GORM云原生适配指南：K8s ConfigMap动态配置、Secret自动注入、Sidecar日志采集集成

第一章：GORM云原生适配概览

在云原生架构中，数据库访问层需具备弹性伸缩、声明式配置、可观测性集成及多环境一致性等关键能力。GORM 作为 Go 生态最主流的 ORM 框架，其云原生适配并非仅限于“运行在容器中”，而是深度融入服务网格、配置中心、分布式追踪与声明式资源编排体系。

核心适配维度

• 连接生命周期管理：支持连接池自动扩缩（如基于 Prometheus 指标触发 DB.SetMaxOpenConns() 动态调整）
• 配置即代码：通过结构化配置（YAML/JSON）驱动 DSN、迁移策略与审计开关，避免硬编码敏感信息
• 可观测性内建：集成 OpenTelemetry，自动注入 span context 至 SQL 日志与慢查询追踪
• 声明式迁移演进：兼容 Kubernetes Job 资源编排，将 gormigrate 迁移任务封装为幂等化 Job 清单

快速启用云原生基础能力

以下代码片段演示如何初始化具备健康检查与上下文传播的 GORM 实例：

import (
  "gorm.io/gorm"
  "gorm.io/driver/postgres"
  "go.opentelemetry.io/otel/trace"
)

func NewCloudNativeDB(dsn string) (*gorm.DB, error) {
  db, err := gorm.Open(postgres.Open(dsn), &gorm.Config{
    // 启用 SQL 执行链路追踪（需已注册全局 tracer）
    PrepareStmt: true,
    // 自动注入 context 中的 trace.Span 到日志与错误
    NowFunc: func() time.Time {
      return time.Now().UTC()
    },
  })
  if err != nil {
    return nil, err
  }

  // 配置连接池（适配 K8s HPA 建议值）
  sqlDB, _ := db.DB()
  sqlDB.SetMaxOpenConns(20)   // 防止 DB 连接耗尽
  sqlDB.SetMaxIdleConns(10)   // 减少空闲连接内存占用
  sqlDB.SetConnMaxLifetime(1h) // 适配云环境连接老化策略

  return db, nil
}

推荐实践对照表

能力	传统方式	云原生推荐方式
密钥管理	环境变量明文	Vault 注入或 K8s Secrets 挂载
迁移执行	手动 CLI 或启动时同步	InitContainer + Job 控制器保障幂等
慢查询告警	数据库日志 grep	OpenTelemetry Collector → Loki + Grafana 告警

第二章：K8s ConfigMap动态配置集成

2.1 ConfigMap配置结构设计与GORM配置映射原理

ConfigMap 以键值对形式组织配置，需兼顾可读性与结构化映射能力。典型结构如下：

# config.yaml
database:
  host: "mysql.default.svc.cluster.local"
  port: 3306
  user: "app"
  password: "secret"
  name: "myapp"
  max_open_conns: 20
  max_idle_conns: 10

该 YAML 被解析为 Go map[string]interface{} 后，通过 GORM 的 gorm.Config 构建逻辑映射：max_open_conns → &sql.DB.SetMaxOpenConns()，host+port+user+name → DSN 字符串拼接。

GORM 配置映射关键字段对照

ConfigMap 键	GORM 行为	类型
database.host	DSN 主机地址	string
database.max_open_conns	db.SetMaxOpenConns() 调用参数	int
database.name	DSN 中的 database 名	string

映射流程示意

graph TD
  A[ConfigMap YAML] --> B[Unmarshal to map[string]interface{}]
  B --> C[Build DSN string]
  B --> D[Apply connection pool settings]
  C & D --> E[gorm.Open(mysql.Open(dsn), config)]

2.2 基于fsnotify的ConfigMap文件热监听与Reload机制实现

核心监听模型

fsnotify 提供跨平台的文件系统事件监听能力，避免轮询开销。监听目标为挂载至容器内的 /etc/config 目录（对应 ConfigMap 卷）。

事件过滤策略

• 仅响应 fsnotify.Write, fsnotify.Create, fsnotify.Chmod 事件
• 忽略编辑器临时文件（如 *.swp, ~ 结尾）
• 使用 filepath.Base() 校验文件名是否在白名单中（如 app.yaml, log.conf）

Reload 触发逻辑

watcher, _ := fsnotify.NewWatcher()
watcher.Add("/etc/config")
for {
    select {
    case event := <-watcher.Events:
        if event.Op&fsnotify.Write == fsnotify.Write && !isTempFile(event.Name) {
            reloadConfig(event.Name) // 触发解析+原子更新
        }
    case err := <-watcher.Errors:
        log.Printf("fsnotify error: %v", err)
    }
}

逻辑分析：event.Op&fsnotify.Write 位运算精准捕获写入事件；isTempFile 防止编辑器保存中途触发误 reload；reloadConfig 内部采用双缓冲+sync.RWMutex 保障并发安全。

配置热更新状态对照表

状态	描述	是否阻塞请求
Pending	文件变更已捕获，未开始解析	否
Reloading	YAML 解析中	否（旧配置仍生效）
Reloaded	新配置已原子切换完成	否

graph TD
    A[文件写入] --> B{fsnotify 捕获 Write 事件}
    B --> C[过滤临时文件]
    C --> D[解析新配置]
    D --> E[双缓冲交换]
    E --> F[广播 Reloaded 事件]

2.3 GORM DSN与连接池参数的运行时动态更新实践

GORM 原生不支持 DSN 或连接池参数（如 MaxOpenConns）的热更新，需结合信号监听与连接重建机制实现。

数据同步机制

通过 sync.Once + 原子指针切换，确保新旧 *gorm.DB 实例平滑过渡：

var db atomic.Value // 存储 *gorm.DB

func reloadDB(newDSN string, poolCfg PoolConfig) error {
    newDB, err := gorm.Open(mysql.Open(newDSN), &gorm.Config{})
    if err != nil { return err }
    sqlDB, _ := newDB.DB()
    sqlDB.SetMaxOpenConns(poolCfg.MaxOpen)
    sqlDB.SetMaxIdleConns(poolCfg.MaxIdle)
    db.Store(newDB)
    return nil
}

逻辑分析：db.Store() 原子替换全局 DB 实例；SetMaxOpenConns 立即生效于底层 *sql.DB，但仅影响后续新建连接；已有连接不受影响，自然淘汰。

关键参数对照表

参数	运行时可调	生效时机	备注
MaxOpenConns	✅	即时	超限时阻塞获取
DSN	✅（需重建）	下次 Open	用户/密码变更必须重连
ConnMaxLifetime	✅	即时	控制连接复用上限

流程示意

graph TD
    A[收到 SIGHUP] --> B[解析新配置]
    B --> C[新建 *gorm.DB 实例]
    C --> D[设置连接池参数]
    D --> E[原子替换全局 db.Value]

2.4 多环境（dev/staging/prod）ConfigMap版本灰度切换策略

为实现配置零停机演进，推荐基于标签选择器 + 版本化 ConfigMap 的渐进式切换机制。

标签驱动的环境隔离

每个 ConfigMap 按环境打标，并附加语义化版本标签：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config-v1-202405
  labels:
    env: staging
    config-version: "v1.2.0"
    rollout-phase: canary
data:
  LOG_LEVEL: "warn"

env 标签用于命名空间级隔离；config-version 支持回滚追溯；rollout-phase 控制灰度范围（canary → partial → full）。

灰度发布流程

graph TD
  A[发布新 ConfigMap v1.2.1] --> B{更新 rollout-phase=canary}
  B --> C[10% Pod 挂载新 ConfigMap]
  C --> D[监控指标达标？]
  D -- 是 --> E[rollout-phase=partial → 50%]
  D -- 否 --> F[自动回退至 v1.2.0]

版本切换状态对照表

阶段	标签值	影响范围	触发条件
Canary	canary	5–10% Pod	人工审批 + 健康检查通过
Partial	partial	30–70% Pod	持续3分钟无错误日志
Full	full	全量 Pod	所有指标 SLI ≥99.5%

2.5 配置变更原子性保障与GORM连接状态一致性校验

数据同步机制

配置更新需在事务边界内完成：数据库写入与连接池重置必须同属一个原子操作，否则易出现「配置已更新但旧连接仍在服务」的不一致态。

GORM连接状态校验流程

func atomicConfigUpdate(cfg *Config) error {
    tx := db.Begin()
    defer func() {
        if r := recover(); r != nil {
            tx.Rollback()
        }
    }()

    if err := tx.Save(&cfg).Error; err != nil {
        tx.Rollback()
        return err
    }

    // 强制刷新GORM底层*sql.DB连接池
    sqlDB, _ := tx.DB()
    sqlDB.SetMaxOpenConns(cfg.DB.MaxOpen)
    sqlDB.SetMaxIdleConns(cfg.DB.MaxIdle)

    return tx.Commit().Error
}

逻辑分析：tx.DB()获取底层*sql.DB实例，调用SetMaxOpenConns等方法实时生效；参数cfg.DB.MaxOpen为新配置值，确保连接池参数与配置严格对齐。注意：GORM v1.23+ 支持此方式动态调整，旧版需重建*gorm.DB实例。

校验策略对比

策略	原子性	实时性	复杂度
事务内双写	✅	⚡️	中
配置监听+异步重连	❌	⏳	低
连接池预热校验	✅	⏱️	高

graph TD
    A[发起配置更新] --> B{开启GORM事务}
    B --> C[持久化新配置]
    C --> D[同步刷新sql.DB连接池]
    D --> E{连接池健康检查}
    E -->|成功| F[提交事务]
    E -->|失败| G[回滚并告警]

第三章：K8s Secret自动注入安全实践

3.1 Secret挂载机制与GORM敏感字段（密码/Token）解耦方案

Kubernetes Secret以文件形式挂载至容器 /etc/secrets/，应用需主动读取而非硬编码。GORM模型中敏感字段（如 Password, AccessToken）应脱离结构体直连，避免序列化泄露。

解耦核心策略

• 使用 gorm:"-" 跳过数据库映射
• 通过自定义 Scan() 和 Value() 方法桥接运行时Secret值
• 敏感字段声明为指针类型，延迟加载

GORM字段解耦示例

type User struct {
    ID       uint   `gorm:"primaryKey"`
    Username string `gorm:"not null"`
    password *string `gorm:"-"` // 不映射DB，不JSON序列化
}

// Scan 从Secret文件加载密码
func (u *User) Scan(value interface{}) error {
    if b, ok := value.([]byte); ok {
        u.password = &string(b)
        return nil
    }
    return fmt.Errorf("cannot scan %T into *string", value)
}

Scan() 在 db.First(&u) 时被调用，将数据库原始字节转为内存中指针；gorm:"-" 确保迁移不建列、JSON响应不暴露。

挂载路径与权限对照表

挂载路径	文件权限	用途
/etc/secrets/password	0400	用户主密码
/etc/secrets/token	0400	OAuth访问令牌

graph TD
    A[Pod启动] --> B[Secret卷挂载]
    B --> C[GORM初始化User实例]
    C --> D[Scan()读取/etc/secrets/password]
    D --> E[password字段指向内存安全值]

3.2 使用Go标准库crypto/subtle进行Secret内存安全擦除

Go 的 crypto/subtle 并不提供内存擦除功能——这是常见误解。其核心职责是恒定时间比较（如 ConstantTimeCompare），用于防御时序攻击，而非内存管理。

真正用于安全擦除 secret 数据的是 crypto/subtle 之外的机制：

• runtime.SetFinalizer + 自定义 []byte 类型（需谨慎）
• Go 1.22+ 引入的 unsafe.Slice 配合显式零写入（需 //go:linkname 或 reflect）
• 实际生产中更推荐：使用 golang.org/x/exp/slices（实验包）或手动循环覆写

func secureZero(b []byte) {
    for i := range b {
        b[i] = 0 // 恒定时间写入，避免编译器优化掉
    }
    runtime.KeepAlive(b) // 防止被提前 GC 优化
}

逻辑分析：for i := range b 确保遍历不可省略；runtime.KeepAlive(b) 向编译器声明 b 在此之后仍被使用，阻止优化导致擦除失效；零写入需至少一次，但高保障场景建议多轮（如 3 次）。

方法	是否恒定时间	是否防优化	是否跨平台
bytes.Equal	❌	✅	✅
subtle.ConstantTimeCompare	✅	✅	✅
手动 b[i]=0 循环	✅	⚠️（需 KeepAlive）	✅

3.3 基于init container预检Secret完整性与GORM初始化防护

在应用启动前，通过 Init Container 对 Kubernetes Secret 进行完整性校验，可阻断因缺失或损坏凭证导致的 GORM 连接崩溃。

预检逻辑设计

• 检查 DB_HOST、DB_USER、DB_PASSWORD、DB_NAME 四个必需键是否存在
• 校验 DB_PASSWORD 长度 ≥ 8 且不含空格
• 使用 sha256sum 验证挂载 Secret 文件的哈希一致性（防篡改）

Init Container 示例

initContainers:
- name: secret-validator
  image: alpine:latest
  command: ["/bin/sh", "-c"]
  args:
    - |
      echo "Validating required Secret keys...";
      [[ -n "$DB_HOST" ]] || { echo "MISSING: DB_HOST"; exit 1; };
      [[ ${#DB_PASSWORD} -ge 8 && "$DB_PASSWORD" != *" "* ]] || { echo "INVALID: DB_PASSWORD"; exit 1; };
      echo "✅ Secret validation passed."
  envFrom:
  - secretRef:
      name: app-db-secret

该脚本在主容器启动前执行：envFrom 将 Secret 注入环境变量供校验；失败则 Pod 卡在 Init 阶段，避免 GORM 初始化时 panic。

GORM 安全初始化防护

防护项	实现方式
连接超时	&timeout=5s 加入 DSN
最大空闲连接数	SetMaxIdleConns(5)
连接泄漏检测	SetConnMaxLifetime(30m)

db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{
  NowFunc: func() time.Time { return time.Now().UTC() },
})
// 若 init container 已拦截无效凭证，此处 err 几乎仅源于网络瞬态故障

此代码块依赖前置 Secret 校验结果：DSN 构建不再做敏感字段空值防御，专注连接池韧性。

第四章：Sidecar日志采集与GORM可观测性增强

4.1 GORM Logger接口定制：结构化SQL日志与traceID透传

GORM v1.23+ 提供 logger.Interface 接口，支持完全自定义日志行为。核心在于实现 LogMode、Info、Warn、Error 及 Trace 方法。

自定义结构化 Logger 示例

type TraceLogger struct {
    writer io.Writer
    traceID string // 从 context 注入的 traceID
}

func (l *TraceLogger) Trace(ctx context.Context, begin time.Time, fc func() (string, int64), err error) {
    sql, rows := fc()
    duration := time.Since(begin)
    // 使用 zap 或 zerolog 序列化为 JSON
    json.NewEncoder(l.writer).Encode(map[string]interface{}{
        "level":   "sql",
        "trace_id": l.traceID,
        "sql":     sql,
        "rows":    rows,
        "duration_ms": duration.Milliseconds(),
        "error":   err,
    })
}

此实现将 SQL 执行上下文（含 traceID）统一转为结构化 JSON，便于 ELK 或 Loki 聚合分析；fc() 延迟执行确保仅在 LogMode(Info) 启用时才解析 SQL，避免性能损耗。

关键字段语义对照表

字段	类型	说明
trace_id	string	全链路唯一标识，需从 ctx.Value("trace_id") 提取
sql	string	格式化后的最终 SQL（含参数绑定）
duration_ms	float64	精确到毫秒的执行耗时

日志注入流程（mermaid）

graph TD
    A[HTTP Middleware] -->|inject traceID| B[context.WithValue]
    B --> C[GORM Session.WithContext]
    C --> D[Custom TraceLogger.Trace]
    D --> E[JSON 输出至 Writer]

4.2 Sidecar（如Fluent Bit）日志路由规则与GORM慢查询标记协同

日志路由与业务语义对齐

Fluent Bit 通过 filter 插件匹配 GORM 日志中的自定义字段，例如 sql_duration_ms > 500 且 log_type == "gorm_slow"：

[FILTER]
    Name                grep
    Match               kubernetes.* 
    Regex               log sql_duration_ms ([5-9][0-9]{2,}|[1-9][0-9]{3,}) log_type gorm_slow

该规则捕获耗时 ≥500ms 的 GORM 慢查询日志；Match kubernetes.* 确保仅处理容器标准输出，Regex 中分组 ([5-9][0-9]{2,}|[1-9][0-9]{3,}) 精确提取毫秒级阈值，避免误匹配。

协同机制流程

graph TD
A[GORM Hook: OnQuery] –>|注入 log_type=“gorm_slow” + sql_duration_ms| B[容器 stdout]
B –> C[Fluent Bit grep filter]
C –> D[路由至 slow-query-topic]

标记字段对照表

GORM Hook 注入字段	Fluent Bit 提取字段	用途
log_type	log_type	路由分类标识
sql_duration_ms	$1（正则捕获组）	动态阈值判断依据
sql	sql	下游 APM 关联分析

4.3 数据库连接池指标（idle/busy/waiting）对接Prometheus Exporter

数据库连接池的健康状态需通过 idle（空闲连接数）、busy（活跃连接数）、waiting（等待获取连接的线程数）三类核心指标实时暴露。

指标采集原理

Prometheus Exporter 通过 JMX 或原生 HTTP 端点拉取连接池运行时数据，例如 HikariCP 提供 /actuator/metrics/hikaricp.connections.idle 等 Micrometer 标准路径。

典型指标映射表

Prometheus 指标名	含义	数据来源
hikaricp_connections_idle	当前空闲连接数	HikariPool.getTotalConnections() – getActiveConnections()
hikaricp_connections_busy	当前繁忙连接数	HikariPool.getActiveConnections()
hikaricp_connections_pending	等待队列长度	HikariPool.getThreadsAwaitingConnection()

// Spring Boot Actuator + Micrometer 配置示例
management.endpoints.web.exposure.include=health,metrics,prometheus
spring.datasource.hikari.metrics-tracker-factory=io.micrometer.core.instrument.binder.jdbc.HikariDataSourceMetricsTrackerFactory

该配置启用 HikariCP 的 Micrometer 自动绑定，将连接池状态以标准命名空间注入 /actuator/prometheus。metrics-tracker-factory 触发对 idle/busy/waiting 的周期性采样（默认 60s），确保低开销高保真。

指标采集链路

graph TD
    A[应用内 HikariCP] --> B[Micrometer Binder]
    B --> C[Actuator /prometheus endpoint]
    C --> D[Prometheus scrape]
    D --> E[Grafana 可视化]

4.4 基于OpenTelemetry的GORM SQL执行链路追踪埋点实践

GORM v1.23+ 原生支持 gorm.io/plugin/opentelemetry 插件，可自动为 Query/Exec/Transaction 等操作注入 Span。

集成核心步骤

• 初始化 OpenTelemetry SDK（含 Exporter、Sampler）
• 创建 GORM DB 实例时注册插件
• 确保上下文透传（如 HTTP 中间件注入 trace context）

自动埋点代码示例

import "gorm.io/plugin/opentelemetry"

db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{
  Plugin: plugin.Default,
})
// 注册 OpenTelemetry 插件（自动拦截所有 SQL 操作）
db.Use(opentelemetry.NewPlugin(
  opentelemetry.WithDBName("user_db"),
  opentelemetry.WithAttributes(attribute.String("env", "prod")),
))

WithDBName 设置 span 属性 db.name；WithAttributes 补充自定义标签，便于后端按环境过滤。插件内部通过 Callback 机制在 process 阶段（SQL 执行前后）创建/结束 Span。

关键 Span 属性对照表

属性名	来源	示例值
db.system	固定值	"mysql"
db.statement	SQL 模板（脱敏）	"SELECT * FROM users WHERE id = ?"
db.operation	GORM 方法名	"Find"

graph TD
  A[HTTP Handler] --> B[WithContext]
  B --> C[GORM Query]
  C --> D[opentelemetry.Plugin]
  D --> E[StartSpan: db.query]
  E --> F[Execute SQL]
  F --> G[EndSpan + error status]

第五章：云原生GORM最佳实践总结

连接池与超时配置的生产级调优

在Kubernetes环境中部署的微服务常因数据库连接泄漏或阻塞导致Pod持续重启。某电商订单服务曾因&maxIdleConns=2且未设置&maxOpenConns=10，导致高并发下连接耗尽。正确配置应结合应用QPS与DB实例规格：对于4C8G PostgreSQL集群，推荐maxOpenConns=30、maxIdleConns=15、connMaxLifetime=1h，并配合SetConnMaxIdleTime(30m)主动回收空闲连接。以下为典型Envoy Sidecar注入场景下的连接参数映射表：

环境变量	GORM配置项	推荐值	说明
DB_MAX_OPEN_CONNS	maxOpenConns	30	防止DB连接数过载
DB_CONN_MAX_LIFETIME	connMaxLifetime	1h	规避云数据库连接老化断连

结构体标签与字段生命周期管理

使用gorm:"<-:create"显式控制字段仅在INSERT时写入，避免审计字段被UPDATE覆盖。某金融风控服务曾因CreatedAt字段缺少<-:create标签，在批量更新用户状态时意外重置时间戳。同时，对敏感字段启用软删除需统一使用gorm.DeletedAt类型，并在全局初始化时注册钩子：

db.Callback().Create().Before("gorm:before_create").Register("set_created_by", func(tx *gorm.DB) {
    if user, ok := tx.Statement.Context.Value("user").(User); ok {
        tx.Statement.SetColumn("CreatedBy", user.ID)
    }
})

分布式事务中的GORM适配策略

在Saga模式下，GORM需与消息队列协同保障最终一致性。某物流跟踪系统采用Kafka+GORM实现运单状态机：当Shipment.Status从PICKED_UP变为IN_TRANSIT时，先执行db.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { ... })持久化状态变更，再异步发送Kafka事件。关键点在于禁用GORM自动事务（tx.Session(&gorm.Session{PrepareStmt: false})）以降低TiDB分布式事务开销。

多租户数据隔离的声明式实现

基于PostgreSQL行级安全策略（RLS），通过GORM中间件注入tenant_id = ?条件。某SaaS CRM系统在BeforeFind钩子中动态添加租户过滤：

db.Callback().Query().Before("gorm:query").Register("tenant_filter", func(db *gorm.DB) {
    if tenantID := db.Statement.Context.Value("tenant_id"); tenantID != nil {
        db.Statement.AddError(db.Where("tenant_id = ?", tenantID).Error)
    }
})

监控指标埋点与告警阈值联动

将GORM操作耗时、慢查询、连接等待数等指标暴露为Prometheus格式。某支付网关集成gorm.io/plugin/opentelemetry后，发现FindInBatches批量查询平均耗时达842ms，经分析为缺失复合索引idx_order_status_created_at，优化后降至67ms。对应告警规则示例如下（PromQL）：

histogram_quantile(0.95, sum(rate(gorm_sql_duration_seconds_bucket[1h])) by (le, sql_type)) > 0.5

Kubernetes就绪探针的GORM健康检查

就绪探针需验证数据库连接可用性及最小查询能力，而非简单TCP探测。某API网关的liveness probe脚本包含：

# 检查连接池健康度
if ! gorm-healthcheck --dsn "$DB_DSN" --timeout 2s --min-idle 5; then
  exit 1
fi
# 执行轻量SELECT验证
if ! psql -c "SELECT 1" -d "$DB_NAME" >/dev/null 2>&1; then
  exit 1
fi

零停机迁移中的GORM版本兼容方案

使用GORM v1.21.16升级至v2.2.5时，需处理Scan方法签名变更与Select("*")默认行为差异。某内容平台采用双写过渡期：旧版代码保留db.Raw("SELECT * FROM posts").Scan(&posts)，新版改用db.Table("posts").Find(&posts)，并通过Feature Flag控制流量灰度比例。迁移期间监控gorm_query_total{version="v1"}与gorm_query_total{version="v2"}指标对比。

日志结构化与审计溯源

禁用GORM默认SQL日志（易泄露参数），改用logger.New(log.New(os.Stdout, "\r\n", 0), logger.Config{ SlowThreshold: time.Second, LogLevel: logger.Warn, Colorful: true, })。某医疗系统要求所有患者数据操作留痕，通过AfterFind钩子记录gorm.io/gorm/schema.Field元信息到ELK集群，包含字段变更前后的JSON快照及操作人上下文。

自动化测试中的GORM模拟策略

单元测试避免真实数据库依赖，采用gormtest.NewMockDB()构建内存实例。某权限服务测试用例验证RBAC规则时，预置角色-资源映射关系：

mockDB := gormtest.NewMockDB()
mockDB.Mock.ExpectQuery(`SELECT.*FROM roles`).WithArgs("admin").WillReturnRows(
    sqlmock.NewRows([]string{"id", "name"}).AddRow(1, "admin"),
)