之前在K8s上部署MySQL集羣時踩過一個坑：用Deployment部署的三個數據庫實例，每次重啓後名稱和IP都變了，導致主從複製關係頻繁中斷。後來才明白，像數據庫這種有狀態服務，不能用 Deployment 這種管理無狀態應用的控制器，而應該用 StatefulSet。 Kubernetes 中的 StatefulSet 專為有狀態服務設計，它能保證 Pod 的名稱、網絡
前陣子公司微服務集羣擴張到三十多個服務，客户端調用變得一團糟：每個服務都有獨立域名，認證邏輯重複開發，還經常因為某個服務突發流量拖垮整個集羣。後來引入Kong網關作為統一入口，不僅解決了域名混亂問題，還通過流量控制和認證攔截減輕了業務服務的負擔，運維效率提升了不少。 在微服務架構中，API網關扮演着"交通樞紐"的角色，負責請求路由、流量控制、認證授權等橫切關注點。Kong作
做微服務開發時，我踩過最頭疼的坑就是“服務雪崩”——一次下游支付服務響應超時，導致上游訂單服務大量請求阻塞，線程池被佔滿，最後整個調用鏈路癱瘓，影響了核心業務。後來瞭解到熔斷降級機制，而 Sentinel 作為阿里開源的流量控制工具，上手簡單、功能強大，能輕鬆搞定限流、熔斷、降級等問題，成為我們微服務架構的“安全衞士”。這篇就分享 Sentinel 的落地實踐，從核心概念到實際配
以前團隊開發時，代碼提交後要手動編譯、測試、打包、部署，不僅繁瑣還容易出錯——比如本地編譯沒問題，服務器上卻跑不起來，或者漏了測試步驟導致線上bug。後來引入 DevOps 流水線，把這些重複工作自動化，從代碼提交到部署全流程無需人工干預，效率和穩定性直接翻倍。這篇就分享一套實用的 DevOps 流水線設計方案，基於 Git + Jenkins + Docker + Kubern
剛用 Kubernetes（K8s）部署應用時，我直接用 kubectl run 創建 Pod，結果一次誤操作刪除了 Pod，服務直接中斷；後來升級應用時，手動刪除舊 Pod 再創建新 Pod，導致服務短暫不可用。直到用上 Deployment，這些問題都迎刃而解——它能自動維護 Pod 數量、支持滾動更新、一鍵回滾版本，成為 K8s 中最常用的控制器。理解 Deployment
微服務架構下，服務拆分後會面臨一堆麻煩：每個服務都要處理認證、限流、日誌，客户端要記一堆服務地址，跨服務調用還容易出現兼容性問題。直到引入 Kong 網關，這些問題才迎刃而解——它就像微服務的“統一入口”，所有請求先經過 Kong，再轉發到對應服務，集中處理認證、限流、監控等通用功能，讓業務服務專注於核心邏輯。Kong 基於 Nginx 開發，性能強悍，配置靈活，是微服務架構中
剛用 Kubernetes（K8s）部署應用時，我踩過一個致命坑：用默認存儲部署的數據庫 Pod 意外重啓後，數據全丟了。原來 K8s 的默認存儲是“臨時存儲”，Pod 銷燬後數據會跟着消失。後來才知道，要實現數據持久化，必須用 PV（PersistentVolume，持久卷）和 PVC（PersistentVolumeClaim，持久卷聲明）——它們就像 K8s 集羣的“共享硬
在 Kubernetes（K8s）集羣中部署應用時，最頭疼的就是版本更新——直接重啓服務會導致業務中斷，影響用户體驗。而 K8s 自帶的滾動更新（Rolling Update）功能完美解決了這個問題：它能逐步替換舊版本 Pod，在更新過程中保持部分實例可用，實現零停機部署；一旦更新出現問題，還能快速回滾到穩定版本，極大降低發佈風險。這篇就分享滾動更新與回滾的核心配置和實戰技巧，幫
在 Spring Cloud 微服務生態中，Nacos 主要承擔服務發現和配置管理兩大核心角色，集成過程簡單高效，能快速解決微服務架構中的服務尋址、配置統一管理問題。以下是 step-by-step 實戰指南，覆蓋從環境準備到功能落地的全流程，兼顧開發測試與生產環境需求。 一、核心前提：環境準備 1. 版本兼容性（關鍵！避免踩坑） Nacos 與 Spring
在 DevOps 流程中，自動化測試是保障代碼質量的關鍵環節——如果每次代碼提交都靠人工跑測試用例，不僅效率低，還容易遺漏問題。直到用 Jenkins 搭配 Pytest 搭建起自動化測試流水線，我們才徹底擺脱了重複的手動測試：代碼提交後，Jenkins 自動拉取代碼、運行 Pytest 用例、生成測試報告，有問題及時告警，既保證了測試效率，又能提前攔截線上隱患。這篇就分享這套方
在服務器數量少的時候，手動登錄服務器部署應用、修改配置還能應付，但隨着業務擴張，幾十上百台服務器的運維工作會讓人崩潰——重複執行命令、配置不一致、誤操作風險高，這些問題嚴重拖慢效率。直到用上 Ansible，運維工作才徹底“減負”：它無需在目標服務器安裝客户端，通過 SSH 就能批量管理服務器，用簡單的 YAML 腳本定義運維任務，一鍵完成批量部署、配置管理、服務啓停等操作，成為
在實際開發中，經常遇到“開發環境在 Windows，部署環境在 Linux”的情況——本地 Windows 上能正常運行的 Docker 容器，放到 Linux 服務器上就報錯，比如路徑格式不兼容、系統依賴缺失、權限配置差異等問題，嚴重影響部署效率。其實 Docker 本身支持跨平台，但需要針對性處理系統差異。這篇就分享 Docker 跨平台部署的核心兼容方案，幫你實現“一次構建
微服務架構下，一個請求可能會經過多個服務、跨多個節點，一旦出現響應緩慢或調用失敗，排查問題就像“大海撈針”——不知道請求卡在哪個服務、哪個環節出了問題。這時候就需要鏈路追蹤工具，而 SkyWalking 憑藉其輕量級、低侵入的優勢，成為微服務鏈路追蹤的熱門選擇。它能自動採集請求鏈路、記錄服務調用關係和耗時，還能監控服務健康狀態，幫你快速定位性能瓶頸和故障根源。這篇就分享 SkyW
在微服務架構中，隨着服務拆分越來越細，客户端（Web、App）直接調用多個分散的微服務會面臨諸多問題：需要維護大量服務地址、跨服務認證授權複雜、接口版本管理混亂、流量控制難以統一。API網關作為微服務架構的“統一入口”，應運而生——它介於客户端和微服務之間，承接所有客户端請求，提供路由轉發、認證授權、流量控制等核心能力，讓微服務更專注於業務邏輯，同時簡化客户端調用。 一、A
之前用Docker部署一個Spring Boot+MySQL的應用時，每次啓動都要手動創建網絡、啓動數據庫容器、再啓動應用容器，還得記一堆命令參數。換成Docker Compose後，一個docker-compose up命令就能搞定所有容器的啓動，網絡配置也自動完成，省去了不少麻煩。 Docker Compose是多容器應用編排的利器，尤其適合開發和測試環境。它通過一個Y
剛接手公司K8s集羣時，我發現所有Pod之間都能隨意通信。有次開發環境的測試Pod誤連了生產數據庫，雖然沒造成損失，但讓我意識到必須給Pod間的網絡加道"門"——這就是NetworkPolicy的用武之地。 為什麼需要NetworkPolicy？ Kubernetes默認的網絡策略是"全部允許"，任何Pod都能訪問其他Pod，這在複雜系統裏很危險。想象一下：如果黑客入
前陣子線上環境爆發了一個開源組件漏洞，緊急急忙忙忙慌地升級版本時，我才意識到之前的安全檢測環節有多薄弱。Docker鏡像裏藏着的基礎鏡像漏洞、依賴包風險，就像定時炸彈，必須在CI/CD流程里加上掃描環節。試了幾款工具後，發現Trivy特別適合DevOps場景——輕量、快速，還能無縫集成到流水線裏。 為什麼選Trivy？ 剛開始用的是Clair，雖然功能全，但掃描速度太
去年公司核心業務系統面臨瓶頸：單體應用代碼量突破50萬行，每次發佈都要全量部署，上線週期長達一週，還經常出現“牽一髮而動全身”的故障。痛定思痛後，我們決定啓動微服務遷移，最終選擇Kubernetes作為部署平台。整個過程踩了不少坑，也總結出一套可落地的步驟，分享給正在準備遷移的團隊。 一、遷移前的準備工作 遷移不是拍腦袋決定的，必須先打好基礎。首先要做的是業務拆分梳理
之前需要定期執行的任務：比如每天凌晨清理日誌、每週日凌晨備份數據庫、每小時同步一次數據。剛開始用Linux的crontab在集羣節點上跑，但節點故障後任務就中斷了，還不好統一管理。後來發現Kubernetes的CronJob完美解決了這些問題——它能在集羣中調度定時任務，自動容錯，還能通過資源配置控制任務資源佔用，比單機crontab靠譜多了。 一、CronJob與Job的
在Kubernetes（K8s）的世界裏，Pod、Service、Deployment是構建應用的三大核心組件。新手它們分工明確又協同工作，共同支撐着容器化應用的穩定運行。本文將深入解析這三個組件的工作機制，通過示例代碼展示它們如何配合實現應用的部署、訪問與擴縮容。 一、Pod：容器的"最小部署單元" 定義：Pod是K8s中最小的可部署單元，包含一個或多個緊密關聯的容
在雲原生架構中，API網關作為流量入口的核心組件，承擔着路由轉發、認證授權、限流熔斷等關鍵職責。隨着微服務規模擴大，傳統API網關（如Spring Cloud Gateway）面臨與業務代碼耦合、跨語言支持弱等問題。本文將對比主流API網關方案，詳解如何基於Istio服務網格構建雲原生統一入口，並提供落地實踐代碼。 一、API網關選型對比：為何選擇Istio？ 主流A
