd/protoc-gen-go-grpc@latest
```



## 生成gRpc 代码

假设你有一个gRpc 服务的定义文件 `helloworld.proto`，你可以使用以下命令生成对应的go 代码：



### 假设你的 `helloworld.proto` 文件内容如下：

```protobuf
syntax = "proto3";

package helloworld;

option go_package = "github.com/yourusername/helloworld/helloworld";

service Greeter {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}
```

这将重新生成 helloworld.pb.go 和 helloworld_grpc.pb.go 文件，其中包含：

- `helloworld.pb.go`：包含了所有的消息类型和服务接口的定义。
- `helloworld_grpc.pb.go`：包含了gRpc 服务的客户端和服务器端的代码。
- 用于填充、序列化和检索 HelloRequest 的代码 HelloReply 消息类型
- 生成的客户端和服务端代码。

```bash
protoc --go_out=. --go_opt=paths=source_relative \
    --go-grpc_out=. --go-grpc_opt=paths=source_relative \
    helloworld.proto  
```





## 服务端生成代码的命名如下

> 单一方法(Unary methods ):

```go
Foo(context.Context, *RequestMsg) (*ResponseMsg, error)
```

RequestMsg 是客户端发送的 protobuf 消息，ResponseMsg 是服务器发送回的 protobuf 消息。

```go
func (s *routeGuideServer) GetFeature(ctx context.Context, point *pb.Point) (*pb.Feature, error) {
    for _, feature := range s.savedFeatures {
        if proto.Equal(feature.Location, point) {
            return feature, nil
        }
    }
    // No feature was found, return an unnamed feature
    return &pb.Feature{Location: point}, nil
}
```

> 服务端流式方法(Server streaming methods ):

```go
Foo(*RequestMsg, grpc.ServerStreamingServer[*ResponseMsg]) error
```

RequestMsg 是来自客户端的单个请求，而 grpc.ServerStreamingServer 表示服务器到客户端响应类型为 ResponseMsg 的流的服务器端

```go
func (s *routeGuideServer) ListFeatures(rect *pb.Rectangle, stream pb.RouteGuide_ListFeaturesServer) error {
    for _, feature := range s.savedFeatures {
        if inRange(feature.Location, rect) {
            if err := stream.Send(feature); err != nil {
                return err
            }
        }
    }
    return nil
}
```

> 客户端流式方法(Client streaming methods ):

```go
Foo(grpc.ClientStreamingServer[*RequestMsg, *ResponseMsg]) error
```

RequestMsg 是客户端发送的 protobuf 消息，ResponseMsg 是服务器发送回的 protobuf 消息。
grpc.ClientStreamingServer 表示客户端到服务器请求类型为 RequestMsg 的流的客户端端

```go
func (s *routeGuideServer) RecordRoute(stream pb.RouteGuide_RecordRouteServer) error {
    var pointCount, featureCount, distance int32
    var lastPoint *pb.Point
    startTime := time.Now()
    for {
        point, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            endTime := time.Now()
            return stream.SendAndClose(&pb.RouteSummary{
                PointCount:   pointCount,
                FeatureCount: featureCount,
                Distance:     distance,
                ElapsedTime:  int32(endTime.Sub(startTime).Seconds()),
            })
        }
        if err != nil {
            return err
        }
        pointCount++
        for _, feature := range s.savedFeatures {
            if proto.Equal(feature.Location, point) {
                featureCount++
            }
        }
        if lastPoint != nil {
            distance += calcDistance(lastPoint, point)
        }
        lastPoint = point
    }
}
```

> 双向流式方法(Bidirectional streaming methods ):

```go
Foo(grpc.BidiStreamingServer[*RequestMsg, *ResponseMsg]) error
```

RequestMsg 是客户端发送的 protobuf 消息，ResponseMsg 是服务器发送回的 protobuf 消息。
grpc.BidiStreamingServer 可用于访问客户端到服务器的消息流和服务器到客户端的消息流。

```go
func (s *routeGuideServer) RouteChat(stream pb.RouteGuide_RouteChatServer) error {
    for {
        in, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            return nil
        }
        if err != nil {
            return err
        }
        key := serialize(in.Location)
        ... // look for notes to be sent to client
        for _, note := range s.routeNotes[key] {
            if err := stream.Send(note); err != nil {
                return err
            }
        }
    }
}
```





## 客户端生成代码的命名如下

> 单一方法(Unary methods ):

```go
(ctx context.Context, in *RequestMsg, opts ...grpc.CallOption) (*ResponseMsg, error)
```

RequestMsg 是来自客户端的单个请求，而 grpc.ServerStreamingServer 表示服务器到客户端响应类型为 ResponseMsg 的流的服务器端

```go

feature, err := client.GetFeature(context.Background(), &pb.Point{409146138, -746188906})
if err != nil {
...
}
```

> 服务端流式方法(Server streaming methods ):

```go
Foo(ctx context.Context, in *RequestMsg, opts ...grpc.CallOption) (grpc.ServerStreamingClient[*ResponseMsg], error)
```

grpc.ServerStreamingClient 表示服务器到客户端的 ResponseMsg 消息流的客户端。

```go
func printFeatures(client pb.RouteGuideClient, rect *pb.Rectangle) {
    log.Printf("Looking for features within %v", rect)
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()
	// 调用服务端流式方法
    stream, err := client.ListFeatures(ctx, rect)
    if err != nil {
        log.Fatalf("client.ListFeatures failed: %v", err)
    }
    for {
        feature, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            break
        }
        if err != nil {
            log.Fatalf("client.ListFeatures failed: %v", err)
        }
        log.Printf("Feature: name: %q, point:(%v, %v)", feature.GetName(),
        feature.GetLocation().GetLatitude(), feature.GetLocation().GetLongitude())
    }
}
```

> 客户端流式方法(Client streaming methods ):

```go
Foo(ctx context.Context, opts ...grpc.CallOption) (grpc.ClientStreamingClient[*RequestMsg, *ResponseMsg], error)
```

grpc.ClientStreamingClient 代表客户端到服务器的 RequestMsg 消息流的客户端部分。它既可以用于发送客户端到服务器的消息流，也可以用于接收单个服务器响应消息。

```go
func runRecordRoute(client pb.RouteGuideClient) {
    // Create a random number of random points
    pointCount := int(rand.Int32N(100)) + 2 // Traverse at least two points
    var points []*pb.Point
    for i := 0; i < pointCount; i++ {
        points = append(points, randomPoint())
    }
    log.Printf("Traversing %d points.", len(points))
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()
	// 调用客户端流式方法
    stream, err := client.RecordRoute(ctx)
    if err != nil {
        log.Fatalf("client.RecordRoute failed: %v", err)
    }
    for _, point := range points {
		// 发送客户端到服务端的消息
        if err := stream.Send(point); err != nil {
            log.Fatalf("client.RecordRoute: stream.Send(%v) failed: %v", point, err)
        }
    }
	// 接收服务端响应并关闭流
    reply, err := stream.CloseAndRecv()
    if err != nil {
        log.Fatalf("client.RecordRoute failed: %v", err)
    }
    log.Printf("Route summary: %v", reply)
}
```

> 双向流式方法(Bidirectional streaming methods ):

```go
Foo(ctx context.Context, opts ...grpc.CallOption) (grpc.BidiStreamingClient[*RequestMsg, *ResponseMsg], error)
```

grpc.BidiStreamingClient 表示客户端到服务器和服务器到客户端的消息流。

```go
func runRouteChat(client pb.RouteGuideClient) {
    notes := []*pb.RouteNote{
        {Location: &pb.Point{Latitude: 0, Longitude: 1}, Message: "First message"},
        {Location: &pb.Point{Latitude: 0, Longitude: 2}, Message: "Second message"},
        {Location: &pb.Point{Latitude: 0, Longitude: 3}, Message: "Third message"},
        {Location: &pb.Point{Latitude: 0, Longitude: 1}, Message: "Fourth message"},
        {Location: &pb.Point{Latitude: 0, Longitude: 2}, Message: "Fifth message"},
        {Location: &pb.Point{Latitude: 0, Longitude: 3}, Message: "Sixth message"},
    }
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()
    stream, err := client.RouteChat(ctx)
    if err != nil {
        log.Fatalf("client.RouteChat failed: %v", err)
    }
    waitc := make(chan struct{})
    go func () {
        for {
			// 接收服务端到客户端的消息
            in, err := stream.Recv()
            if err == io.EOF {
                // read done.
                close(waitc)
                return
            }
            if err != nil {
                log.Fatalf("client.RouteChat failed: %v", err)
            }
            log.Printf("Got message %s at point(%d, %d)", in.Message, in.Location.Latitude, in.Location.Longitude)
        }
    }()
    for _, note := range notes {
		// 发送客户端到服务端的消息
        if err := stream.Send(note); err != nil {
            log.Fatalf("client.RouteChat: stream.Send(%v) failed: %v", note, err)
        }
    }
	// 关闭客户端到服务端的流
    stream.CloseSend()
	// 等待服务端响应并关闭流
    <-waitc
}
```





## ALTS authentication  ALTS 身份验证

Application Layer Transport Security (应用层传输安全) 是由谷歌开发的一种双向认证和传输加密系统。它用于保护谷歌基础设施内的 RPC 通信。

> gRPC 中的 ALTS 具有以下特性： 

- 使用 ALTS 作为传输安全协议创建 gRPC 服务器和客户端。
- ALTS 连接具有端到端的隐私和完整性保护。
- 应用程序可以访问对等方信息，例如对等方服务帐户。
- 支持客户端授权和服务器授权。
- 只需对代码进行少量更改即可启用 ALTS。


在初始化的时候通过配置option 来实现

1. 认证器
   Credentials 通常指的是与传输层的安全性相关的配置，比如 SSL/TLS 证书，或者是应用层的身份验证信息。
2. 拦截器 
   Interceptor 拦截器是一种在 RPC 调用前后执行逻辑的机制，通常用于进行日志记录、监控、错误处理和身份验证等。 
3. TLS（Transport Layer Security）
   gRPC 支持使用 TLS 来加密传输数据。这是实现安全通信的基础，可以保护数据在网络传输过程中的安全。您可以通过提供证书和密钥来配置 TLS：

```go
import (
"google.golang.org/grpc"
"google.golang.org/grpc/credentials"
)

creds, err := credentials.NewServerTLSFromFile("server.crt", "server.key")
if err != nil {
    panic(err)
}
s := grpc.NewServer(grpc.Creds(creds))
```

4. Message-Based Authentication
   除了使用 PerRPCCredentials，您还可以在消息中传递认证信息。比如，您可以在请求的消息体中添加用户身份信息，然后在服务器端进行验证。

5. Streaming Interceptors
   除了单向 RPC（Unary RPC），gRPC 还支持流式 RPC。您可以为流式 RPC 创建相应的拦截器，使用 grpc.StreamServerInterceptor 和 grpc.StreamClientInterceptor。它们的工作原理与 Unary 拦截器类似，但支持处理数据流。
```go
func streamAuthInterceptor(srv interface{}, stream grpc.ServerStream, info *grpc.StreamServerInfo, handler grpc.StreamHandler) error {
// 验证逻辑
    return handler(srv, stream)
}
```

6. Load Balancing
   gRPC 还支持负载均衡，可以将请求分发到多个后端服务。你可以使用 gRPC 的负载均衡策略，或者使用外部负载均衡器。

7. Rate Limiting
   可以通过拦截器或中间件实现速率限制，以防止服务过载。这通常涉及到在拦截器中跟踪请求频率，并根据策略拒绝过多的请求。

8. Circuit Breaker Pattern
   实现断路器模式，以防止系统在遇到故障时完全崩溃。可以使用流行的库，如 Hystrix、go-resiliency 等，配合拦截器使用。

9. Middleware
   虽然 gRPC 的拦截器是中间件的形式，但可以结合使用其他中间件（如日志记录、中间件框架等）来增强应用程序的功能。

10. Metadata
   gRPC 支持在请求中附加元数据（metadata），可以用于传递额外的信息，例如用户 ID、请求标识符等。元数据可以在拦截器中访问并用于认证或审计。

```go
md := metadata.Pairs("key", "value")
grpc.SendHeader(ctx, md)
```
11. Health Checking
   gRPC 提供内置的健康检查服务（Health Checking），允许客户端查询服务的可用性。这对于微服务架构中的服务发现和故障转移非常有用。

12. Tracing and Monitoring
    可以集成分布式追踪系统（如 OpenTracing、Jaeger、Zipkin）来监控 gRPC 调用的性能，并进行故障排查。



###  Credentials 和 Interceptor 联合使用  示例

> 服务端代码
```go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"net"
	"strings"

	"google.golang.org/grpc"
	"google.golang.org/grpc/codes"
	"google.golang.org/grpc/metadata"
	"google.golang.org/grpc/status"
)

func validateToken(token string) error {
	// 验证 token 的逻辑
	if token == "valid_token" {
		return nil
	}
	return fmt.Errorf("invalid token")
}

func authInterceptor(
	ctx context.Context,
	req interface{},
	info *grpc.UnaryServerInfo,
	handler grpc.UnaryHandler,
) (interface{}, error) {
	md, ok := metadata.FromIncomingContext(ctx)
	if !ok {
		return nil, status.Error(codes.Unauthenticated, "missing metadata")
	}

	token := md["authorization"]
	if len(token) == 0 {
		return nil, status.Error(codes.Unauthenticated, "missing authorization token")
	}

	if err := validateToken(strings.TrimPrefix(token[0], "Bearer ")); err != nil {
		return nil, status.Error(codes.Unauthenticated, fmt.Sprintf("invalid token: %v", err))
	}

	return handler(ctx, req)
}

func main() {
	lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	s := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(authInterceptor))
	// 注册你的服务

	if err := s.Serve(lis); err != nil {
		panic(err)
	}
}

```


> 客户端代码
```go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"google.golang.org/grpc"
	"google.golang.org/grpc/metadata"
)

type tokenCredentials struct {
	token string
}

func (c *tokenCredentials) GetRequestMetadata(ctx context.Context, uri ...string) (map[string]string, error) {
	return map[string]string{"authorization": "Bearer " + c.token}, nil
}

func (c *tokenCredentials) RequireTransportSecurity() bool {
	return true // 如果使用 TLS，则返回 true
}

func main() {
	conn, err := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithInsecure(), grpc.WithPerRPCCredentials(&tokenCredentials{token: "your_access_token"}))
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	defer conn.Close()

	// 创建你的 gRPC 客户端并调用方法
}

```


gRpc 学习

# linux 命令

## 查看当前端口是否正在监听
netstat -anp | grep 8080
netstat -tuln | grep :42581



| 选项     | 含义                                       |
| -------- | ------------------------------------------ |
| -a (all) | 显示所有选项，默认不显示LISTEN相关。       |
| -t (tcp) | 仅显示tcp相关选项。                        |
| -u (udp) | 仅显示udp相关选项。                        |
| -n       | 拒绝显示别名，能显示数字的全部转化成数字。 |
| -l       | 仅列出有在 Listen (监听) 的服务状态。      |
| -p       | 显示建立相关链接的程序名                   |
| -r       | 显示路由信息，路由表                       |
| -e       | 显示扩展信息，例如uid等                       |
| -s       | 按各个协议进行统计                        |
|  -c       | 每隔一个固定时间，执行该netstat命令。                        |

 LISTEN和LISTENING的状态只有用-a或者-l才能看到。





## PS
| 选项 | 含义                                                     |
| ---- | -------------------------------------------------------- |
| -a   | 显示终端上的所有进程，包括其他用户的进程（除会话引线外） |
| -e   | 显示所有进程                                             |
| -l   | 长格式显示更加详细的信息                                 |
| -u   | 显示进程的详细状态（进程的归属用户及内存的使用情况）     |
| -x   | 显示没有控制终端的进程                                   |
| -w   | 显示加宽，以便显示更多的信息                             |
| -r   | 只显示正在运行的进程                                     |



linux 命令

# docker 学习

## 下载docker
如果yum不是国内源，可以先配置国内源
```shell
#centos7
sudo curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
```


1. 更新软件 sudo yum update -y
2. 下载依赖包 sudo yum install -y yum-utils
3. 添加docker-ce的yum源
```shell
sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
```
4. 安装docker-ce
```shell
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y
```
5. 自启动docker  sudo systemctl start docker
6. 检查docker是否安装成功  sudo systemctl status docker



## 修改镜像源
1. 查看当前的docker配置文件没有就创建 /etc/docker/daemon.json
2. 在配置文件中添加以下内容：
```json
{
  "registry-mirrors": [
    "阿里的镜像源（https://<你的ID>.mirror.aliyuncs.com）需要登录阿里云账号然后去控制台获取",
    "腾讯云的镜像源（https://mirror.ccs.tencentyun.com）"
  ]
}
```
3. 重启docker服务
```bash
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
```

## 下载docker-compose
VERSION=2.27.3
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/${VERSION}/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose


docker 学习

# minikube 使用
## 使用
注意点：minikube 里面的docker 和 主机的docker 是隔离的，需要手动加载主机的docker镜像到minikube集群中, 这样集群里面的docker才能使用到主机镜像
加载的命令：minikube image load 镜像名:标签


## minikube启动
minikube start --image-repository=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers
--image-repository=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers 修改镜像源
--driver=docker
--container-runtime=docker
--vm-driver=none 不使用虚拟机直接在宿主机上运行


minikube start --driver=docker --container-runtime=docker --vm-driver=none --image-repository=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers
### minikube集群加载主机docker镜像
minikube image load registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.8.0

minikube 使用

# K8S 学习
## 基础概念
###  Pod
Pod 是 K8S 中最小的部署单元，一个 Pod 中可以运行多个容器。
Pod 的生命周期如下：
1. 当创建一个 Pod 时，K8S 会为其分配一个唯一的 ID，并且将其状态设置为 `Pending`。
2. 当 Pod 中的所有容器都启动成功后，K8S 会将其状态设置为 `Running`。
3. 当 Pod 中的所有容器都正常运行时，K8S 会将其状态设置为 `Ready`。
4. 当 Pod 中的所有容器都退出时，K8S 会将其状态设置为 `Failed` 或 `Succeeded`，具体取决于容器的退出码。
5. 当 Pod 被删除时，K8S 会将其状态设置为 `Terminating`，并等待所有容器退出。


### Deployment
Deployment 的主要作用是保证 Pod 的副本数量，因此，Deployment 的创建、更新、删除操作都会触发 Pod 的创建、更新、删除操作。


报错：The Deployment "kubernetes-dashboard" is invalid: spec.selector: Invalid value: {"matchLabels":{"app":"kubernetes-dashboard"}}: field is immutable
因为deployment的selector字段是只读的，不能修改，所以删除deployment后再创建一个新的deployment就可以了
命令：
```shell
kubectl delete deployment deploymentName -n 命名空间
```



### Service
Service 是 K8S 中用于实现服务发现和负载均衡的机制。Service 定义了一个逻辑的服务，它可以将流量路由到一个或多个 Pod 上。


### kubectl
获取指定命名空间的所有service
kubectl get services -n kubernetes-dashboard

编辑指定命名空间下的service配置
kubectl edit svc kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboard

K8S 学习

## 使用github pages 部署博客

使用github pages 部署博客的步骤如下：
1. 在github上创建一个新的repository，命名为 `username.github.io`，其中 `username` 是你的github用户名。
2. 将博客项目的代码推送到这个repository。
3. 在repository的settings中，找到github pages部分，选择github Build and deployment Status为 github Actions。
4. 编写github yaml文件，内容如下：
```yml
name: Deploy to GitHub Pages

on:
  push:
    branches: [main]

  workflow_dispatch:

permissions:
  contents: read
  pages: write
  id-token: write

concurrency:
  group: "pages"
  cancel-in-progress: true

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Setup Node
        uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: "18"
          cache: "npm"

      - name: Install dependencies
        run: npm ci

      - name: Build project
        run: npm run build

      - name: Upload artifact
        uses: actions/upload-pages-artifact@v3
        with:
          path: ./out

  deploy:
    environment:
      name: github-pages
      url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }}
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: build
    steps:
      - name: Deploy to GitHub Pages
        id: deployment
        uses: actions/deploy-pages@v4
```
4. 等待github pages部署完成，访问 `https://username.github.io/repository_name/` 即可查看博客。


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