运维基础
自动化集群管理
- 1-Shell实战
- 2-Nginx实战
- 3-高并发与高可用
- 4-Ansible集群管理
运维高级
- 1-云平台运维指导
- 2-Docker容器化教程
- 3-分布式存储实战
- 4-Kubernetes教程
运维开发
- 1-Python基础教程
- 2-Python数据分析
- 3-GoLang基础教程
监控与CI/CD
数据库补充
- 1-Oracle基础入门
- 2-达梦数据基础入门
作者文章归档:zuojie@88.com
对于 Kubernetes 用户来说,80% 的日常操作都围绕着 20% 的 YAML 配置。掌握这些高频配置的写法和含义,是玩转 K8s 的关键。
在深入具体资源之前,有几个在所有资源中几乎都会出现的顶级字段:
apiVersion: 定义该资源所属的 API 组和版本。v1apps/v1, batch/v1(Job), networking.k8s.io/v1(Ingress)kind: 定义资源的类型,如 Pod, Deployment,...适用场景:Pod 故障排查、优雅终止配置、健康检查设置、任务类 Pod 管理。
前置条件:
| 组件 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| Kubernetes | 1.20-1.30 | 生命周期管理核心特性稳定 |
| Container Runtime | containerd/Docker | 容器运行时 |
阶段(Phase):
Pending:...高可用Kubernetes集群规划
| 主机名 | IP地址 | 说明 |
|---|---|---|
| k8s-master01 ~ 03 | 192.168.8.15 ~ 17 | master节点* 3 |
| k8s-node01 ~ 02 | 192.168.8.18 ~ 19 | worker节点* 2 |
| k8s-master-lb | 192.168.8.20 | keepalived虚拟IP |
| 配置信息 | 备注 |
|---|---|
| 系统版本 | ubuntu |
| Docker版本 | 20.10.x |
| Pod网段 | 172.16.0.0/16 |
| Service网段 | 10.96.0.0/16 |
所有节点更...
本书围绕大型网站技术架构的“核心原理+案例实践”展开,从架构演化、模式、核心要素,到具体架构设计、案例分析及架构师能力,形成完整知识体系,以下按书籍篇章结构梳理所有核心知识点:
与传统企业应用相比,大型网站具有7个核心特点:
计算机硬件就像 “一个工厂”,各组件分工明确又相互配合,核心可分为「运算控制层」「存储层」「连接层」「输入输出层」,整体结构如下:

核心逻辑:CPU(大脑)负责计算,内存(临时工作台)存放待处理数据,硬盘(仓库)长期存数据,主板(工厂流水线)连接所有组件,电源(供电站)保障运行,网卡(通信员)实现网络连接。
* 通俗定义:负责执行计算、判断、控制等核心任务,是计算...
对于初学者来说,子网划分、IPv6、端口是计算机网络的核心基础概念,它们分别解决了“网络怎么分”“地址够不够用”“数据发给谁”的问题。下面用“生活化类比+具体案例”的方式,一步步讲清楚,每个概念都搭配“怎么看、怎么用”的实操方法,降低理解门槛。
我们可以把一台电脑/手机比作“一栋公寓楼”,IP地址是公寓楼的地址(比如“XX街100号”),而端口就是公寓楼里的“房间号”(比如“301室”)。
网络数据要发给这台设备时,先通过IP地址找到“公寓楼”,再通过端口找到“具体房间”——这个“房间”其实就是设备上运行的某个网络程序(比...
对于初学者来说,NAT(Network Address Translation,网络地址转换) 可以理解为“家庭/公司内网与互联网之间的‘翻译官’”——它能让多个内网设备(手机、电脑、电视)共用一个公网IP访问互联网,同时保护内网设备不被外网直接访问。

我们先明确两个关键概念,再理解NAT的必要性:
202.103.54.12),所有互联网设备(百度服务器、抖音服务器)都有唯一公网IP。
版本控制(Version Control)是一种记录文件内容变化,以便将来查阅特定版本修订情况的系统。它可以帮助我们:
简单来说,版本控制就像给你的项目创建了一系列"快照",你可以随时回到过去的任何一个状态。
1.本地版本控制系统
2.集中式版本控制系统
以大家熟悉的“餐厅”为类比——把用户的请求看作“顾客需求”,服务器、网络设备看作“餐厅的人/工具”,运维的核心目标就是让“餐厅”既高效服务,又不翻车,还能扛住大客流。下面逐个拆解10个核心概念,每个都配生活场景,保证一看就懂:
小餐馆只有1个服务员,中午高峰10桌顾客全喊他,他会漏单、摔盘子;但如果有5个服务员,却只让1个带8桌,剩下4个站着摸鱼——这就是“资源浪费+效率低下”。
服务器也一样:所有用户请求都挤1台服务器,这台机“CPU跑满、内存爆炸”直接崩,旁边几台服务器却“CPU使用...