刚加完班，想想这几天学的东西挺多的，虽然都是皮毛，但感觉还挺有成就感的。 公司刚走了俩领导，留下一个坑项目，我也是刚知道。三个人开发了一年啥没开发出来，然后现在到了交付时间了。忙的从四川分公司调了俩个人。说是想三个都裁掉，然后产品说那就没人干活了，然后还把我调过去帮忙写。 项目是spring boot的，我想想我用Python写，一个是以后还得我维护，二一个，权限什么的都不好做，开始我就想只做做边角功能就行了。然后发现分给我功能不属于边角，只能Java写了。 分工还有问题，本来应该写方法的，一个流程下边的，分给俩人做，这种技术上不行，工作效率上也不行。 我这几天看了几本Springboot实战的书，基本一掠而过。知道都是什么，然后看了文档里边的几个例子，就上手写代码了。 项目代码也没有太成熟，用了一个什么renren开源的库，我问过我单独写一个模块，就见了一个Springboot 服务，都用的官方默认的模块。注册服务那里用了公用的pom之后，折腾了我一上午没搞定，我就使用官方文档推荐的starters，分分钟搞定了。 Java静态语言，又是成员变量必须private定义，写的真麻烦，发现写Java果然需要ide，能生成代码，静态语言检查语法错误也方便，复制代码，需要导入也可以自动，感觉写起来还不错。 还有一个比较麻烦的就是，解析json和返回json数据的定义。我网上查找，看了几个例子，基本就懂了。 项目里我不需要关心权限相关的，所以感觉还比较简单。 通过这几天学习，感觉Java经过发展，他相关的工具链其实已经相当的成熟了。感觉给我一年的时间熟练开发项目，我这开发效率不会比Python低，现在开发更多的是找Java或者Spring解决方法，完全不需要知道这个是怎么来的。像我用Python判断IP是否是内网IP，我有很高效的方法，可以直接找到或者复制代码，我Java写的时候，我需要看很多，找到差不多的方案，然后写成公用类。如果之前写过，就直接复制就可以了。 还有就是http返回json的封装，我看了一下他们的项目，都没有统一，比如状态码，错误信息，我就定义了自己的。因为没有看过太多代码，也没有之前写过的公司项目借鉴，我竟然从我反编译的非开源的云平台项目里复制了一个文件，搞成我自己的了，还挺好用的，，， 总得来说写增删改查，搭建一个不需要太大定制化的大型公司项目来说，Springboot的一系列产品可以很轻松的搞定。这个是Python目前的环境做不到的。但是如果Python去封装，会比Java好看好写的很多。也许是因为Python做企业开发用的少，没有人去做这个吧，大公司项目迭代的原因也独立不出来了。 我觉得这几天做的东西很了不起了，后边还得帮他们做。感觉也是因为我之前积累导致了学这些东西还是很快的。现在最欠缺的就是相关源代码原理基本不知道，如果你说微服务架构我会知道，但你说Springboot是怎么封装起来的，这个我还是一头雾水，虽然注解我查了一下大体知道了，但是能把很多库统一标准起来，想想就头大。

emmm，其实从一开始自己学编程就各种研究做游戏，但都是坚持不下来等各种原因，啥没搞出来。 但是游戏框架倒是没少接触，自己脑子里想了好几个游戏，也分不同时间做过，然后每次都经历的过程差不多，选框架，选图片素材。开始的这种工作消耗了我基本好多时间，然后慢慢学框架发现这里不好做，那里不好实现，慢慢就放弃了。 有时候游戏还没开始，就想着跨平台，要搞个跨平台的框架。要做个手机游戏，首先想到的是苹果，安卓都要可以，找跨平台引擎写。时间都浪费在这里了。 期间写过一个微信小游戏，用了cocos creator，然后用了一个预置模板，然后加载特别慢，对这个引擎失望透顶。发现还不如我自己画的快。后来又写了一个小游戏，直接用的js库，ui什么的都自己画了，又快又爽。 用引擎就是会很多照顾新手，页面操作多，繁琐，虽然编程也可以。js的low，唯一好处就是web和微信支持，别的语言懒得学。像unreal，unity之类的搞3d太难了，虽然想搞。用框架就是依赖性太强，想改个东西还得看源代码，太低级的觉得太低级不想用，没啥必要用，太高级的又觉得都是费功能，太慢了。 用python之前考虑不跨平台，不想用。后来觉得去他妈的跨平台，老子先搞一个pc平台把我的想法实现了再说。然后想搞个无限地图的功能，找了一些现成的地图方案，发现缺陷太大，放弃。自己想了想，然后网上查了一下，发现跟我想法一样，自己用python撸了一个无限地图的功能，框架也是python的，发现巨慢无比，三十帧左右。也许是代码有问题可以优化，但是我想想即时把帧数优化上去了，后边加游戏逻辑还得慢，然后一直优化吧，直接放弃。然后找了一个c++写的小众游戏的引擎，功能很合我的意，官方有python绑定，看着例子写了个demo，感觉挺好。然后等我开始写深入功能的时候，发现ui是个问题，官方封装的代码太复杂，我c++不太懂，绑定第三方图像库也不了解。其实python的绑定封装的接口也乱，但是demo里边的东西，我大部分都了解了实现游戏逻辑没啥问题。又找了一圈别的库，又又又一次的放弃了。 折腾的比上边描述的要多的多，想起来写下来的就这些了。 前段时间我突然出来一个想法，想用commonlisp写个游戏，只是一个玩法好玩，想借助cl看看有没有好的发挥cl的特性。突然想明白一个事，我为什么想写游戏却局限于现在的技术栈里边呢。现在写web多，然后多考虑的是python，js之类的，用惯了不想换，但是又不是做这个擅长的事。以前上学学c，c++也都是只写逻辑，没有第三方依赖，最多写写vc，也是集成环境。突然想到，老子要用c写游戏了。 随便一搜就决定了用的技术，因为之前也了解了比较多的了。所以直接选点SDL，一个跨平台，一个c，百分比满意。然后官网找的一个书，一天看完了，发现使用很简单。图片音频这些加载，我又犯了强迫症，不行依赖额外的库。宁可使用第三方的开源代码放到项目里。后来又想通了，纠结这些事不对的。 我下定决心都用官方的，SDL_image mixer ttf，然后自己接触了这么多引擎框架，觉得cocos2d确实作者牛逼，一些游戏概念划分的很好。我参照cocos2d的理念，自己假期抽时间撸了一个c的小游戏框架，已经基本完善。 后边要做的主要就三块，一块是ui，这个也自己写，想了一下，总共用不了几个元素，自己撸还是来的快和爽，想怎么改怎么改，前期就是会丑一些。第二块就是物理，这里目前打算是用第三方的，其实也用不了太多的东西，但是自己撸数学懒得看，数学调试也麻烦，不然还得依赖别人写的库，不如直接用第三方的物理引擎。第三块就是游戏逻辑相关了，这里就是慢慢添加了，难道应该不大，就是消耗时间。 特别写完我的小框架后，就特别觉得之前为什么不用c写呢，陷入了python易用，写得快速的死胡同里了。最近因为写框架，写的c也不少，上班后写python的时候，每写完一行就想加个分号。我发现语言这东西不能一直换，思维什么的定势了不容易转换。 写c也没感觉说效率低多少，最主要的是要考虑内存申请和释放的问题。还有就是不能面向对象设计，每次都要传参数，就想怎么写的容易一点。但是c想写的容易一点就可以容易一点，但是像python，虽然本身设计带了很多设计模式，你想写容易一点，就得更深入挖掘python的知识，其实学起来反而不容易，除非写多了才会容易了。 c还有个问题，就是源码文件目录的设计，第三方库依赖的问题，虽然有ldd，otool之类的工具，但是我不清楚游戏业界都是怎么做的，我以后还得考虑，全源码编译。目前先软件包安装写代码。gcc 等一系列编译工具链也没看，大体功能知道，后边要用再看也来得及，现在主要还是pk代码要紧。 想起个问题就是为什么不用c++，这个写游戏是用的最多的，环境肯定好很多。但是一个就是c比较底层，写熟练了不局限于游戏这一块地方，系统编程用的也很多。c++面向对象确实比c好，但是太复杂了，想起了上学时那些关系什么的，产生了畏惧。其实我自己写自己用的代码，无所谓封装的好不好，但是综合权衡还是用了c，现在还是很满意的。

先写解决方案：制定dasconfig的failoverLevel = 1，就解决了。 这是一个必传的参数。但是官网特别说明，所有参数都是可选的。All fields are optional. 然后报错“指定的参数不正确：”也没写哪个参数不正确。 我是google搜索找到了解决方案，而且还是六七年前的帖子，也就是说这个问题持续六七年了吗？？？ vmware文档啥分类没有，我找都是从manager到数据方法，或者dir看到了，直接搜索。太麻烦了。而且返回的数据是关联返回的，虽然可以制定返回的字段。

折腾了我一个周五下午加一个周末的问题。 写的代码上线两个周了，之前只测试了同步跟列表的功能，展示没问题，上周测试了一下更新问题，开始删除没刷新，我还以为是前端老版本的编译有问题，发现接口确实调用了就没管了。 直到测试一个更新功能，发现接口调用成功了，但是数据没更新。还返回了http 200。我就看了一下代码，返回200不可能没执行到更新保存的代码。 发现只有在提交commit之前有查询操作，就会导致表更新失败。所以应该是个session问题。 试了我本机环境没问题，然后我就想到装的python包的版本问题，踩什么bug了吧。然后我对比了一下版本，我管理都是只写主要包的版本，依赖包的版本没有写，所以依赖包有的版本会高一点。 我选了几个可能的包，更换版本，发现不是这个原因。周末想想，如果是这个包的问题，应该早就发现了，会打补丁。 然后我就想到数据库的问题，我用的mariadb，测试系统是centos，然后我看了一下有新版本的mariadb，更新了一下，这里现在想想数据库的问题的概率也十分小了，而且是这么明显的bug。 mariadb的源巨慢无比，我又在尝试更新mysqlclient包，因为我记得安装的时候mariadb-devel不能用，网上说的用mysql-devel。我又从新试了一次，各种方法，发现不成功。 到下午快下班，安装完mariadb，又试了一遍mariadb-devel也不行。觉得还是用mysql，又安装称mysql。 但是发现数据库数据文件不兼容，升级的命令好像也不太行，我备份的导出数据库数据，导入又有外键关联的限制，懒得搞数据了。下班了。 周末有时间的时候就想了想，我之前虽然抓包测试环境mysql，发现没问题，但是没对比本机的。如果周一mysql不行，试试本机环境连线上数据库，排除一下是包的问题还是数据库问题。感觉周五的时候应该先排除问题再更新数据库才对。 周一来，同步了一下数据，更新了一下发现mysql还是不行。然后重新编译mysqlclient，测试发现通过了。 最后还是mysqlclient编译依赖有问题，使用mysql-devel编译，连接mariadb有问题。好像还不是所有的版本有这个问题。

在Mac上写cocos2d游戏代码的时候，写了个label，调了几次没居中，突然想到是不是mac屏幕的原因。然后鼠标滑了一下看了一下还正好差一倍居中。 然后网上搜了一下，在github上找到了解决方案。 HiDPI屏幕都会有这种问题，有两种patch，一个改pyglet的，一个改cocos2d的，然后我手动改了一下cocos2d的代码解决了。 话说cocos2d不更新了，维护也不知道会不会改。突然感觉选择cocos2d有点虚了。 issues：https://github.com/los-cocos/cocos/issues/303

scheduler.New() 定义在kubernetes/pkg/scheduler/scheduler.go 返回一个Scheduler type Scheduler struct { config *factory.Config } 首先先用New传过来的参数替换schedulerOptions默认配置 type schedulerOptions struct { // 调度器的名字，pod创建的时候可以根据这个名字选择使用哪个调度器，默认值"default-scheduler" schedulerName string // hardPodAffinitySymmetricWeight int32 disablePreemption bool percentageOfNodesToScore int32 bindTimeoutSeconds int64 } 然后调用factory.NewConfigFactory创建一个factory.Configurator,需要传入一个factory.ConfigFactoryArgs 还有个configFactory，这几个差不都都是参数传进来的几个值，具体还不知道干什么的。先看几个参数吧。 cc.InformerFactory.Core().V1().Nodes() 对应类型 nodeInformer coreinformers.NodeInformer 其中cc.InformerFactory在kubernetes/cmd/kube-scheduler/app/options/options.go中初始化： c.InformerFactory = informers.NewSharedInformerFactory(client, 0), 创建一个新的factory, 结构体主要为cc.client和informers map[reflect.Type]cache.SharedIndexInformer. Core()是New了一个新的group, 感觉还是啥没有，还是factory那几个值。 V1()是New了一个v1，返回一个version，还是哪几个值. Nodes() 传的还是那几个值，返回一个nodeInformer. 最重要的就是保留了factory，然后能够调用nodeInformer接口下的几个方法。后边用的吧。 nodeLister: args.NodeInformer.Lister(), 在NewConfigFactory()里创建configFactory的时候，调用了.Lister()方法。 func (f *nodeInformer) defaultInformer(client kubernetes.Interface, resyncPeriod time.Duration) cache.SharedIndexInformer { return NewFilteredNodeInformer(client, resyncPeriod, cache.Indexers{cache.NamespaceIndex: cache.MetaNamespaceIndexFunc}, f.tweakListOptions) } func (f *nodeInformer) Informer() cache.SharedIndexInformer { return f.factory.InformerFor(&corev1.Node{}, f.defaultInformer) } func (f *nodeInformer) Lister() v1.NodeLister { return v1.NewNodeLister(f.Informer().GetIndexer()) } 调用太多，看代码最烦的就是调来调去，然后还有各种新数据定义，翻来翻去然后回不来了。。。 corev1.Node 这个里边应该都是返回的数据格式类型定义, 没细看。 看InformerFor里边defaultInformer是个真正调用的函数, InformerFor就是用来包装了一下 v1.NewNodeLister 看起来就是定义的restful api的请求。 看的有点细，其实这部分都是client-go里的，是封装的api请求，应该是分不同资源请求不同的interface cc.PodInformer 看这个应该比较重要 c.PodInformer = factory.NewPodInformer(client, 0) 用来返回non-terminal状态的pod configFactory其他初始化参数不看了，后边用到再看。

代码读的master上最新的 1641ff411. 命令入口文件在kubernetes/cmd/kube-scheduler/scheduler.go 主要就两句，设置启动参数。其他的设置命令行参数和日志打印。具体不看了 command := app.NewSchedulerCommand() command.Execute(); NewSchedulerCommand 在文件kubernetes/cmd/kube-scheduler/app/server.go 很多代码都是设置scheduler命令参数的，也是用的cobra这个库，跟docker是一样的。 opts, err := options.NewOptions() 读取默认配置 runCommand()执行命令 runCommand 比较有用的几行： c, err := opts.Config() 这里边东西比较多，比如初始化kube-client与api交互，eventclient，选举相关的配置。没仔细看，代码在kubernetes/cmd/kube-scheduler/app/options/options.go cc := c.Complete() stopCh := make(chan struct{}) 这个channel传入了Run函数，Run只会在报异常或者这个channel关闭的时候返回 是用来配合context提示go协程退出的 函数最后调用return Run(cc, stopCh) Run() 生成一个新的scheduler, sched, err := scheduler.New() 后边启动了事件传输，监控选举的，还有监控和指标收集的，这个先不看了。 再后边就是stopChannel配合context管理协程，还有一个leader选举的功能，是通过cc.LeaderElection参数来控制的. leader选举功能开启是为了高可用的时候使用 无论是否leader选举，最后都进入sched.Run()

开始只在在线Clojure网站上进行一些测试，后来感觉不行，操作速度都太慢。决定还是安装个环境。 去clojure官网看了一下也不麻烦。 去官网下载个zip包，解压到目录。 进入目录创建一个bin目录，新建一个clojure文件.添加几行代码

if [ x$* != x ]
then
    java -cp /Users/a0x55aa/tools/clojure-1.8.0/clojure-1.8.0.jar clojure.main "$*"
else
    java -cp /Users/a0x55aa/tools/clojure-1.8.0/clojure-1.8.0.jar clojure.main
fi

接上次看的往下看 cli.Pidfile 创建pid文件"/var/run/docker.pid" serverConfig := &apiserver.Config{ Logging: true, SocketGroup: cli.Config.SocketGroup, Version: dockerversion.Version, EnableCors: cli.Config.EnableCors, CorsHeaders: cli.Config.CorsHeaders, } 这几个默认值为 SocketGroup 为docker, EnableCors false, CorsHeaders 这个看EnableCors api := apiserver.New(serverConfig) 这个就是实例化了个Server,cfg为上边的serverConfig cli.api = api 返回一个, 初始化cfg为serverConfig,看起来所有请求的路由都在这里了 type Server struct { cfg *Config servers []*HTTPServer routers []router.Router routerSwapper *routerSwapper middlewares []middleware.Middleware } cli.Config.Hosts没有的话创建一个长度1的数组，有的话进入循环进行监听 listeners.Init wrapListeners(proto, ls) allocateDaemonPort(addr) api.Accept(addr, ls...) 监听地址, 根据hosts初始化的多个httpserver。 migrateKey 这个看起来好像是为了升级还是啥的。把之前配置文件目录的key.json移动到/etc/docker/下边，并把旧的删除 具体不知道为啥这么做 registryService := registry.NewService(cli.Config.ServiceOptions) 返回一个DefaultService newServiceConfig(options)里边,配置镜像仓库地址 containerdRemote, err := libcontainerd.New(cli.getLibcontainerdRoot(), cli.getPlatformRemoteOptions()...) 重头戏来了， getLibcontainerdRoot /var/run/docker/libcontainerd getPlatformRemoteOptions 里边好像就是设置了一些参数 libcontainerd.WithRemoteAddr 这个是设置了ContainerdAddr配置，containerd参数走这个，调用rpcAddr(addr)。 没设置 走libcontainerd.WithStartDaemon(true), 然后调用startDaemon(start) type RemoteOption interface { Apply(Remote) error } New里边先初始化remote eventTsPath getLibcontainerdRoot/event.ts option.Apply(r)这里应该就是真正设置参数到初始化的remote了。不知道为啥这么写 创建getLibcontainerdRoot也就是stateDir 700权限 如果没有rpcAddr 设置 stateDir/docker-containerd.sock startDaemon默认是true的所以肯定执行r.runContainerdDaemon() runContainerdDaemon里 pidFilename stateDir/docker-containerd.pid,下面判断pid文件是否正确，如果进程在运行赋值r.daemonPid,就返回结束了 如果没运行,先设置运行参数,然后执行命令启动docker-containerd setOOMScore oomScoreAdjPath := fmt.Sprintf("/proc/%d/oom_score_adj", pid) 好像就把参数那个数写文件里了,默认-500 写进程号 建了一个r.daemonWaitCh channel,container进程结束后，关闭这个channel。赋值r.daemonPid 总的来说就是启动container进程 使用grpc创建rpc连接 r.rpcConn = conn r.apiClient = containerd.NewAPIClient(conn) 返回 type aPIClient struct { cc *grpc.ClientConn } 就保存了rpc连接 getLastEventTimestamp就是看 stateDir/event.ts 文件，没数据就返回当前时间，如果有，里边保存的是序列号化的，反序列化一下返回 tsp, err := ptypes.TimestampProto(t)转了一下时间 r.restoreFromTimestamp = tsp go r.handleConnectionChange() 大体看了一下，就是开个协程进行rpc连接探测, 连续失败到三次，如果进程存在kill.<-r.daemonWaitCh，然后r.runContainerdDaemon()启动 r.startEventsMonitor(); 监控请求事件 发送了一个"/types.API/Events"请求, 然后开个协程有事件就处理事件 处理完更新事件时间 处理事件这里先不仔细看了。感觉看下去脑子回不来了. libcontainerd/remote_unix.go startEventsMonitor()标记一下，以后看 主要就是server的启动和containerd的启动

在用Grafana绘图，后端时序数据库用的InfluxDB。在进行绘图的时候用到取top n的数据。有一个top函数，但是里边不能有函数计算了。我是先group by tag 然后求和的。 查了好多看大部分都是top，开始搜的时候还搜的Grafana，后来想到这是influxdb的查询。找到官方文档，有一个limit和slimit. 这里是有区别的，slimit是相当于之前想法的limit，只去分组的top n。而limit是取每个分组下的top n。 但是order by 也不能 用聚合的字段来，还不知道排序怎么搞。 感觉influxdb还是很新的东西，好多东西太难搞了。也许是不了解。。