躬行笔记
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description: 古人学问无遗力，少壮工夫老始成。 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
items: 一套Keycloak搞定企业SSO：从选型到落地的全流程实战
items: StarRocks 部署完全手册：从环境准备到生产集群搭建（建议收藏）
items: 上线即裸奔？生产服务器+数据库安全加固全流程，我整理了一份可粘贴的实操手册
items: MySQL存储引擎选错一次，线上崩了三次：我把全网最细的对比讲透了
items: 一次 OOM 事故后，我把 Linux 进程与线程的区别彻底搞明白了
items: 面对完全陌生的线上应用，我靠这套"找日志"方法论，10 分钟摸清家底
items: Nginx 负载均衡底层原理全剖析：从反向代理到生产实战，一篇讲透
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items: 凌晨3点被502叫醒后，我把排查全流程写成了手册

一套Keycloak搞定企业SSO：从选型到落地的全流程实战
type: item
date: 2026-08-12T14:24:22+00:00
description: 为什么我最终选了Keycloak市面上的SSO方案我基本都摸过：Auth0/Okta：好是真的好，省心也省心，问题是年费一开口就是几十万 [1]Spring Security + CAS：能解决问题，但你要为每个应用写一堆定制代码 [8]Keycloak：开源、支持OIDC/SAML/OAuth 2.0全套协议栈，UI自带管理控制台选择Keycloak最直接的原因有三个：协议全——不管是新写的OIDC前端、老的SAML后端，还是要对接企业微信、钉钉这种第三方IdP，它都能搞定 [3]扩展性强——几乎所有功能都通过SPI暴露，写个JAR扔到providers目录就能用 [8]不要钱——对，你没看错当然，Keycloak也不是没有坑。文档偏"怎么用"不偏"怎么想"，很多坑需要自己踩过才知道。后面我会把我踩过的坑都列出来。先搞清楚Keycloak的几个核心概念很多人第一次接触Keycloak都被一堆名词劝退。讲个例子你就明白了：把Keycloak想象成公司的一栋总部大楼：Realm（域）——就是这栋大楼里的"独立事业部"，比如"财务部"、"研发部"、"市场部"各自独立运作，但都在同一栋楼里 [8]Client（客户端）——每个接入SSO的应用就是"事业部里的一间办公室"User（用户）——办公大楼里的员工，可以在不同事业部间通行Role（角色）——员工的"权限卡"，决定能进哪些门、用哪些设备Group（组）——员工的部门归属，方便批量授权Identity Provider（身份提供商）——外部接入的大门，比如对接企业微信登录就开在这里搞明白这个比喻，Keycloak的架构就清晰了一大半 [3]。第一次部署踩的坑第一次装Keycloak时，我直接用Docker起了个容器就跑，结果访问Admin Console直接报错。查了半天日志才发现几个基础问题：# 错误示范：直接跑 docker run -d -p 8080:8080 quay.io/keycloak/keycloakKeycloak从17版本开始强制要求配置数据库，生产环境必须配置：# 正确姿势 docker run -d -p 8080:8080 \ -e KEYCLOAK_DB=postgres \ -e KC_DB_URL=jdbc:postgresql://postgres:5432/keycloak \ -e KC_DB_USERNAME=keycloak \ -e KC_DB_PASSWORD=keycloak \ -e KC_HOSTNAME=keycloak.example.com \ quay.io/keycloak/keycloak start踩坑总结1：一定要配置KC_HOSTNAME，这是token里issuer字段的来源，配错了所有token都会出问题 [5]。配置数据库的坑Keycloak支持PostgreSQL、MSSQL、Oracle等数据库。我推荐用PostgreSQL，理由很简单——社区案例多、坑都被踩完了 [5]。如果用MySQL/MariaDB，Keycloak在22版本之前支持，现在已经不维护了。强行用的话，集群模式下会出现各种诡异问题。企业SSO集成的核心场景场景1：Java Spring Boot应用接入这是最常见的场景。假设我们有一个Spring Boot应用叫order-service： <dependency> <groupId>org.keycloak</groupId> <artifactId>keycloak-spring-boot-starter</artifactId> </dependency># application.yml keycloak: realm: company auth-server-url: http://keycloak.example.com resource: order-service credentials: secret: your-client-secret-here use-resource-role-mappings: true启动应用后，访问http://localhost:8080/orders会自动跳转到Keycloak登录页。这就是"零代码"接入SSO的快感 [6]。场景2：对接企业微信（身份联合）很多公司要求员工用企业微信登录。Keycloak通过OIDC协议对接企业微信大概要这些步骤：在企业微信管理后台创建应用，获取AgentID和Secret在Keycloak Admin Console配置Identity Provider，类型选oidc配置Client ID、Client Secret、Authorization URL、Token URL [8]配置完成后，…

StarRocks 部署完全手册：从环境准备到生产集群搭建（建议收藏）
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date: 2026-08-09T10:55:48+00:00
description: 今天我们把StarRocks手动部署存算一体集群的全流程讲透，包括环境准备、FE 启动、BE 启动、集群搭建、高可用配置、部署后的参数调优，以及一些官方文档没写但实战中必备的细节。文章偏长，建议先收藏，跟着敲一遍基本就能跑起来。部署前先把环境搞干净官网文档地址：https://docs.starrocks.io/zh/docs/deployment/deploy_manually/这一步偷懒的话后面坑到你怀疑人生。机器准备，FE 节点推荐 16 核 64G 500G SSD，BE 节点 32 核 128G 起步，磁盘用 NVMe SSD 多盘 JBOD 挂载（别做 RAID 5，IO 会被吃掉一半）。我们生产环境是 3 台 FE + 5 台 BE，每台 BE 8 块 4T NVMe，集群总容量 160T 实际可用 100T 左右，扛住了日均 30 亿条数据写入。操作系统，CentOS 7.9 或者 Ubuntu 20.04/22.04 都行，内核建议 5.4 以上。文件系统用 ext4 或者 xfs，btrfs 不推荐，IO 调度对 StarRocks 不友好。JDK 装好，必须是 JDK 1.8 或者 11，生产用 OpenJDK 就行（Temurin 或者 Zulu 都试过，稳）。JDK 17 千万别装，3.x 之前版本兼容性有问题，FE 启动直接报错 "Unsupported class file major version"。多 JDK 环境的机器记得在 fe.conf 和 be.conf 里指定 JAVA_HOME，不然它会自己挑，挑到 17 你就哭吧。系统参数调一下，主要这几个：# 关闭透明大页，StarRocks 大内存场景必须关 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag # 调整文件句柄数 echo "* soft nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf echo "* hard nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf # 调整虚拟内存参数 sysctl -w vm.max_map_count=2000000 sysctl -w vm.overcommit_memory=1这几个参数不改，启动时报 WARN 不报错，但运行起来后 JVM GC 抖动会让你怀疑人生。特别是 transparent_hugepage，开着的内存访问延迟能比关掉的高 5-10 倍。时钟同步也要做，集群内 NTP 同步误差控制在 1 秒以内，不然 BDBJE 的复制选举会出问题。端口规划提前列好，避免冲突：组件端口用途FE8030HTTP（Stream Load、Web UI）FE9030MySQL 协议（客户端连接）FE9020RPCFE9010Edit LogBE9060BE ThriftBE8040BE HTTPBE9050HeartbeatBE8060BRPCBE9070Starlet启动 Leader FE 节点所有 FE 和 BE 节点先把安装包准备好，下载到 /opt 目录解压：cd /opt tar -xzf StarRocks-3.2.6.tar.gz ln -s StarRocks-3.2.6 starrocks每台机器都做一遍，包括 FE 和 BE 节点。第一步，建元数据目录。这个目录绝对不能放在部署目录下，不然升级的时候数据会被一起清掉。我们当时是单独挂了一块 SSD 元数据盘：mkdir -p /data/starrocks/meta chown -R starrocks:starrocks /data/starrocks第二步，修改 fe.conf。文件在 fe/conf/fe.conf，重点改这几个：# 元数据路径 meta_dir = /data/starrocks/meta # 端口，如果被占用就改 http_port = 8030 rpc_port = 9020 query_port = 9030 edit_log_port = 9010 # 优先网段，CIDR 格式，**多网卡必须配**，不然集群分裂 priority_networks = 192.168.1.0/24 # JVM 堆，64G 内存机器直接拉满，别省 JAVA_OPTS = "-Xmx49152m -Xms49152m -Xmn16384m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200" # 启用 FQDN 时配置 JAVA_HOM…

上线即裸奔？生产服务器+数据库安全加固全流程，我整理了一份可粘贴的实操手册
type: item
date: 2026-08-06T14:34:13+00:00
description: 凌晨 1 点，群里炸了——"线上服务器被挖矿了，CPU 跑满！"我冲过去一看，SSH 22 端口对公网全开着，root 账户密码是 123456，MySQL root 也没设密码，3306 端口也裸奔在公网上。这哪是服务器，分明是给黑客送自助餐。这事发生之后，我花了整整一周，把新上线的所有机器从系统层到数据库层全部做了一遍安全加固。后来又过了一年多，经历过几次合规检查，没出过岔子。今天我就把这一整套流程完整地写出来，你只要照着复制粘贴，新机器上线就能用。为什么必须在加固前就想清楚很多人以为安全加固就是改个密码、关几个端口。我以前也这么想，直到被现实狠狠教育过。之前有个项目，赶着上线，运维同学只改了 root 密码就发布了。结果一个月后，业务方反馈：有个用户信息表的数据每天凌晨 3 点会少几条。查了半天才发现，有个离职开发同学的账号还留在数据库里，权限是 ALL PRIVILEGES，他写的定时任务每天在偷偷删数据。从那以后我才明白，安全加固不是"加几个配置项"的事，而是一套从账号体系、登录方式、权限分配到操作留痕的完整体系。今天聊的就是这套体系。服务器层的加固，别上来就装软件服务器加固的第一步，不是装杀毒软件，也不是装 auditd，而是从最基础的"门"开始——SSH、账号、防火墙。SSH 这道门，要改 3 个地方很多人 SSH 加固就是改个端口，22 改成 22222 就觉得万事大吉。其实远远不够。首先是禁止 root 直接登录。你能想到的最危险的事就是让 root 能直接 SSH，因为一旦 root 密码泄露，黑客直接就是最高权限。改的方式很简单，编辑 /etc/ssh/sshd_config：PermitRootLogin no PasswordAuthentication no PubkeyAuthentication yes这三行一起改，意思是 root 不能 SSH 登录、不能用密码登录、只能用密钥登录。改之前一定要先把自己的公钥放进 ~/.ssh/authorized_keys，不然改完你自己也进不去了，我亲眼见过有人改完被锁在门外两小时的惨剧。然后是改端口。改端口不是为了防住真正的黑客，只是为了减少 SSH 暴力破解的扫描量，把 22 改成 5 位数的随机端口就行。Port 58231最后是限制允许登录的用户。新建一个普通用户，给 sudo 权限，平时用普通用户登录，需要 root 操作时再 sudo。useradd deploy echo "deploy ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" >> /etc/sudoers改完之后 systemctl restart sshd，注意是 restart 不是 reload，因为我之前 reload 过几次发现某些参数不生效。防火墙，不是装上就能用很多公司装个 iptables 或者 firewalld 就觉得有防火墙了，但默认策略是 ACCEPT，相当于没装。CentOS 7 用 firewalld 的话，先看下当前 zone：firewall-cmd --get-default-zone firewall-cmd --zone=public --list-all默认 public 区域是放行所有出站、拒绝入站，SSH 默认放行。这种配置下，如果你装了 MySQL、Redis 这种服务，又没改默认配置，那 3306、6379 端口还是会暴露在公网上。正确的做法是只放行业务需要的端口，其他全拒绝：# 先放行需要的端口 firewall-cmd --permanent --add-port=58231/tcp # SSH 改后的端口 firewall-cmd --permanent --add-service=http firewall-cmd --permanent --add-service=https # 重载 firewall-cmd --reload # 确认下 firewall-cmd --zone=public --list-all如果你用的是 iptables，思路也是一样——默认策略改 DROP，只放行白名单。这里有个坑，远程操作 iptables 之前一定要先放行 SSH 端口再加默认策略，否则你自己也会被踢出来，建议在控制台或带外管理（IPMI）操作。账号密码策略，这 3 个文件要改Linux 自带的密码策略很多人不会去碰，但安全合规检查一定会查 /etc/login.defs 和 PAM 配置。/etc/login.defs 里重点改这几行：PASS_MAX_DAYS 90 # 密码最长 90 天 PASS_MIN_DAYS 1 # 至少用 1 天才能改 PASS_MIN_LEN 12 # 最小长度 12 位 PASS_WARN_A…

MySQL存储引擎选错一次，线上崩了三次：我把全网最细的对比讲透了
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date: 2026-08-04T14:47:08+00:00
description: 凌晨 1 点多，监控告警群里弹出一条消息："订单库 CPU 飙到 95%，慢查询堆积"。我揉着眼睛从床上爬起来，连上 VPN 一看，好家伙，一张本应该只做历史归档的日志表，被业务方用 MyISAM 建了，每天 200 万条 INSERT 进去，磁盘 IO 直接打满，整个库卡成 PPT。后来复盘的时候我才意识到：很多兄弟对 MySQL 存储引擎的理解，就停留在"默认 InnoDB 就完事了"这一句话上。但真到生产环境，一张表选错引擎，轻则性能拉胯，重则数据丢失、凌晨起床。今天这篇文章，不整虚的，我把 MySQL 常见存储引擎的底层原理、适用场景、生产踩坑，一次性给你掰扯清楚。看完之后，至少在你建表的时候，不会再拍脑袋选 ENGINE。你以为的存储引擎，可能只是个名字先说个扎心的事实：很多干了好几年 MySQL 的朋友，被问到"你们库里有几张 MyISAM 表"的时候，答不上来。我之前带过一个新人，排查慢查询的时候发现一张 800G 的表用的 MyISAM，他跟我说："师父，InnoDB 不是默认的吗？" 我说："是啊，但你建表的时候没指定，又不是所有历史表都是默认的"。所以到底啥是存储引擎？说人话，它就是 MySQL 用来"管数据怎么存、怎么取、怎么加锁、怎么恢复"的一套底层模块。MySQL 跟 Oracle、PostgreSQL 不太一样，它把"存储引擎"这一层设计成了插件式——你可以理解为，MySQL 的 SQL 解析、优化器是上层建筑，而存储引擎是地基，地基可以换。登录 MySQL 敲一行 SHOW ENGINES，你会看到一堆名字 [1]：Engine Support Comment InnoDB DEFAULT Supports transactions, row-level locking, and foreign keys MRG_MYISAM YES Collection of identical MyISAM tables MEMORY YES Hash based, stored in memory, useful for temporary tables BLACKHOLE YES /dev/null storage engine MyISAM YES MyISAM storage engine CSV YES CSV storage engine ARCHIVE YES Archive storage engine PERFORMANCE_SCHEMA YES Performance SchemaSupport 列显示 YES 的才是你的 MySQL 版本真正支持的。DEFAULT 那行告诉你当前默认是哪个——5.5 之后基本都是 InnoDB 了 1。想确认默认引擎，也可以：SHOW VARIABLES LIKE 'default_storage_engine';接下来重点聊聊我们生产里真正会用到的那几个。InnoDB：现在的事实标准，但你真的懂它吗先说结论：90% 的业务场景，闭眼选 InnoDB 都不会错。但"会用"和"懂"是两码事。InnoDB 是 MySQL 5.5 之后的默认引擎，核心特性就八个字：事务安全、行级锁、崩溃恢复 1。听起来简单，背后其实是一套相当复杂的机制。它的事务是怎么玩的InnoDB 完整支持 ACID 事务，这个大家都知道。但你知道它是怎么实现的吗？靠两套日志：Redo Log 和 Undo Log，外加一个 Buffer Pool [3]。简单说：你的数据先写进内存的 Buffer Pool，同时把"我要改什么"记到 Redo Log 里，事务提交的时候，Redo Log 落盘就完事了，真正的数据页可以慢慢刷回磁盘。这个就是 WAL（Write Ahead Logging）机制 [3]。那 Undo Log 干嘛的？回滚用的。比如你执行一条 UPDATE，InnoDB 会先把旧版本存到 Undo Log 里，万一事务要回滚，或者别人要读老数据（MVCC），就从这里拿。这套组合拳下来，InnoDB 才能做到"崩了不丢数据"、"读不阻塞写、写不阻塞读"。行级锁的真相很多人以为"InnoDB 就是行锁"，其实不然。InnoDB 的行锁是基于索引实现的 [4]。举个生产里特别常见的坑：UPDATE order SET status=1 WHERE user_name LIKE '%张三%';这条 SQL 如果 user_name 没建索引，或者用了 LIKE 模糊查询在前面，InnoDB 不知道要锁哪几行，索性就把整张表锁了 [4]。我之前见过有人写 UPDATE table SET col=1 WHERE 1=1，全表更新直接锁了 30 分钟，整个库的写全挂。所以记住一句话：I…

一次 OOM 事故后，我把 Linux 进程与线程的区别彻底搞明白了
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date: 2026-08-03T14:23:49+00:00
description: 进程到底是什么？运维视角看进程很多人对进程的理解停留在"一个运行中的程序"，这句话没错，但太抽象了。从运维的角度看，进程是 Linux 内核管理的最小资源分配单位。这句话怎么理解？我给你拆开说。每个进程在内核里都有一个 task_struct 结构体，这个结构体你可以理解为进程的"身份证"，里面记录了：进程 ID（PID）父进程 ID（PPID）进程状态（运行、睡眠、僵尸、停止）虚拟内存地址空间打开的文件描述符信号处理方式进程所属的用户和组CPU 亲和性等等等等这玩意在内核源码 include/linux/sched.h 里，几千行，运维不需要背，但你得知道它存在。为什么要知道这个？因为我们日常排查问题，很多工具的输出其实就是在解析这个结构体。比如 cat /proc/PID/status，看到的信息全是从 task_struct 里取出来的。再比如 ls -l /proc/PID/fd，看到的是这个进程打开的所有文件描述符，这也是 task_struct 里的一个链表。所以进程在 Linux 内核里，不是一段代码，不是一个二进制文件，而是一个被内核精心管理的"资源包"。每个进程都有自己的：独立的虚拟地址空间：进程 A 看到的内存地址 0x7f000000，和进程 B 看到的 0x7f000000，物理上可能是完全不同的内存页。这就是为什么一个进程崩溃不会影响另一个进程。独立的文件描述符表：进程 A 打开的 socket 句柄，和进程 B 的 socket 句柄互不干扰。独立的信号处理表：你给进程 A 发 SIGTERM，进程 B 不会有任何反应。独立的线程局部存储（TLS）：虽然这个严格来说是线程级别的，但进程作为容器也参与管理。举个生产中的实际例子。我之前遇到过一个故障，某个 Java 应用启动后，运维同事去查连接数，发现 netstat -anp 出来一大堆 ESTABLISHED 的连接，但 lsof -p PID | wc -l 显示这个进程只打开了 200 多个 fd。当时百思不得其解。后来查 /proc/PID/fdinfo/ 目录才发现，很多连接是子进程继承的。父进程 fork 出子进程，子进程 fd 表是父进程的一份拷贝，复用了父进程已经建立的连接。这就是进程"独立资源"的一个反面案例：fork 出来的子进程并不完全独立，它会继承父进程的大量资源。理解这一点，对排查"为什么进程关掉了连接还在"、"为什么子进程继承了奇怪的句柄"这类问题特别有帮助。线程是什么？别被"轻量级进程"忽悠了线程这个概念，我以前一直觉得它和进程是平级的东西，是"进程内部的执行流"。但这种理解太模糊。从 Linux 内核的角度看，线程的实现方式在历史上是变过的。早期的 Linux，线程被称为"轻量级进程"（Light Weight Process，LWP），内核并没有真正的线程概念。所谓线程，其实就是和进程共享某些资源的 task_struct。后来 Linux 引入了 NPTL（Native POSIX Thread Library），线程的实现才真正成熟。但即便到现在，Linux 内核里线程和进程在数据结构层面差别不大，都是 task_struct。那线程和进程在 Linux 里的本质区别是什么？是否共享地址空间和其他资源。进程之间：地址空间隔离、文件描述符隔离、信号处理隔离。线程之间：同一进程内的所有线程，共享地址空间、文件描述符、信号处理、当前工作目录、用户和组 ID。但每个线程有自己的：线程 ID（TID）线程局部存储（TLS）栈空间（每个线程有独立的栈）寄存器上下文（包括 PC、SP 等）线程特有的信号掩码这个区别决定了线程之间通信比进程之间通信效率高得多，因为它们天然共享内存。但同时，这也带来了线程安全问题。我在生产中遇到过这种案例：某个 C++ 服务起了 16 个工作线程，没做任何锁保护，多个线程同时操作一个 std::unordered_map。跑得好好的，突然某天流量一上来，进程直接段错误，core dump 出来的栈完全随机，有时候在 insert，有时候在 erase。这种就是典型的多线程数据竞争。unordered_map 在多线程下同时写，链表指针被搞坏了。进程之间反而没这个问题，因为它们地址空间是隔离的。进程与线程的核心区别，一次讲透讲到这里，我把运维视角下最关心的几个区别给你列清楚。资源分配的基本单位 vs CPU 调度的基本单位这个是最经典的表述。进程是资源分配的基本单位，因为内核在创建进程时要分配独立的地址空间、文件描述符表、信号处理表等。这些是"资源"。线程是 CPU 调度的基本单位，因为内核调度器调度的是 task_struct，而同一个进程内的多个 task_struct 共享资源。内核并不区分"…

面对完全陌生的线上应用，我靠这套"找日志"方法论，10 分钟摸清家底
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date: 2026-08-02T16:00:23+00:00
description: 为什么"陌生应用排障"这么让人崩溃我以前遇到一些项目，发现他们遇到对自己的应用了解很少：点开服务器一看，进程名看不懂，目录结构乱七八糟，日志文件几十个，不知道该看哪个。然后是乱。上来就 tail -f 各种日志，grep 一堆关键字，越查越焦虑，恨不得把整个 /var/log 翻个底朝天。最后是放弃。折腾半天找不到根因，开始到处问人："这个服务谁写的？""以前出过类似问题吗？""有文档吗？"但你发现没，这样做的结果往往是 —— 故障时间越拖越长，最后要么草草重启了事（治标不治本），要么领导亲自下场盯着你查（压力直接拉满）。后来我才想明白一个道理：排障不是靠经验碾压，是靠套路。经验只能让你排查得快一点，但真正让你在陌生系统面前不慌的，是一套可以复用的方法论。今天我就把这套东西掏出来给你。排障的核心心法：先摸家底，再动手很多人一上来就埋头看日志，这是大忌。你连这个服务是干嘛的、用什么语言写的、部署在哪儿、依赖了谁都不知道，就去翻日志，那不叫排障，那叫"算命"。第一步永远是摸家底。怎么摸？通过几个问题快速建立认知框架：这个服务是谁部署的、用什么语言（Java、Go、Python、Node 还是 PHP）？是单实例还是集群部署？跑在物理机、虚拟机还是容器里？了解这些不是为了装专家，是为了知道接下来该用什么工具去查。比如 Java 应用你得会看 jstack、jmap，Go 应用你得会看 pprof，Python 应用你得知道常见的框架日志格式。举个最真实的例子：有一次我接手一个 Python 写的定时任务服务，告警说"任务卡住了不跑"。新人上去就 grep "error"，翻了半小时日志一无所获。我过去一看，先问了一句："这个服务用的是什么调度框架？"答案是 Celery。然后我直接去看 Redis 里的任务队列（Celery 默认用 Redis 做 broker），发现任务确实堆在队列里没被消费。接着看 worker 进程日志，发现是连接数据库超时。整个过程不到 5 分钟。你看，不了解这个服务的"家底"，你根本不知道该看哪里。所以面对陌生应用，我一般会先做这几件事：看部署方式systemd 管理？看 /etc/systemd/system/ 下的 unit 文件，里面有启动命令、工作目录、环境变量。容器跑的？看 docker inspect 或者 kubectl describe deployment，里面能拿到镜像、挂载、环境变量、命令行参数。进程直接拉的？看 ps aux | grep 对应的进程，重点看启动命令那一串。看进程信息ps -ef 能告诉你进程 PID、启动时间、启动命令。pstree 能看到这个进程有没有 fork 子进程，子进程在干嘛。lsof -p <PID> 是神器，能看到这个进程打开了哪些文件、监听了哪些端口、连接了哪些远端 —— 这一条命令能告诉你 80% 的关键信息。看资源占用top 或者 htop 看 CPU、内存占用，有没有进程在疯狂吃资源。iostat、vmstat、netstat 或者现在更推荐用 ss -s，能看网络连接状态、磁盘 IO。这几个工具一组合起来，这个服务的大致画像就有了：跑在哪儿、用什么语言、连了哪些外部服务、最近有没有重启过。找入口：摸清请求从哪里进、数据往哪里去摸完家底，下一步是搞清楚请求的流转路径。任何线上应用，本质上都是一个数据流转系统：流量从某个入口进来，经过一系列处理（可能调数据库、调缓存、调下游服务、调消息队列），最后返回结果或者写出去。排障的本质，就是找到哪一环断了。所以你得先找到入口。对于 HTTP 服务入口就是监听端口。看 ss -tlnp 或者 netstat -tlnp，找到进程监听的端口，然后顺着端口找进程，顺着进程找配置。拿到端口和 IP 之后，自己写个简单的 curl 模拟请求，看返回：curl -v http://127.0.0.1:8080/health curl -v -X POST http://127.0.0.1:8080/api/xxx -d '{"key":"value"}'curl -v 非常关键，它会显示完整的请求和响应头，有时候问题就藏在 header 里（比如跨域、Content-Type 不对、认证失败）。对于定时任务入口就是调度器。看 crontab、看调度框架的配置（Celery beat、Airflow、xxl-job 这些），找到任务的执行命令和触发周期。然后手动触发一次任务（如果框架支持的话），看任务能不能正常跑起来。对于消费 MQ 的服务入口就是消息队列。看连接的是哪个 MQ（Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），用什么 consumer group，消费的是哪个 topic/queue。用对应的客户端…

Nginx 负载均衡底层原理全剖析：从反向代理到生产实战，一篇讲透
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date: 2026-08-01T14:28:09+00:00
description: 很多人对 Nginx 的认知停留在"反向代理服务器"这五个字上，但这么说其实不全面。Nginx 本质上是一个 高性能的 HTTP 和反向代理服务器，由俄罗斯人 Igor Sysoev 在 2002 年搞出来的，最初就是为解决 C10K 问题而生的——啥意思？就是单机同时处理一万个并发连接。它能干啥？Web 服务器（静态资源托管）反向代理（隐藏后端，转发请求）负载均衡（流量分发）邮件代理API 网关（现在很多公司这么用）但咱们今天重点聊负载均衡这块。要理解 Nginx 的负载均衡原理，得先弄明白一个核心概念：反向代理。所谓反向代理，就是客户端发请求的时候，根本不知道后面有多少台服务器在干活。客户端只知道一个地址，就是 Nginx。Nginx 收到请求之后，根据内部规则，把请求转发给后端的某台服务器。正向代理和反向代理的区别，我举个栗子。你去饭店吃饭，正向代理就是你跟服务员说"我要吃隔壁那家的红烧肉"，服务员帮你去隔壁买。反向代理就是你去一个火锅店，菜单上写啥你点啥，后厨有张三、李四、王五三个厨师在炒菜，但你根本不知道是谁给你炒的。Nginx 就是那个火锅店的"前厅服务员"。底层核心：事件驱动 + 异步非阻塞讲负载均衡之前，必须先说清楚 Nginx 的底层架构，否则后面那些算法你只知道怎么配，不知道为啥这么高效。Nginx 用了 master-worker 进程模型。一个 master 进程管全局，负责读取配置、管理 worker 进程、接收信号。多个 worker 进程负责实际处理请求。这玩意儿厉害在哪？传统的 Apache 一个请求一个线程，扛不住高并发。Nginx 一个 worker 能同时处理成千上万个请求，靠的就是 事件驱动 + 异步非阻塞。啥意思？传统模型就像银行的柜台，每个客户来了开一个窗口，客户走了关窗口。人一多，窗口不够用，就排队。Nginx 的模型就像快递驿站，只有一个窗口，但窗口后面的人不停地在多个包裹之间切换——这个包裹扫一下条码，那个包裹签个字，多个任务并发处理，谁先准备好就先处理谁。具体到代码层面，Nginx 在 Linux 上用的是 epoll，在 BSD 上用 kqueue，这些都是操作系统提供的高效 I/O 多路复用机制。简单说就是：让一个线程同时监控多个连接，哪个连接有数据来了就处理哪个，没数据的就跳过。这就是为什么 Nginx 能扛高并发的根本原因。理解了这一点，再来看负载均衡就顺畅了。Nginx 处理请求的时候，根据你配置的 upstream 列表，按照某种算法挑一台后端服务器，然后转发过去。这个过程对客户端完全透明。四种基础负载均衡算法：没那么简单回到正题，负载均衡的核心问题是：Nginx 收到请求了，该转给哪台后端？答案就是负载均衡算法。Nginx 默认提供了几种，每种都有自己的适用场景。轮询（Round Robin）这是最简单也最常用的一个。顾名思义，就是按顺序来。第一个请求给第一台服务器，第二个给第二台……最后一台完了再回到第一台，周而复始。配置起来特别简单：upstream backend { server 192.168.1.10; server 192.168.1.11; server 192.168.1.12; } server { listen 80; location / { proxy_pass http://backend; } }就这么三台机器轮流来，平均分配。但轮询有个致命问题：它不知道每台服务器的实际负载。如果三台机器配置不一样，性能差距很大，轮询就会把性能差的那台累死，性能好的那台闲死。而且，轮询不考虑请求的复杂度。有的请求处理快，有的慢，轮询还是按顺序来，可能导致快的机器在等慢的机器。所以纯轮询在生产环境用得不多，除非后端服务器配置完全一样，且请求类型也比较均匀。权重轮询（Weighted Round Robin）轮询的升级版。既然服务器配置不一样，那就给每台机器分配不同的权重。性能好的多分点，性能差的少分点。upstream backend { server 192.168.1.10 weight=5; server 192.168.1.11 weight=3; server 192.168.1.12 weight=2; }这里的 weight 就是权重。Nginx 会按照 5:3:2 的比例来分配请求。也就是说，十个请求里，第一台分到 5 个，第二台 3 个，第三台 2 个。但这里有个细节很多人不知道：Nginx 的权重轮询不是简单的"先来五个再去下一台"，而是用了平滑加权轮询算法。啥意思？如果用简单加权轮询，分配顺序可能是：10、10、10、10、10、11、11、11、12、12（10 出现 5 次连着，11 出现 3 次连着……）。这样会导致某台机…

Python 打包到底怎么选？我把 6 种主流方式全跑了一遍，优缺点一次说透
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date: 2026-07-30T13:53:41+00:00
description: 最近在给团队做内部工具的时候，又被 Python 打包这事折腾了一遍。说真的，这玩意看起来简单，真要让你选个合适的方案，没个三五天根本摸不清门道。我团队那帮人，java、go、PHP 的都有，每次看我搞 Python 部署就笑话我。"你这啥玩意儿？打个包搞一下午？" 你还别说，真就一下午，还不一定能搞利索。所以这次我决定把市面上主流的 Python 打包方式都跑一遍，每个都写写感受，说说坑，给大家一个真实参考。写之前我没看任何官方文档，全凭自己动手踩坑，这样写出来的东西才有烟火气。先说结论：没有银弹，只有适合。不同场景用不同方案，强行用错工具只会让自己加班。那些年，我被 Python 打包支配的恐惧先聊聊为啥要写这篇文章。事情是这样的，上个月接了个活，要把公司一个数据处理脚本做成可执行文件，给运营同事用。他们电脑是 windows，没装 Python，也不会装。我当时心想，pyinstaller 一把梭呗，结果搞了一下午。为啥？因为这脚本依赖了 pandas、numpy、requests，还有一堆奇奇怪怪的库。打包出来 300 多 M，运营同事传个文件发邮件都不方便。更要命的是，第一次在他电脑上跑，直接报错说缺什么 dll，我人都麻了。后来换了几种方式，发现每种都有它自己的脾气。今天就把我试过的几种全讲讲。不过别期待太高，Python 打包这个领域，本身就是"能用"和"好用"之间的巨大鸿沟。你要是想找完美方案，那真的没有。PyInstaller：这个老朋友，我又爱又恨先说 PyInstaller，估计 90% 的 Python 开发者都用过它。用起来真的很简单。一行命令搞定：pyinstaller -F your_script.py-F 是单文件模式，打包出来就一个 exe，用户拿着就能跑。对开发者友好度这块，PyInstaller 真的没得说。我第一次用的时候，感觉这玩意简直是神器。我写了个小工具，打包成 exe 发给同事，他双击就能用，那种成就感，懂的人都懂。但坑也多。最典型的就是体积问题。我那个数据处理脚本，打包出来 280M。同事问我："你这啥程序啊，怎么比英雄联盟客户端还大？" 我无言以对。为啥这么大？因为 PyInstaller 是把整个 Python 解释器和所有依赖库都塞进去了。pandas、numpy 这些库本身就大，再加上 PyInstaller 的运行时，动辄上百 M 起步。还有更恶心的兼容性问题。我那次在 Windows 10 打包的 exe，拿到 Windows 7 上跑不起来。报什么 "api-ms-win-crt" 错误，查了半天是缺 VC++ 运行库。还有在某些精简版系统上，连 tkinter 都跑不起来，要手动指定 hidden import。pyinstaller --hidden-import=tkinter your_script.py这种坑，第一次遇到真的能让人崩溃。不过话说回来，PyInstaller 还是我最常用的。因为它跨平台，Windows、Linux、macOS 都能打，社区也活跃，遇到问题基本搜得到。对于一些内部小工具，不在乎体积的情况下，PyInstaller 仍然是首选。有一次我做个小爬虫工具，就一个 py 文件，依赖只有 requests 和 beautifulsoup4，打包出来才 30M，体验就很好。所以体积这事，看你依赖什么库。纯 Python 库小，带 numpy、pandas 这些科学计算库就炸。cx_Freeze：跨平台的另一种选择cx_Freeze 这玩意，我接触得比 PyInstaller 少，但也有故事。当时做项目要在 Linux 服务器上跑一个 Python 脚本，但服务器是个精简版系统，连 pip 都没有。我想着搞个绿色版，直接拷过去就能用。cx_Freeze 生成的目录结构比较合理，library 和可执行文件分开。看着比 PyInstaller 整洁一些。但这玩意用起来比 PyInstaller 麻烦。要写 setup.py：from cx_Freeze import setup, Executable setup( name="myapp", executables=[Executable("your_script.py")] )然后 python setup.py build，出一堆文件。配置项多，新手容易懵。优点是跨平台做得不错，生成的结构清晰，库和可执行文件分离，对于一些需要定制部署的场景比较友好。缺点就是配置复杂，文档也不如 PyInstaller 详细。我那次配置参数搞了半天，最后还是放弃了，转头用了 PyInstaller。要是你项目有特殊需求，比如要打进一些自定义的 .so 文件或者 dll，cx_Freeze 的配置反而更灵…

别再用 for 循环串行执行了！Python asyncio 异步编程实战（运维自用版）
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date: 2026-07-29T15:49:35+00:00
description: 凌晨 4 点，我盯着屏幕上那个跑了快 20 分钟的 Python 脚本，咖啡喝了三杯，困得要死。脚本干啥呢？检查 80 台服务器的网络连通性，每台超时设 5 秒，串行跑的。当时我就想，这要是哪天服务器数量翻到 200 台，我不得跑到天亮？后来同事看了我的代码，就说了句：你咋不用 asyncio？我一愣，asyncio 是啥？查了一晚上资料，代码重构之后，同样的活，40 秒干完了。提速 30 倍。从那之后，我就把异步编程当成自己写脚本的"标配"了。不管是批量查 API、并发执行 SSH 命令、还是拉一堆监控数据，只要涉及到"等待"，我第一反应就是能不能异步。今天这篇文章不讲那些虚头巴脑的理论（什么事件循环原理、底层 epoll 机制），就讲怎么用、用在哪、踩过什么坑。看完你也能把自己脚本的效率拉起来，少加几个小时的班。运维写脚本的痛，谁写谁知道搞运维的，估计都干过这事：写个脚本批量处理一堆任务，逻辑也不复杂，就是循环里调个 API 或者连一下服务器，结果等得花儿都谢了。常见的场景我列一下，你看看中了几条：批量 ping 一堆机器看通不通调云厂商 API 拉几十台 ECS 的监控数据并发执行 SSH 命令收集日志定时任务里要调 N 个外部接口拿数据爬内部系统页面抓信息这些场景有个共同点：每个任务都要"等"。等网络返回、等 IO 完成、等对端响应。而 Python 默认的同步代码，就是一个任务完成再做下一个。我之前那个检查连通性的脚本，每台 5 秒超时，80 台理论最差要等 400 秒。但实际上很多机器不通要等满 5 秒，所以最后跑了将近 20 分钟。如果用异步呢？所有请求"同时"发出去，谁先回来先处理谁，总时间就取决于最慢的那一个，而不是所有加起来。这就是异步编程的核心价值：把"等待"的时间利用起来。异步不是新概念，只是 Python 终于有了"正经"语法在说代码之前，先聊点背景，避免你看着看着懵。异步这个概念早就有了，从最早的 Node.js 到 Go 语言，异步都是标配。Python 因为历史原因（GIL、全局解释器锁），多线程一直被诟病，所以异步这个特性迟迟没搞起来。直到 Python 3.4 出了 asyncio 模块，3.5 加入了 async/await 语法，异步编程才在 Python 这边真正能用。简单理解 asyncio 的几个关键概念：协程（Coroutine）：可以暂停的函数。用 async def 定义的函数就是协程函数，调用它不会立即执行，而是返回一个协程对象，得用 await 或者 asyncio.run() 之类的方式驱动它。事件循环（Event Loop）：asyncio 的核心，负责调度所有协程。你可以理解成"大管家"，所有协程都注册到它上面，它来决定什么时候执行哪个。任务（Task）：对协程的进一步封装，让协程能被事件循环调度执行。asyncio.create_task() 就是干这个的。Future：表示一个还没完成的结果，通常我们不用直接操作它。这玩意有点像餐厅服务员。同步就是你点完菜干等着，菜上完才点下一道；异步就是你点完菜服务员给你个号牌，你接着点下一道，菜好了服务员喊你。听起来挺玄乎，下面看代码就明白了。async/await 基础语法最基础的异步函数长这样：import asyncio async def hello(): print("Hello") await asyncio.sleep(1) # 模拟 IO 等待 print("World")就这么简单。async def 定义异步函数，await 后面接"可等待对象"（通常是另一个协程）。调用的时候不能直接 hello()，那只会返回一个协程对象，函数体不会执行。得这么干：asyncio.run(hello()) # Python 3.7+ 推荐写法asyncio.run() 会创建事件循环，运行协程，然后关闭循环。一句话搞定。但这有啥用？单个协程和同步没啥区别。真正的威力在并发。真正的提速：gather 和 create_taskasyncio 里两个最常用的并发工具：asyncio.gather 和 asyncio.create_task。先说 gather，最直观的并发方式：import asyncio import aiohttp # 异步 HTTP 库 async def fetch(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = [ "https://api1.examp…

凌晨3点被502叫醒后，我把排查全流程写成了手册
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date: 2026-07-28T13:36:00+00:00
description: 睡梦中手机震个不停，迷迷糊糊摸过来一看，好家伙，告警群里已经炸了：核心业务接口大面积502，客服那边电话快被打爆了。我盯着天花板愣了两秒，然后爬起来开电脑，远程连上跳板机那一刻，说实话手都是抖的。这种场景做运维的应该都不陌生吧？大晚上被叫起来，脑子还没转过弯来，屏幕上全是红色告警，脑子里只有一个念头：这锅今天是不是得我来背？后来那次故障复盘会上，领导问我一个问题：502到底是怎么来的？你下次能不能10分钟之内定位清楚？我当时没敢接话。但事后我花了整整一周时间，把502的所有可能场景、排查路径、命令清单、根因分类全部整理了一遍。今天这篇文章，就是我整理出来的成果。不敢说100%覆盖，但生产环境里能踩的坑，基本都在里面了。你要是看完能少熬两个夜，少背几次锅，这文章就没白写。502到底是个什么东西在开干之前，得先搞清楚502到底是什么，不然排查的时候就是瞎子摸象。502的全称是Bad Gateway，翻成人话就是：网关或者代理服务器在往上游拿数据的时候，没拿到，或者拿到的东西不对，于是就给你返回了一个502。这句话听起来简单，但里面的信息量很大。第一个关键词：网关。也就是说502基本不会出现在直连后端的场景里，它一定是有中间层的情况下才会出现。Nginx、Apache、Haproxy、SLB、CDN、F5这些都是常见的网关。第二个关键词：上游。502是网关在告诉客户端：我没拿到上游的正常响应。至于是没连上、超时了、还是上游给我返回了一个乱七八糟的东西，那就是后面要具体排查的内容了。所以你记住一句话：502的锅，永远不在用户和网关之间，一定是网关到上游这段路出了问题。这也是为什么很多新手排查502的时候，一上来就去看后端服务的日志，看半天发现服务其实跑得好好的，于是就懵了——其实方向就不对。排查前的三件准备工作讲具体排查步骤之前，先说几个准备工作，这几个步骤能帮你少走一半弯路。第一，先确认影响范围。是所有接口都502，还是只有部分接口？是所有用户都中招，还是只有某个地区、某个运营商的用户？这个信息决定了你是S级故障还是A级故障，也决定了你需要叫多少人起来一起干。我之前就吃过亏，大半夜一看到告警就埋头排查，结果搞了半天才发现是某个边缘节点的局部问题，影响范围非常小，但当时我慌得一批，根本没先评估范围。第二，先抓现场。故障窗口期是金贵的，你排查过程中产生的所有数据，最好都保留下来。日志、监控截图、网络包、命令输出，能留的都留。为啥？因为等你查完已经天亮了，领导问你"你确定是这个问题？"的时候，你得有东西给他看。空口无凭的故障复盘，谁都不会买账。第三，先沟通。发现故障的第一时间，别自己一个人闷头干。在群里吼一声，说"现在线上有502问题，正在排查，影响范围XXX"，这个动作比排查本身还重要。沟通到位了，出了问题大家一起扛；沟通不到位，最后就是你的锅。这不是甩锅，这是基本的职业素养。好，准备工作说完，进入正餐。Nginx返回502的几种典型场景生产环境里502最多的场景，还是Nginx作为反向代理的时候。所以我重点讲这块。Nginx的error.log是排查502的第一现场，基本所有502的原因都能在这个日志里找到蛛丝马迹。所以排查的第一步，永远是去看Nginx的error.log。一般路径是 /var/log/nginx/error.log，tail一下最近的错误，基本就能看出个大概。下面是我这些年遇到的高频错误形态。connect() failed (111: Connection refused)这种错误的意思是：Nginx去连上游的时候，连接被拒了。翻译成普通话就是：上游服务根本没在监听那个端口，或者服务挂了。排查思路很直接：上游服务是不是活着？直接curl一下上游的IP+端口，看能不能连上上游服务的端口是不是变了？有时候发版的时候改了端口，Nginx配置没同步上游服务是不是只监听了127.0.0.1？这种情况下外部根本连不进去我之前有个项目，后端用的是Spring Boot，默认配置下服务只监听127.0.0.1，本地测试一切正常，一上线就502。后来排查了半天，定位到是这个原因，加上server.address配置才解决。这种情况其实挺常见的，尤其是开发环境和生产环境配置不一致的时候，特别容易出这种幺蛾子。connect() failed (110: Connection timed out)这个比Connection refused更恶心，因为它意味着连接请求发出去之后，对方一直没回应，直到超时。这种情况一般是网络层面的问题，比如：上游服务器宕机或者网络断了防火墙拦截了请求安全组规则没放行上游服务卡死了，没法accept新连接排查这种问题的时候，telnet是最直接的工具。telnet 上游IP 上游端口要是telnet都连不上…