以下是服务重构的完整设计文档草稿，适合用于技术方案评审和后续开发实施。 🚧 服务部署 YAML 修改服务重构设计文档 📌 一、背景与现状 目前，平台通过 Git 仓库维护各微服务的完整 Kubernetes 部署 YAML 文件，并由后端服务提供 API 接口支持用户修改部署配置（如容器镜像、环境变量等），提交并推送到 Git，从而触发 ArgoCD 进行 GitOps 式部署更新。 当前修改 YAML 的方式如下： Git 仓库存储完整部署文件（deployment.yaml 等），不保存 patch 或动态生成文件。 用户通过 API 指定字段路径（如 spec_template_spec_containers_0_image）和目标值。 Python 服务通过自定义逻辑解析路径、加载 YAML、定位节点、赋值、保存，并进行 Git 提交。 存在的问题： ❗ 字段路径语义不清晰，不符合 YAML 原生结构表达。 ❗ 维护成本高，手动处理层级定位、数组下标、合并规则等。 ❗ 无法重用已有工具，如 Kustomize 的 patch 功能。 ❗ 不支持结构化 patch，用户难以批.... 服务部署 YAML 修改服务重构设计文档 待分类
在面试中快速明确职业定位和突出核心能力，可以通过以下结构化方式表达： （建议采用"总分总"结构，结合STAR法则突出技术深度） 定位锚点法 - 开场明确定位 "我是一名专注于研发效能提升的DevOps工程师，核心职责是通过体系化的解决方案设计来构建高效的软件交付体系。与SRE和传统运维不同，我的工作重心是围绕研发全流程（需求→开发→测试→发布）进行架构优化和工程实践改进" 能力坐标法 - 建立能力维度坐标系 "我的核心能力集中在三个维度： 工程体系架构设计（设计过X人规模团队的CI/CD系统架构） 研发工具链开发（主导开发过XX平台的流水线核心模块） 交付质量体系建设（建立过从代码提交到生产部署的XX项质量门禁） 相比运维侧关注的稳定性保障，我更擅长通过技术手段解决研发流程中的效率瓶颈" 项目对比法 - 用项目案例凸显差异 举一个典型项目案例： "比如在XX项目中，我主导设计了微服务架构下的自动化交付体系（架构设计能力）。通过开发定制化的流水线引擎（工具开发能力），将构建部署耗时从40分钟降低到8分钟；通过建立质量卡点体系（流程设计能力），使生产缺陷率下降60%。这个项目需要深度理解研.... DevOps岗位自我介绍优化 待分类
Kubernetes 集群服务对内、对外访问方案全解析：从原理到实践 引言 在 Kubernetes 集群中，服务访问可分为 集群内部访问 和 集群外部访问，两者的实现方式差异较大。同时，在跨集群调用场景下，如何高效、透明地路由请求成为关键挑战。本文将基于真实生产环境经验，详细解析 Kubernetes 服务访问的完整技术方案，涵盖以下内容： 集群内部服务访问机制 集群外部服务暴露方案 跨集群服务调用架构 性能优化与扩展实践 一、集群内部服务访问机制 1.1 Service 与 ClusterIP Kubernetes 通过 Service 资源抽象服务的访问入口，默认类型为 ClusterIP。其核心机制如下： • 虚拟 IP（VIP）分配：每个 Service 分配唯一的 ClusterIP（虚拟 IP），生命周期内保持不变。 • DNS 自动注册：CoreDNS 自动将服务名称（如 my-svc.default.svc.cluster.local）解析为 ClusterIP。 • 负载均衡：kube-proxy 维护 iptables/IPVS 规则，将流量随机转发到后端 Pod.... Kubernetes 集群服务对内、对外访问方案全解析：从原理到实践 待分类
以下是基于Spring Boot微服务、OpenTelemetry和关联组件的可观测性架构图及核心交互说明： 架构图（文字描述） +------------+ +---------+ | Prometheus |<------+ Scrape | +------------+ +---------+ ^ | HTTP (Pull) +----------------+ +------------------+------------------+ | Spring Boot | | OpenTelemetry Collector | | Microservice +-------> (OTLP Receiver) | | (Service A) | OTLP | - Traces Pipeline → Jaeger (gRPC) | | - OTel SDK |(gRPC/ | - Metrics Pipeline → Prometheus | | - OTel Agent | HTTP) | - Logs Pipeline → Loki (HTTP) | +------.... OpenTelemetry+Jaeger可观测架构 待分类
以下是为Spring Boot项目集成OpenTelemetry（采集Trace/Metrics/Logs）并搭配Jaeger作为Trace存储的完整配置方案，分为 应用端配置、Collector配置 和 Jaeger部署 三部分： 一、Spring Boot应用端配置 1. 添加OpenTelemetry依赖 在pom.xml中引入SDK和日志桥接依赖： <!-- OpenTelemetry SDK --> <dependency> <groupId>io.opentelemetry</groupId> <artifactId>opentelemetry-sdk</artifactId> <version>1.32.0</version> </dependency> <!-- 自动埋点Agent（运行时通过-javaagent加载） --> <dependency> <groupId>io.opentelemetry.javaagent<.... OpenTelemetry+Jaeger实现可观测配置方案 待分类
Promtail 相比 Filebeat 在原生支持 Kubernetes 等云原生环境方面具有显著优势，主要体现在 服务发现机制、标签处理逻辑、与 Loki 生态的深度集成 和 资源效率 上。以下是具体对比： 1. 服务发现（Service Discovery） Promtail 原生 Kubernetes 集成： 自动发现 Pod/容器日志路径：Promtail 直接通过 Kubernetes API 监听集群中的 Pod 变更，自动发现 Pod 的日志文件路径（如 /var/log/pods/*），无需手动配置路径规则。 元数据自动提取：从 Kubernetes API 获取 Pod 的元数据（如 namespace, pod_name, container_name, labels, annotations 等），并将其作为日志的标签（Labels）。 动态重标记（Relabeling）：通过 relabel_configs 动态生成标签，例如将 __meta_kubernetes_pod_label_app 转换为 app 标签，直接用于 Loki 的索引查询。 配置示例：.... Promtail 相比Filebeat怎么云原生了？ 待分类
External Kubernetes Scheduler（外部 Kubernetes 调度器） 是 Kubernetes 中一种允许用户自定义 Pod 调度逻辑的机制。它通过实现一个独立于 Kubernetes 默认调度器（kube-scheduler）的调度程序，满足特定业务场景下的调度需求。 核心概念 默认调度器的局限性 Kubernetes 的默认调度器（kube-scheduler）基于 Pod 的资源请求、节点亲和性（Node Affinity）、污点（Taints）等规则进行调度。但对于复杂场景（如 AI 训练任务调度、异构硬件资源分配等），默认调度策略可能无法满足需求。 外部调度器的意义 外部调度器是一个独立的程序，可以完全自定义调度逻辑（例如优先调度到 GPU 节点、支持多集群调度、动态资源感知等）。通过将 Pod 的 schedulerName 字段指向外部调度器，Kubernetes 会委托该调度器为 Pod 选择节点。 工作原理 Pod 标记 用户在 Pod 的 YAML 中指定调度器名称： apiVersion: v1 kind: Pod metadata: .... External Kubernetes Scheduler 待分类
以下是基于Terraform的腾讯云CVM自动化交互流程详解，包含底层API调用和状态管理机制： 一、核心交互流程（分步骤说明） graph TD A[初始化配置] --> B[API认证] B --> C[执行计划生成] C --> D[API资源操作] D --> E[异步状态轮询] E --> F[状态一致性验证] F --> G[输出结果] 二、详细交互流程 阶段1：凭证初始化 # 环境变量方式注入API密钥（安全推荐） export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="AKIDxxxxxx" export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="xxxxxx" export TENCENTCLOUD_REGION="ap-shanghai" 阶段2：Terraform引擎启动 terraform init # 自动下载腾讯云Provider组件（含最新版SDK） # 组件路径：.terraform/providers/registry.terraform.io/tencentcloudstack/tencentcl.... 基于Terraform的腾讯云CVM自动化交互流程 待分类
一、AOP动态代理 两种动态代理区别 代理方式是否需要接口代理对象是否能代理 final 类/方法 JDK 动态代理必须有接口目标对象的代理实现不能代理 final CGLIB 代理不需要接口目标类的子类不能代理 final 实际应用中： 如果目标类有接口，Spring AOP 默认用 JDK 代理。 如果目标类没有接口，Spring AOP 采用 CGLIB 代理。 可以手动指定使用 CGLIB，但 final 类/方法不能被代理。 代理类创建时机 代理方式代理类创建时机代理对象存入 Spring 容器 JDK 动态代理Bean 初始化时（Spring 解析 Bean 时）是（代理对象） CGLIB 代理Bean 初始化时（Spring 解析 Bean 时）是（代理对象） 重点： 代理对象是在 Spring 容器初始化 Bean 时动态创建的，不是在 JVM 类加载时就生成的。 Spring AOP 不会修改原始类的字节码，而是通过动态代理创建一个新的代理对象，并把这个代理对象注册到 Spring 容器中。 总结： Spring AOP 代理对象是在 Spring 容器初始化 Bea.... 有更新！ 静态编织VS动态代理VS字节码增强 待分类
完整方案：使用Prometheus监控Flink任务并配置Grafana仪表板与告警 一、Prometheus指标采集配置 1. 确保Flink暴露Prometheus指标 Flink Native Kubernetes配置 在Flink部署配置（如flink-configuration-configmap.yaml）中启用Prometheus Reporter： metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter metrics.reporter.prom.port: 9249 # 需与Prometheus抓取端口一致 2. Prometheus抓取配置 在Prometheus的additionalScrapeConfigs中添加以下配置（需适配K8S命名空间和标签）： additionalScrapeConfigs: - job_name: 'pushgateway' scrape_interval: 60s scrape_timeout: 30s metrics.... 有更新！ 使用Prometheus监控Flink任务并配置Grafana仪表板与告警 待分类
技术分享：从一次ZooKeeper磁盘告警事件看其CP特性 引言 在分布式系统中，ZooKeeper 作为核心的协调服务，其稳定性直接影响上层组件的运行。本文分享一次因 ZooKeeper 历史文件堆积引发的磁盘告警问题，通过修改配置解决问题时触发的异常，并结合 CAP 理论分析 ZooKeeper 的 CP（一致性+分区容错性） 特性。 一、问题背景：磁盘空间告警 某日监控系统告警显示，Sentry 服务所在节点磁盘使用率超过 90%。经排查发现，ZooKeeper 数据目录（/bitnami/zookeeper）下堆积了大量历史快照文件（snapshot.*），单个文件大小在 1.8MB~2.4MB 之间，总占用近 20GB 空间。 检查 ZooKeeper 配置（StatefulSet）发现以下关键参数： env: - name: ZOO_AUTOPURGE_INTERVAL # 自动清理间隔（小时），0 表示关闭 value: '0' - name: ZOO_AUTOPURGE_RETAIN_COUNT # 保留的历史文件数量 value: '3' 由于 ZOO_AUTOPU.... 有更新！ 从一次ZooKeeper磁盘告警事件看其CP特性 待分类
K8S相关 利用 Kubernetes Service 和 Ingress 实现服务自动发现与负载均衡。 ConfigMap & Secrets：将配置与代码分离，敏感信息（如数据库密码）使用 Secrets 并加密存储 节点池隔离前端/B端/C端服务 业务服务和组件服务通过namespace隔离 多可用区调度保证一定的高可用 健康探针Liveness/Readiness Probes 定义 Pod 默认资源请求（requests）和限制（limits），防止过度分配。 结合 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）和 Cluster Autoscaler，根据负载自动扩缩容。 监控 HTTP/Dubbo接口数、3xx或者4xx这些异常响应指标监控。 使用skywalking java agent监控存储访问异常和耗时。 微服务 shenyu配置服务接口限流； 集成熔断器（如 Resilience4j、Sentinel），在依赖服务故障时快速失败，避免级联雪崩。 微服务治理实践 待分类
高可用举例 Rocketmq 存储：Rocketmq属于高IO场景，避免NFS，选择块存储CBS。为每个RocketMQ Broker配置独立CBS卷，利用WaitForFirstConsumer模式实现多节点调度。 pod分散，多可用区部署：对于核心中间件（如 RocketMQ、ZooKeeper），我通过显式配置 Required 级别的 Anti-Affinity 规则，强制 Pod 必须分散到不同节点或可用区。这规避了默认策略的潜在风险，例如在集群资源紧张时多个 Pod 被调度到同一节点，从而严格保障了高可用性。 依赖RocketMQ本身的主从同步机制保障数据冗余，适合消息吞吐量大的场景。 NFS存储从单机转换为使用腾讯云服务CFS 避免单点故障 未自建NFS高可用集群，直接使用腾讯云的托管服务（如CFS/CBS）降低运维成本 分布式 有更新！ 分布式、高并发、高性能系统设计和稳定性经验 待分类
日志+监控+Trace 主要讨论如何将监控和日志使用同一链路。 监控涉及： 业务日志相关指标搜集 业务服务自定义指标数据 业务服务公共的指标数据通过SDK进行统一收集，包括HTTP请求数、Dubbo请求数 Skywalking也可以收集一些指标数据，包括JVM、Dubbo调用异常统计、线程池、MysqlRedisEs存储耗时和异常统计等等。 通过消费cls日志 大数据任务监控 通过prom搜集各种exporter的metrics数据 各种中间件和工具的监控，包括ArgoCD、LB、Rocketmq等 可观测系统 待分类
理解CAP定理与Kubernetes集群的分布式本质 ——为什么同一子网的K8S集群仍是分布式系统？ 目录 CAP定理的核心思想 分布式系统的定义与误区 Kubernetes集群的分布式特性 CAP在K8S中的具体体现 实际场景模拟与总结 1. CAP定理的核心思想 CAP定理是分布式系统设计的基石，它指出：在网络分区（Partition Tolerance）不可避免的前提下，系统无法同时满足强一致性（Consistency）和高可用性（Availability）。 C（一致性）：所有节点在同一时刻看到的数据完全相同。 A（可用性）：每个请求都能获得响应（不保证数据最新）。 P（分区容错性）：系统在部分网络中断时仍能继续运行。 关键结论： 分布式系统必须选择P（因为网络问题无法彻底避免）。 实际设计需在C和A之间动态权衡。 2. 分布式系统的定义与误区 什么是分布式系统？ 核心特征： 由多个独立节点组成，通过网络通信协作。 节点可能部署在不同物理位置（如跨机房），但并非必须。 数据或服务分布在多个节点上。 常见误区： 误区1：认为“分布式系统=跨机房部署”。 误区2：认为单可用区/子网.... CAP定理详解与权衡策略 待分类
nativesailor 的个人博客