从理念到架构：一文彻底讲透 DevOps 的本质与落地实践
很多人第一次听说 “DevOps”，脑子里立刻蹦出一堆工具名：Jenkins、Docker、K8s、GitLab CI、Argo CD……好像不用这些，就不配谈 DevOps。但干了几年一线运维后，我越来越清楚一件事：DevOps 不是工具堆砌，而是一场协作方式的革命。它要解决的，从来不是“怎么自动化”，而是“为什么开发和运维总在互相甩锅”。今天这篇文章，我就用最接地气的方式，从核心理念讲起，再结合真实生产环境中的经典架构模式，带你完整理解 DevOps 到底是什么、为什么重要、以及该怎么落地。不吹概念，只讲能用的。一、DevOps 的起点：那堵看不见的墙想象一个场景：开发写完代码，本地测试通过，兴高采烈地交给运维：“上线吧！”运维拿到代码，发现没写依赖清单、没配环境变量、连日志路径都没统一。部署失败，系统崩了。开发说：“我本地能跑啊！”运维回怼：“你本地又不是生产环境！”这种扯皮，在传统模式下太常见了。开发只对“功能实现”负责，运维只对“系统稳定”负责——目标割裂，责任模糊，交付自然又慢又脆。更惨的是，有些公司上线全靠“四大金刚”（四个资深运维手动操作），脚本五花八门，流程全靠口传。疫情期间开发可以居家轮班，运维却必须24小时待命——人累，系统也慢。这就是 DevOps 要打破的局面。二、DevOps 的核心：不是工具，是文化DevOps 的本质，就一句话：谁构建，谁负责。它要求开发不再只关心“代码能不能跑”，还要关心“代码能不能在线上安全、稳定、快速地跑起来”；也要求运维不再只是“守门人”，而是提供标准化、自助化的平台能力，让开发能安全地自主发布。这不是岗位合并，而是责任共担、目标对齐。当开发开始主动写 Dockerfile、配健康检查、看监控告警，当运维开始参与需求评审、理解业务逻辑，那堵墙才算真正拆了。而工具，只是实现这种协作的“加速器”。没有文化，光有 Jenkins，照样是“伪 DevOps”——流程自动化了，但沟通还是断的。三、DevOps 的落地：四种经典架构模式理念明白了，接下来就是怎么干。不同规模、不同行业的团队，适合的 DevOps 架构完全不同。下面这四种，都是我在生产环境中见过、用过、甚至亲手搭过的。1. 轻量自助型（适合创业公司 / 小团队）典型场景：3~10人团队，既要快又要省成本，没人专职搞平台。架构特点：代码托管：GitLab（自带 CI，省事）流水线：GitLab CI 或 GitHub Actions部署方式：Docker + Ansible 脚本部署到云服务器（如阿里云 ECS）环境：dev / staging / prod 三套，配置通过环境变量注入监控：Sentry（错误追踪）+ 云厂商基础监控流程：开发提交代码 → 自动跑测试 → 构建镜像 → 推送到镜像仓库 → 手动点击“发布到生产” → 自动执行部署脚本。关键设计：所有部署脚本统一管理，避免“一人一套脚本”的混乱prod 发布需二次确认，防止误操作保留历史镜像，支持一键回滚我帮一个做 SaaS 工具的创业团队搭过这套，三人团队每天能发3~5次版。开发自己点发布，运维只负责兜底。虽然“土”，但效率翻倍。2. 微服务 + GitOps 型（中大型互联网企业主流）典型场景：业务已拆成几十上百个微服务，需要强一致性、高可观测性。架构特点：代码仓库：GitHub（业务代码） + GitLab（K8s Manifests）CI：GitHub Actions（构建镜像）CD：Argo CD（实现 GitOps）编排：Kubernetes配置管理：Helm / Kustomize可观测性：Prometheus + Loki + Grafana（全链路）核心思想：集群的期望状态由 Git 仓库定义。比如，你在 Git 里把 user-service 的镜像 tag 从 v1.1 改成 v1.2，Argo CD 会自动检测变更，并将线上集群“纠正”到目标状态。优势：环境完全一致，告别“开发正常、生产报错”所有变更可追溯（看 Git 提交记录就行）回滚秒级完成，权限可控某跨境电商用这套支撑大促，50+ 微服务每天部署上百次。他们甚至把数据库迁移脚本也纳入 GitOps，合规审计直接拉 Git 日志，省了无数人力。3. 稳敏双态型（金融 / 政务行业专属）典型场景：既要满足银保监会等强监管，又要支持互联网业务快速迭代。架构设计：稳态业务（如核心交易系统）：走传统流程，多级审批、人工部署、强审计，发布频率低但绝对安全敏态业务（如活动页、营销系统）：走标准 DevOps 流水线，自动化部署、灰度发布、快速试错统一平台层：共用代码仓库（按项目打标签区分）共用监控、日志、安全扫描能力统一权限与审计中心某股份制银行实施后，敏态业务迭代周期从2周缩到3天，稳态系统连续三年零重大事故。关键是——组织接受了“不同业务不同节奏”，不再一刀切。4. DevSecOps 型（高安全要求场景）典型场景：医疗、金融、政府等对安全合规要求极高的领域。核心做法：安全左移 + 平铺到全流程代码提交：SAST 扫描（如 SonarQube）构建阶段：镜像漏洞扫描（Trivy）部署前：IaC 安全检查（Checkov 扫 Terraform）运行时：RASP + 网络策略限制关键机制：安全作为“质量门禁”嵌入流水线高危漏洞自动阻断发布安全团队提供规则，但不干预流程有个医疗 SaaS 客户，因 HIPAA 合规要求，把 Trivy 扫描加到 CI 最后一步。一次开发用了带 CVE 的 base 镜像，流水线直接 fail，PR 被卡住。后来他们干脆在模板里预置安全基线——让安全成为默认选项，而不是额外负担。四、别被工具绑架：先问问题，再选架构看完这些架构，你可能会想：“那我该选哪个？”我的建议是：别急着上 K8s，先回答三个问题：当前最大的协作瓶颈是什么？ 是部署慢？环境不一致？还是上线总出问题？故障平均修复时间（MTTR）多久？ 如果超过30分钟，说明反馈机制太弱。开发敢不敢自己点“发布”按钮？ 如果不敢，说明平台能力或信任机制没建好。答案会告诉你该往哪个方向走。小团队别盲目追新，先把自动化脚本和回滚机制做扎实；大企业别一味求快，先解决“100+系统耦合导致连锁延期”的结构性问题。五、DevOps 的终极目标：对业务负责最后说句实在话：技术再酷，如果不能帮公司赚钱或留住用户，都是白搭。DevOps 的真正价值，不是让你少加班，也不是让你用上 Argo CD，而是——让业务能更快试错、更快响应市场变化。当产品提一个需求，你能当天上线验证；当大促流量突增，你能自动扩容扛住；当出现故障，你能5分钟内定位并恢复……这才是 DevOps 赢得老板信任的根本原因。总结DevOps 不是魔法，也不是银弹。它是一套以协作为核心、以自动化为手段、以业务价值为导向的工作方式。小团队可以从轻量自助做起，重点在“解放人力”；中大型企业要追求一致性与可观测性，避免“黑盒部署”；金融政务需兼顾合规与敏捷，稳敏双态是出路；高安全场景必须把安全内嵌到每个环节。无论哪种，底层逻辑都一样：打破壁垒、快速反馈、责任共担。如果你觉得这篇文章帮你理清了 DevOps 的全貌，欢迎转发给正在踩坑的同事。也欢迎关注我的公众号 @运维躬行录，我会持续分享一线实战经验，不画饼，只讲真话。公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记 1
别再傻傻分不清了！Containerd 和 Docker 到底有啥区别？命令、架构全拆解
前阵子有个刚入行的小伙伴跑来问我：“哥，我听说现在 Kubernetes 都不用 Docker 了，改用 Containerd，那是不是以后 Docker 就废了？我学 Docker 还有意义吗？”我当时差点一口老血喷出来——这问题问得，就跟“微信被抖音干掉了，我还用不用装微信”一样离谱。其实啊，Docker 没死，只是它的一部分功能被“剥离”出去了，而那个被剥离出来的核心组件，就是 Containerd。今天咱们就掰开揉碎了讲讲：Containerd 和 Docker 到底有啥区别？从命令行操作到底层架构，一条条给你捋清楚。这篇文章不灌鸡汤，全是我在生产环境里踩过的坑、调过的参数、看过的日志堆出来的干货。先说个前提：Docker 其实是个“全家桶”。你平时用 docker run、docker build，背后其实是一整套工具链在干活。这套工具链里，真正负责和 Linux 内核打交道、创建容器、管理镜像的，并不是 Docker 本身，而是它内部的一个叫 containerd 的守护进程。你可以把 Docker 想象成一个“外卖平台”——你点个“宫保鸡丁”，平台接单（Docker CLI），然后派单给后厨（containerd），后厨炒菜（拉镜像、启容器），最后骑手送餐（网络、存储等）。而 Containerd 呢，就是那个后厨，只管做菜，不管接单也不管送餐。所以，Kubernetes 把 Docker “踢出局”，其实是说：“我不需要你这个外卖平台了，我自己会接单（Kubelet 直接调 containerd），你把后厨交出来就行。”于是 Docker 把 containerd 开源给了 CNCF（云原生基金会），现在它是个独立项目，谁都能用。那从命令行角度看，差别大吗？如果你习惯了 docker ps、docker images、docker exec，那你直接切到 containerd 上，会有点懵——因为 containerd 根本没有这些命令！Containerd 提供的是 ctr 和 crictl 两个命令行工具。注意，这两个不是一回事：ctr 是 containerd 自带的调试工具，功能齐全但不稳定，官方明确说“别在生产环境用”。crictl 是 Kubernetes CRI（容器运行时接口）标准下的命令行工具，专为 K8s 设计，推荐在集群节点上使用。举个例子：你想看当前有哪些容器在跑：# Docker 方式 docker ps # ctr 方式（不推荐生产用） ctr containers list # crictl 方式（K8s 节点推荐） crictl ps再比如拉个镜像：# Docker docker pull nginx # ctr ctr image pull docker.io/library/nginx:latest # crictl（注意：crictl 不能直接 pull，得通过 pod sandbox 或 runtime 接口间接拉） # 所以通常 crictl 不用来拉镜像，而是配合 kubelet 自动拉看到没？ctr 的命令更底层，参数也更啰嗦。而且 ctr 拉下来的镜像，默认命名空间是 default，而 K8s 用的是 k8s.io。如果你用 ctr 拉了个镜像，K8s 可能根本看不到——因为不在同一个命名空间里！这就导致一个经典翻车现场：运维同学在 K8s 节点上用 ctr pull 了一个镜像，然后纳闷“为啥 Pod 还在 ImagePullBackOff”？结果一查，镜像在 default 命名空间，而 kubelet 在 k8s.io 里找，当然找不到。正确的做法是：ctr -n k8s.io image pull nginx:latest加个 -n k8s.io 指定命名空间，这样 kubelet 才能认。再说架构差异，这才是重点。Docker 的架构是这样的（简化版）：用户 → Docker CLI → Docker Daemon (dockerd) → containerd → runc → Linux Kernel其中：Docker CLI：你敲的 docker 命令Docker Daemon (dockerd)：后台服务，负责解析命令、管理镜像、网络、卷等containerd：负责容器生命周期管理（创建、启动、停止等）runc：OCI 标准的容器运行时，真正调用 clone()、mount() 等系统调用创建容器而纯 Containerd 的架构（比如在 K8s 中）是：Kubelet → CRI Plugin → containerd → runc → Linux Kernel这里少了 Docker Daemon 这一层。Kubelet 通过 CRI（Container Runtime Interface）直接和 containerd 对话。containerd 内置了 CRI 插件（以前是单独的 cri-containerd，现在合并了），所以不需要 dockerd。这意味着什么？更轻量：少了 dockerd，内存占用更低，启动更快。我们线上一个节点，切换到 containerd 后，系统负载降了 10% 左右。更稳定：dockerd 曾经出过不少 bug，比如镜像清理异常、网络配置冲突。containerd 架构简单，故障面小。更标准：CRI 是 Kubernetes 定义的标准接口，任何符合 CRI 的运行时（比如 containerd、CRI-O）都能无缝接入 K8s。而 Docker 并不原生支持 CRI，得靠 dockershim（一个适配层），这个 shim 在 K8s 1.20 之后就被废弃了。不过，Docker 也不是一无是处。它的最大优势是开发体验好。本地开发时，docker build、docker-compose 一套下来丝滑流畅。而 containerd 没有 build 功能——它只能运行容器，不能构建镜像。所以现实中的分工往往是：开发阶段：用 Docker 构建镜像、本地测试生产部署：用 containerd（或 CRI-O）跑在 K8s 上两者根本不冲突，反而互补。说到这儿，可能有人要问：“那我能不能在生产环境继续用 Docker？”技术上当然可以。K8s 1.24 之前都支持 dockershim，就算现在，也有第三方维护的 shim 可以用。但我们团队早就切到 containerd 了，原因很简单：少一层抽象，少一个故障点。记得去年有一次，dockerd 卡死，导致整个节点上的容器无法更新，Pod 重启失败。排查半天才发现是 dockerd 的镜像元数据锁住了。换成 containerd 后，这种“中间商赚差价”导致的问题基本消失了。另外，containerd 的配置也更透明。它的配置文件是 /etc/containerd/config.toml，所有参数一目了然。而 Docker 的配置散落在 daemon.json、systemd unit、甚至环境变量里，调起来头疼。比如你想改镜像仓库地址（mirror），Docker 要改 /etc/docker/daemon.json：{ "registry-mirrors": ["https://xxx.mirror.aliyuncs.com"] }而 containerd 要在 config.toml 里找到 [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry] 这一段，加上：[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors] [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"] endpoint = ["https://xxx.mirror.aliyuncs.com"]虽然写法麻烦点，但结构清晰，不容易出错。再聊聊镜像存储。Docker 默认用 overlay2 存储驱动，镜像存在 /var/lib/docker 下，目录结构复杂，手动清理容易误删。Containerd 用的是 content store + snapshotter 架构。镜像内容（layers）存在 content store（通常是 /var/lib/containerd/io.containerd.content.v1.content），快照（容器可写层）由 snapshotter 管理（比如 overlayfs）。好处是：镜像和容器的存储完全解耦，支持多 snapshotter（overlayfs、btrfs、zfs 等），扩展性更强。不过对运维来说，最直观的感受是：containerd 的磁盘占用更可控。我们曾经遇到 Docker 节点磁盘爆满，查了半天发现是 /var/lib/docker/containers 下的日志文件没轮转。而 containerd 默认不接管日志，日志由 kubelet 或 systemd 管理，更容易统一处理。最后说点实用技巧。如果你在 K8s 节点上想调试容器，推荐用 crictl：# 查看所有 Pod crictl pods # 查看容器 crictl ps -a # 进入容器（类似 docker exec） crictl exec -it <container_id> sh # 查看容器日志 crictl logs <container_id>但要注意，crictl 的 container_id 是长 ID，不像 docker ps 显示短 ID。可以用 crictl ps | grep your-app 找。另外，containerd 支持插件机制。比如你可以替换默认的 runc，换成 kata-runtime 实现安全容器；或者换 snapshotter 为 devmapper 做块设备隔离。这种灵活性是 Docker 很难做到的。总结一下：Docker 是“全家桶”，适合开发和单机部署；Containerd 是“核心引擎”，适合生产环境尤其是 K8s。命令上，Docker 有 docker CLI，Containerd 用 ctr/crictl，后者更底层但更贴近 K8s。架构上，Docker 多了一层 dockerd，Containerd 直接对接 CRI，更轻量、更标准。两者不是替代关系，而是分工协作：Docker 构建，Containerd 运行。别再纠结“该学哪个”了——都得会。开发用 Docker，运维搞 K8s 就绕不开 Containerd。理解它们的关系，才能在容器世界里游刃有余。如果你觉得这篇文章帮你理清了思路，不妨点个赞、转发给还在混淆这两者的同事。容器化这条路，踩坑不可怕，可怕的是不知道坑在哪。关注我，带你少走弯路，多填干货。公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
让AI替你SSH进服务器，5分钟搞定故障排查！运维人终于能睡整觉了
最近我遇到了一个特别有意思的场景，让我对AI运维有了全新的认识。事情是这样的：我有一台Rocky Linux服务器需要部署WordPress，但我不想手动敲那些繁琐的命令。于是我就想，能不能让AI直接帮我操作服务器？结果发现，现在真的有工具能做到这一点——通过sshmcp协议。什么是sshmcp？这玩意儿到底有多神奇说实话，第一次听说sshmcp的时候我还以为是什么新的加密协议。后来才知道，这是基于MCP（Model Context Protocol）协议的一个SSH工具，专门为了让AI能够安全地远程操作服务器而设计的。简单来说，sshmcp就像是给AI配了一个"数字手"，让它能够通过SSH连接到你的服务器，执行命令、传输文件，甚至帮你排查问题。但最关键的是，它不会把你的SSH密码直接暴露给AI模型，所有的凭据都在本地管理，从根源上保证了安全性[5]。如何开始使用sshmcp项目地址：https://github.com/classfang/ssh-mcp-server/blob/main/README_CN.md我使用的ai工具是：Cherry Studio项目地址：https://www.cherry-ai.com/安装完成后配置大模型大模型配置好后安装mcp如果你也想体验这种AI运维的感觉，其实并不复杂。根据官方文档，你可以通过NPX直接运行ssh-mcp-server：npm i @fangjunjie/ssh-mcp-server或者如果你更喜欢Python版本，也可以使用：pip install ssh-mcp-server ssh-mcp-server --config your-config.json添加mcp服务器配置文件通常包含你的SSH连接信息：{ "mcpServers": { "ssh-mcp-server": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@fangjunjie/ssh-mcp-server", "--host", "192.168.198.133", "--port", "22", "--username", "root", "--password", "pwd123456" ] } } }一旦配置完成，任何支持MCP协议的AI助手（比如Cursor、Trae等）就可以通过这个服务器来操作你的远程机器了[3]。sshmcp的核心优势：安全与效率的完美平衡说到sshmcp，我觉得它最厉害的地方在于解决了AI运维的最大痛点——安全性。传统的做法要么是把SSH密钥直接给AI（极其危险），要么就是完全手动操作（效率低下）。而sshmcp通过以下机制保证了安全：凭据隔离：SSH凭据完全在本地管理，永远不会暴露给AI模型命令控制：可以通过黑白名单机制精确控制允许执行的命令范围标准化接口：遵循MCP协议规范，可与所有支持该协议的AI助手无缝集成双向文件传输：不仅支持命令执行，还支持安全的文件上传下载这意味着你可以放心地让AI帮你处理日常运维任务，而不必担心服务器被黑或者数据泄露。操作演示-让ai安装lnmp环境，部署wordpress发现端口占用处理实际应用场景：不止是部署WordPress虽然我用WordPress部署作为例子，但sshmcp的应用场景远不止于此：应急响应：当服务器出现故障时，AI可以立即连接并执行诊断命令，快速定位问题所在[2]。批量操作：如果你管理着多台服务器，AI可以同时连接所有服务器并执行相同的维护任务。配置管理：AI可以帮助你标准化服务器配置，确保所有服务器都遵循相同的安全策略。日志分析：AI可以直接读取服务器日志，分析异常模式并提供优化建议。安全审计：定期检查服务器的安全配置，发现潜在的风险点。安全考虑：别让便利成为隐患虽然sshmcp看起来很美好，但我们还是要保持谨慎。毕竟让AI直接操作生产服务器是有风险的。以下几点建议供参考：最小权限原则：为AI创建专用的SSH用户，只授予必要的权限命令限制：使用黑白名单严格控制AI可以执行的命令审计日志：记录AI执行的所有操作，便于事后审查测试环境先行：先在测试环境中验证AI的操作逻辑人工审核关键操作：对于删除、重启等高危操作，要求人工确认未来展望：AI运维的新时代说实话，体验过这种AI辅助的运维方式后，我真的觉得传统手动运维有点过时了。想象一下，以后我们可能只需要告诉AI："帮我优化这台服务器的性能"，它就能自动分析瓶颈、调整配置、应用最佳实践。当然，这并不意味着运维工程师会被取代。相反，我们的角色会从"操作工"转变为"策略制定者"和"质量监督员"。我们需要设计更好的自动化流程，制定更智能的运维策略，同时确保AI的行为符合我们的预期和安全要求。总结回到我最初的那个WordPress部署案例，虽然我是手动完成的，但整个过程让我深刻体会到AI运维的巨大潜力。sshmcp这样的工具正在模糊人机协作的边界，让我们能够以更高效、更安全的方式管理基础设施。如果你还在手动敲命令管理服务器，不妨试试sshmcp。它可能会彻底改变你对运维工作的认知。毕竟，在这个AI时代，我们应该把重复性的工作交给机器，把创造力留给自己。最后我想说，未来已来！让我们积极拥抱ai，适应ai，学会使用ai工具来提升自己的效率。勇敢的去适应吧，只有改变才是永恒不变！！！如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎关注@运维躬行录，我会持续分享更多关于AI运维、自动化工具和DevOps实践的干货内容。也欢迎在评论区分享你的AI运维体验，我们一起探讨这个充满可能性的新时代！公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
别再瞎猜了！K8s生产环境排错实战手册：从Pod卡住到服务503，这些坑我都替你踩过了
说实话，K8s这玩意儿，部署起来可能半小时搞定，但真到了生产环境出问题，那可真是“一小时定位，三小时复盘，五小时背锅”。今天这篇文章，不讲理论，不画架构图，就聊点实在的——生产环境真实遇到的排错案例 + 详细处理过程 + 踩过的坑。内容全来自我亲手处理过的故障，有些甚至半夜三点被电话叫醒去救火。如果你也在搞K8s，建议收藏，说不定哪天就用上了。🧯 场景一：Pod 卡在 Pending，你以为是资源不够？前几天，测试团队反馈新上线的服务一直起不来，kubectl get pod 看到状态是 Pending。第一反应：是不是节点资源不够？赶紧 kubectl describe pod xxx 一看：Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Warning FailedScheduling 2m default-scheduler 0/5 nodes are available: 5 Insufficient cpu.看起来确实是 CPU 不够。但奇怪的是，集群明明还有两台空闲节点，CPU 使用率不到30%。这时候很多人就懵了：“资源明明够啊，为啥调度不过去？”真相其实是：QoS 和 PriorityClass 在背后搞鬼。我们项目里为了保障核心服务，给某些 Pod 设置了高优先级（PriorityClass）。而这个新上线的服务没配，结果被调度器直接“降级”了——即使有资源，也得等高优先级任务跑完再说。排查命令：# 查看当前集群所有 PriorityClass kubectl get priorityclass # 查看 Pod 是否绑定了 PriorityClass kubectl get pod <pod-name> -o jsonpath='{.spec.priorityClassName}'解决办法：如果是非核心业务，可以临时调低其他高优 Pod 的副本数；或者给这个新服务也配上合适的 PriorityClass；更彻底的做法是：在命名空间级别设置 ResourceQuota + LimitRange，避免资源被无限制抢占。💡 小提醒：别只看 kubectl describe 的 Events 表面信息。有时候“Insufficient cpu”只是障眼法，真正原因是亲和性（affinity）、污点（taint）或调度插件策略。🌪️ 场景二：服务间歇性 503，日志却一切正常？这是最让人抓狂的问题之一。用户访问接口，偶尔返回 503 Service Unavailable，但 kubectl logs 看应用日志，完全正常，连 error 都没有。重启 Pod？暂时好了，几小时后又来。一开始以为是应用 Bug，后来发现：根本不是应用的问题，而是 conntrack 表溢出了！K8s 默认用 iptables 做 Service 转发，而 iptables 依赖内核的 conntrack 模块记录连接状态。当并发连接数暴增（比如大促、压测、爬虫攻击），conntrack 表满了，新连接直接被丢弃，表现为“服务不可达”，但容器本身毫无感知。怎么确认？登录到 Pod 所在节点，执行：# 查看当前 conntrack 连接数 sysctl net.netfilter.nf_conntrack_count # 查看最大限制 sysctl net.netfilter.nf_conntrack_max如果 count 接近 max（默认一般是 65536），基本就是它了。解决方案：临时扩容（应急）：sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_max=262144长期优化：改用 IPVS 模式（性能更好，不依赖 conntrack）；或者调整 kube-proxy 配置，启用 strictARP: true + 合理设置 conntrack 参数；对外暴露的服务，前面加一层 Nginx 或 LVS 做连接收敛。📌 血泪教训：有一次我们没注意，大促当天凌晨 conntrack 满了，导致支付回调失败，损失几十万订单。从此以后，监控里必加 nf_conntrack_count 指标。🔌 场景三：PVC 挂载失败，Pod 卡在 ContainerCreating这种情况太常见了。你写了个 StatefulSet，挂了个 PVC，结果 Pod 一直卡在 ContainerCreating，describe 一看：MountVolume.SetUp failed for volume "pvc-xxx" : mount failed: exit status 32或者：Unable to attach or mount volumes: unmounted volumes=[data], unattached volumes=[...]: timed out waiting for the condition这时候很多人第一反应是：“存储后端挂了？” 但其实，90% 的情况是 StorageClass 配置问题或权限不对。举个真实例子：我们用的是 NFS 作为后端存储，StorageClass 里写了 mountOptions: ["vers=4.1"]，但某台 NFS 服务器只支持 vers=3。结果新 Pod 调度到那台机器上就挂载失败。排查步骤：看 PV 和 PVC 是否绑定成功：kubectl get pvc -n your-ns kubectl get pv如果 PVC 状态是 Pending，说明没找到匹配的 PV。检查 StorageClass 是否存在且配置正确：kubectl get storageclass kubectl describe storageclass your-sc-name手动在节点上测试挂载（关键！）：登录到目标节点，用 root 执行：mount -t nfs -o vers=4.1,nolock,proto=tcp your-nfs-server:/path /mnt/test如果报错，就能定位是网络、权限还是协议问题。如果是云厂商（如 AWS EBS、阿里云云盘），还要检查：节点是否在同一可用区（AZ）？IAM 权限是否允许挂载？磁盘是否已被其他实例占用？修复建议：统一 StorageClass 的 mountOptions；对 NFS 存储，建议用 nolock,intr,soft 参数避免死锁；生产环境尽量用 CSI 驱动，而不是 in-tree 插件（已废弃）。🌐 场景四：DNS 解析时有时无，nslookup 正常但 curl 失败？这个问题特别诡异。你在 Pod 里执行 nslookup kubernetes.default，返回 IP 正常；但 curl http://my-service 却超时。很多人以为是 CoreDNS 崩了，其实更可能是 DNS 缓存 + ndots 陷阱。K8s 默认给 Pod 的 /etc/resolv.conf 加了 ndots:5，意思是：如果域名中点少于 5 个，就先尝试拼接 search domain（比如 my-service.namespace.svc.cluster.local）。但如果 search domain 太多，或者网络延迟高，就会导致 DNS 查询超时重试，最终失败。验证方法：# 进入 Pod kubectl exec -it your-pod -- sh # 查看 resolv.conf cat /etc/resolv.conf # 手动测试带完整域名的解析（绕过 ndots） nslookup my-service.namespace.svc.cluster.local # 对比短域名 nslookup my-service如果短域名慢或失败，长域名正常，基本就是 ndots 问题。解决方案：应用层改用 FQDN（完整域名）：比如代码里写 http://my-service.namespace.svc.cluster.local:8080；调整 Pod 的 dnsConfig：spec: dnsConfig: options: - name: ndots value: "1" - name: timeout value: "2"升级 CoreDNS 到最新版，并开启缓存插件（cache 30）；监控 CoreDNS 的 latency 和 error rate，用 Prometheus + Grafana 做告警。🧠 冷知识：K8s 1.27+ 已支持 dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet，对 hostNetwork Pod 更友好。⚙️ 场景五：节点 NotReady，kubelet 日志全是 “PLEG is not healthy”某天早上收到告警：多个节点状态变成 NotReady。登录节点一看，systemctl status kubelet 显示 active (running)，但 kubectl get node 就是 NotReady。查 kubelet 日志：journalctl -u kubelet -n 100 | grep -i pleg输出：PLEG is not healthy: pleg was last seen active 3m agoPLEG（Pod Lifecycle Event Generator） 是 kubelet 用来监听容器生命周期变化的组件。它卡住，通常是因为 容器运行时响应太慢。我们当时用的是 containerd，排查发现：节点上跑了太多 Pod（200+）；containerd 的 oom_score_adj 没调，被系统 OOM killer 干掉过一次；磁盘 IO 高，导致 containerd 状态同步延迟。处理流程：先隔离节点，防止调度新 Pod：kubectl cordon node-name kubectl drain node-name --ignore-daemonsets --delete-local-data --force重启 containerd 和 kubelet：systemctl restart containerd systemctl restart kubelet优化配置：给 containerd 设置更高的 oom_score_adj（比如 -999）；限制单节点 Pod 数量（通过 kubelet 的 --max-pods=110）；使用 SSD 磁盘，避免 IO 瓶颈。✅ 经验：生产环境单节点 Pod 数别超过 100，否则 kubelet 容易卡死。别信“理论上支持 110”，那是理想值。🧨 场景六：镜像拉取失败，但本地 docker pull 正常？kubectl describe pod 显示：Failed to pull image "registry.corp.com/app:v1": rpc error: code = Unknown desc = failed to pull and unpack image: failed to resolve reference "...": pull access denied但你在节点上手动 crictl pull registry.corp.com/app:v1 却成功了！原因：Pod 没配 imagePullSecrets！K8s 拉镜像时，会用 Pod 所在命名空间下的 secret 来认证。如果你没显式指定 imagePullSecrets，它就用默认的（通常是空的）。解决办法：创建 secret：kubectl create secret docker-registry regcred \ --docker-server=registry.corp.com \ --docker-username=user \ --docker-password=pass \ -n your-ns在 Deployment 中引用：spec: imagePullSecrets: - name: regcred💥 坑点：Helm chart 里经常漏掉 imagePullSecrets，导致内网部署失败。建议在 values.yaml 里统一配置。🛠️ 我的私藏排错工具箱最后分享几个我常用的“暗黑”命令，关键时刻能救命：绕过容器直接抓包（不用进 Pod）：kubectl debug node/<node> -it --image=nicolaka/netshoot -- tcpdump -i eth0 port 80查看 Pod 被哪个控制器管理：kubectl get pod <pod> -o jsonpath='{.metadata.ownerReferences}'快速导出所有事件（按时间排序）：kubectl get events --sort-by=.metadata.creationTimestamp -A检查 kubelet 是否上报心跳：kubectl get --raw='/api/v1/nodes/<node>/proxy/stats/summary'诊断镜像（自己打包的）：FROM alpine:3.18 RUN apk add --no-cache curl jq bind-tools net-tools iproute2 tcpdump CMD ["sleep", "infinity"]用法：kubectl run diag --image=my-diag-tools -it --rm --restart=Never -- sh总结：排错不是玄学，是系统工程K8s 排错，说难也难，说简单也简单。关键在于：别慌：先看状态（STATUS），再看事件（Events），最后看日志（Logs）；分层排查：从 Pod → Node → Network → Storage → Control Plane，一层层剥；善用工具：kubectl + journalctl + tcpdump + Prometheus，组合拳打满；预防大于治疗：做好监控、告警、资源限制、健康检查，很多问题根本不会发生。生产环境没有“不可能”，只有“还没遇到”。你今天省下的一个探针配置，可能就是明天半夜三点的夺命连环 call。如果你觉得这篇文章帮你避开了一个坑，欢迎转发给你的同事（尤其是那个总说“K8s 很稳定”的开发）。也别忘了 关注 @运维躬行录，我会持续更新更多硬核实战经验，带你少走弯路，多睡好觉。毕竟，运维的终极目标，不是解决问题，而是——让问题别发生。
K3s保姆级实战：从单机“点亮”到生产集群搭建，别再对着官方文档发呆了
上一篇咱们聊了K3s的定位，后台有不少兄弟私信我：“老哥，道理我都懂，但到底怎么装？官方文档那一堆参数看得我脑仁疼，能不能来点直接能抄作业的？”没问题。今天这篇咱们不整虚的，直接开搞。我把话放这儿：只要你有一台能联网的Linux机器（甚至虚拟机），跟着我这篇走，半小时内你要是跑不起来一个带Ingress、带存储的K8s集群，我把键盘吃了。但这不仅仅是简单的安装教程。我是做运维的，我知道咱们在生产环境会遇到什么——内网隔离、镜像拉不动、证书过期、节点死活加不进去。这些坑，我都替你们填平了。准备好了吗？打开你的终端，咱们开始。第一阶段：环境准备（别跳过，这是血泪史）很多新手上来就跑安装脚本，结果报错报得怀疑人生。其实90%的问题都是环境没收拾干净。在跑任何K3s命令之前，你先检查这几样东西：1. 你的 Hostname（主机名）K3s（以及K8s）对主机名非常敏感。别用 localhost 这种名字，也别用带下划线 _ 的奇葩名字。乖乖地，改成标准的DNS兼容格式，比如 node-1、k3s-master。hostnamectl set-hostname k3s-master-01 # 改完记得退出重进一下终端，或者 source /etc/profile2. 关闭防火墙和 Swap虽然K3s声称支持Swap，但为了稳妥（特别是新手），我建议还是关了。防火墙是大坑。如果你不是网络专家，搞不定iptables那些复杂的转发规则，就把 firewalld 或者 ufw 关了。systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld swapoff -a # 记得去 /etc/fstab 里把 swap 那行注释掉，不然重启又回来了3. 时间同步这个我强调过无数次了。集群节点之间时间误差超过几秒，认证证书直接失效，节点状态全是 NotReady。装个 chrony 也就是一分钟的事儿。第二阶段：单机急速部署（Hello World 级别）如果你只是想在笔记本虚拟机或者开发环境试水，用这个模式。官方给的脚本是 curl -sfL https://get.k3s.io | sh -。但是！ 如果你在国内，直接跑这个脚本，你可能会卡在下载二进制文件那一步，或者卡在拉取 pause 镜像那一步。咱们用个“魔改版”的命令，利用国内的镜像加速：curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \ INSTALL_K3S_MIRROR=cn \ sh -这就完了？对，这就完了。但是，作为一个老鸟，我通常会加几个参数，让它更符合我的使用习惯：curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \ INSTALL_K3S_MIRROR=cn \ INSTALL_K3S_EXEC="--write-kubeconfig-mode 644 --disable-cloud-controller" \ sh -解释一下这几个参数（这都是经验）：--write-kubeconfig-mode 644：这个太重要了。默认情况下，生成的 kubeconfig 文件只有 root 能读。你稍微切个普通用户想跑 kubectl，直接 Permission denied。加上这个，省去后续 chmod 的麻烦。--disable-cloud-controller：因为咱们是在裸机或者虚拟机跑，不需要去连AWS或者阿里云的云控制器，禁用了能省点内存。验证一下：装完后，等个几十秒（取决于你的网速拉镜像快慢），运行：kubectl get nodes如果看到状态是 Ready，恭喜你，你的单节点K3s集群已经活了。第三阶段：生产级集群搭建（Server + Agent 模式）好，现在咱们来点真格的。假设你有三台机器：192.168.1.10 (Master/Server)192.168.1.11 (Worker/Agent)192.168.1.12 (Worker/Agent)1. 启动 Master 节点在 1.10 上执行：curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \ INSTALL_K3S_MIRROR=cn \ INSTALL_K3S_EXEC="--node-ip 192.168.1.10 --flannel-iface eth0" \ sh ---node-ip：指定节点IP，防止多网卡环境K3s识别错了。--flannel-iface：指定Flannel网络走哪个网口。这个极其重要！我看过太多集群不通，就是因为Flannel自动选了个虚拟网卡或者错误的内网卡。2. 获取 TokenMaster 起来后，我们需要一个“通关密令”才能让 Worker 加入进来。在 Master 上执行：cat /var/lib/rancher/k3s/server/node-token你会得到一串长长的字符串，类似 K10xxxxx::server:xxxx。复制它。3. 加入 Worker 节点在 1.11 和 1.12 上，分别执行：# 替换下面的 IP 和 TOKEN export K3S_URL=https://192.168.1.10:6443 export K3S_TOKEN=上面复制的那串字符 curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \ INSTALL_K3S_MIRROR=cn \ sh -这时候，你回到 Master 节点，狂敲 kubectl get nodes，你会看到那两个兄弟慢慢地从 NotReady 变成 Ready。这就组建完成了一个分布式的K8s集群。是不是比 kubeadm 简单了一万倍？第四阶段：实战使用（别光看着，动起来）集群搭好了如果不跑应用，那就是浪费电。咱们来一套标准的组合拳：部署 Nginx + 发布服务 + 挂载存储。1. 部署一个简单的 Nginx别整那些复杂的 Helm Chart，咱们手写个 YAML，这才是运维的基本功。创建一个文件 my-nginx.yaml：apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-demo labels: app: nginx spec: replicas: 2 # 跑两个副本，看看负载均衡 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx:alpine ports: - containerPort: 80 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-service spec: selector: app: nginx ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 80执行部署：kubectl apply -f my-nginx.yaml查看状态：kubectl get pods -o wide你应该能看到两个 Pod 分布在不同的节点上（如果调度正常的话）。2. 暴露服务（Traefik Ingress 的妙用）K3s 默认集成了 Traefik Ingress Controller。这玩意儿好用就好用在，你不需要额外安装 Nginx Ingress 了。直接写一个 Ingress 规则文件 ingress.yaml：apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: nginx-ingress annotations: # 这一行很重要，告诉K8s不要用默认的class，而是明确指定traefik kubernetes.io/ingress.class: "traefik" spec: rules: - http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: nginx-service port: number: 80执行 kubectl apply -f ingress.yaml。现在，神奇的事情发生了。打开你浏览器的，输入 任意一个节点 的 IP 地址（比如 http://192.168.1.10）。你应该能看到 Nginx 的“Welcome”页面。为什么？因为 K3s 的 Service LoadBalancer 默认也是开的（svclb），Traefik 默认监听宿主机的 80 和 443 端口。这就是“开箱即用”的爽点。你不需要搞 NodePort 那个丑陋的端口号（比如 30080）。3. 存储实战（Local Path Provisioner）K8s 最头疼的是存储。你得有 NFS、Ceph 或者云盘。但在 K3s 里，它自带了一个 local-path 的 StorageClass。说白了，就是把 Pod 的数据存在 宿主机的某个目录下。咱们来试一下。创建一个 PVC（持久化卷声明）文件 pvc.yaml：apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: local-path-pvc spec: accessModes: - ReadWriteOnce storageClassName: local-path resources: requests: storage: 1GiApply 它，然后 kubectl get pvc。你会发现状态立马变成了 Bound。不需要你手动创建 PV，不需要你配置 NFS Server。数据存在哪？默认在宿主机的 /var/lib/rancher/k3s/storage/ 下面。这对于跑数据库测试、或者简单的文件存储，简直不要太方便。第五阶段：那些让你怀疑人生的“坑”（进阶必读）要是文章只写到上面，那也就是个入门教程。下面这些才是我在生产环境摸爬滚打出来的经验。1. 离线安装（Airgap）怎么搞？企业内网通常是不通外网的。你跑那个 install.sh 脚本绝对报错。你需要做三件事：去 GitHub Releases 页面下载 k3s 二进制文件。下载 k3s-airgap-images-amd64.tar 镜像包。下载 install.sh 脚本。关键步骤：把 k3s 二进制扔到 /usr/local/bin/ 并给执行权限。把镜像包扔到 /var/lib/rancher/k3s/agent/images/ 目录下（目录不存在就创建）。然后执行脚本的时候加个参数：INSTALL_K3S_SKIP_DOWNLOAD=true。这样，K3s 启动时会自动导入那个 tar 包里的镜像，完全不需要联网。2. Docker 还是 Containerd？K3s 默认用 Containerd。很多兄弟习惯了 docker ps，进来一看傻眼了，命令没了。你可以用 crictl 代替。crictl ps 就是 docker ps。crictl images 就是 docker images。如果你非要用 Docker（比如有些老旧的 CI/CD 脚本依赖 docker.sock），你可以在安装时加上 --docker 参数。但我强烈建议你适应 Containerd，这才是 K8s 的未来。3. 证书过期了怎么办？K3s 的证书有效期默认是一年。以前这是个大坑，集群跑了一年突然挂了，日志全是 x509 报错。好消息是，现在的 K3s 版本在服务重启时会自动轮转证书。只要你不是一年都不重启 K3s 服务，基本上不会遇到这个问题。如果不放心，可以在 crontab 里加个计划任务，每个月重启一次 systemctl restart k3s。4. 卸载（重头再来）折腾坏了？环境乱了？K3s 极其贴心地提供了一键卸载脚本。Master 节点运行：/usr/local/bin/k3s-uninstall.shAgent 节点运行：/usr/local/bin/k3s-agent-uninstall.sh跑完之后，干干净净，就像什么都没发生过一样。总结：动起来才是硬道理兄弟们，K3s 真的是个好东西。它把 K8s 拉下了神坛，让咱们每个人都能在哪怕几百块钱的服务器上玩转云原生。别光收藏不练。今晚回去，找个虚拟机，按照我上面的步骤跑一遍。当你看到 Nginx 页面弹出来的那一刻，你会发现 K8s 其实也没那么可怕。如果在安装过程中遇到什么奇葩报错，或者想聊聊更高级的玩法（比如 K3s 高可用数据库对接），欢迎在评论区留言。我是那个在机房里给你填坑的老哥，咱们下篇见！公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
手把手教你十分钟之内，把公司官网搭起来
我就问你一句：你想不想十分钟之内，哪怕你是个刚毕业的实习生，也能把公司官网搭起来，而且还能跟老板吹牛逼说这玩意儿能抗住大流量？想就往下看。之前的版本可能稍微带了点“架构师”的臭毛病，总想把事情讲得滴水不漏。这次咱们换个路子，直接上“傻瓜版”。不动脑子，照着抄，抄完就能跑，跑起来就是稳。咱们今天只讲两个事儿：怎么用最笨、最快的方法搞定单机版（适合99%的中小公司）。怎么用最省事儿的方法搞定集群版（适合老板突然抽风要搞大促）。废话不说，开整。单机版规格：2c4g,50g系统：ubantu22.04安装运维控制面板这里我们安装不需要登陆的小皮面板：https://www.xp.cn/sudo wget -O install.sh https://dl.xp.cn/dl/xp/install.sh && sudo bash install.sh安装完成后会有面板登陆信息，请妥善保存，需要在安全组开放安全组端口一键安装LNMP环境添加php站点输入您需要绑定的域名创建数据库（要记住数据库名，用户名，和密码）打开网址，开始配置wordpress更新wordpress到最新版本安装电商插件，安装完成后点击启用安装完成后开始配置商店安装必要插件开始配置店铺设置，选择一款需要的店铺主题配置完主题就可以开始上货啦收款设置最后发布店铺集群版好了，现在情况变了。老板说：“咱们要在央视打广告了，到时候可能会有几万人同时访问官网。”这时候你那台单机如果挂了，老板估计能把你祭天。你需要搞“高可用”。别听到高可用就觉得要学K8s，要学微服务。对于WordPress来说，高可用就是三个字：“分家过”。以前是数据库和网站代码挤在一台服务器里（像单身汉挤单间），现在咱们要把它们拆开，各住各的房。1. 把数据库踢出去第一件事，别用Docker跑MySQL了。去买阿里云或者腾讯云的 云数据库（RDS）。为什么？因为云数据库不会挂啊！人家有主备，有自动备份，比你自己维护稳一万倍。买好之后，把你单机版里的数据导进去。然后修改WordPress的配置文件（wp-config.php），把数据库地址从 db 改成云数据库的内网地址。这一步做完，你的网站应用服务器就可以随便换了，因为数据都在云端。2. 最关键的一步：图片别存本地！这是很多新手搞集群死得最惨的地方。你想啊，你搞了两台服务器 A 和 B 做负载均衡。用户小明访问了A，上传了个头像。结果下次刷新，请求分到了B，B上面没有这个头像文件啊！小明一看，头像裂了，肯定骂娘。怎么解决？搞文件同步？太麻烦，那是老运维的玩法。最简单的方案：用对象存储（OSS/COS）。去买个阿里云OSS或者腾讯云COS（很便宜，按量付费）。然后在你的WordPress后台，装个插件，叫 WP Offload Media Lite（免费的）。在这个插件里填上你的OSS账号密码。神奇的事情发生了：以后你在WordPress里上传的任何图片，插件会自动把它扔到阿里云OSS上去，并且把数据库里的图片地址改成阿里云的地址。这意味着什么？意味着你的服务器 A 和 B 再也不需要存图片了！它们变成了“无状态”的机器。里面只有代码，没有数据。3. 复制粘贴服务器既然服务器里没有数据了（数据在RDS，图片在OSS），那你就可以随便复制服务器了。你现在的架构是这样的：入口：买个负载均衡（SLB/CLB），把流量分发给后面的服务器。计算层：搞两台（或者十台）服务器，里面只跑Docker版的WordPress（去掉数据库配置）。存储层：RDS存文字，OSS存图片。哪怕突然来了个亿级流量，你只需要鼠标点一点，把计算层的服务器从2台扩容到20台，流量洪峰过去后，再删掉18台。这就是高可用。这就是弹性伸缩。简单吗？别忘了最后的“后悔药”：缓存这套架构虽然稳，但是WordPress如果不优化，查数据库查得太猛，还是会慢。这里再教你两个“一键加速”的绝招，不用写代码：Redis对象缓存：在云上买个Redis（或者自己搭一个）。在WordPress里装个插件叫 Redis Object Cache。填上Redis地址，开启。效果：数据库压力瞬间降低80%，页面秒开。CDN加速：如果你的客户在全国各地，去云厂商开个CDN，绑定你的域名。效果：北京的用户访问北京的节点，海南的用户访问海南的节点。哪怕你服务器在美国，国内访问也飞快。总结一下你看，我没给你讲什么Nginx的高级正则，也没讲什么LVS、Keepalived。那些是给想当架构师的人看的。对于咱们大多数运维或者想快速干活的人来说，逻辑就这么简单：想省事：按我的操作来想抗揍：把数据库换成RDS，把图片上传换成OSS插件，前面加个SLB。哪怕服务器原地爆炸，用户都感觉不到。技术是为业务服务的，别为了显摆技术去搞那些复杂的架构。能用最简单的方法解决问题，那你就是公司里最靓的仔。下次老板再让你搭官网，直接把这套方案甩给他，然后告诉他：“老板，单机版免费，集群版得加预算，您看走哪条道？”行了，干货就倒这么多。要是觉得这文章帮你省了掉头发的时间，别忘了点个关注。公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
系统慢成狗，开发甩锅网络？手把手教你搭建SkyWalking全链路监控，让性能瓶颈无处遁形！
前两天凌晨三点，手机又是这熟悉的夺命连环call。爬起来一看，业务群里炸锅了。客服在吼：“用户登录不上去！一直在转圈！” 开发在喊：“我看日志了，没报错啊，服务都活着，CPU 也是绿的，是不是网络抖动了？运维查查交换机？”那一刻，我手里的保温杯差点没捏碎。网络抖动？每次系统慢查不出原因就赖网络，网络招谁惹谁了？这种场景，咱干运维的兄弟应该太熟悉了。特别是在现在微服务架构满天飞的年代，一个请求进来，可能要经过网关、A服务、B服务、缓存、数据库、消息队列……中间任何一个环节卡顿，整个请求就崩了。传统的监控，Zabbix 看看 CPU 内存，ELK 搜搜日志，这时候基本就在抓瞎。因为你不知道这一笔请求，到底死在了哪一步。这时候，你就需要一把“上帝之眼”，也就是我们要聊的主角——APM（Application Performance Management，应用性能管理）。今天咱们不整那些虚头巴脑的概念，我就带大家从头捋一遍，APM 到底是啥，市面上有哪些能打的开源工具，最后我会手把手教大家搭建一套目前最火的 Apache SkyWalking，让你下次再遇到“系统慢”，直接把证据甩开发脸上：看清楚了，是你这条 SQL 跑了 5 秒，别特么赖网络！APM 到底是干啥的？说白了，APM 就是给你的应用程序做“核磁共振”。以前单体应用时代，代码都在一个包里，哪慢查哪。现在微服务拆得七零八落，服务之间调用关系像一团乱麻。APM 核心就干三件事：链路追踪（Tracing）： 就像给每个请求打个“电子标签”（Trace ID）。这个请求从网关进来，经过了哪些服务，调了哪些数据库，每一步花了多少毫秒，全给你记录下来，画成一张瀑布图。指标监控（Metrics）： 服务吞吐量（CPM）、响应时间（P99/P95）、错误率。这些是宏观数据，告诉你系统健不健康。日志关联（Logging）： 光知道慢不行，还得知道当时报了啥错。好的 APM 能通过 Trace ID 把上下文日志串起来。这就好比送快递。没有 APM，你只知道快递发了，最后没收到。有了 APM，你能看到快递几点几分在哪个转运中心，是不是卡在某个仓库（数据库）里出不来了。开源界的神仙打架：选谁？市面上开源的 APM 工具其实不少，早些年我也折腾过好几个。Zipkin：这算是鼻祖了，Twitter 开源的。早几年用的挺多，Spring Cloud 早期官方推荐。但说实话，现在看有点简陋了，界面比较原始，功能也比较单一，基本只能做简单的链路追踪，对代码侵入性虽然不大，但维护起来有点没劲。Pinpoint：韩国人搞的，基于 Java Agent，如果你全是 Java 技术栈，这玩意儿其实挺强。它的调用链路图画得特别漂亮，粒度非常细。但它有个致命缺点：存储依赖 HBase。兄弟们，维护过 HBase 的都知道，那就是个爹。加上它数据量一大，对服务性能影响比较明显，我们就遇到过装了 Pinpoint 导致服务吞吐量下降 10% 的情况。Jaeger：CNCF 旗下的，Go 语言写的，云原生亲儿子。如果你是全套 K8s + Istio，用它很顺手。但它的 UI 还是偏极客风，很多运维想要的报表功能它默认没有，得二次开发。Apache SkyWalking：这是今天要推的主角。国产之光（吴晟大佬主导），现在已经是 Apache 顶级项目。为啥选它？理由很简单：无侵入：Java 应用启动加个参数就行，一行代码不用改。多语言：Java, .NET, Node.js, Go, Python 都支持。后端灵活：默认用 Elasticsearch 存数据，这玩意儿咱运维都熟，不用去啃 HBase。界面炫酷且实用：拓扑图、各种热力图、慢 SQL 排名，老板和开发都爱看。社区活跃：文档中文友好，出了 bug 哪怕去 GitHub 提 issue，回复都很快。所以，这几年我也就基本锁死 SkyWalking 了。实战：搭建 SkyWalking 全链路监控光说不练假把式。下面咱们找台机器，实际跑起来。假设你手头有一台 Linux 服务器（CentOS/Ubuntu 都行），装好了 Docker 和 Docker Compose。如果你还在用源码编译安装，那我建议你赶紧弃暗投明，Docker 部署这东西太香了，版本管理方便，还不污染宿主机环境。我们这次部署的是 SkyWalking OAP（后端服务） + UI（前端界面），存储使用 Elasticsearch 7.x。1. 准备 docker-compose.yml找个目录，比如 /opt/skywalking，建个 docker-compose.yml 文件。注意啊，这里有个坑。SkyWalking 的版本和 Elasticsearch 的版本是有对应关系的。别瞎配，容易报错。我这里用的是 SkyWalking 9.x 版本，配合 ES 7.10，非常稳。version: '3.8' services: # 1. 存储层：Elasticsearch elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.2 container_name: elasticsearch restart: always ports: - 9200:9200 environment: - discovery.type=single-node - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - ./es_data:/usr/share/elasticsearch/data # 2. 初始化脚本：负责在ES里建表 oap-init: image: apache/skywalking-oap-server:9.4.0 container_name: oap-init restart: on-failure entrypoint: /bin/sh command: > -c "/skywalking/bin/oapServiceInit.sh && exit 0" depends_on: - elasticsearch environment: SW_STORAGE: elasticsearch SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200 # 3. 核心后端：OAP Server oap: image: apache/skywalking-oap-server:9.4.0 container_name: oap restart: always ports: - 11800:11800 # gRPC端口，Agent发数据用这个 - 12800:12800 # HTTP端口，UI查数据用这个 depends_on: oap-init: condition: service_completed_successfully environment: SW_STORAGE: elasticsearch SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200 TZ: Asia/Shanghai # 4. 前端界面：SkyWalking UI ui: image: apache/skywalking-ui:9.4.0 container_name: skywalking-ui restart: always ports: - 8080:8080 depends_on: - oap environment: SW_OAP_ADDRESS: http://oap:12800 TZ: Asia/Shanghai这里多嘴一句，oap-init 这个 service 是 9.x 之后推荐的做法，专门用来初始化 ES 索引的，跑完就退出了。以前是 OAP 自己启动时检查，但容器化环境下有时候会有时序问题，独立出来更稳。2. 启动服务在目录下执行：docker-compose up -d这时候你可以去冲杯咖啡。回来后，用 docker-compose logs -f 看看日志，如果没看到 Exception，Elasticsearch 也没报错，那就稳了。打开浏览器，访问 http://服务器IP:8080。如果你看到了那个蓝色的、充满科技感的登录界面（默认没有密码），恭喜你，地基打好了。现在里面是空的，因为还没接入应用。3. 接入 Java 应用（Agent 埋点）这是最关键的一步。SkyWalking 的强大之处在于 Java Agent。它像一个寄生虫（褒义的），附着在你的 Java 进程上，拦截方法的调用，把数据发给刚才搭建的 OAP Server。我们需要下载 skywalking-java-agent。去官网下载页面，找 "Java Agent" 的包，下载解压。你会得到一个 skywalking-agent 目录。这个目录里有个 skywalking-agent.jar，这就是核心。还有一个 config/agent.config，是配置文件。通常为了省事，我都不改配置文件，直接通过启动命令行的参数来覆盖配置。假设你的应用叫 user-service，以前的启动命令是：java -jar user-service.jar现在，你要改成这样：java -javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar \ -Dskywalking.agent.service_name=user-service \ -Dskywalking.collector.backend_service=服务器IP:11800 \ -jar user-service.jar看懂了吗？就加了三行东西：-javaagent：指定探针 jar 包的位置。service_name：给你这个服务起个名，这名字以后会在 UI 上显示。backend_service：指定数据发到哪去，就是刚才 docker 部署的那个 OAP 的 11800 端口。这里有个大坑要注意！如果你是在 K8s 或者 Docker 容器里跑应用，记得把这个 agent 目录打进你的镜像里，或者通过 Volume 挂载进去。而且 backend_service 的地址一定要保证容器内部能访问通。我建议先拿个测试环境的服务试刀。重启应用，观察启动日志，如果没有报错，并且应用正常运行，这时候再去 SkyWalking UI 上刷新一下。见证奇迹的时刻到了。如何用它揪出性能瓶颈？一旦数据进来了，你会看到 Dashboard 上的数字开始跳动。咱们来看看怎么用这玩意儿来“打脸”。1. 拓扑图：上帝视角点开【Topology】菜单。你会看到一张网状图。如果你的系统是微服务架构，这里会非常壮观。你会看到 User 服务调了 Order 服务，Order 服务调了 Redis 和 MySQL。这时候，如果某条连线变成了红色，不用想，那条链路出问题了。可能是报错多，也可能是响应太慢。鼠标放上去，直接显示平均耗时。以前开发老问“是不是数据库挂了？”，现在你指着屏幕说：“看，数据库这儿是绿的，但是你调第三方支付接口这根线是红的，耗时 5 秒，是你代码逻辑在等回调，懂？”2. 链路追踪：显微镜分析这是最实用的功能。点开【Trace】菜单。如果你接到了用户投诉，说“刚刚点了一次保存，卡了半天”。如果用户能提供报错时间，或者你有日志里的 TraceID，直接搜。如果没有，就在右边的时间轴上找那个耗时特别长的请求。点开那个长条，你会看到一个瀑布流。这个瀑布流详细到了什么程度？它会显示：Spring Controller 接收请求（0ms）Service 业务逻辑处理（5ms）JDBC Execute Statement（2000ms）Return（2ms）看到那个 2000ms 的红条了吗？点开它。SkyWalking 会直接把当时执行的那条 SQL 语句展示给你看！ 甚至连参数都能通过配置开启显示。这时候你就可以截图发群里了：“来来来，谁写的这条 SQL？全表扫描，没走索引，跑了 2 秒。赶紧优化去，别在这怀疑服务器 CPU 负载高了。”这就叫有理有据，令人信服。3. 性能剖析（Profile）：代码级的深究有时候，不是 SQL 慢，是代码逻辑慢。比如写了个死循环，或者正则匹配效率太低。这时候瀑布图只显示“Service 方法耗时 2 秒”，但不知道哪行代码慢。SkyWalking 有个高级功能叫【Profile】。你可以新建一个任务，指定监控某个 Endpoint（接口）。当这个接口再被调用时，它会把线程栈抓下来。分析结果会精确地告诉你：com.company.service.OrderService.calculatePrice() 这个方法里的第 45 行，消耗了 CPU 500ms。这简直就是远程 Debug 神器，开发看了都得给你递烟。生产环境落地的几个“坑”虽然 SkyWalking 很爽，但在生产环境大规模铺开，我有几条血泪经验得嘱咐你：1. 采样率设置默认情况下，Agent 可能会采集所有请求。如果你的业务量是几万 QPS，全量采集会把你的 ES 存爆，带宽也会吃紧。在 agent.config 里有个配置 agent.sample_n_per_3_secs。意思是每 3 秒采集多少条。或者配置采样率比例。通常生产环境，我们需要的是趋势和异常，不需要每一条都留底。建议开启采样，只留个 10%-20%，或者配置成只采集慢请求和错误请求。2. 数据清理（TTL）ES 里的数据是海量的。OAP 有个配置叫 recordDataTTL 和 metricsDataTTL。Trace 数据（那张瀑布图）最占空间，一般保留 3-7 天就够了，没人会去查上个月的慢请求。Metrics 指标数据可以留长点，比如 30 天，用来做月度报表。别贪多，否则你的磁盘报警会让你夜不能寐。3. 忽略心跳接口很多服务都有 /health 或者 Eureka/Nacos 的心跳包，一秒钟好几次。这些数据毫无价值，还会弄脏拓扑图。记得在 agent 配置里把这些路径加入 trace.ignore_path，眼不见心不烦。4. 报警规则SkyWalking 自带报警功能（Alarm）。你可以配置规则，比如“过去 3 分钟内，某个服务的平均响应时间超过 500ms”。它支持 Webhook。我一般的做法是写个简单的中间件，接收这个 Webhook，然后转成钉钉或飞书消息发到运维群里。这样一旦有慢服务，我们比用户先知道。总结运维这行，做到最后其实就是比谁手里的工具更锋利。以前我们是“背锅侠”，系统一慢就是我们的锅。有了 APM，我们变成了“裁判员”。SkyWalking 不仅仅是一个监控工具，它打通了开发和运维之间的那堵墙。当大家都看着同一张拓扑图，看着同一个 Trace 详情时，沟通成本会直线下降。搭建这一套东西，快的话半小时，慢的话半天，但它能为你节省的排查时间，可能是以后几年的无数个通宵。这波干货如果不收藏，下次系统崩了可别怪我没提醒你啊。兄弟们，如果你在搭建过程中遇到啥奇怪的报错，或者对 ES 的调优拿不准，欢迎在评论区留言。咱们一起探讨，绝不藏私。最后，码字不易，全是实战里摸爬滚打出来的经验。觉得有用的话，点个关注，转发给身边的运维兄弟和开发同事（特别是那个爱甩锅的）。公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
别只顾着跟ChatGPT聊天了，手把手教你给AI装上“麒麟臂”：深度解析 Agent Skill 是个啥
最近这大半年，我也没少折腾大模型。咱们搞运维的，原本以为也就是写脚本、搬服务器、调参数，结果现在还得被迫学习 Prompt Engineering（提示词工程），甚至得研究怎么让 AI 替我们干活。只要你稍微深入玩过一点 AI，肯定遇到过这种抓狂的情况：你问 ChatGPT，“帮我查一下线上数据库里用户表最后一条记录是什么”，它一本正经地回复你：“对不起，我是一个人工智能助手，无法访问您的私有数据库……”这时候你就想把键盘砸了。我们要的不是一个只会陪聊的吉祥物，我们要的是能干活的！能跑 SQL 的！能重启 Pod 的！能查日志的！这就是今天我要跟大伙唠的——Agent Skill（技能）。说得玄乎点，这是 AI 的“感知与执行能力”；说得通俗点，这就是给“脑子在云端”的大模型，装上了“手和脚”，让它能伸进我们的生产环境里搞破坏……啊不，搞建设。今天不扯那些虚头巴脑的概念，咱们就从代码和架构层面，把这个 Skill 到底是个什么鬼，怎么写，有什么坑，一次性给它扒干净。文章可能有点长，建议先收藏，回头蹲坑的时候慢慢看。所谓的“大脑”与“手”咱先得把思维转过来。以前我们写运维平台，逻辑是死的。if CPU > 90% then alert()这是规则。现在用了 Agent，逻辑是活的。User: "CPU 好像炸了，你去看看" -> Agent (思考): "用户说 CPU 炸了 -> 我应该查一下监控 -> 我需要调用 Prometheus 的 API -> 拿到数据后分析一下"看到没？中间那个“调用 Prometheus API”，就是 Skill。大模型本身（比如 GPT-4, Claude, DeepSeek）只是一个推理引擎。它像是一个刚毕业的、读过全世界所有书但被关在小黑屋里的博士生。他懂 Linux 内核原理，懂 TCP/IP 握手，但他没法碰到你的键盘。Agent Skill，就是你递给这个博士生的一把螺丝刀，或者一台连接了内网的终端。从技术实现上看，Skill 到底是什么？别被那些 LangChain、AutoGPT 之类的框架名词吓唬住了。剥去外壳，Skill 的本质就三样东西：函数（Function）：真正干活的代码。Schema（描述）：告诉 AI 这个函数是干嘛的，需要传什么参数。工具调用协议（Function Calling）：AI 决定调用这个函数时，怎么传递指令。一个最简单的 Skill 解剖咱们搞技术的，不看代码心里不踏实。假设我想让 Agent 帮我把一个很长的 Unix 时间戳转换成人类能看懂的时间。AI 其实自己也能算，但经常算错（大数学家嘛）。最靠谱的是调用 Python 的 datetime 库。如果你要封装这样一个 Skill，它在代码里长这样（伪代码，意会即可）：# 1. 这是真正干活的函数 def get_current_time(timezone="Asia/Shanghai"): """获取当前系统的格式化时间""" import datetime return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 2. 这是给 AI 看的“说明书” (Schema) tool_definition = { "name": "get_current_time", "description": "当用户询问现在几点，或者需要获取当前时间戳时使用此工具。", "parameters": { "type": "object", "properties": { "timezone": { "type": "string", "description": "时区字符串，默认为 Asia/Shanghai" } } } }注意那个 description。这才是 Agent Skill 的灵魂！咱们写代码，注释是给人看的，代码是给机器跑的。但是在 Agent 的世界里，注释（描述）是给 AI 看的，直接决定了它会不会用这个工具。如果你把 description 写成 func_time_01，AI 根本不知道这是啥，它可能就会在那胡说八道。如果你写成“获取当前时间”，当用户问“现在几点”时，大模型内部的概率分布就会指向这个工具。这一步，其实就是所谓的 Function Calling 流程：用户问：“现在几点？”大模型一看手中的工具箱（Prompt 里塞进去的 Schema 列表），心想：“嘿，get_current_time 这个工具好像对口。”大模型不直接回答用户，而是输出一个特殊的 JSON：{"tool": "get_current_time", "args": {"timezone": "Asia/Shanghai"}}。你的程序（Agent 运行时）拦截到这个 JSON，去执行真正的 Python 函数。拿到结果 "2025-02-24 15:30:00"，再把这个结果塞回给大模型。大模型看到结果，最后告诉用户：“现在的北京时间是 2025-02-24 15:30:00”。这整个闭环，才构成了一个完整的 Skill 调用。生产环境中的 Skill 没那么简单上面那是玩具。在真实的运维场景里，我们要写的 Skill 复杂得多。我想想我最近写的一个 Skill，是用在大盘监控助手里的。那个需求是：查某个服务在 K8s 里的日志。这玩意儿要是写成 Skill，坑不仅多，而且深。第一个坑：参数的幻觉。你定义了一个 Skill 叫 fetch_k8s_logs，参数需要 namespace, pod_name, lines。用户问：“帮我看看支付服务的日志。”AI 怎么知道“支付服务”对应哪个 Namespace？对应哪个 Pod？它不知道。所以它可能会胡编乱造一个 namespace="payment-prod", pod_name="payment-service-123"。这时候你的函数一跑，报错：Pod 不存在。怎么解决？这就不单单是一个 Skill 的问题了，这是 Skill 设计模式的问题。通常有两种路子：写死映射：在 Prompt 里告诉 AI，“支付服务对应的 label 是 app=payment”。多步 Skill：你得先给 AI 一个 list_pods(keyword) 的技能。AI 得先搜一下，拿到真实的 Pod 名字，再调用 fetch_k8s_logs。这就是为什么现在的 Agent 看起来有点呆，反应慢，因为它在后台可能默默跑了好几个来回的 Skill。第二个坑：输出太长，撑爆上下文。运维的日志，那是没边的。你直接 kubectl logs 一下，几十兆文本出来了。如果你把这几十兆文本直接 return 给大模型，大模型当场就得 OOM（Token 超限），或者 API 费用直接让你破产。一个成熟的 Skill，必须对返回值进行裁剪和压缩。我在写日志查询 Skill 的时候，会在 Python 代码里做个截断：只取最后 2000 个字符，或者用简单的正则提取 Error 关键字周边的行。你要记住，Skill 的返回值是给 AI 读的，不是给终端显示的。你需要把最核心的信息喂给它，而不是把整个世界塞给它。第三个坑：安全，安全，还是 TMD 安全。我之前看过有个哥们，给 Agent 写了一个 exec_shell_command 的通用 Skill。他在 Description 里写：“执行任意 Shell 命令”。好家伙，简直是把 root 密码贴在脑门上裸奔。万一用户（或者 Prompt 注入攻击）诱导 AI 执行了 rm -rf / 呢？或者 cat /etc/passwd？虽说现在的模型都在做对齐（Safety Alignment），不会轻易干坏事，但作为运维，哪怕有 0.1% 的概率我们也不敢赌啊。所以，绝对不要写通用的 Shell 执行 Skill。要写专用的。比如 restart_nginx, clean_log_files, query_mysql_read_only。把动作限制在最小权限范围内。这就是“原子化 Skill”的概念。如何设计一个优雅的 Ops Skill？这部分全是干货，建议做笔记。我在设计运维 Agent 的技能库时，遵循这么几个原则，这都是血泪换来的教训：1. 原子性（Atomicity）一个 Skill 只做一件事。别写一个 diagnose_system 的超级大函数，里面既查 CPU 又查磁盘还查数据库。拆开。check_cpu, check_disk, check_db_latency。让 AI 自己根据情况组合使用。如果用户只问 CPU，它就不需要去骚扰数据库。这也符合微服务的思想嘛。2. 鲁棒性（Robustness）你的 Skill 代码必须能扛得住 AI 的胡乱输入。比如你需要一个 int 类型的端口号，AI 抽风传了个字符串 "8080" 甚至 "default"。你的代码里要做类型转换和异常捕获。千万别让 Skill 的报错直接把 Agent 进程搞挂了。如果出错，应该 return 一个清晰的错误信息字符串，比如 {"error": "端口号格式错误，请输入数字"}。这样 AI 看到错误信息，它甚至会自己反思：“哎呀，我传错参数了，我重新调一次。” —— 这真的很神奇，现在的 LLM 是有自我纠错能力的，前提是你得告诉它错哪了。3. 描述即代码（Prompt as Code）刚才说了，Schema 里的 Description 至关重要。有些复杂的参数，我在 Description 里甚至会写上 Example。比如：parameter: status_codedescription: "HTTP状态码。例如：200, 404, 500。请不要使用 'success' 这种文本描述，必须是数字。"你写得越像教幼儿园小朋友，AI 表现得越好。4. 结构化输出Skill 的返回值最好是 JSON 格式，或者是 Markdown 表格。虽然 LLM 能理解乱七八糟的文本，但结构化数据能让它更容易提取关键指标。比如查数据库，返回：[{"id": 1, "status": "active"}, {"id": 2, "status": "dead"}]比返回一段自然语言描述要好得多。一个实战案例：自动封禁异常 IP咱们来串起来想个场景。假设我们要搞一个安全运维 Agent。当发现 Nginx 日志里有大量 404 扫描时，自动封禁 IP。我们需要给 Agent 配备三个 Skill：Skill A: analyze_nginx_access_log入参：limit (分析最近多少行)功能：读取日志，统计 IP 访问频率和 404 次数。出参：JSON 列表，包含可疑 IP 和对应的攻击次数。Skill B: check_ip_reputation入参：ip_address功能：调用外部威胁情报 API（比如微步在线），查这个 IP 是不是已知的肉鸡。出参：RiskLevel (High/Medium/Low)。Skill C: block_ip_iptables入参：ip_address功能：执行 iptables -I INPUT -s {ip} -j DROP（注意权限控制！）。出参：执行结果 Success/Fail。工作流是这样的：监控系统报警 -> 触发 Agent -> Agent 调用 Skill A 拿到列表 -> Agent 发现有个 IP 很猛 -> Agent 思考：“我得确认一下这是不是误报” -> 调用 Skill B -> 确认是高危 IP -> Agent 决定：“封了它！” -> 调用 Skill C。你看，这如果不拆分成 Skill，全写在一个脚本里，逻辑会极其复杂。而且如果我想把封禁策略改成“只封禁海外 IP”，脚本得重写。用 Agent 的话，我只需要在 Prompt 里改一句话：“只封禁地理位置在海外的高危 IP”，AI 就会自己去想办法（可能需要你再补一个查询 IP 地理位置的 Skill）。这种灵活性，才是 Agent Skill 的真正魅力。别高兴得太早：延迟与成本吹了半天好，也得泼点冷水。用 Agent Skill 最大的痛点是 慢。用户发一条指令，中间可能涉及 3 次大模型推理 + 3 次 Skill 调用。现在的 GPT-4o 或者是 DeepSeek V3，哪怕推理速度再快，这么来回倒腾，几秒钟甚至十几秒就过去了。如果你指望用它来处理高频实时交易，那还是洗洗睡吧。它适合做离线的、复杂的、决策类的运维任务。比如故障根因分析、配置变更审计、资源巡检。还有一个是成本。Skill 的定义（Schema）是每次对话都要塞进 Prompt 里的。你如果定义了 50 个工具，光是工具描述就占了几千个 Token。每次问答都要带上这几千个 Token，这都是白花花的银子（或者 GPU 算力）。所以现在的趋势是 RAG for Tools。如果你的工具库很大，先用向量检索找到相关的 3-5 个工具，再把这几个塞给大模型，而不是一股脑全塞进去。总结Agent Skill 说白了，就是 API 的“自然语言接口化”。以前我们写 API 是给程序员用的，文档写在 Swagger 里。现在我们写 Skill 是给 AI 用的，文档写在 Schema 的 Description 里。这对我们运维人员提出了新的要求。以前你只要会写 Python 脚本就行；现在，你得会写“让 AI 能看懂、爱用、用不错”的 Python 脚本。这玩意儿未来会成为基础设施。以后你入职一家公司，可能不是问“你们的 CMDB 准不准”，而是问“你们的运维 Agent 都有什么技能？能不能帮我自动排查 K8s CrashLoopBackOff？”这波浪潮已经来了。咱们做运维的，本来就是干杂活出身，适应能力最强。别把这当成威胁，把它当成咱们手里更强的一把锤子。当你能熟练地编写 Skill，指挥 AI 帮你干掉 80% 的重复性排查工作时，你就可以端着咖啡，看着屏幕上的日志自动滚动，深藏功与名了。不说了，我得去把那个连不上数据库的 Skill 调试一下，这破 AI 又开始幻觉参数了……最后，如果你对 AI 运维、Agent 开发、或者是那些奇奇怪怪的生产环境故障感兴趣，欢迎关注我的公众号。咱们一起在运维的泥潭里，仰望 AI 的星空。公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
把Docker镜像从1.2G干到30M，这玩意儿简直是装逼神器！
兄弟们，最近过得咋样？时间过得真快，明天就要开始搬砖了！！！前两天我在平台上巡检，差点没被气笑。有个新来的开发小伙子，部署了一个简单的Python Web服务，也就是个Flask写的小接口，功能简单得令人发指，结果我看了一眼那个Pod的镜像大小——好家伙，1.2GB！我当时就去群里@他了，我说：“兄弟，你这是把整个Ubuntu操作系统连带桌面环境都打包进去了吗？不知道的还以为你在容器里挖矿呢。”这其实是现在很多公司的通病。大家都在喊着云原生，喊着微服务，结果微服务拆分得倒是挺细，镜像却一个个肿得像充了气的河豚。磁盘告警是常事，这还不是最要命的，最要命的是CI/CD流水线。每次发版，光是Pull镜像就得在那转圈转半天，老板问为什么发布这么慢，你敢说是网速不好？咱干运维的，得有绝活。今天也不藏着掖着，给大伙安利个我用了很久的“减肥药”——Docker-Slim（现在好像改名叫SlimToolkit了，但我们还是习惯叫docker-slim）。这玩意儿有多狠？它能把一个原本几百兆甚至上G的镜像，在不动代码的情况下，直接压缩到原本的几十分之一。我那个1.2G的Python镜像，最后给我压到了30多M，跑起来啥问题没有。别不信，今天就带大家从头到尾盘一盘这玩意，顺便聊聊这里面的坑。为什么你的镜像那么肥？在讲工具之前，我得先吐槽两句。很多人的Dockerfile写得简直就是“灾难现场”。什么FROM python:3.9起手，这一个基础镜像下去就得800MB+。然后RUN apt-get update && apt-get install vim curl wget git gcc g++ make... 一顿操作猛如虎。我就想问问，你生产环境的容器里需要gcc吗？需要git吗？你是准备在容器里现场编译内核还是怎么着？还有那些COPY指令，COPY . /app，不管三七二十一，把本地的.git目录、甚至是那几个G的测试数据、日志文件全拷进去了。这镜像能不胖吗？虽然现在有了Multi-stage builds（多阶段构建），稍微好点了。但是Python这种语言挺尴尬的。用python:alpine吧，只有50MB，挺香。但是！兄弟们，Python在Alpine上是个大坑啊。因为Alpine用的是musl libc，而很多Python库（比如numpy, pandas, grpc）的whl包是基于glibc编译的。一旦上了Alpine，pip install的时候找不到预编译包，就开始在现场源代码编译。那一编译起来，少则几分钟，多则半小时，CPU直接拉满，甚至还会因为缺各种头文件报错。最后你为了编译成功，又装了一堆build-base、linux-headers，最后镜像又回到了几百兆。这时候，Docker-slim这种“黑科技”就派上用场了。它让你既能用Debian/Ubuntu的兼容性，又能享受Alpine的体积。Docker-slim 是个啥原理？这东西聪明就聪明在，它不需要你去手动分析依赖。它的工作原理有点像我们去医院做体检。它会把你的目标镜像先跑起来，启动成一个临时容器。然后，它利用Linux内核的特性（主要是ptrace、inotify这些机制），在旁边“暗中观察”。它会监控这个容器启动后都干了啥：读取了哪些文件？加载了哪些动态链接库（.so文件）？运行了哪些网络请求？用到了哪些环境变量？Python解释器到底加载了哪几个.py文件？等监控结束，它就把这些“用到过的”东西提取出来，再塞到一个极简的空白镜像（scratch）或者极小的底包里，生成一个新的镜像。至于那些没用到的——什么vim、apt、man手册、无用的库文件——统统扔掉。这就好比搬家，你住了十年，家里一堆破烂。搬家公司（Docker-slim）来了，让你在屋里生活一天，它看你用了牙刷、用了床、用了锅，就把这些搬走，剩下的旧报纸、坏椅子全给你扔垃圾堆。简单粗暴，但是有效。实际上手搞一把光说不练假把式。咱们来个真实的Python例子。我随手写个简单的Flask应用，这就模拟咱平时最常见的微服务。代码准备：搞个 app.py：from flask import Flask import os app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return "Hello! I used to be a 1GB monster!" if __name__ == '__main__': # 监听所有网卡，端口5000 app.run(host='0.0.0.0', port=5000)搞个 requirements.txt：Flask==2.0.1 Werkzeug==2.0.3构建那个“虚胖”的镜像：搞个最普通的Dockerfile，故意按很多人的习惯写：# 直接用官方的大镜像，这玩意儿基于Debian，贼大 FROM python:3.9 WORKDIR /app # 先把依赖装了 COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 把代码拷进去 COPY . . EXPOSE 5000 CMD ["python", "app.py"]构建一下：docker build -t my-fat-flask-app .构建完我用 docker images 看了一眼。好家伙，885MB。这就离谱。我代码就几行，加上依赖顶多几兆，剩下800多兆全是操作系统的肉。主角登场：减肥开始安装docker-slim很简单，如果你是Mac，直接brew一把梭；Linux的话下载个二进制包丢到/usr/local/bin就行，这我就不废话了，大家都会。核心命令就这一个：build。docker-slim build --target my-fat-flask-app --tag my-slim-flask-app敲下回车，你会看到终端里开始疯狂刷屏。这感觉就像黑客电影里一样。它会干这么几件事：分析原镜像的元数据。启动一个临时容器（Instrumented container）。尝试去探测这个容器（Probe），默认它会去调你的HTTP接口（它会自动识别出你在Dockerfile里EXPOSE的5000端口）。收集数据。生成新镜像。见证奇迹的时刻：等它跑完（大概几十秒），你再用docker images看一眼。REPOSITORY TAG SIZE my-fat-flask-app latest 885MB my-slim-flask-app latest 28MB看到没有？从 885MB 变成了 28MB！缩小了30多倍！这不仅仅是省磁盘空间的问题。你想想，Kubernetes拉取一个28MB的镜像需要多久？一眨眼的事。拉取800多MB呢？网络稍微抖一下，Pod启动就得延时好几分钟。对于扩缩容要求高的业务，这简直是救命的。而且，安全性也提高了。原来的镜像里有几万个文件，里面可能藏着几百个已知的高危漏洞（CVE）。现在的镜像里只有Python解释器、那几个必须的so库和你的代码。攻击面瞬间小了无数倍。Trivy扫一下，一片清净，安全合规部门的同事看了都得给你递烟。我们试着运行一下这个瘦身后的镜像：docker run -p 5000:5000 my-slim-flask-app访问一下 localhost:5000，输出 "Hello! I used to be a 1GB monster!"。稳如老狗。坑？那肯定是有的要是这东西这么完美，那早就统一度量衡了。实际生产中使用，我踩过的坑比吃过的米还多。坑一：Python的动态加载特性Docker-slim的核心逻辑是“动态分析”。它得看着你的程序跑，才知道你需要啥。但Python这语言特别灵活。如果你的代码里有些import是写在函数内部的（Lazy Import），或者用 importlib 动态加载模块，或者根据配置文件去读取某些文件。举个例子，假设你只在处理 /export_excel 接口的时候才会 import pandas。在Docker-slim构建的过程中，它默认的探针（HTTP Probe）可能只是简单地请求了一下根路径 /，程序返回了个200 OK，Docker-slim就以为完事了。它心里想：“哦，这家伙不需要pandas。”结果把pandas给删了。等到上了生产环境，真实用户调了一下导出Excel的功能，程序跑到那一行，傻眼了——ModuleNotFoundError！直接Crash。怎么破？这事儿不能怪工具，得怪咱没配置好。你需要告诉它：“兄弟，虽然我刚才没用这几个文件，但你得给我留着。”你可以用 --include-path 参数强制保留文件或目录：docker-slim build \ --include-path /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas \ --include-path /app/configs \ --target my-fat-flask-app或者，更高级一点，让探针更聪明。它支持 --http-probe-cmd，你可以自定义探测的命令，比如用curl多调几个接口，覆盖所有的业务逻辑：docker-slim build \ --http-probe-cmd "curl http://localhost:5000/ && curl http://localhost:5000/export_excel" \ --target my-fat-flask-app甚至，你可以直接暂停在那个临时容器里，手动进去操作一番，让程序把该加载的都加载了，再让它继续生成。这虽然麻烦点，但最稳。坑二：Web服务启动慢，探针超时有的Python应用，初始化巨慢，比如要连数据库预热连接池，或者加载一个巨大的机器学习模型（PyTorch/TensorFlow）。Docker-slim启动容器后，默认等个几秒钟就开始探测端口。发现连不上，就报错或者生成了个空壳镜像。这时候千万别慌，加参数 --http-probe-start-wait，给它点时间缓冲。docker-slim build --http-probe-start-wait 60 --target my-fat-flask-app坑三：非Web应用的尴尬如果你的容器不是个Web Server，而是一个Celery Worker，或者一个定时任务脚本，Docker-slim默认的HTTP探测就废了。这时候你需要用 --continue-after 参数。比如告诉它，当看到日志里出现 "Worker ready" 这句话时，就认为运行结束了，开始打包。docker-slim build --continue-after "Worker ready" --target my-worker-imageXray：透视你的镜像除了减肥，Docker-slim还有一个特别好用的功能叫 xray。有时候我就想知道，这个第三方镜像到底里面藏了啥猫腻？直接跑：docker-slim xray --target python:3.9-slim它会给你列出一份详细的报告，告诉你每一层Layer里都有啥文件，哪些文件变动了，哪些是重复的。这比直接读Dockerfile直观多了。特别是排查那个“因为一层改动导致整个镜像缓存失效”的问题时，Xray简直是显微镜。为什么我推荐它而不是Alpine？肯定有人会抬杠：“直接用Alpine作为基础镜像不就行了吗？本来就很小。”话是没错。Alpine确实只有5MB。但是，前面我也提到了，Alpine + Python = 噩梦。musl libc和glibc的差异能让你怀疑人生。很多C扩展的Python库在Alpine上要么装不上，要么慢得要死，要么跑起来有诡异的Bug（比如DNS解析超时）。Docker-slim的好处在于，你可以继续使用你熟悉的 python:3.9 (基于Debian) 作为基础镜像。这意味着你拥有了Debian完美的兼容性（glibc），所有的whl包拿来就能用，不需要现场编译。然后通过Docker-slim把体积压得比Alpine还小。这叫“去其糟粕，取其精华”。既要了Debian的兼容性，又要了比Alpine还小的体积。鱼和熊掌，这次我是真都要了。生产环境落地建议虽然这东西好用，但我还是得啰嗦两句生产落地的建议，稳字当头嘛。别在生产环境直接跑docker-slim：我的意思是，这个瘦身的过程，应该放在CI/CD流水线的“构建阶段”。开发提交代码 -> Jenkins/GitLab CI 构建原始镜像 -> 运行测试 -> 通过测试后 -> 运行docker-slim生成瘦身镜像 -> 推送到Harbor -> 部署到K8s。一定要做验证：瘦身后的镜像，必须经过一轮自动化测试。别盲目自信。万一少了个so库，服务起不来是小事，运行到一半崩了才尴尬。保留原始镜像：Harbor里最好保留那份“肥”的镜像一段时间。万一瘦身版的出了诡异问题，咱们能有个回滚的余地，或者方便进去debug。毕竟瘦身后的镜像连Shell可能都没了，你想docker exec进去看日志都做不到。调试技巧：如果你发现瘦身后的镜像有问题，但又进不去容器（因为bash都没了）。可以在build的时候加上 --include-shell，强行保留shell，方便你进去排查。查完问题，下次构建再去掉。总结一下在这个存储和带宽都要钱，且安全漏洞满天飞的时代，Docker-slim（SlimToolkit）绝对是运维工具箱里不可或缺的神器。它不是万能的，它需要你对自己的应用行为有一定的了解，需要你花点时间去配置探测参数。但一旦你配置好了，它带来的收益是巨大的：极速部署：秒级拉取，Python应用再也不怕冷启动。极致安全：攻击者进来了连个ls命令都敲不了。节省成本：镜像仓库的存储空间能省下一大笔。其实很多时候，运维的价值就体现在这些细节上。不是说你会敲几个命令重启服务器就叫厉害，能通过技术手段，在不影响业务的前提下，把基础设施的效率提升十倍，把成本降低十倍，这才是咱们的护城河。大家回去可以找个非核心的Python业务试试手，要是效果好，记得回来请我喝杯咖啡。我是老赵，咱们下期见。公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记
大年初二，我在丈母娘家蹲厕所修服务器：运维人的春节“保命”全攻略（附避坑+急救手册）
大家好，新年快乐。今天是年初二，按习俗是“回娘家”的日子。不管你现在是被七大姑八大姨围着问工资，还是躲在角落里瑟瑟发抖地盯着手机屏幕，咱们现在的状态估计都差不多——人虽然在走亲戚，魂儿早就飞回机房了。刚才吃饭的时候，兜里手机猛地震了一下，我那拿筷子的手瞬间就抖了，心率直接飙到120。旁边二舅还以为我帕金森犯了，其实我只是被那个该死的Zabbix告警弄出了PTSD。哪怕最后一看只是个无关痛痒的“磁盘使用率超过85%”，那种那一瞬间的惊悚，只有咱们干运维的懂。别笑，我知道你包里肯定背着电脑。老婆骂你“跟电脑过日子去吧”，亲戚看你像看外星人，但咱们心里苦啊。这几天，全中国都在狂欢，咱们是在渡劫。既然躲不开，那咱就聊聊，在这兵荒马乱的春节期间，怎么靠着背包里那点东西，既能保住系统的99.99%，又能保住咱们在亲戚面前的面子，顺便还能偷摸睡个好觉。一、 出门前的“战备检查”：背包里装的不是电脑，是尊严很多人觉得，运维不就是带个笔记本吗？错。春节期间的背包，那就是咱们的武器库。先说电脑。别拿那种续航只有俩小时的游戏本出来现眼，这几天你找不到插座的概率太大了。我这次背的是那台跟了我五年的ThinkPad，虽说又厚又沉，但它皮实，关键时刻能砸核桃，也能扛住熊孩子的暴击。重点来了，你包里有没有这两样东西？一个是4G/5G的随身WiFi，或者一张备用的物联网流量卡。千万别信亲戚家的WiFi。你知道我遇到过什么情况吗？前年去我大姨家，那路由器估计是十年前办宽带送的，连接数一超过5个就死机。那天正好赶上流量洪峰，我这刚连上VPN，屋里小孩一开王者荣耀，我这边SSH直接断连。那一刻，我想死的心都有。所以，一定要有自己的独立网络，这是保命的根本。另一个是USB转串口线（Console线）。这玩意儿平时用不上，现在云服务器多了更用不上。但万一呢？万一你就在本地，万一那个物理机房就在你隔壁县城，万一远程彻底失联需要你肉身去现场插交换机呢？这根线不占地儿，带上它，你就是专业。还得提一嘴VPN客户端。别只装一个。公司的VPN平时稳得一笔，一到春节这种关键时刻就爱掉链子。OpenVPN装上，EasyConnect装上，向日葵、TeamViewer也都备着。我还习惯在公网上留个极简的跳板机，哪怕所有图形界面工具都挂了，只要能SSH连上跳板机，我就能通过端口转发跳回内网。这叫狡兔三窟。二、 别信开发的“鬼话”，封网就是封网腊月二十三之后，我就在公司群里发了疯狗警告：谁也别想动生产环境。我知道，总有那么几个开发兄弟，在大年三十前跑来跟你说：“哥，我就改个配置文件，真的不动代码，顺手的事儿，为了用户体验。”这时候，你一定要硬气。你就当他是要来拆你家房子的。墨菲定律在春节是有加成的。平时你改个Nginx配置，reload一下也就完事了。春节期间，你这一reload，可能就会因为某个潜伏已久的语法错误导致服务起不来，然后你就会发现备份文件也是坏的，接着回滚失败，最后不得不把还在吃年夜饭的CTO喊起来。我有个血泪教训。几年前，有个做支付网关的哥们，心软答应开发在除夕下午更新了一个“优化日志格式”的补丁。听起来人畜无害对吧？结果那个补丁里有个句柄泄露的Bug。平时流量小看不出来，除夕晚上八点，红包流量一来，服务器直接因为Too many open files挂了。那天晚上，全中国都在抢红包，他在机房里对着黑屏幕流泪，连春晚的《难忘今宵》都没听上。所以，记住我的话：封网期间，ReadOnly就是咱们的护身符。 除非是那种如果不改公司立马倒闭的一级故障，否则任何变更一律驳回。这不是刁难，这是为了让大家都能安稳吃顿饺子。三、 告警配置的“艺术”：别让狼来了毁了你的睡眠这几天，咱们的宗旨是：只要业务没挂，核心链路通着，其他的回头再说。平时咱们为了监控到位，恨不得CPU跳一下都发个短信。但这几天不行，你得学会“抓大放小”。我把告警分了个级，大家可以参考一下：一级告警（天塌了）： 比如核心数据库宕机、负载均衡器无响应、支付接口成功率跌破90%。这种告警，直接接入电话通知（PagerDuty或者云厂商的语音通知），哪怕我喝断片了也得把我炸醒。二级告警（有点疼但死不了）： 比如某台非核心节点的应用服务器OOM重启了（K8s自己会拉起来），或者磁盘空间到了85%（只要不是日志盘疯涨，撑个三五天没问题）。这种告警，发个钉钉或飞书消息就行，静音，等我睡醒了或者蹲坑的时候再看。三级告警（纯属骚扰）： 比如常规的定时任务报告，或者一些无关痛痒的网络抖动。直接屏蔽，过年期间我看都不看。这里有个小技巧。如果你用的是Zabbix或者Prometheus，建议搞个“春节静默规则”。把那些平时为了调优而设置的敏感阈值，临时调高一点。比如CPU负载，平时2就要报警，现在调到5再报。我们要的是“活着”，不是“健康”。四、 当故障真的来临：春节期间的“急救”原则怕什么来什么。万一就在刚才，你正给长辈敬酒呢，电话响了，核心服务502了。怎么办？第一条原则：不要慌。我知道这很难。旁边七嘴八舌的，电视机声音震天响。这时候你得找个安静的房间（厕所通常是最好的选择），深呼吸。哪怕系统全崩了，地球照样转。第二条原则：优先恢复，而不是定位问题。平时咱们讲究根因分析（RCA），要扒代码看哪一行错了。但春节期间，咱们只有一个人，手里工具也不趁手。这时候，最重要的指标是MTTR（平均恢复时间）。别去查日志看是哪个变量空指针了，先试试重启。重启不行？回滚到上一个版本。回滚不行？切断非核心流量（降级）。哪怕你写个脚本每分钟重启一次服务来硬抗内存泄露，只要能撑到初七大家回来上班，那你就是英雄。举个真实例子。有一年春节，Redis集群因为流量突增爆了。那时候去分析热Key根本来不及，而且也没那个环境。我直接把那个耗流量最大的“即时排行榜”功能给切了（改了前端配置不展示）。用户顶多就是看不到谁是第一名，但不影响他们下单发红包。这就叫丢车保帅。只要核心业务（收钱、核心展示）是好的，其他的都可以牺牲。第三条原则：该摇人时就摇人。别逞强。如果十分钟内你搞不定，或者你发现问题超出了你的认知范围（比如被大规模DDoS攻击，或者机房光纤被挖断了），立马摇人。在群里喊一声，没准哪个研发兄弟正无聊刷手机呢。多个人多双眼睛，解决问题的速度是指数级提升的。千万别自己闷头搞，最后把小火搞成大灾难，那样锅就真的甩不出去了。五、 那些不得不说的“骚操作”既然是干货，那就得来点具体的。这几天在恶劣环境下办公，有几个命令和工具你得备好。1. 应对网络不稳定的神器：tmux 或 screen亲戚家的网你是知道的，时断时续。你要是正在跑一个耗时很久的脚本（比如数据库备份或者日志分析），SSH突然断了，那脚本也就挂了，搞不好还会留下僵尸进程。一定要用 tmux。连上服务器第一件事，先敲个 tmux。哪怕网断了，你的会话还在服务器上跑着，等你下次连上去，tmux attach 一下，画面完美恢复，就像什么都没发生过一样。这绝对是低延迟、丢包环境下的救命稻草。2. 快速排查问题的“三板斧”当你在那样嘈杂的环境下，脑子是不转的。你需要把这些命令刻在肌肉记忆里：看谁在捣乱： top -c （看CPU和具体命令），进去了按 P 按CPU排序，按 M 按内存排序。看网络堵没堵： netstat -nat | grep ESTABLISHED | wc -l，或者高端点用 ss -s。要是连接数暴涨，多半是被攻击了或者流量突增。看日志别用vim： 千万别手贱用 vim 去开几G的日志文件，服务器会死给你看。用 tail -f xxx.log | grep "Error"，或者 grep -C 5 "Exception" xxx.log 来看上下文。3. 那些 dirty 但好用的脚本我电脑里存着几个脚本，专门应对突发状况。比如“清理磁盘脚本”：自动扫描 /tmp 和日志目录，把超过3天的日志全部清空（注意是清空 > file.log 而不是删除 rm，避免句柄不释放）。比如“自动拉起脚本”：写个死循环监控核心进程，一旦没了立马拉起来。虽然这很low，但在没人能修bug的时候，它能保证服务活着。六、 如何面对亲戚的“灵魂拷问”最后，聊聊咱们的心理建设。这两天走亲戚，除了系统告警，最怕的就是七大姑八大姨问：“你在外面是做什么工作的呀？”你要是说“运维”，他们听不懂，还会觉得你是运货的。你要是说“工程师”，他们会问你是修桥还是修楼的。你要是说“管服务器的”，完了，下一句必定是：“正好，我家电脑有点卡，那是服务器吗？你给修修。”经过我多年的摸爬滚打，我总结了一套“春节特供身份定义”，供大家参考：面对有点文化的叔叔阿姨： “我是做互联网安全的，保障大家微信发红包不卡顿、刷抖音不黑屏。” ——听起来很高大上，而且跟他们生活息息相关，瞬间收获敬佩的目光。面对完全不懂行的老人家： “修大电脑的，那种机房里一排排特大的电脑。”面对熊孩子： “我是管游戏服务器的，你要是再闹，我就封你号。”（这招有奇效，虽然我根本没权限封他的王者荣耀，但他不懂啊）。当然，不管怎么解释，最后大概率还是逃不过修电脑的命运。我的建议是：随身带个U盘。里面装个360（虽然平时咱们鄙视它，但对付亲戚那满是弹窗和流氓软件的电脑，它是以毒攻毒的神器）、一个纯净版的Windows镜像、一个PE工具箱。甚至，有时候你只需要把他们电脑重启一下，清理一下桌面图标，或者把浏览器的hao123主页改回来，他们就会觉得你是神。这时候，你再顺手给他们手机连上你的WiFi，帮他们清理一下微信缓存，这顿饭你就稳坐C位了，连二舅都要给你倒酒。七、 玄学与心态：敬畏之心干咱们这行久了，多少都有点迷信。春节这几天，有些规矩咱还得守。别吃“挂面”： 咱们听不得“挂”字。别吃“黄花菜”： 懂的都懂，黄花菜都凉了。远离“芒果”： 忙啊，不想忙（芒）。服务器机柜上的旺旺雪饼： 那是供品，谁吃了我跟谁急。还有最重要的一点：闭嘴。千万不要在群里立Flag。什么“今年挺稳的”、“没什么流量”、“看来能睡个好觉”。只要这话一出，不出半小时，必有妖孽。保持沉默，保持敬畏，默默祈祷。写在最后其实，大年初二还得背着几十斤重的包，还得时刻盯着群消息，确实挺累的。看着窗外烟花爆竹，听着屋里麻将声响，有时候也会想，为什么选了这行？但转念一想，咱们就像是这数字世界的“守夜人”。当大家都在快乐地抢红包、刷视频、看直播、打游戏的时候，是咱们在背后扛着那如洪水般的流量。那个绿色的 “System Normal”，就是我们给这个世界最好的新年礼物。哪怕没人知道我们在厕所里敲过代码，哪怕没人知道我们在高速上重启过服务。既然选择了这一行，咱就把它干好。如果你现在正守在电脑前，或者像我一样把电脑放在饭桌旁，不妨给自己倒杯酒（或者可乐）。这一杯，敬那台永不宕机的服务器。这一杯，敬那些没日没夜的监控告警。这一杯，敬每一个坚守岗位的运维人。希望大家的PagerDuty、Prometheus、Zabbix永远保持沉默。希望所有的日志都没有Exception。希望所有的数据都已落盘。总结一下我的春节生存口诀：该吃吃，该喝喝，电脑背好别甚至。告警分级要做好，无关痛痒别烦躁。亲戚问起干什么，修修电脑最快乐。遇事千万不要慌，重启回滚是良方。网络神器备两套，流量充足心情好。不立Flag不嘴炮，稳稳当当过大年。好了，不说了，我得赶紧出去了，丈母娘喊我吃饺子了。刚才偷偷瞄了一眼，那台有点抖动的虚拟机好像稳住了。祝大家新年快乐，开工大吉，全年无故障，年终奖翻倍！如果你觉得这篇吐槽/实录对你有那么一点共鸣，或者想围观更多运维一线的摸爬滚打、避坑指南，欢迎关注我的公众号：公众号：运维躬行录个人博客：躬行笔记转发到朋友圈，保佑你今年服务器不宕机，所有Bug绕道走！