本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/05/14/a-bug-of-minikube-1-20

近期在研究dapr(分布式应用运行时)，这是一个很朴素却很棒的想法，目前大厂，如阿里和鹅厂都有大牛在研究该项目，甚至是利用dapr落地了部分应用。关于dapr，后续我也会用单独的文章详细说说。

dapr不仅支持k8s部署，还支持本地部署，并可以对接多个世界知名的公有云厂商的服务，比如：aws、azure、阿里云等。为了体验dapr对云原生应用的支持，我选择了将其部署于k8s中，同时我选择使用minikube来构建本地k8s开发环境。而本文要说的就是将dapr安装到minikube时遇到的问题。

1. 安装minikube

Kubernetes在4月份发布了最新的1.21版本，但目前minikube的最新版依然为1.20版本。

minikube是k8s项目自己维护的一个k8s本地开发环境项目，它与k8s的api接口兼容，我们可以快速搭建一个minikube来进行k8s学习和实践。minikube官网上有关于它的安装、使用和维护的详尽资料。

我这里在一个ubuntu 18.04的腾讯云主机上(1 vcpu, 2g mem)上安装minikube v1.20，minikube是一个单体二进制文件，我们先将这个文件下载到本地：

# curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0
100 60.9M  100 60.9M    0     0  7764k      0  0:00:08  0:00:08 --:--:-- 11.5M
# install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

验证是否下载ok：

# minikube version
minikube version: v1.20.0
commit: c61663e942ec43b20e8e70839dcca52e44cd85ae

接下来我们就利用minikube启动一个k8s cluster用作本地开发环境。由于minikube默认的最低安装要求为2核cpu，而我的虚机仅为1核，我们需要为minikube传递一些命令行参数以让其在单核CPU上也能顺利地启动一个k8s cluster。另外minikube会从gcr.io这个国内被限制访问的站点下载一些控制平面的容器镜像，为了能让此过程顺利进行下去，我们还需要告诉minikube从哪个gcr.io的mirror站点下载容器镜像：

# minikube start --extra-config=kubeadm.ignore-preflight-errors=NumCPU --force --cpus 1 --memory=1024mb --image-mirror-country='cn'
  minikube v1.20.0 on Ubuntu 18.04 (amd64)
  minikube skips various validations when --force is supplied; this may lead to unexpected behavior
  Automatically selected the docker driver. Other choices: ssh, none
  Requested cpu count 1 is less than the minimum allowed of 2
   has less than 2 CPUs available, but Kubernetes requires at least 2 to be available

  Your cgroup does not allow setting memory.
    ▪ More information: https://docs.docker.com/engine/install/linux-postinstall/#your-kernel-does-not-support-cgroup-swap-limit-capabilities

  Requested memory allocation 1024MiB is less than the usable minimum of 1800MB
  Requested memory allocation (1024MB) is less than the recommended minimum 1900MB. Deployments may fail.

  The requested memory allocation of 1024MiB does not leave room for system overhead (total system memory: 1833MiB). You may face stability issues.
  Suggestion: Start minikube with less memory allocated: 'minikube start --memory=1833mb'

  The "docker" driver should not be used with root privileges.
  If you are running minikube within a VM, consider using --driver=none:

https://minikube.sigs.k8s.io/docs/reference/drivers/none/

  Using image repository registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers
  Starting control plane node minikube in cluster minikube
  Pulling base image ...
    > registry.cn-hangzhou.aliyun...: 20.48 MiB / 358.10 MiB  5.72% 2.89 MiB p/
> registry.cn-hangzhou.aliyun...: 358.10 MiB / 358.10 MiB  100.00% 3.50 MiB
    > registry.cn-hangzhou.aliyun...: 358.10 MiB / 358.10 MiB  100.00% 3.50 MiB
    > registry.cn-hangzhou.aliyun...: 358.10 MiB / 358.10 MiB  100.00% 3.50 MiB
    > registry.cn-hangzhou.aliyun...: 358.10 MiB / 358.10 MiB  100.00% 6.83 MiB
  Creating docker container (CPUs=1, Memory=1024MB) ...
  Preparing Kubernetes v1.20.2 on Docker 20.10.6 ...
    ▪ kubeadm.ignore-preflight-errors=NumCPU
    ▪ Generating certificates and keys ...
    ▪ Booting up control plane ...
    ▪ Configuring RBAC rules ...
  Verifying Kubernetes components...
    ▪ Using image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5 (global image repository)
  Enabled addons: default-storageclass, storage-provisioner

  /usr/local/bin/kubectl is version 1.17.9, which may have incompatibilites with Kubernetes 1.20.2.
    ▪ Want kubectl v1.20.2? Try 'minikube kubectl -- get pods -A'
  Done! kubectl is now configured to use "minikube" cluster and "default" namespace by default

查看启动的k8s集群状态：

# minikube status
minikube
type: Control Plane
host: Running
kubelet: Running
apiserver: Running
kubeconfig: Configured

我们看到minikube似乎成功启动了一个k8s cluster。

2. pod storage-provisioner处于ErrImagePull状态

在后续使用helm安装redis作为state store组件(components)时，发现安装后的redis处于下面的状态：

# kubectl get pod
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
redis-master-0     0/1     Pending   0          7m48s
redis-replicas-0   0/1     Pending   0          7m48s

通过kubectl describe命令详细查看redis-master-0这个pod：

# kubectl describe pod redis-master-0
Name:           redis-master-0
Namespace:      default
Priority:       0
Node:           <none>
Labels:         app.kubernetes.io/component=master
                app.kubernetes.io/instance=redis
                app.kubernetes.io/managed-by=Helm
                app.kubernetes.io/name=redis
                controller-revision-hash=redis-master-694655df77
                helm.sh/chart=redis-14.1.1
                statefulset.kubernetes.io/pod-name=redis-master-0
Annotations:    checksum/configmap: 0898a3adcb5d0cdd6cc60108d941d105cc240250ba6c7f84ed8b5337f1edd470
                checksum/health: 1b44d34c6c39698be89b2127b9fcec4395a221cff84aeab4fbd93ff4a636c210
                checksum/scripts: 465f195e1bffa9700282b017abc50056099e107d7ce8927fb2b97eb348907484
                checksum/secret: cd7ff82a84f998f50b11463c299c1200585036defc7cbbd9c141cc992ad80963
Status:         Pending
IP:
IPs:            <none>
Controlled By:  StatefulSet/redis-master
Containers:
  redis:
    Image:      docker.io/bitnami/redis:6.2.3-debian-10-r0
    Port:       6379/TCP
    Host Port:  0/TCP
    Command:
      /bin/bash
    Args:
      -c
      /opt/bitnami/scripts/start-scripts/start-master.sh
    Liveness:   exec [sh -c /health/ping_liveness_local.sh 5] delay=5s timeout=6s period=5s #success=1 #failure=5
    Readiness:  exec [sh -c /health/ping_readiness_local.sh 1] delay=5s timeout=2s period=5s #success=1 #failure=5
    Environment:
      BITNAMI_DEBUG:           false
      REDIS_REPLICATION_MODE:  master
      ALLOW_EMPTY_PASSWORD:    no
      REDIS_PASSWORD:          <set to the key 'redis-password' in secret 'redis'>  Optional: false
      REDIS_TLS_ENABLED:       no
      REDIS_PORT:              6379
    Mounts:
      /data from redis-data (rw)
      /health from health (rw)
      /opt/bitnami/redis/etc/ from redis-tmp-conf (rw)
      /opt/bitnami/redis/mounted-etc from config (rw)
      /opt/bitnami/scripts/start-scripts from start-scripts (rw)
      /tmp from tmp (rw)
      /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from redis-token-rtxk2 (ro)
Conditions:
  Type           Status
  PodScheduled   False
Volumes:
  redis-data:
    Type:       PersistentVolumeClaim (a reference to a PersistentVolumeClaim in the same namespace)
    ClaimName:  redis-data-redis-master-0
    ReadOnly:   false
  start-scripts:
    Type:      ConfigMap (a volume populated by a ConfigMap)
    Name:      redis-scripts
    Optional:  false
  health:
    Type:      ConfigMap (a volume populated by a ConfigMap)
    Name:      redis-health
    Optional:  false
  config:
    Type:      ConfigMap (a volume populated by a ConfigMap)
    Name:      redis-configuration
    Optional:  false
  redis-tmp-conf:
    Type:       EmptyDir (a temporary directory that shares a pod's lifetime)
    Medium:
    SizeLimit:  <unset>
  tmp:
    Type:       EmptyDir (a temporary directory that shares a pod's lifetime)
    Medium:
    SizeLimit:  <unset>
  redis-token-rtxk2:
    Type:        Secret (a volume populated by a Secret)
    SecretName:  redis-token-rtxk2
    Optional:    false
QoS Class:       BestEffort
Node-Selectors:  <none>
Tolerations:     node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute for 300s
                 node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute for 300s
Events:
  Type     Reason            Age                 From               Message
  ----     ------            ----                ----               -------
  Warning  FailedScheduling  18s (x6 over 5m7s)  default-scheduler  0/1 nodes are available: 1 pod has unbound immediate PersistentVolumeClaims.

我们发现是该pod的PersistentVolumeClaims没有得到满足，没有绑定到适当PV(persistent volume)上。查看pvc的状态，也都是pending：

# kubectl get pvc
NAME                          STATUS    VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
redis-data-redis-master-0     Pending                                      standard       35m
redis-data-redis-replicas-0   Pending                                      standard       35m

详细查看其中一个pvc的状态：

# kubectl describe  pvc redis-data-redis-master-0
Name:          redis-data-redis-master-0
Namespace:     default
StorageClass:  standard
Status:        Pending
Volume:
Labels:        app.kubernetes.io/component=master
               app.kubernetes.io/instance=redis
               app.kubernetes.io/name=redis
Annotations:   volume.beta.kubernetes.io/storage-provisioner: k8s.io/minikube-hostpath
Finalizers:    [kubernetes.io/pvc-protection]
Capacity:
Access Modes:
VolumeMode:    Filesystem
Mounted By:    redis-master-0
Events:
  Type    Reason                Age                  From                         Message
  ----    ------                ----                 ----                         -------
  Normal  ExternalProvisioning  55s (x143 over 35m)  persistentvolume-controller  waiting for a volume to be created, either by external provisioner "k8s.io/minikube-hostpath" or manually created by system administrator

我们看到该pvc在等待绑定一个volume，而k8s cluster当前在default命名空间中没有任何pv资源。问题究竟出在哪里？

我们回到minikube自身上来，在minikube文档中，负责自动创建HostPath类型pv的是storage-provisioner插件：

我们看到storage-provisioner插件的状态为enabled，那么为什么该插件没能为redis提供需要的pv资源呢？我顺便查看了一下当前k8s cluster的控制平面组件的运行情况：

# kubectl get po -n kube-system
NAMESPACE     NAME                                    READY   STATUS             RESTARTS   AGE
kube-system   coredns-54d67798b7-n6vw4                1/1     Running            0          20h
kube-system   etcd-minikube                           1/1     Running            0          20h
kube-system   kube-apiserver-minikube                 1/1     Running            0          20h
kube-system   kube-controller-manager-minikube        1/1     Running            0          20h
kube-system   kube-proxy-rtvvj                        1/1     Running            0          20h
kube-system   kube-scheduler-minikube                 1/1     Running            0          20h
kube-system   storage-provisioner                     0/1     ImagePullBackOff   0          20h

我们惊奇的发现：storage-provisioner这个pod居然处于ImagePullBackOff状态，即下载镜像有误！

3. 发现真相

还记得在minikube start命令的输出信息的末尾，我们看到这样一行内容：

Using image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5 (global image repository)

也就是说我们从registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com下载storage-provisioner:v5有错误！我手动在本地执行了一下下面命令：

# docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5

Error response from daemon: pull access denied for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner, repository does not exist or may require 'docker login': denied: requested access to the resource is denied

居然真的无法下载成功！

究竟是什么地方出现问题了呢？从提示来看，要么是该镜像不存在，要么是docker login被拒绝，由于registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com是公共仓库，因此不存在docker login的问题，那么就剩下一个原因了：镜像不存在！

于是我在minikube官方的issue试着搜索了一下有关registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com作为mirror的问题，还真让我捕捉到了蛛丝马迹。

在https://github.com/kubernetes/minikube/pull/10770这PR中，有人提及当–image-mirror-country使用cn时，minikube使用了错误的storage-provisioner镜像，镜像的地址不应该是registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5，而应该是registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/storage-provisioner:v5。

我在本地试了一下registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5，的确可以下载成功：

# docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/storage-provisioner:v5
v5: Pulling from google_containers/storage-provisioner
Digest: sha256:18eb69d1418e854ad5a19e399310e52808a8321e4c441c1dddad8977a0d7a944
Status: Image is up to date for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/storage-provisioner:v5
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/storage-provisioner:v5

4. 解决问题

发现问题真相：当–image-mirror-country使用cn时，minikube使用了错误的storage-provisioner镜像。那我们如何修正这个问题呢？

我们查看一下storage-provisioner pod的imagePullPolicy：

# kubectl get pod storage-provisioner  -n kube-system -o yaml
... ...
spec:
  containers:
  - command:
    - /storage-provisioner
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: storage-provisioner

我们发现storage-provisioner的imagePullPolicy为ifNotPresent，这意味着如果本地有storage-provisioner:v5这个镜像的话，minikube不会再去远端下载该image。这样我们可以先将storage-provisioner:v5下载到本地并重新tag为registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5。

下面我们就来操作一下：

# docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/storage-provisioner:v5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5

一旦有了image，通过minikube addons子命令重新enable对应pod，可以重启storage-provisioner pod，让其进入正常状态：

# minikube addons enable storage-provisioner

    ▪ Using image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/k8s-minikube/storage-provisioner:v5 (global image repository)
  The 'storage-provisioner' addon is enabled

# kubectl get po -n kube-system
NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-54d67798b7-n6vw4           1/1     Running   0          25h
etcd-minikube                      1/1     Running   0          25h
kube-apiserver-minikube            1/1     Running   0          25h
kube-controller-manager-minikube   1/1     Running   0          25h
kube-proxy-rtvvj                   1/1     Running   0          25h
kube-scheduler-minikube            1/1     Running   0          25h
storage-provisioner                1/1     Running   0          69m

当storgae-provisioner恢复正常后，之前安装的dapr state component组件redis也自动恢复正常了：

# kubectl get pod
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
redis-master-0     1/1     Running   0          18h
redis-replicas-0   1/1     Running   1          18h
redis-replicas-1   1/1     Running   0          16h
redis-replicas-2   1/1     Running   0          16h

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/mm/dd/variable-operation-using-reflection-in-go

Go在标准库中提供的reflect包让Go程序具备运行时的反射能力(reflection)，但这种反射能力也是一把“双刃剑”，它在解决一类特定问题方面具有优势，但也带来了逻辑不清晰、性能问题以及难于发现问题和调试等不足。不过从Go诞生伊始就随着Go一起发布的reflect包是Go不可或缺的重要能力，不管你是否使用，都要掌握使用reflect与类型系统交互的基本方法，比如在反射的世界里如何读写各类型变量。本文就来和大家快速过一遍使用reflect包读写Go基本类型变量、复合类型变量的方法以及它们的应用。

1. 基本类型

进入reflect世界的大门主要有两个：reflect.ValueOf和reflect.TypeOf。进入到反射世界，每个变量都能找到一个与自己的对应的reflect.Value，通过该Value我们可以读写真实世界的变量信息。这里主要和大家过一遍操作各类型变量值的方法，因此主要用到的是reflect.ValueOf。

Go原生基本类型(非复合类型)主要包括：

• 整型(int, int8, int16, int32(rune), int64, uint, uint8(byte), uint16, uint32, uint64)
• 浮点型(float32, float64)
• 复数类型(complex64, complex128)
• 布尔类型(bool)
• 字符串类型(string)

我们在反射的世界里如何获取这些类型变量的值，又或如何在反射的世界里修改这些变量的值呢？下面这个示例可以作为日常使用reflect读写Go基本类型变量的速查表：

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/vars-in-reflect/basic/main.go

package main

import (
    "fmt"
    "reflect"
)

func main() {
    // 整型
    var i int = 11
    vi := reflect.ValueOf(i)                         // reflect Value of i
    fmt.Printf("i = [%d], vi = [%d]\n", i, vi.Int()) // i = [11], vi = [11]
    // vi.SetInt(11 + 100) // panic: reflect: reflect.Value.SetInt using unaddressable value

    vai := reflect.ValueOf(&i) // reflect Value of Address of i
    vi = vai.Elem()
    fmt.Printf("i = [%d], vi = [%d]\n", i, vi.Int()) // i = [11], vi = [11]
    vi.SetInt(11 + 100)
    fmt.Printf("after set, i = [%d]\n", i) // after set, i = [111]

    // 整型指针
    i = 11
    var pi *int = &i
    vpi := reflect.ValueOf(pi) // reflect Value of pi
    vi = vpi.Elem()
    vi.SetInt(11 + 100)
    fmt.Printf("after set, i = [%d]\n", i) // after set, i = [111]

    // 浮点型
    var f float64 = 3.1415

    vaf := reflect.ValueOf(&f)
    vf := vaf.Elem()
    fmt.Printf("f = [%f], vf = [%f]\n", f, vf.Float()) // f = [3.141500], vf = [3.141500]
    vf.SetFloat(100 + 3.1415)
    fmt.Printf("after set, f = [%f]\n", f) // after set, f = [103.141500]

    // 复数型
    var c = complex(5.1, 6.2)

    vac := reflect.ValueOf(&c)
    vc := vac.Elem()
    fmt.Printf("c = [%g], vc = [%g]\n", f, vc.Complex()) // c = [103.1415], vc = [(5.1+6.2i)]
    vc.SetComplex(complex(105.1, 106.2))
    fmt.Printf("after set, c = [%g]\n", c) // after set, c = [(105.1+106.2i)]

    // 布尔类型
    var b bool = true

    vab := reflect.ValueOf(&b)
    vb := vab.Elem()
    fmt.Printf("b = [%t], vb = [%t]\n", b, vb.Bool()) // b = [true], vb = [true]
    vb.SetBool(false)
    fmt.Printf("after set, b = [%t]\n", b) // after set, b = [false]

    // 字符串类型
    var s string = "hello, reflect"

    vas := reflect.ValueOf(&s)
    vs := vas.Elem()
    fmt.Printf("s = [%s], vs = [%s]\n", s, vs.String()) // s = [hello, reflect], vs = [hello, reflect]
    vs.SetString("bye, reflect")
    fmt.Printf("after set, s = [%s]\n", s) // after set, s = [bye, reflect]
}

我们看到：

• 原生基本类型变量通过reflect.ValueOf进入反射世界，如果最终要在反射世界修改原变量的值，那么传给ValueOf的不应该是变量自身，而是该变量的地址，指针类型除外。

• 进入反射世界后，利用reflect.Value的Elem方法获取指针/地址指向的真正存储变量值的Value实例，通过Value类型提供的各种“方法糖”读取变量的值，比如：reflect.Value.Int、reflect.Value.String、reflect.Value.Bool等。

• 同样，在反射世界中，我们通过reflect.Value的SetXXX系列方法在运行时设置相关变量的值，从而达到写变量的目的。

2. 复合类型

前面我们已经看到，使用reflect包在反射世界读写原生基本类型的变量还是相对容易的多的，接下来我们再来看看复合类型(Composite type)变量的读写。

Go中的复合类型包括：

• 数组
• 切片
• map
• 结构体
• channel

与基本类型变量不同，复合变量多由同构和异构的字段(field)或元素(element)组成，如何读写复合类型变量中的字段或元素的值才是我们需要考虑的问题。下面这个示例可作为日常使用reflect在反射世界里读写Go复合类型变量中字段或元素值的速查表：

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/vars-in-reflect/composite/main.go

package main

import (
    "fmt"
    "reflect"
    "unsafe"
)

type Foo struct {
    Name string
    age  int
}

func main() {
    // 数组
    var a = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
    vaa := reflect.ValueOf(&a) // reflect Value of Address of arr
    va := vaa.Elem()
    va0 := va.Index(0)
    fmt.Printf("a0 = [%d], va0 = [%d]\n", a[0], va0.Int()) // a0 = [1], va0 = [1]
    va0.SetInt(100 + 1)
    fmt.Printf("after set, a0 = [%d]\n", a[0]) // after set, a0 = [101]

    // 切片
    var s = []int{11, 12, 13}
    vs := reflect.ValueOf(s)
    vs0 := vs.Index(0)
    fmt.Printf("s0 = [%d], vs0 = [%d]\n", s[0], vs0.Int()) // s0 = [11], vs0 = [11]
    vs0.SetInt(100 + 11)
    fmt.Printf("after set, s0 = [%d]\n", s[0]) // after set, s0 = [111]

    // map
    var m = map[int]string{
        1: "tom",
        2: "jerry",
        3: "lucy",
    }

    vm := reflect.ValueOf(m)
    vm_1_v := vm.MapIndex(reflect.ValueOf(1))                      // the reflect Value of the value of key 1
    fmt.Printf("m_1 = [%s], vm_1 = [%s]\n", m[1], vm_1_v.String()) // m_1 = [tom], vm_1 = [tom]
    vm.SetMapIndex(reflect.ValueOf(1), reflect.ValueOf("tony"))
    fmt.Printf("after set, m_1 = [%s]\n", m[1]) // after set, m_1 = [tony]

    // 为map m新增一组key-value
    vm.SetMapIndex(reflect.ValueOf(4), reflect.ValueOf("amy"))
    fmt.Printf("after set, m = [%#v]\n", m) // after set, m = [map[int]string{1:"tony", 2:"jerry", 3:"lucy", 4:"amy"}]

    // 结构体
    var f = Foo{
        Name: "lily",
        age:  16,
    }

    vaf := reflect.ValueOf(&f)
    vf := vaf.Elem()
    field1 := vf.FieldByName("Name")
    fmt.Printf("the Name of f = [%s]\n", field1.String()) // the Name of f = [lily]
    field2 := vf.FieldByName("age")
    fmt.Printf("the age of f = [%d]\n", field2.Int()) // the age of f = [16]

    field1.SetString("ally")
    // field2.SetInt(8) // panic: reflect: reflect.Value.SetInt using value obtained using unexported field
    nAge := reflect.NewAt(field2.Type(), unsafe.Pointer(field2.UnsafeAddr())).Elem()
    nAge.SetInt(8)
    fmt.Printf("after set, f is [%#v]\n", f) // after set, f is [main.Foo{Name:"ally", age:8}]

    // 接口
    var g = Foo{
        Name: "Jordan",
        age:  40,
    }

    // 接口底层动态类型为复合类型变量
    var i interface{} = &g
    vi := reflect.ValueOf(i)
    vg := vi.Elem()

    field1 = vg.FieldByName("Name")
    fmt.Printf("the Name of g = [%s]\n", field1.String()) // the Name of g = [Jordan]
    field2 = vg.FieldByName("age")
    fmt.Printf("the age of g = [%d]\n", field2.Int()) // the age of g = [40]

    nAge = reflect.NewAt(field2.Type(), unsafe.Pointer(field2.UnsafeAddr())).Elem()
    nAge.SetInt(50)
    fmt.Printf("after set, g is [%#v]\n", g) // after set, g is [main.Foo{Name:"Jordan", age:50}]

    // 接口底层动态类型为基本类型变量
    var n = 5
    i = &n
    vi = reflect.ValueOf(i).Elem()
    fmt.Printf("i = [%d], vi = [%d]\n", n, vi.Int()) // i = [5], vi = [5]
    vi.SetInt(10)
    fmt.Printf("after set, n is [%d]\n", n) // after set, n is [10]

    // channel
    var ch = make(chan int, 100)
    vch := reflect.ValueOf(ch)
    vch.Send(reflect.ValueOf(22))

    j := <-ch
    fmt.Printf("recv [%d] from channel\n", j) // recv [22] from channel

    ch <- 33
    vj, ok := vch.Recv()
    fmt.Printf("recv [%d] ok[%t]\n", vj.Int(), ok) // recv [33] ok[true]
}

从上述示例，我们可以得到如下一些信息：

• 在反射的世界里，reflect包针对复合类型中的元素或字段的读写提供了相应的方法，比如针对数组、切片元素的Value.Index，针对map key-value的Value.MapIndex，针对结构体字段的Field、FieldByName，针对channel的Send和Recv。
• 切片、map和channel由于其底层实现为指针类型结构，我们可以直接利用其在反射世界中对应的Value在反射世界中修改其内部元素；
• 对于结构体中的非导出字段(unexported field)，我们可以读取其值，但无法直接修改其值。在上面的示例中，我们通过下面的unsafe手段实现了对其的赋值：

        nAge = reflect.NewAt(field2.Type(), unsafe.Pointer(field2.UnsafeAddr())).Elem()
        nAge.SetInt(50)

我们通过reflect.NewAt创建了一个新Value实例，该实例表示指向field2地址的指针。然后通过Elem方法，我们得到该指针Value指向的对象的Value：nAge，实际就是field2变量。然后通过nAge设置的新值也将反映在field2的值上。这和上面基本类型那个示例中的vpi和vi的功用类似。

3. 获取系统资源描述符的值

reflect包的一大功用就是获取一些被封装在底层的系统资源描述符的值，比如：socket描述符、文件描述符。

a) 文件描述符

os.File提供了Fd方法用于获取文件对应的os底层的文件描述符的值。我们也可以使用反射来实现同样的功能：

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/vars-in-reflect/system-resource/file_fd.go
package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "reflect"
)

func fileFD(f *os.File) int {
    file := reflect.ValueOf(f).Elem().FieldByName("file").Elem()
    pfdVal := file.FieldByName("pfd")
    return int(pfdVal.FieldByName("Sysfd").Int())
}

func main() {
    fileName := os.Args[1]
    f, err := os.Open(fileName)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    defer f.Close()

    fmt.Printf("file descriptor is %d\n", f.Fd())
    fmt.Printf("file descriptor in reflect is %d\n", fileFD(f))
}

执行上述示例：

$go build file_fd.go
$./file_fd file_fd.go
file descriptor is 3
file descriptor in reflect is 3

我们看到通过reflect获取到的fd值与通过Fd方法得到的值是一致的。

下面我们可以基于上面对读写基本类型和复合类型变量的理解来简单分析一下fileFD函数的实现：

os.File的定义如下：

// $GOROOT/src/os/types.go

type File struct {
        *file // os specific
}

为了通过反射获取到未导出指针变量file，我们使用下面反射语句：

    file := reflect.ValueOf(f).Elem().FieldByName("file").Elem()

有了上面的Value实例file，我们就可以继续反射os.file结构了。os.file结构是因os而异的，以linux/mac的unix为例，os.file的结构如下：

// $GOROOT/src/os/file_unix.go

type file struct {
        pfd         poll.FD
        name        string
        dirinfo     *dirInfo // nil unless directory being read
        nonblock    bool     // whether we set nonblocking mode
        stdoutOrErr bool     // whether this is stdout or stderr
        appendMode  bool     // whether file is opened for appending
}

于是我们继续反射：

    pfdVal := file.FieldByName("pfd")

而poll.FD的结构如下：

// $GOROOT/src/internal/poll/fd_unix.go

// field of a larger type representing a network connection or OS file.
type FD struct {
        // Lock sysfd and serialize access to Read and Write methods.
        fdmu fdMutex

        // System file descriptor. Immutable until Close.
        Sysfd int

        // I/O poller.
        pd pollDesc

        // Writev cache.
        iovecs *[]syscall.Iovec 

        // Semaphore signaled when file is closed.
        csema uint32

        // Non-zero if this file has been set to blocking mode.
        isBlocking uint32

        // Whether this is a streaming descriptor, as opposed to a
        // packet-based descriptor like a UDP socket. Immutable.
        IsStream bool

        // Whether a zero byte read indicates EOF. This is false for a
        // message based socket connection.
        ZeroReadIsEOF bool

        // Whether this is a file rather than a network socket.
        isFile bool
}

这其中的Sysfd记录的就是系统的文件描述符的值，于是通过下面语句即可得到该文件描述符的值：

    return int(pfdVal.FieldByName("Sysfd").Int())

b) socket描述符

unix下一切皆文件！socket描述符也是一个文件描述符，并且Go并没有在标准库中直接提供获取socket文件描述符的API。我们只能通过反射获取。看下面示例：

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/vars-in-reflect/system-resource/socket_fd.go

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "net"
    "reflect"
)

func socketFD(conn net.Conn) int {
    tcpConn := reflect.ValueOf(conn).Elem().FieldByName("conn")
    fdVal := tcpConn.FieldByName("fd")
    pfdVal := fdVal.Elem().FieldByName("pfd")
    return int(pfdVal.FieldByName("Sysfd").Int())
}

func main() {

    ln, err := net.Listen("tcp", ":8080")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    for {
        conn, err := ln.Accept()
        if err != nil {
            if ne, ok := err.(net.Error); ok && ne.Temporary() {
                log.Printf("accept temp err: %v", ne)
                continue
            }

            log.Printf("accept err: %v", err)
            return
        }

        fmt.Printf("conn fd is [%d]\n", socketFD(conn))
    }
}

我们看到socketFD的实现与fileFD的实现有些类似，我们从net.Conn一步步反射得到底层的Sysfd。

传给socketFD的实参实质是一个TCPConn实例，通过reflect.ValueOf(conn).Elem()我们可以获取到该实例在反射世界的Value

// $GOROOT/src/net/tcpsock.go

type TCPConn struct {
        conn
}

然后再通过FieldByName(“conn”)得到TCPConn结构中字段conn在反射世界中的Value。net.conn结构如下：

// $GOROOT/src/net/net.go
type conn struct {
        fd *netFD
}

起哄的netFD是一个os相关的结构，以linux/mac为例，其结构如下：

// $GOROOT/src/net/fd_posix.go

// Network file descriptor.
type netFD struct {
        pfd poll.FD

        // immutable until Close
        family      int
        sotype      int
        isConnected bool // handshake completed or use of association with peer
        net         string
        laddr       Addr
        raddr       Addr
}

我们又看到了poll.FD类型字段pfd，再往下的反射就和fileFD一致了。

本文涉及的源码可以在这里下载：https://github.com/bigwhite/experiments/blob/master/vars-in-reflect

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