躬行笔记
type: channel
link: https://www.fuzhoupyy.work/
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: 生产环境救急指南：Linux服务器忘记密码的N种解法，覆盖主流系统和云厂商
items: 一口气搞懂 MySQL MVCC：从隐藏字段到生产“背刺”的那些坑
items: 一条 SQL 从敲下回车，到在 MySQL 里“跑完一生”，中间到底经历了啥？
items: Jenkins 对接 Docker 做 CI/CD，我是怎么一步步跑通的，踩坑也一起说清楚
items: 面试必问！MySQL 事务到底是怎么实现的？这篇文章讲透了
items: 从零到一搭建AI智能体：hello-agents项目实战部署全记录
items: 一封邮件的「江湖」：我在生产环境踩出来的 SMTP 与 IMAP 实战笔记
items: 生产环境翻过车之后，我才真正搞懂了 Nginx 金丝雀发布
items: 线上系统出问题了？strace工具让你分分钟定位根因！
items: 手把手教你落地网络入侵检测系统（NIDS），从选型到上线全记录

生产环境救急指南：Linux服务器忘记密码的N种解法，覆盖主流系统和云厂商
type: item
date: 2026-05-06T15:06:34+00:00
description: 说实话，做运维这么多年，密码忘记这事儿我自己都干过好几次，更别提帮别人处理的次数了，有时候是接手别人的机器没交接清楚，有时候是自己太久没登录给忘了，还有的时候是同事离职了账号没留……反正各种奇葩情况都遇到过。今天就把这些年的经验整理一下，把主流Linux发行版和云厂商的密码重置方法都捋一遍，希望能帮到有需要的朋友。为啥密码会忘？先聊聊原因吧，这个其实挺重要的，知道原因才能避免下次再犯。我见过最多的几种情况：一是服务器太多，密码策略又要求定期更换，换着换着就乱了；二是接手别人的机器，文档没留或者留错了；三是测试环境随手设了个简单密码，结果上线后找不到记录；还有一种就是纯碎自己脑子短路，设了个自认为能记住的密码，过两天就忘得一干二净。不管啥原因吧，反正密码忘了就是忘了，得想办法解决。传统物理服务器/虚拟机的密码重置2.1 Ubuntu/Debian 系列的单用户模式这个方法算是比较经典的了，适用于你能接触到服务器控制台的情况，不管是物理机的显示器键盘，还是虚拟机的VNC控制台。操作步骤其实不难，但不同版本有点小区别。Ubuntu 20.04/22.04/24.04 的操作：重启机器，在GRUB启动界面出现的时候，赶紧按住Shift键（有些机器是ESC），让GRUB菜单显示出来。选中第一项，也就是默认的启动项，按键盘上的e键进入编辑模式。在编辑界面里往下找，找到以linux开头的那一行，挺长的，一般在中间位置。找到ro quiet splash这部分，把ro改成rw，然后在后面加上init=/bin/bash。改完之后按Ctrl + X或者F10启动，这时候系统会进入一个简单的shell环境，不需要密码。然后就是重置密码了：passwd root # 输入新密码两次如果系统提示Authentication token manipulation error，可能是文件系统只读挂载了，先执行：mount -o remount,rw / passwd root密码改完之后，重启系统：exec /sbin/init # 或者直接强制重启 reboot -fDebian 12/13 的操作：Debian的操作跟Ubuntu差不多，但Debian 13稍微有点变化，它的GRUB配置界面可能不太一样。同样是重启进GRUB，按e编辑，找到linux那行，在行尾加上init=/bin/bash，然后按Ctrl+X启动。进入shell后：# 先确保根目录可写 mount -o remount,rw / # 修改密码 passwd root # 重启 exec /sbin/init这里有个坑，Debian 13有时候默认不安装/sbin/init这个路径，如果执行报错，可以试试：/sbin/reboot -f或者直接在虚拟化管理界面强制重启。2.2 RedHat/CentOS/Rocky/Alma 系列的救援模式红帽系的系统操作稍微不太一样，它有个专门的救援模式可以用。CentOS 7/8/9、Rocky Linux 8/9、AlmaLinux 8/9 的操作：重启系统，在GRUB菜单选择内核的时候，按e进入编辑模式。找到以linux16或linux开头的那一行，在末尾加上rd.break。按Ctrl+X启动，系统会进入紧急模式。这时候系统会挂载/sysroot目录，但是只读的，要先重新挂载：mount -o remount,rw /sysroot然后切换到chroot环境：chroot /sysroot修改密码：passwd root这里有个重要步骤，SELinux的标签要重置，否则重启后可能登录不了：touch /.autorelabel最后退出并重启：exit exit系统会自动重启，第一次启动可能会花点时间重置SELinux标签，耐心等待就好。RHEL 8/9 的操作：RHEL的操作跟CentOS基本一致，但如果你有订阅账号，还可以用官方的救援镜像。通过订阅管理的Red Hat Customer Portal可以下载救援ISO，挂载启动后选择Rescue installed system，它会自动找到你的系统并挂载，然后你chroot进去改密码就行。不过说实话，大多数情况下用GRUB编辑的方法就够了，不需要专门去搞救援镜像。2.3 使用Live CD/USB重置密码如果单用户模式进不去，或者GRUB被加密了，可以用Live CD/USB启动系统，然后手动挂载磁盘改密码。找个同架构的Linux Live CD，比如Ubuntu Live或者SystemRescueCd，启动后进入shell。查看磁盘分区：fdisk -l # 或者 lsblk找到原来的根分区，挂载：mkdir /mnt/root mount /dev/sda2 /mnt/root …

一口气搞懂 MySQL MVCC：从隐藏字段到生产“背刺”的那些坑
type: item
date: 2026-05-05T14:57:51+00:00
description: 我直接开干，不啰嗦背景，不讲 ACID 那些教科书话，咱就盯着一个点聊：MySQL 里的 MVCC 到底是个啥，底层咋实现，生产环境里它怎么背刺过我。整篇文章会有点长，我尽量用“人话”说清楚，顺手把我踩过的几个大坑拎出来，很多问题，说白了都是对 MVCC 理解不透彻导致的。MVCC 在 MySQL 里到底干啥用的先说结论：在 InnoDB 里，MVCC 负责普通 SELECT（快照读）的“读什么版本的数据”这个问题，目标只有一个：在读多写多的场景里，让“读”和“写”别老互相上锁卡着。感受一下下面两个场景：有个长事务在跑各种 SELECT，另一个事务在疯狂 UPDATE、你希望：写的事务可以顺利提交读的事务能看到一个自洽的历史画面，别一会儿多一条记录、一会儿少一条，自己都说不清刚才看到啥MVCC 就是干这个的。它不负责锁，锁是行锁、间隙锁那一挂的事；它只负责一个问题：给你一个“看起来稳定”的世界观。这个“世界观”怎么构出来的？靠三样东西：行记录上的隐藏字段undo 日志（回滚日志）Read View（读视图）下面一个个拆。InnoDB 行记录里那些你看不到的字段你在建表的时候写的字段是这样的：CREATE TABLE user ( id BIGINT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), balance INT ) ENGINE=InnoDB;但 InnoDB 真正存的时候，每一行后面还悄悄藏了几个字段（简化说法）：DB_TRX_ID：最近一次修改这行的事务 IDDB_ROLL_PTR：指向 undo 日志的指针（上一版本在哪里）DB_ROW_ID：如果你没定义主键，InnoDB 自己搞一个自增的隐藏 row id你可以把一行记录想象成这样一坨：(id, name, balance, DB_TRX_ID, DB_ROLL_PTR, DB_ROW_ID)重点是前两个：DB_TRX_ID 告诉你：这个版本是谁改的DB_ROLL_PTR 告诉你：上一版本在哪有这俩字段，才有可能把“多个版本”串成一条链。undo 日志：版本链是怎么长出来的很多人一听 undo，脑子里第一反应是“回滚用的”。其实在 InnoDB 里，MVCC 用的历史版本，全部躺在 undo 里。undo 大致分两种：insert undo：插入新行，用来回滚；事务提交后基本就没用了，很快就清理掉update undo：更新/删除用的，既服务回滚，也服务 MVCC 的历史版本你可以这么理解一个 UPDATE 的过程：UPDATE user SET balance = balance + 100 WHERE id = 1;InnoDB 干的事大致是：把当前行拷贝一份写到 undo 里，记上当前旧值、旧 DB_TRX_ID 等把主记录上的 balance 改成新值把主记录上的 DB_TRX_ID 改成当前事务 ID把主记录上的 DB_ROLL_PTR 指向刚刚那条 undo 记录这样一来，这条记录在物理上变成一条版本链：当前记录（最新版本） | v undo 版本（上一个） | v 更老的 undo 版本 | v ...普通 SELECT（快照读）其实读的不是“最新记录”，而是顺着这条链往后翻，翻到一个“按规则可见”的版本。这也是为啥：undo 清不掉，表数据明明不大，undo 表空间狂涨；一个表被频繁更新，又有长事务，版本链会越来越长，某个 select 会莫名其妙变慢。这两件事我后面单独说坑。Read View：这个事务眼里世界长啥样版本链有了，还少个东西：啥叫“对我可见”？InnoDB 的做法是：每次做快照读的时候，生成一个 Read View（读视图）。你可以粗暴理解成这个事务眼里的“活着的事务列表 + 水位线”。Read View 里主要关心这么几项（简化说法）：m_ids：生成视图时，系统里所有活跃（未提交）的事务 ID 列表min_trx_id：上面这个列表里最小的事务 ID（低水位）max_trx_id：当时系统分配给下一个事务的 ID（高水位）creator_trx_id：当前这个事务自己的 ID然后，InnoDB 就用这几个东西去判断一条记录的某个版本能不能被你看见。判断规则粗暴版（记住这个就够用了）：假设某个版本的 DB_TRX_ID = X，当前事务的 Read View 里有 min_trx_id, max_trx_id, m_ids, creator_trx_id：如果 X == creator_trx_id：这是你自己改出来的，必须能看到如果 X < min_trx_id：太老了，在你视图生成之前就已经提交了，可以看如果 X >= max_trx_id：太新了，在你视图之后才开始的事务写的，看不到如果 min_trx_i…

一条 SQL 从敲下回车，到在 MySQL 里“跑完一生”，中间到底经历了啥？
type: item
date: 2026-05-04T14:27:47+00:00
description: 很多人写 SQL 写了好几年，EXPLAIN 也看过，慢查询也调过，但真要问一句：“我在客户端敲下 SELECT ... 回车后，MySQL 里面具体一步一步干了啥？”大概率只能说个连接 → 解析 → 优化 → 执行这种级别的回答。看个面试还能糊弄一下，上了生产就完全不够用了。我这篇就干一件事：以一条 SQL 为线，把它从网卡一直送到磁盘，路上遇到的每一个“角色”，具体做了什么、怎么做、有什么坑，都掰开揉碎说清楚。不讲历史故事，不聊产品背景，纯过程、纯细节、纯生产视角。为了方便，你脑子里先立个场景：SELECT id, name, age FROM user WHERE phone = '13800001234' AND status = 1;user 表用 InnoDB，引擎里有这些东西：PRIMARY KEY (id)二级索引 idx_phone (phone)status 上没有单独索引下面就按它的真实“生命轨迹”往下走。从客户端到 MySQL：连接那一瞬间其实已经有坑了SQL 想进 MySQL，先得有连接，这个在 Server 层里是连接器干的事。1.1 TCP 建链 + 握手不管你用的是 Navicat、JDBC、Go 客户端还是命令行，底层都是 TCP 连接。典型流程：客户端发起 TCP 三次握手MySQL 这边的 mysqld 进程接收连接，把它交给一个线程（或者线程池里的线程）连接建立后，进入 MySQL 的认证阶段1.2 身份认证 + 权限快照握手完成，MySQL 要做两件事：校验账号密码（mysql.user 等系统表）把当前用户的权限读出来，在这个连接上缓存一份快照这一步非常关键，有两个细节很多人没意识到：之后你所有执行的 SQL 权限判断，都是基于这份快照即使 DBA 后面改了你这个账号的权限，只要连接不断开，你的权限依然按老的来生产上见过好几次：DBA 改了权限说“已经禁止这个账号 DROP 了”，结果业务连接一直没断，照样能删表，删完大家面面相觑。1.3 连接数和连接复用这又跟 SQL 执行没那么直接，但会决定你能不能发出那条 SQL。max_connections 控制最大连接数连接池（比如 Druid、HikariCP）会复用连接，不会每次都重新握手连接器这块看似简单，其实夯住了整个 SQL 生命周期的入口：有连接，才有后面的故事。SQL 到达 Server 层：老版本还有查询缓存这一关连接建立后，客户端把 SQL 文本发给 MySQL。这时候 SQL 命令进了 Server 层，没开头说的那些架构图，我们直接走流程。说明一下：MySQL 8.0 之后已经没查询缓存了，如果你还在用 5.6/5.7，可以顺便带着看这个坑。2.1 查询缓存的“鸡肋人生”（老版本）在老版本里（5.6/5.7 部分版本没关）：SELECT 语句进来后，Server 层会先用 SQL 文本（+当前数据库、某些环境）作为 key，到查询缓存里查一把。命中：直接把结果集从内存拿出来返回给客户端没命中：SQL 继续往下走听起来很美好，但有两个现实问题：命中率极低生产里 SQL 条件各种拼，哪怕一个空格不一样、一个 LIMIT 不一样，都算完全不同的 key。失效极其粗暴某个表被 INSERT/UPDATE/DELETE 一下，这个表相关的缓存统统失效，维护成本巨大。所以真实情况就是：几乎所有 SQL 都得进缓存查一圈，然后发现没有，用了一堆 CPU 做无用功。这也是为啥 8.0 干脆直接把它删了。2.2 没缓存，那就老老实实走解析器我们的这条 SQL，在现在主流的 8.0 里，就不会走查询缓存，直接丢给解析器。解析器：SQL 文本被拆成“语法树”的全过程很多人以为解析就是“看下有没有语法错误”。MySQL 这里做得比你想象复杂不少。3.1 词法分析：从字符到 Token从左到右，一个字符一个字符扫过去，按规则切成一个个 Token：关键字：SELECT、FROM、WHERE…标识符：user、id、name运算符：=、AND常量：'13800001234'、1这一步就能抓出一部分低级错误，比如你写了个 SELEC id FROM user;，SELEC 不认，就直接在这一步报错了。3.2 语法分析：给你拼成一棵树Token 流出来之后，解析器会根据 MySQL 的语法规则，去组装一个语法树（Parse Tree / AST）。形象点说，你刚才那条 SQL，在解析器眼里，差不多就变成这样一种树状结构（概念上）：SELECTfields: id, name, ageFROMtable: userWHEREAND= (phone, '13800001234')= (status, 1)这一步会检查语法级别的错误，比如：SELECT …

Jenkins 对接 Docker 做 CI/CD，我是怎么一步步跑通的，踩坑也一起说清楚
type: item
date: 2026-05-02T16:25:42+00:00
description: 很多人一提到 CI/CD，就容易说得很玄，什么自动化交付、持续集成、持续部署，词都没毛病，但真到机器上落地，往往不是那么回事。页面点半天、插件装一堆、脚本复制来复制去，最后构建一跑就红，控制台一片报错，最常见的还是 Jenkins 找不到 Docker，或者镜像打出来了却推不上仓库。我自己在项目里折腾 Jenkins 和 Docker 集成，这种场景不算少。小一点的项目，目标很简单，代码提交后自动拉代码、自动构建、自动打镜像、自动推仓库、自动部署。听起来很顺，但中间每一步都可能掉坑。今天就把这个过程掰开了讲，不讲虚的，就按实际怎么做、怎么排错、怎么让它稳定跑起来来写。这篇内容不绕弯，直接从环境开始说。一、Jenkins 和 Docker 到底是怎么配合的这个事如果一句话说透，其实就是：Jenkins 负责“调度流程”，Docker 负责“打包和运行环境”。Jenkins 像个流程总控，代码一变更，它就去拉代码、执行构建命令、做测试、生成镜像、推送镜像、再触发部署。Docker 呢，负责把应用和运行环境一起封进镜像里，部署时不用担心“你机器能跑，我机器不能跑”。很多团队刚开始时，是 Jenkins 直接在服务器上执行 jar 包替换、重启进程。这种方式不是不能用，但时间一长就乱。依赖版本、运行参数、服务启动方式，全靠人工记忆，机器一多就更难控。后面引入 Docker 以后，镜像就成了交付标准件，部署会顺很多。说白了，Jenkins 是干活的，Docker 是装货的，镜像仓库就是中转站。二、先把基础环境弄对，不然后面都是白搭我这里以 Linux 服务器为例，比较常见，很多公司的 Jenkins 也是跑在 Linux 上。1）安装 Docker先确认 Docker 正常安装并能启动。docker --version systemctl status docker如果没装，CentOS 系可以这样：yum install -y yum-utils yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io systemctl enable docker systemctl start dockerUbuntu 就换成 apt，思路差不多。装完别急着走，先跑个 hello-world 试一下：docker run hello-world能正常输出说明 Docker 基本没问题。2）安装 JenkinsJenkins 安装方式很多，war 包、yum、docker 跑都可以。我平时更偏向用宿主机安装，图个直观，排查问题也方便。比如在 CentOS 上：yum install -y java-11-openjdk yum install -y wget wget -O /etc/yum.repos.d/jenkins.repo https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.repo rpm --import https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.io-2023.key yum install -y jenkins systemctl enable jenkins systemctl start jenkins确认端口监听：ss -lntp | grep 8080首次登录要输初始化密码：cat /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPasswordJenkins 能打开只是第一步，很多人到这就以为差不多了，其实真正的坑从这里才开始。三、Jenkins 想调用 Docker，权限必须打通这个问题太常见了，几乎可以说是“新手必踩”。Jenkins 服务一般是 jenkins 用户在跑，而 Docker 命令默认只有 root 或 docker 组用户能执行。所以你在终端里手工敲 docker ps 没问题，不代表 Jenkins 任务里也能用。先看 Jenkins 是哪个用户：ps -ef | grep jenkins通常就是 jenkins。把它加入 docker 组：usermod -aG docker jenkins然后重启服务：systemctl restart docker systemctl restart jenkins这一步很多人做了还是不生效，我也碰到过。原因也不复杂，服务进程没重新拿到组权限，或者压根 Jenkins 不是用这个用户启动的。最直接的办法，是在 Jenkins 里新建一…

面试必问！MySQL 事务到底是怎么实现的？这篇文章讲透了
type: item
date: 2026-05-01T14:36:48+00:00
description: 说实话，这个问题我被问过不止一次。每次有人来问我 MySQL 事务是怎么回事，我都发现大家普遍停留在「ACID 四个特性」这个层面，背得挺溜，但真要问你 MySQL 底层是怎么实现原子性的，怎么保证崩了数据不丢，怎么做到多个事务并发跑还互不干扰——很多人就开始含糊了。这篇文章我就把这块彻底说清楚。不搞那些花里胡哨的，直接从底层机制讲起，生产上遇到过的坑也会顺带提一嘴。先说说事务是什么事务这个概念说白了就是：把一组操作捆绑成一个整体，要么全部成功，要么全部失败，不允许中间状态存在。举个最经典的例子，转账。A 给 B 转 500 块，数据库层面是两步操作：A 的账户减 500，B 的账户加 500。这两步必须同时成功或者同时失败，不然 A 扣了钱 B 没收到，或者 B 收到了 A 没扣，这都是灾难性的数据错误。这就是事务要解决的核心问题。MySQL 里事务主要是 InnoDB 引擎实现的，MyISAM 不支持事务，这个要先知道。ACID 大家都背过：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。但背概念没用，我们要知道 MySQL 是用什么技术手段实现这四个特性的。原子性 → 靠 undo log持久性 → 靠 redo log隔离性 → 靠 锁 + MVCC一致性 → 是上面三个共同作用的结果下面一个一个展开说。Undo Log：原子性的保障undo log 翻译过来叫回滚日志。它的核心思想很简单：在你修改数据之前，先把原来的数据记下来，万一事务失败了，就拿这个日志把数据恢复回去。你执行了一条 INSERT，undo log 里就记一条 DELETE；你执行了 UPDATE，undo log 里就记一条把数据改回去的 UPDATE；你执行了 DELETE，undo log 里就记一条 INSERT。这样，当事务需要回滚的时候，MySQL 就把 undo log 里的操作反向执行一遍，数据就回到了事务开始之前的状态。有一点要注意：undo log 一定是优先于数据修改落盘的，这个顺序不能乱。如果数据先改了，undo log 还没写，这时候崩了，你连回滚的依据都没有了。实际上 undo log 不只是用来回滚，它还承担着 MVCC 的职责，后面会说到。Redo Log：持久性的保障redo log 这块是我觉得 MySQL 设计里最精妙的地方之一。先说问题背景。MySQL 的数据最终是存在磁盘上的，但读写操作都是在内存里的 Buffer Pool 里进行的，不是每次改完数据都立刻写磁盘。这样做是为了性能，磁盘随机 IO 太慢了。但这就带来了一个风险：数据在内存里改了，还没来得及刷到磁盘，MySQL 突然崩了，数据就丢了。怎么解决？redo log 就是答案。redo log 记录的是数据页的物理修改，每次事务提交的时候，不需要立刻把数据页刷到磁盘，但必须先把 redo log 写到磁盘。redo log 是顺序写的，顺序写磁盘的速度比随机写快很多，这个性能差距在机械硬盘时代尤其明显。这个机制有个专业名字叫 WAL（Write-Ahead Logging），意思就是先写日志再写数据。MySQL 崩溃重启之后，会扫描 redo log，把已经提交但还没来得及刷盘的数据重新应用一遍，数据就恢复了。这就是为什么事务一旦提交，就算服务器崩了，数据也不会丢。redo log 有个重要的参数：innodb_flush_log_at_trx_commit，这个参数控制 redo log 的刷盘策略：设置为 1：每次事务提交都强制刷盘，最安全，但性能最差设置为 2：提交时写到操作系统的缓存，每秒刷一次盘，折中方案设置为 0：每秒刷一次盘，性能最好，但崩溃可能丢 1 秒数据生产环境一般金融类业务设置 1，对数据安全性要求没那么高的业务可以设置 2。设置 0 风险比较大，不建议。-- 查看当前配置 SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_trx_commit'; -- 查看 redo log 相关配置 SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_log%';MVCC：隔离性的核心机制这块是整个事务机制里最复杂的，也是面试最爱考的。MVCC 全称 Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。它解决的核心问题是：怎么让读操作不加锁，同时还能保证数据的隔离性？传统的做法是读写都加锁，读的时候其他人不能写，写的时候其他人不能读，这样数据是安全了，但并发性能很差。MVCC 的思路是给数据维护多个版本，不同的事务看到不同版本的数据，读操作基本不需要加锁。InnoDB 是怎么实现多版本的？Inno…

从零到一搭建AI智能体：hello-agents项目实战部署全记录
type: item
date: 2026-04-29T15:28:30+00:00
description: 最近在GitHub上发现了一个非常不错的AI Agent项目——hello-agents，这个项目是由Datawhale团队开源的，专门用来帮助大家快速上手AI智能体的开发。作为一个天天和各种开源项目打交道的运维人员，我觉得这个项目特别适合想要入门AI Agent开发的同学。说实话，之前我对AI Agent这块了解得不多，主要还是专注在传统的运维工作上。但是最近公司开始讨论要不要引入一些AI工具来提升运维效率，我就开始关注这个领域了。正好碰到这个hello-agents项目，就想着自己动手试试看。项目地址：https://github.com/datawhalechina/hello-agents文档地址：https://hello-agents.datawhale.cc/#/README.md项目初体验首先说说这个项目给我的第一印象吧。整个项目的文档写得挺清楚的，不像有些开源项目，README写得跟天书一样。hello-agents的目录结构也比较清晰，主要包含了几个核心模块：agents/ - 智能体的核心实现examples/ - 各种示例代码docs/ - 详细的文档说明tests/ - 测试用例我记得第一次clone这个项目的时候，整个过程还是比较顺利的：git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git cd hello-agents不过说实话，刚开始看代码的时候还是有点懵的，毕竟AI Agent这个概念对我来说还比较新。但是项目里的examples目录真的帮了大忙，里面有很多现成的例子可以参考。环境搭建的那些坑按照项目文档的说明，环境搭建这块主要是Python环境的配置。我在公司的测试服务器上试了一下，系统是CentOS 7.9，Python版本是3.8.10。首先是安装依赖包：pip install -r requirements.txt这里遇到了第一个问题，有几个包的版本冲突了。特别是transformers和torch这两个包，版本要求比较严格。我花了不少时间在这上面，最后发现还是用虚拟环境比较好：python -m venv hello-agents-env source hello-agents-env/bin/activate pip install -r requirements.txt虚拟环境这个东西真的是好用，避免了很多版本冲突的问题。不过在生产环境中，我一般还是倾向于用Docker容器来部署，这样更加稳定一些。安装过程中还遇到了一个小插曲，就是网络问题。你知道的，有些Python包的下载速度特别慢，我就换了一下pip源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/这样速度就快多了。第一个智能体的诞生环境搭建好之后，我就迫不及待地想要跑一个简单的例子。项目里有一个基础的聊天机器人示例，我觉得这个比较适合入门。看了一下代码结构，主要是这样的：from hello_agents import Agent, LLMConfig # 配置大语言模型 llm_config = LLMConfig( model_name="gpt-3.5-turbo", api_key="your-api-key", base_url="https://api.openai.com/v1" ) # 创建智能体 agent = Agent( name="助手小王", description="一个友好的AI助手", llm_config=llm_config ) # 开始对话 response = agent.chat("你好，请介绍一下自己") print(response)不过这里有个问题，就是API Key的配置。项目文档里建议使用环境变量来存储敏感信息，这个做法我是赞同的。在生产环境中，绝对不能把API Key直接写在代码里。export OPENAI_API_KEY="your-actual-api-key" export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"然后在代码中这样读取：import os llm_config = LLMConfig( model_name="gpt-3.5-turbo", api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL") )第一次运行的时候，我用的是OpenAI的API，但是你知道的，网络访问有时候不太稳定。后来我改用了国内的一些兼容OpenAI API的服务，效果还不…

一封邮件的「江湖」：我在生产环境踩出来的 SMTP 与 IMAP 实战笔记
type: item
date: 2026-04-28T14:56:05+00:00
description: SMTP 与 IMAP ，这俩协议天天见，结果很多朋友只知道“收件服务器、发件服务器”那两栏要填啥，真正出问题了，全是一脸懵。既然问得多，我干脆把这几年在生产环境里折腾邮件系统的经验捋一遍，写成一篇文章。别讲那些教科书式的定义了，咱就从“问题怎么排”和“系统怎么设计”角度，把 SMTP 和 IMAP 的区别、组合方式、以及常见坑说清楚，保证你看完之后，再碰到邮件系统告警，心里不慌。先把话说白：SMTP 干送，IMAP 管收我自己脑子里一直有个特别土的比喻：SMTP = 快递公司IMAP = 你小区门口的快递柜 + 你手机上的那个取件小程序SMTP 把邮件从发件人一路「运」到收件人的邮箱服务器，IMAP 让收件人从服务器上「取」邮件、整理邮件、同步状态。用一句话总结：SMTP 负责把邮件丢进对方的邮箱，IMAP 负责让你舒服地翻、看、删这些邮件。这俩协议一个负责“上行投递”，一个负责“下行访问”。搞邮件系统的时候，脑子里先把这个定位弄明白，后面很多设计就顺了。SMTP：邮件世界的物流总线1. SMTP 的“线路”到底长啥样我们平时说的“发件服务器”就是 SMTP 服务器。一封邮件从你的电脑发出去，大致会经历这样一条路线：客户端（Outlook、Foxmail、手机邮箱 App）连接企业 SMTP 服务器（通常 25 / 587 / 465 端口）企业 SMTP 把邮件转给对方邮箱的 MX 服务器对方的 SMTP/MDA 把邮件写入对方的邮箱存储这条线中间可能会跳过好多个中转 SMTP，就跟快递中转站一样。日志里经常能看到一长串 Received: 头，就是一路走过来的“盖章记录”。我做日志排查的时候，最常用的就是沿着 Received 头一点点往前追，看哪一段抛的错、哪一段延迟高。2. 端口和加密，那点绕人的细节很多人被“端口”坑过。常见组合是这么几个：25：传统 SMTP 明文端口，现在经常被运营商限速、封禁587：提交端口（submission），配合 STARTTLS，用得比较多465：SMTPS，直接加密，很多客户端默认用这个在企业里，我一般这么配置：对内客户端：开放 587 + 强制 STARTTLS对外互联：25 端口继续保留，但只允许运营商出口465 是否开，看客户端兼容性，有些旧客户端只认 465真实场景里我踩过一个坑：某次我们把 25 端口只保留在外联网，内网都改 587，结果一堆老脚本和老系统里写死了 25，SMTP 直连，全部挂掉。后来我干脆在 25 上做了一个“内部访问自动 301 提示”的 banner，提示改 587，不然问题单会被淹死。3. SMTP 的三件“大事”：认证、队列、反垃圾3.1 发邮件必须先“报个到”现代 SMTP 基本都要求认证：AUTH LOGIN / PLAIN / CRAM-MD5 等机制配合 TLS 保证密码不明文传输不认证会怎样？两种情况：对内：防止内部被植入木马变成垃圾邮件“肉鸡”对外：很多对方 SMTP 直接把匿名邮件拒掉在公司里，我一般会配：不同系统用不同 SMTP 账号，方便追踪邮件头里加 X-App-ID 之类的字段，遇到问题可以快速定位哪个系统发的3.2 队列系统，SMTP 的“缓冲胃”邮件有个特点：不能保证实时可达，只能保证“尽力而为 + 重试”。所以 SMTP 必须要有一套队列机制：对方服务器暂时不可达 → 暂存队列，按策略重试对方返回 4xx（临时错误）→ 延迟重投对方返回 5xx（永久错误）→ 退信给发件人我实战里遇到过一个典型问题：某天监控提示队列数暴涨，mailq 一看堆了几万封日志里全是 451 4.7.1 Service unavailable - try again later一查，对方某运营商的邮箱服务器在限流最后只好：调整该域名的重试间隔，防止队列被塞满对内部用户明显错误的收件地址，提前做格式校验，少无效投递这类队列问题，在 SMTP 层是常态，没监控就等着挨打。3.3 反垃圾：SPF、DKIM、DMARC 那些事现实世界里，SMTP 最大的痛就是垃圾邮件。我们在线上搭 SMTP，绕不过这三兄弟：SPF：发件 IP 是否在域名授权列表里DKIM：邮件内容是否被发件域名用私钥签名DMARC：发件域在收件方那边的策略（拒收 / 隔离 / 报告）我有一次帮一个客户排查：他们从企业邮箱发给某大厂邮箱，总是进“垃圾邮件”查收件方反馈的报告，发现 SPF 记录里少了一条新上线的网关 IP加上 SPF 再测试，投递成功率直接上去了。这里的经验就是：但凡你有多个出口 IP 做 SMTP，一定要统一维护 SPF，不然就会出现“有时候正常、有时候进垃圾”的玄学问题。IMAP：让你随时随地翻邮箱的幕后功臣1. IMAP 的「访问模式」到底差在哪IMAP 和 PO…

生产环境翻过车之后，我才真正搞懂了 Nginx 金丝雀发布
type: item
date: 2026-04-27T14:08:46+00:00
description: 说起金丝雀发布，我自己也是吃过亏的。之前在一家电商公司，有一次大促前夜做版本更新，直接全量切换，结果新版本有个缓存的 bug，商品价格显示异常，虽然只持续了十几分钟就回滚了，但那十几分钟的订单全部要人工核对，运营那边差点没把我们骂死。后来我们就开始研究灰度发布的方案，金丝雀发布就是其中最经典的一种。金丝雀发布到底是个啥这个名字听起来挺文艺的，其实来源很朴素。早年间煤矿工人下矿井之前，会带一只金丝雀进去，因为金丝雀对有毒气体特别敏感，如果金丝雀没事，说明矿井安全；如果金丝雀出了问题，矿工就赶紧撤。放到软件发布的场景里，道理是一样的。你不是一次性把新版本推给所有用户，而是先放一小部分流量（比如 5%、10%）到新版本上，观察一段时间，看看有没有报错、性能有没有下降、用户反馈怎么样。如果一切正常，再逐步扩大流量比例，最终完成全量切换。如果新版本有问题，影响的也只是那一小部分用户，及时回滚就行了，损失可控。跟全量发布比起来，金丝雀发布的好处很明显：风险可控，出了问题影响面小可以拿真实流量验证新版本，比测试环境靠谱多了回滚方便，改个配置 reload 一下就行不需要额外的硬件资源，Nginx 本身就能搞定当然它也不是万能的，比如涉及到数据库结构变更的发布，单靠流量层面的灰度是不够的，还需要配合数据层面的兼容方案。不过大多数场景下，金丝雀发布已经够用了。实现原理，其实不复杂用 Nginx 做金丝雀发布，核心就是利用 Nginx 的反向代理和负载均衡能力，把流量按照一定的规则分发到不同的后端服务上。简单来说就是你有两组后端服务：一组跑的是稳定的老版本（我们叫它 stable），一组跑的是待验证的新版本（我们叫它 canary）。Nginx 作为入口，根据你定义的规则，决定每个请求应该转发到哪一组。规则可以有很多种玩法：按权重分配：比如 90% 的流量走老版本，10% 走新版本按特定用户分配：比如某些测试账号、内部员工的请求走新版本按 Cookie 分配：带有特定 Cookie 的请求走新版本按 Header 分配：请求头里带了特定标记的走新版本按 IP 分配：某些 IP 段的请求走新版本实际生产中，这几种方式经常组合使用。比如先让内部员工全部走新版本测试一轮，没问题了再按权重放 5% 的外部流量进来。环境准备我这里用一个比较贴近真实场景的例子来演示。假设我们有一个 Web 应用，当前稳定版本跑在 8080 端口，新版本跑在 8081 端口。Nginx 监听 80 端口作为入口。服务器环境：CentOS 7 / Rocky Linux 8（Ubuntu 也一样，路径稍有不同）Nginx 1.20+（更低版本也行，基本功能都支持）两个后端应用实例先确认 Nginx 安装好了：nginx -v # nginx version: nginx/1.20.1如果没装的话：# CentOS/Rocky yum install -y nginx # Ubuntu/Debian apt install -y nginx为了演示方便，我用两个简单的后端来模拟。实际生产中这两个就是你的应用服务，可能是 Tomcat、Node.js、Go 服务之类的。用 Python 快速起两个模拟服务：# 终端1 - 模拟稳定版本（v1） mkdir -p /tmp/stable && echo "This is STABLE version v1.0" > /tmp/stable/index.html cd /tmp/stable && python3 -m http.server 8080 # 终端2 - 模拟金丝雀版本（v2） mkdir -p /tmp/canary && echo "This is CANARY version v2.0" > /tmp/canary/index.html cd /tmp/canary && python3 -m http.server 8081方案一：基于权重的流量分配这是最简单也是最常用的方式。通过 Nginx 的 upstream 模块，给不同的后端设置不同的权重，实现按比例分流。编辑 Nginx 配置文件：# /etc/nginx/conf.d/canary.conf upstream backend { # 稳定版本，权重 9，大约承担 90% 的流量 server 127.0.0.1:8080 weight=9; # 金丝雀版本，权重 1，大约承担 10% 的流量 server 127.0.0.1:8081 weight=1; } server { listen 80; server_name your-domain.com; location / { proxy_pass http://backend; proxy_set…

线上系统出问题了？strace工具让你分分钟定位根因！
type: item
date: 2026-04-23T13:41:28+00:00
description: 说到线上排查问题，我想起前段时间遇到的一个头疼事。有个服务突然变得特别慢，用户投诉一大堆，领导也在催。各种监控指标看起来都正常，CPU、内存、网络都没啥异常，但就是慢得要死。这种时候你说慌不慌？表面上风平浪静，实际上程序内部不知道在搞什么鬼。传统的监控工具告诉你的信息有限，日志也没发现啥异常。这时候就需要深入到系统调用层面去看看到底发生了什么。今天我就来聊聊strace这个神器，它可以说是我们运维人员手里的"透视镜"，能够清楚地看到程序和操作系统之间的每一次交互。什么是strace？strace就是system call trace的缩写，顾名思义就是用来跟踪系统调用的工具。你可以把它理解成一个"窃听器"，专门监听程序和内核之间的对话。每当程序需要做一些操作，比如读写文件、网络通信、创建进程等等，都需要通过系统调用来请求内核帮忙。而strace就能把这些"请求"全部记录下来，包括调用了什么函数、传递了什么参数、返回了什么结果，甚至连耗时多长都能告诉你。我记得刚开始接触strace的时候，看到那密密麻麻的输出还挺懵的。但用熟了之后真的是爱不释手，很多看似复杂的问题都能通过它快速定位。基础使用方法最简单的用法就是直接跟踪一个程序的执行过程：strace ./my_program这样就能看到my_program运行过程中的所有系统调用了。不过输出信息会很多，刷屏速度特别快，建议把结果重定向到文件里：strace -o output.txt ./my_program这样所有的跟踪信息就保存到output.txt文件中了，可以慢慢分析。有时候我们不关心所有的系统调用，只想看特定的几种，比如只关心文件操作相关的调用：strace -e open,read,write ./my_program这个参数特别有用，能够过滤掉很多无关的噪音，让你专注于关心的部分。实战案例：排查文件访问问题我来分享一个真实的案例。之前有个应用启动特别慢，用户反馈说要等好几分钟才能正常使用。一开始我们怀疑是数据库连接的问题，各种调优数据库配置，结果没什么效果。后来想到用strace来看看启动过程中到底在干什么：strace -o startup.log -e trace=file ./myapp这里我用了trace=file参数，只关注文件相关的系统调用。分析日志后发现了问题所在：openat(AT_FDCWD, "/usr/share/fonts/font1.ttf", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory) openat(AT_FDCWD, "/usr/share/fonts/font2.ttf", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory) openat(AT_FDCWD, "/usr/share/fonts/font3.ttf", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory) ...原来程序在启动时要加载几百个字体文件，但这些文件在服务器上根本不存在！每次尝试打开文件都会失败，然后程序还会重试，导致启动时间被大大延长。找到根因后解决就简单了，要么安装对应的字体包，要么修改程序配置不加载这些字体。最终选择了后者，启动时间从几分钟缩短到了几秒钟。这个案例说明了strace的威力，有时候问题的根因可能完全超出你的想象。跟踪运行中的进程除了跟踪新启动的程序，strace还能attach到已经运行的进程上：strace -p <PID>这个功能在生产环境中特别有用。比如某个服务突然CPU使用率飙高，但又不能重启，这时候就可以用strace attach上去看看它在干什么。我遇到过一个Java应用突然CPU占用100%的情况，用strace attach上去后发现：futex(0x7f8a4c000b54, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0 futex(0x7f8a4c000b54, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0 futex(0x7f8a4c000b54, FUTEX_WAKE_PRIVATE, 1) = 0 ...大量的futex调用在疯狂执行，这通常表示线程间的锁竞争非常激烈。后来配合jstack等工具进一步分析，发现是代码中的一个死锁导致的。分析网络相关问题strace在排查网络问题时也很给力。比如程序连接数据库很慢，可以这样跟踪：strace -e trace=network ./myapp或者更具体一点：strace -e connect,send,recv ./myapp我曾经遇到过一个奇怪的问题，应用连接Redis总是超时。从监控看Redis服务…

手把手教你落地网络入侵检测系统（NIDS），从选型到上线全记录
type: item
date: 2026-04-22T14:07:50+00:00
description: 说实话，搞安全这块东西，很多运维同学是又爱又恨。爱的是确实能帮你挡住不少事儿，恨的是部署起来各种坑，配不好还一堆误报，搞得你天天看告警看到想吐。我之前在客户公司负责过一套NIDS的完整落地，从前期调研到最后稳定运行，前前后后折腾了差不多两个月。今天就把这个过程掏出来跟大家聊聊，尽量把踩过的坑和一些实际经验都说清楚。先搞清楚你到底要监控什么很多人上来就想装Snort、装Suricata，工具先搞起来再说。我一开始也是这个思路，后来发现这样搞完全是在浪费时间。你得先坐下来想清楚几个问题：你的网络环境里，哪些流量是需要重点盯着的？敏感数据在哪？常见的威胁类型是什么？拿我们当时的情况来说，公司有一套对外的Web业务系统，还有内部的OA和数据库集群。对外的业务系统天天被扫描、被尝试SQL注入、XSS什么的，这块肯定是重点。内部的话，主要担心的是横向移动，就是万一有人进来了，在内网里到处乱窜。我当时列了一个简单的表格：监控区域流量类型关注的威胁优先级DMZ区HTTP/HTTPSWeb攻击、扫描探测高核心交换全流量横向移动、C2通信高数据库段DB协议流量异常查询、数据外泄中办公网混合流量恶意软件、钓鱼中这个表看起来简单，但真的很有用。后面选工具、写规则、部署探针的时候，都是围绕这个来的。不然你部署完了发现，关键的地方没覆盖到，不关键的地方一堆告警，那就白忙活了。工具选型：Snort还是Suricata？开源的NIDS工具，绕不开这两个。商业的像Palo Alto、FireEye那些，预算够当然好，但大多数公司的安全预算你懂的...所以我们还是聊开源方案。Snort 是老牌子了，社区大，规则多，文档也全。但它有个问题，单线程。在流量大的环境里，性能瓶颈很明显。我之前在测试环境里跑过，跑到2Gbps左右的流量就开始丢包了。Suricata 是后来者，天然支持多线程，性能上确实比Snort强不少。而且它兼容Snort的规则格式，也就是说Snort的规则你拿过来基本能直接用。另外Suricata原生支持输出EVE JSON格式的日志，对接ELK那套东西非常方便。我们最后选的是Suricata，原因很直接：核心交换那个位置的流量峰值能到5Gbps，Snort扛不住。不过也不是说Snort就不好。如果你的网络规模不大，流量也就几百兆，Snort完全够用，而且上手更简单一些。还有一个值得提的是 Zeek（以前叫Bro），严格来说它不算传统的IDS，更偏向于网络流量分析和日志生成。它不做实时告警，但生成的连接日志、DNS日志、HTTP日志这些，拿来做事后分析和威胁狩猎非常好用。我们后来也部署了Zeek，和Suricata配合着用，一个管实时告警，一个管深度分析。硬件和网络架构怎么搞工具选好了，接下来就是怎么把流量喂给它。NIDS是旁路部署的，不像防火墙那样串在链路上。它需要的是流量的镜像副本。一般有两种方式：1. 交换机端口镜像（SPAN/Mirror Port）这是最常见的方式。在核心交换机上配一个镜像端口，把需要监控的VLAN流量或者特定端口的流量镜像出来，接到NIDS传感器上。我们用的是华为的交换机，配置大概长这样：# 创建观察端口（连接NIDS传感器的端口） observe-port 1 interface GigabitEthernet 0/0/24 # 配置镜像源端口 interface GigabitEthernet 0/0/1 port-mirroring to observe-port 1 both如果是思科的设备：monitor session 1 source interface Gi0/1 both monitor session 1 destination interface Gi0/24这里有个坑要注意：镜像端口的带宽要够。如果你镜像的源端口是10G的，但目标端口只有1G，那流量大的时候肯定丢包。我们当时就吃了这个亏，一开始用的1G口做镜像，结果高峰期丢了将近30%的包，好多攻击流量直接漏掉了。后来换成了10G的口才解决。2. TAP设备如果预算允许，用网络TAP（Test Access Point）是更好的选择。TAP是一个硬件设备，直接接在链路上，把流量复制一份出来。它的好处是不依赖交换机的镜像功能，也不会因为交换机负载高而丢包。我们在DMZ区的出口就用了一个TAP，大概花了几千块钱，买的国产的，效果还行。传感器的硬件配置跑Suricata的服务器，配置不能太寒酸。我们用的配置是：CPU：Intel Xeon E5-2680 v4（14核28线程）内存：64GB DDR4网卡：Intel X710 10GbE（支持多队列）硬盘：500GB SSD（主要存日志，日志量大的话还得考虑外挂存储）网卡这块特别说一下，一定要选支持多队…