实战演练：用 AWS Lambda 和 API Gateway 构建你的第一个 Serverless API理论千遍，不如动手一遍！在前面几篇文章中，我们了解了 Serverless 的概念、FaaS 的核心原理以及 BaaS 的重要作用。现在，是时候把这些知识运用起来，亲手构建一个简单但完整的 Serverless 应用了。本次实战，我们将使用 Amazon Web Services (AWS)
驯服双头龙 - 高并发下 MySQL 双主问题的解决之道在上一篇博客里，我们直面了 MySQL 双主架构的种种“麻烦”：无情的写入冲突、必然的自增 ID 碰撞、恼人的复制延迟、可怕的脑裂风险以及步步惊心的 DDL 操作。这些问题在高并发环境下会被急剧放大。但这并不意味着双主架构就完全不可用，关键在于我们是否采取了正确的策略来规避或缓解这些风险。直面冲突：处理写入冲突的策略这是双主架构中最核心的问题
灵活共享 - Kubernetes 中的 GPU 时间片技术详解在上一篇文章中，我们深入探讨了 NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) 技术，它通过硬件分区提供了精准、隔离的 GPU 资源切片，非常适合需要性能保障的场景。但是，MIG 对硬件型号有要求（需要 A100/H100 等较新的数据中心卡），并且需要在节点上进行额外的配置。那么，对于那些不支持 MIG 的 GPU，
精准分割 - 深入解析 Kubernetes 中的 NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG)我们知道 Kubernetes 可以管理和分配 GPU 资源给 Pod。但标准的做法通常是将一整块物理 GPU 分配给一个 Pod 独占。对于 NVIDIA A100、H100 这样的“性能怪兽”来说，很多时候（尤其是推理任务或开发测试）一个 Pod 根本用不满整块卡的算力，这就造成了
打通任督二脉 - Device Plugin 让 k8s “看见” GPU上一篇咱们聊了为啥要把 GPU 这个“计算猛兽”拉进 Kubernetes (k8s) 这个“智能调度中心”。目标很美好：提高效率、简化管理、弹性伸缩。但现实是，k8s 天生并不认识 GPU 这位“新朋友”。就像你的电脑操作系统，默认只认识 CPU、内存、硬盘这些“老伙计”，你要插个新奇特的硬件，总得装个驱动或者做点啥，系统
Kubernetes默认污点全解析：Master节点与其他系统级污点配置指南大家好！今天我们来聊聊Kubernetes集群中那些"与生俱来"的污点配置。了解这些默认配置，能让我们更好地与集群和谐共处。一、Master节点的"高贵血统"刚部署完集群时，不知道你有没有注意到这个现象：$ kubectl describe node master-node | grep Taint Taints:
Kubernetes调度艺术：亲和性与反亲和性实战指南引言想象一下这样的场景：你的Web服务需要与数据库形影不离，或者你的多个微服务副本必须分散各地以避免全军覆没。在Kubernetes中，这些看似矛盾的需求可以通过亲和性与反亲和性调度实现。本文将用最通俗的语言，带你掌握这个调度利器的核心原理与实战技巧。一、调度策略的进化史1.1 从原始方法到智能调度早期Kubernetes调度主要依赖以下方式：
Kubernetes 节点扩容参数详解：那些你必须知道的小细节在 Kubernetes 集群中，当你的应用突然流量激增，Pod 无法顺利调度时，集群扩容就显得格外重要。Cluster Autoscaler（CA）会自动感知这种情况，调用云平台 API 扩充节点资源，确保你的应用永远不掉链子。而在这个过程中，有不少参数会影响扩容行为，调优得当能让扩容既高效又稳定。今天我们就从零开始，用轻松的语言带你
Kubernetes 集群伸缩详解：工作场景、原理及详细配置指南在容器化环境中，应用负载的波动不仅仅意味着 Pod 数量需要跟着变动，有时整个集群都需要自动扩容或缩容。Kubernetes 集群伸缩（Cluster Autoscaler）正是为了解决这个问题而设计，它可以根据实际负载情况自动调整集群中节点（Node）的数量。下面我们将详细介绍它的工作场景、工作原理以及配置步骤，并附上详细注释，帮助
Kubernetes 垂直伸缩：轻松调优单个 Pod 的资源配置在云原生世界中，你的应用可能会遇到负载不断波动的情况。除了常见的水平伸缩——通过增减 Pod 数量来应对流量变化外，有时候我们更需要在单个 Pod 内调节资源，这就叫做垂直伸缩（Vertical Pod Autoscaler，简称 VPA）。本文将用通俗易懂的语言带你了解 VPA 的工作原理、适用场景以及如何通过详细的配置实例实现这一
掌握水平伸缩：让你的应用自动应对流量波动在现代云原生架构中，应用的流量和资源需求常常会出现剧烈波动。如果我们手动调整 Pod 数量，既费时又容易出错。而 Kubernetes 提供的水平伸缩功能，可以根据实时负载自动增加或减少 Pod 数量，让你的应用始终处于最佳运行状态。今天，我们就来聊聊水平伸缩的工作原理、适用场景以及如何通过配置实现这一自动化管理功能。什么是水平伸缩？水平伸缩指的是通过增加或
Kubernetes 中使用 latest 镜像标签的风险及规避策略在 Kubernetes（K8s）集群中，容器镜像的管理直接影响应用的稳定性和可维护性。虽然使用 latest 标签来指向最新版本的镜像看似方便，但在实际生产环境中，这种做法可能带来一系列问题。本文将深入分析使用 latest 标签可能遇到的陷阱，并提供切实可行的解决方案。陷阱 1：版本漂移（Version Drift）现象：
Docker 存储管理那些事儿：简单易懂的讲解与实践示例在使用 Docker 构建和部署应用时，你可能会遇到数据持久化的问题。毕竟容器本质上是短暂的，每次重启或销毁后，容器内的可写层数据都会丢失。那么，Docker 是如何管理存储的呢？这篇博客将带你了解 Docker 存储的底层机制及常用实践，并通过实例告诉你如何优雅地处理数据持久化和共享。一、为什么需要存储管理？传统的应用一般会将数据存储在宿主
Docker资源限制：给容器戴上精准"金箍"的工程指南一、当容器变身"饕餮巨兽"：真实事故现场去年某天，一个服务容器在凌晨3点突然暴走：# 事故现场监控日志 [03:12:45] CPU使用率：780% # 物理机总共才8核！ [03:13:02] 内存占用：32GB/32GB [03:13:15] 磁盘IO延迟：15.7秒 [03:13:30] 网络丢包率：62%最终导致整个集群雪崩。这就
Docker多阶段构建：告别臃肿镜像的终极方案你是否遇到过这样的问题：一个简单的应用，Docker镜像却高达1GB？编译工具、临时文件、开发依赖全被打包进去，导致镜像臃肿且不安全。多阶段构建（Multi-stage Build） 就是为解决这一问题而生——它像搬家时“只带必需品”，让生产镜像轻装上阵。本文将通过实际案例，带你彻底掌握这项神技。一、多阶段构建的作用瘦身镜像：传统构建：编译环境和运行环
Kubernetes Deployment生命周期钩子深度解析在Kubernetes的Pod编排中，容器的优雅启停往往关系到整个系统的稳定性。今天我们将深入探讨Deployment配置中两个关键的生命周期钩子——postStart与preStop，并通过生产级示例演示它们的正确打开方式。一、生命周期钩子全景图核心特性对比钩子类型触发时机执行保证超时时间典型场景postStart容器启动后立即触发
常用软件仓库管理命令及实用技巧详解前两篇博客中，我们分别介绍了 Ubuntu 软件仓库的基本原理和配置文件。本文将深入探讨常用的 apt 命令及其参数，详细说明每条命令的输入、输出和使用场景，并分享一些实用技巧，帮助你更加高效地管理系统软件。3.1 基本 apt 命令及示例Ubuntu 使用 apt 系列工具（如 apt、apt-get）来管理软件包。以下是一些最常用的命令：3.1.1 更新软件包
快速掌握Linux系统信息：常用命令详解与示例在服务器运维、故障排查或性能优化中，快速获取系统硬件信息是工程师的必备技能。本文介绍几个常用命令，涵盖CPU、内存、硬盘、系统型号及RAID卡信息的获取方法，并逐一对输出结果进行详细解读。一、查看CPU信息：lscpu 命令命令说明lscpu 是专门用于展示CPU架构信息的工具，能够清晰呈现处理器核心数、线程数及缓存等关键数据。使用示例$ lscpu
pmap 命令详解：使用场景、参数解析与实际应用实例在 Linux 系统中，了解进程的内存使用情况对系统调优、故障排查和内存泄漏分析至关重要。pmap 命令就是一个非常实用的工具，它可以显示指定进程的内存映射信息，帮助我们直观地了解内存分配情况、共享库的加载情况以及各个内存段的占用详情。本文将详细介绍 pmap 命令的使用场景、各参数的功能及实际应用实例，包括具体的输入命令和输出解释。一、pmap
tcpdump 高级过滤技巧与实战示例在前两篇博客中，我们已经对 tcpdump 的基本使用和参数配置有了初步了解。本篇博客将重点讲解如何利用 tcpdump 强大的过滤表达式，从海量数据包中精确捕获目标流量，并通过实际示例帮助你更好地理解这些高级技巧。1. 过滤表达式基础tcpdump 支持灵活的过滤表达式，允许用户根据 IP、端口、协议等条件筛选数据包。常用的过滤关键词包括：host 指定某个
记一次Nginx配置陷阱：为什么nginx -t通过了却启动失败？最近在调整服务器的Nginx配置时，遇到了一个看似简单却容易让人“踩坑”的问题：修改Nginx端口后，使用 nginx -t 检查配置时一切正常，但重启Nginx时却提示端口冲突。你是否也遇到过这种问题呢？深度剖析：为什么语法检查通过却启动失败？真相1：nginx -t的真实作用# 实际执行的检查内容 nginx -t -c /et
MySQL运维必杀技：这10个救命命令让你轻松化身DBA大神一、数据备份与恢复（数据库的时光机）1. mysqldump 整库备份# 经典全库备份（适合小型数据库） mysqldump -uroot -p --databases mydb > mydb_full_20230815.sql # 高级版备份（适合生产环境） mysqldump -uroot -p \ --single-tran
Kubernetes CRD 实战案例：一键部署高可用数据库Kubernetes 的 CRD（Custom Resource Definition） 能将复杂操作“傻瓜化”。本文将以 一键部署 MySQL 集群 为例，通过一个真实的 CRD 案例，手把手教你如何用 3 行核心配置完成数据库部署，并验证结果。一、场景需求传统部署 MySQL 需要写一堆 YAML：定义 Deployment、Serv
Kubernetes CRD 定义详解 —— 以 HelloWorld 为例在 Kubernetes 中，内置的 API 资源（如 Pod、Service、Deployment 等）虽然功能强大，但在面对一些业务场景时可能无法满足需求。此时，我们可以利用 CRD（Custom Resource Definition，自定义资源定义）来自定义符合业务逻辑的资源。本文将以一个简单的 HelloWorl
Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度：根据策略优化资源利用率二、Nginx原生负载均衡策略1. 轮询（Round Robin）配置示例：upstream backend { server 192.168.1
Redis 运维实战指南：常用命令解析与场景化操作一、核心运维场景与命令速览场景核心命令关键作用实时监控性能指标INFO获取内存、CPU、客户端等全量数据定位内存消耗大户MEMORY USAGE + SCAN分析大Key内存占用排查慢查询SLOWLOG发现执行缓慢的操作命令客户端连接管理CLIENT LIST + CLIENT KILL管理异常连接与限制资源占用持久化与备份BGSAVE + LAS
MongoDB分片：给数据库装上"无限扩容"的黑科技一、当数据库变成"大象"时想象你的数据库是一头不断长大的大象——数据量每月翻倍，查询速度越来越慢，服务器开始喘粗气。这时候就需要MongoDB的终极武器：分片（Sharding）。这就像把大象放进冰箱的魔法，不过我们用的是更优雅的方式：把数据拆分成小块，分散存储到多台机器上。二、分片原理：数据库的"分而治之"哲学2.1 三大核心组件分片（Shar
MongoDB复制集：让你的数据库学会"影分身之术"一、为什么需要复制集？想象一下这样的场景：你精心维护的数据库服务器突然宕机，所有数据瞬间无法访问。就像精心搭建的积木塔轰然倒塌，这种单点故障带来的后果可能是灾难性的。MongoDB的复制集（Replica Set）就是为此而生的解决方案——它让数据库拥有了"影分身之术"，通过数据复制实现高可用和容灾。二、复制集工作原理揭秘2.1 角色扮演游戏在一
Nginx配置避坑指南：彻底搞懂root和alias一、一句话总结root：把URL路径拼接到配置的目录路径后alias：用配置的目录路径替换匹配的URL路径二、原理对比# 请求URL：/static/images/logo.png # 使用root配置 location /static/ { root /var/www; } → 实际查找路径：/var/www/static/imag
如何用Keepalived为LVS装上“故障自愈”能力？手把手搭建高可用负载均衡一、为什么LVS需要Keepalived？想象一下：你的电商网站用LVS扛住了大促流量，但某天LVS主节点突然宕机，所有用户请求直接中断。单点故障风险就此暴露。 Keepalived的作用就像给LVS装了智能“备用电源”：主备自动切换：主节点宕机，备用节点10秒内接管流量。健康检查：实时监控后端服务器，故障节点自动踢出
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