Jinmiao’s Blog

前言 本文介绍如何在自建 GitLab 中实现基于 Claude Code 的自动代码评审，而无需依赖 GitLab 企业版的 AI 能力(GitLab Duo)。 只需： 一个 Claude Code Max 订阅 一个配置了代理的 GitLab Runner 就能为团队带来 AI 代码评审的能力，生成 Markdown 和 PDF 格式的评审报告。 前置准备 个人建议 不要在 CI 中使用个人订阅，应使用 Anthropic 的 API 服务而不是个人订阅，个人订阅会因为违法使用条款中的多人共享规则而被封禁，这是我个人被封禁 2 个帐号后的经验之谈。 如果不方便接入 Anthropic API，可以考虑接入 OpenRouter 等第三方 API 服务商。 另外，阿里云的 Qwen3 也是一个可行的方案，但实测下来报告质量不如 Opus 4.5，表达不够简洁，内容相对价值下降。 订阅 Claude Code Max 为了保证代码评审报告的质量，我们选择了支持 Opus 模型的 Max 套餐。 对于在中国的用户，可通过 iOS 应用内购买完成订阅： 通过 giffgaff 获取英国手机号，使用 Google 账号登录 claude.ai 完成注册 准备美区 Apple ID，在 Apple 官网购买礼品卡并充值 在 iPhone 上下载 Claude App，使用应用内购买完成订阅 订阅方式 Max 套餐（5x） Max 套餐（20x） 官网直接订阅（需美国信用卡） $100/月 $200/月 iOS 应用内购买 $125/月 $250/月 网络环境要求 Claude Code 使用 OAuth Token 认证，需要访问 Anthropic 服务。如果 GitLab Runner 部署在中国大陆，需要配置透明代理，使流量通过美国等地区的代理服务器进行转发，也可直接使用美国地区的服务器作为 Runner。 ...

TLDR 裸金属服务器 链路聚合 配置 裸金属服务器 链路聚合+VLAN 配置 裸金属服务器 链路聚合+VLAN+Bridge 配置 裸金属服务器 衍生实践推荐 前言 我已很久没写博客。 迟迟不想动笔，原因有二。 其一，技术类的很多问题 OpenAI 的 ChatGPT 都有完美的回答，我再重复略显多余。 其二，疲惫让我无法静心思考，我不知道我应分享什么，因此也找不到动笔的动力。 坐在书店里，避开了回乡的人来人往，咖啡、音乐、落日（即将到来）。麻木之后重新感受到的片刻美好，让我重拾了动力。 我想就记录一点工作遇到的问题吧，或许有人也会遇到呢也说不定。 内网带宽瓶颈 公司有基于开源文生文（图）模型的服务，这些服务的模型数据少的有 60G、多的有 100+G。 模型存储在另外一个服务器上，通过 NFS 同时为内网多台 GPU 服务器提供模型数据。如果按千兆交换机的速率计算， 100G 的数据需要 13.5 分钟才能完成一次完整的模型数据读取，10 个 GPU 服务全部启动完毕，需 135 分钟（2个多小时）。 为了避免 NFS 服务瓶颈导致的启动慢问题，可使用链路聚合（LACP）来解决。链路聚合可将两个网卡合并成一个，从而获得两个累加后的带宽。比如 NFS 服务器上有两个千兆的网口，通过配置链路聚合， 可让该服务器具备两千兆的内网带宽，在多服务同时启动时实现总启动时间减少一半的效果（这里只是举例说明，裸金属服务器实际上是单口 25G）。 下面给出具体的 systemd networkd 配置，假设两个物理网口是 eth0、eth1。 # /etc/systemd/network/1-eth0.network [Match] Name=eth0 [Link] MTUBytes=9000 [Network] Bond=bond0 # /etc/systemd/network/1-eth1.network [Match] Name=eth1 [Link] MTUBytes=9000 [Network] Bond=bond0 # /etc/systemd/network/5-bond0.netdev [NetDev] Name=bond0 Kind=bond [Bond] Mode=802.3ad TransmitHashPolicy=layer3+4 MIIMonitorSec=0.1s LACPTransmitRate=fast UpDelaySec=0.2s DownDelaySec=0.2s # /etc/systemd/network/5-bond0.network [Match] Name=bond0 [Link] MTUBytes=9000 [DHCPv4] UseDNS=false [DHCPv6] UseDNS=false [IPv6AcceptRA] UseDNS=false [Network] BindCarrier=eth0 eth1 Gateway=172.16.160.254 Domains=jinmiaoluo.com. DNS=223.5.5.5#dns.alidns.com DNS=223.6.6.6#dns.alidns.com DNSOverTLS=true [Address] Address=172.16.160.12/24 经过上面的配置，这台服务器就具备了两倍的内网并发带宽了。 ...

内核模块逻辑 指定模块初始化的入口函数 wg_device_init 注册虚拟网络设备 rtnl_link_register(&link_ops) net_device 结构体的初始化操作 wg_setup 指定 ip link add 命令时对应的初始化操作（是主要的功能逻辑所在） wg_newlink 指定虚拟网络设备启动时的操作 wg_open 指定虚拟网络设备停止时的操作 wg_stop 指定虚拟网络设备开始发送第一个封包的操作 wg_xmit wireguard 初始化的操作是： 通过 ip link add dev wg0 type wireguard 添加虚拟网络设备 通过 ip addr add 10.0.0.4/24 dev wg0 配置虚拟网络设备地址 通过 wg set wg0 添加 wireguard 配置 通过 ip link set wg0 up 启动虚拟网络设备 因此我们应先看 wg_newlink 的逻辑，再看 wg_open 的逻辑

前言 本文基于 WireGuard Golang 实现，平台是 Linux，Git 版本是：12269c2 内容 关于收发包 通过创建 TUN 设备，跟系统的网络栈交互。 数据抽象的介绍 关于限速器 WireGuard 在最终进行数据的加密、解密之前，需要通过加密协议 Noise Protocol 基于加密算法协商出对称加密密钥（临时的），这个协商的过程（握手）会涉及到加/解密，哈希运算。为了避免针对响应方 CPU 负载的 DoS 攻击，响应方会根据实时负载情况对握手的请求进行限速，根据请求方的来源 IP 实例化对应的令牌桶（每个来源 IP 对应一个令牌桶），基于令牌桶对握手包进行频率限制。默认的限制策略是每秒钟 20 个握手包，每个时刻（即每纳秒）最多允许 5 个握手包的突发流量。 关于索引表 每个数据包的包头第 4 到第 8 字节会存储一个 32 bits 的无符号整数作为索引，通过索引和索引表（map[uint32]IndexTableEntry），可以查到对应的 Peer、Handshake、Keypair。 索引值本身是个随机值，在: func (table *IndexTable) NewIndexForHandshake(peer *Peer, handshake *Handshake) (uint32, error) 函数中被创建，使用该索引值时使用了两阶段锁（索引表首先基于读锁检查索引是否已被占用，如果该索引未被使用，再基于写锁创建对应的索引条目）。 索引表的作用是？ 索引表会在两种场合被使用。 第一种是握手时，WireGuard 初始方创建握手包和消费响应包，完成 Triple-way DH 流程。初始方创建、发送握手包，然后等待、消费响应包，中间有个发送并等待响应的中间状态，这个中间状态的值被存储在 Handshake 实例中，Handshake 作为索引表的值（值是一个结构体，其中一个字段），通过索引和该握手包绑定在一起。当开始消费响应包时，通过响应包头部的接收方 ID（响应方将初始握手包中的发送方 ID 作为接收方 ID 返回），查询索引表从而获得创建握手包时的 Handshake 实例，从而完成整个 Triple-way DH 流程。 第二种是接收到数据包时。响应方在消费握手包并发送响应后，会在本地创建 Peer、Keypair，并更新索引表。接收到的数据包头部的索引值，允许 WireGuard 通过索引表找到握手时创建的 Keypair 和 Peer。Keypair 用于确认该数据包是否有对应的密钥对，加密密钥是否已经过期。Peer 用于定位数据包的队列。数据包基于 Keypair 进行认证和解密，解密后的数据包将添加到 Peer 的队列内等待消费。 ...

前言 本文是对上一篇文章：WireGuard：局域网跨城通信 的补充。将围绕远程办公的开发者，即不在办公网内的开发者，如何基于 WireGuard® 跨城访问办公网中的服务。 场景 团队提倡远程办公，开发者位于全国各地。公司在某个城市设有办公地点，办公地点的局域网内自建了虚拟化，并部署了开发相关的一系列服务（GitLab，CI，K8s）。 不同城市的开发者需访问办公地点局域网中的多个服务。 不同城市的开发者之间需互相访问。 挑战 开发者如何稳定的跨公网访问局域网内所有设备（如同在办公地点的局域网内）。 局域网内的 WireGuard 节点位于运营商 NAT 设备之后，不支持 NAT 穿透且无公网 IP。 局域网内只运行一个 WireGuard 节点（而不是将所有服务加入 WireGuard 网络）。 如何解决局域网网关不支持静态路由规则的问题。 如何避免路由冲突。 架构 思路 假设有两个局域网 LAN1，LAN2 分别是公司在深圳（LAN1）和北京（LAN2）的办公网。 有三台服务器，z（IP 前的字母）是公网服务器（有公网 IP），a 和 c 是内网服务器（无公网 IP）。公网服务器（z）和内网服务器（a 和 c）组建了一个 WireGuard 网络，且三台服务器开启封包转发（IP Forward）。 e 和 f 是两个远程办公的开发者，其中 e 在广州，f 在上海，每个开发者是一个 WireGuard Client，通过各自的 WireGuard 客户端配置加入 WireGuard 网络。 开发者访问服务 假设广州的开发者 e（10.70.0.4）要访问北京办公网（LAN2）的中的设备 d（192.168.200.244）。 e 通过 WireGuard 客户端接入 WireGuard 网络。客户端与 WireGuard Server 建立连接，并向系统路由表写入相关路由规则（192.168.200.0/24 由 wg0 负责接收）。 ...

前言 物理专线可以实现多个局域网之间的设备互通（像在同一个局域网内），但由于复杂的流程（运营商审批与实施），对于个人开发者和中小型团队并不友好。 本文将介绍如何基于 WireGuard® 的 “云专线”，以较低的成本（无需审批，每年只需 60 元1）实现多个局域网之间设备互通。 挑战 局域网层面的流量转发。即局域网 A 中任意设备可以访问局域网 B 中任意设备（如同在同一个局域网内）。 局域网内的 WireGuard 节点位于运营商 NAT 设备之后，不支持 NAT 穿透且无公网 IP。 每个局域网内只运行一个 WireGuard 节点。 场景 公司有多个办公地点（分布在不同城市），每个办公地点一个局域网，局域网内自建了私有服务（K8s，GitLab，CI）。 不同办公地点的开发者之间需互相访问。 不同办公地点的私有服务之间需互相访问。 A 办公地点的开发者需要访问 B 办公地点的私有服务。 A 办公地点的开发者需要接收来自 B 办公地点私有服务的回调。 架构 思路 假设有两个局域网 LAN1，LAN2，对应的网段是 192.168.201.0/24，192.168.200.0/24。其中 z（IP 前的字母）是公网服务器（有公网 IP），a 和 c 是内网服务器（无公网 IP）。 公网服务器（z）和内网服务器（a 和 c）组建了一个 WireGuard 网络，且三台服务器开启封包转发（IP Forward）。 LAN1 的设备 b（192.168.201.55）请求 LAN2 的设备 d（192.168.200.244），比如在 b 上执行：ping 192.168.200.244，b 和 d 是局域网内的普通设备，而不是 WireGuard 节点。 设备 b 通过默认网关（192.168.201.1）确认数据包的下一跳，默认网关中配置了静态路由规则（指定 192.168.200.0/24 的下一跳是 a），因此默认网关将数据包发给 a。 ...

前言 WireGuard® 是 Linux 的内核模块之一（主流发行版都已内置）。 最近会通过调试的方式来理解 WireGuard 的代码，本文是对这个过程（调试 WireGuard 内核模块源码）的记录。 挑战 内核（含调试信息）如何构建 QEMU 如何启动调试环境 GDB 如何进行远程调试 VSCode 如何整合图形化调试流程 内容 思路 基于最新的 WireGuard 内核模块代码构建出含有 DEBUG symbol 的 Linux 内核 通过 QEMU 和内核（上一步构建出来的）启动虚拟机 通过 GDB 进行远程调试 准备 本地开发环境需要满足的条件： 安装了构建内核所需依赖包1 安装了虚拟化所需 QEMU 包 安装了调试所需 GDB 包 当前开发环境支持虚拟化（如果是虚拟机，需确保当前环境支持虚拟化嵌套2） 操作 克隆 WireGuard 内核模块源码到本地（实际上就是含有最新 WireGuard 修改的内核源码）： git clone git://git.zx2c4.com/wireguard-linux 构建内核（需要等一会，我本地构建一次需 3 分钟）命令如下： cd wireguard-linux # 为了确保后面的操作体验一致，这里我默认所有操作基于：fa41884c1c6d commit git checkout fa41884c1c6d DEBUG_KERNEL=yes ARCH=x86_64 make -C tools/testing/selftests/wireguard/qemu build -j$(nproc) 如何你对手动构建内核感兴趣，可以看看 Arch Linux Wiki。 源码仓库中的 Makefile 封装了构建内核所需的所有操作， 上面的命令直接调用仓库中的 Makefile 来构建含有调试信息的内核。 ...

前言 最近在读 WireGuard® 的源码和论文时使用了 Wireshark 进行抓包分析，本文是对这个过程（如何通过 Wireshark 实时抓取 WireGuard 加密包并解密1）的一点记录。 内容 思路 在虚拟化准备两台虚拟机用以构建一个 WireGuard VPN 测试网络，其中虚拟机 A 作为请求发起方，虚拟机 B 作为响应方。 在本地 Windows 笔记本上安装 Wireshark（包含 sshdump 功能）通过 SSH 的形式连接虚拟机 A，实现 Wireshark 远程实时抓包。 挑战 前向保密性2对流量分析的挑战。WireGuard 为了保证前向保密性，每隔 120s 会更换一个临时密钥（一次性的）来加密数据包。因此，如果要获取实时的明文数据，Wireshark 需要动态的获取临时密钥，并基于临时密钥实时解密。 需要更换内核。WireGuard 是 Linux 内核模块，笔者的测试环境需要重新编译并替换内核才能基于 Kprobe 的方式动态获取临时密钥。 具体操作 编译并更换内核 我是在虚拟机 A 上抓包，所以需要编译和替换虚拟机 A 的内核，操作见：Arch Linux Wiki 我使用的内核是这个： # 切到 stable 分支，我实践的时候，内核版本是 6.5，commit：fa41884c1c6d git clone git://git.zx2c4.com/wireguard-linux 按照 Arch Linux Wiki 操作，大概有这些步骤： 准备内核配置 zcat /proc/config.gz > .config 开启 WireGuard Debug make nconfig 构建内核 make -j 构建内核模块 make modules 安装内核模块 make modules_install 构建引导镜像 make bzImage 安装引导镜像 cp -v arch/x86/boot/bzImage /boot/vmlinuz-linux-wg 准备引导配置 cp /etc/mkinitcpio.d/linux.preset /etc/mkinitcpio.d/linux-wg.preset && vim /etc/mkinitcpio.d/linux-wg.preset 更新引导配置 mkinitcpio -p linux-wg && grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg 一切顺利你会得到一个这样的内核： ...

前言 我本地是一台 Windows 11 的 ThinkPad T480，开发环境运行在一台 Linux 服务器上，基于 SSH 的方式进行访问和控制。我希望在 Linux 服务器的 Vim 中，通过 y 复制代码到本地 Windows 11 的剪切板内，通过 p 将本地 Windows 11 剪切板中最新的内容黏贴到服务器的 vim 内。本文将提供一种低成本的解决方案。 思路 Windows 的 WSL 支持直接运行 Linux X11 GUI 程序，并且在 Linux X11 GUI 中，是可以直接访问 Windows 本地的剪切板的。这意味着在 WSL 内，我们可以通过 SSH 的 X11Forward 将远端的 X11 转发到 WSL 内，这样 Linux 服务器上的 X11 GUI 程序就可以经 WSL 中转，访问 Windows 11 本地的剪切板了。 因此，我们只需： 基于 WSL 来登录 Linux 服务器 开启 SSH 的 X11Forward 将 Linux 服务器的 Vim 包用 GVim 包替换 即可。 ...

前言 我从 9 月的 27 号开始阅读 Miniflux 项目的代码，阅读成熟的开源项目就像在阅读一本适合自己的书，节奏虽慢但充实。因为快接近阅读这个项目代码的尾声，故整理这篇博文作为过程的记录和分享。 开始之前简单介绍一下 Miniflux。Miniflux 是一个开源的 RSS 订阅服务实现，类似 Tiny Tiny RSS，使用过 RSS 订阅服务的朋友应该不陌生，部署 Miniflux 服务相当于拥有了自己的 Feedly 服务。该项目是基于 Go 和 Vanilla JS (没有使用任何框架的原生 JavaScript API) 的 SaaS APP 实现，提倡尽可能少的外部依赖，简单可维护易扩展，所以这个项目会有很多基础功能的实现（这些细节在参与 Web 框架本身的开发时才会涉及，平时基于 Web 框架的项目开发，比如 Django/Rails 会自带这些功能，直接用就可以）。 本文会通过少量的代码，记录阅读过程中发现的有趣的点，如果你对这些点感兴趣，再去阅读代码即可。我更希望这篇博客像在介绍一本书，让你知道这本书哪里有趣，然后你再自己去判断适不适合你，或者有哪些点适合你。读书不一定要整本通读，发现感兴趣的点，只读感兴趣的部分，也是一种不错的选择。 软件工程应该是件有趣的事，或者说，作为从业者我们应该去发现那些有趣的点，穿透高度抽象带来的认知迷雾。 内容 不使用 ORM 如何实现数据库抽象 如果你想在项目内使用 Golang 标准库的 database/sql 来封装 SQL 操作，可以参考。 Miniflux 中的数据库表的管理，代码分成两类，第一类是对这个表的 SQL 操作的封装，在 storage 包内，不同的表对应不同的 storage 文件夹内的文件，比如 users 表对应 user.go 文件，user.go 中一个操作： // SetLastLogin updates the last login date of a user. func (s *Storage) SetLastLogin(userID int64) error { query := `UPDATE users SET last_login_at=now() WHERE id=$1` _, err := s.db.Exec(query, userID) if err != nil { return fmt.Errorf(`store: unable to update last login date: %v`, err) } return nil } 第二类是对表结构和相关的改动请求的抽象，在 model 包内，不同的表对应不同的 model 包内的文件，比如 users 表对应 user.go 文件，user.go 中的两个抽象： ...