Linux 实用命令速查与生存指南
服务器出事、SSH 上去两眼一抹黑?本文给开发者的 Linux 生存包:日常文件/文本处理命令、进程与资源排查(top/htop/lsof/df)、网络排查(curl/ss/netstat)、管道与重定向、以及出事时的排查思路(先看资源、再看进程、再看日志),让你在 Linux 上不再慌。
DevOps、Docker、Kubernetes、可观测性
本专题收录 云原生 方向的文章和社区讨论,重点关注真实工程场景、工具选择、实践路径和风险边界。
页面会持续更新,适合作为学习路线、选型参考和技术复盘入口。
服务器出事、SSH 上去两眼一抹黑?本文给开发者的 Linux 生存包:日常文件/文本处理命令、进程与资源排查(top/htop/lsof/df)、网络排查(curl/ss/netstat)、管道与重定向、以及出事时的排查思路(先看资源、再看进程、再看日志),让你在 Linux 上不再慌。
AI 请求天然携带模型、租户、Prompt 版本和工具链等高维信息。本文给出指标标签分层、基数预算、OpenTelemetry 属性裁剪、Prometheus 验收与超限回滚方案。
SSH 不只是远程登录,它的隧道(端口转发)是开发者的瑞士军刀:访问内网服务、安全代理、跳板机。本文讲清本地/远程/动态三种端口转发、跳板机(ProxyJump)、SSH key 管理、以及 ssh_config 配置,让你用 SSH 解决一堆网络访问难题。
不想上 Elasticsearch?PostgreSQL 自己就能做全文检索,中小规模够用。本文讲清 PG 全文检索:tsvector/tsquery、分词与字典、GIN 索引加速、ts_rank 排序、中文分词(zhparser/pg_jieba),以及和向量检索组合做混合检索。
服务跑着两眼一抹黑,出事靠用户报告?本文讲清可观测性的日志与监控怎么做:结构化日志(JSON + 请求 ID)、日志级别与采样、监控指标(RED/USE 方法)、告警设计(别告警疲劳)、以及"出事时怎么用日志+指标快速定位"的排查思路。
Singleflight 能合并同时回源,却阻止不了旧重建者在失效后覆盖新值。本文用目标代际、重建租约、条件发布和有界 stale 策略封闭缓存击穿与迟到写窗口。
有些数据天然是半结构化的(配置/事件/嵌套),纯关系表别扭,MongoDB 又多一个组件。PostgreSQL 的 JSONB 让你在一个库里同时有关系和文档。本文讲清 JSONB 的存取、查询(->>/->/@>/索引)、GIN 加速、以及什么时候该用 JSONB vs 拆关系表。
Redis 不只是缓存——它在分布式系统里扮演多种角色:分布式锁、限流、消息(pub/sub + Stream)、排行榜、会话存储。本文讲清 Redis 如何支撑这些分布式场景,以及每个场景的可靠性要点(锁的释放、Stream 的消费组、限流的准确性)。
微服务不是银弹,拆错比单体更痛苦。本文讲清微服务的核心模式:服务拆分边界、服务间通信(同步 vs 异步)、API 网关、服务发现、分布式事务、可观测,以及最关键的——什么时候该用微服务(大多数团队不该)。
数据是命,丢了就完。本文讲清 PostgreSQL 的高可用与灾备:流复制(主从)、同步 vs 异步、物理备份(pg_basebackup/WAL 归档)、逻辑复制、以及一套"3-2-1 备份"策略和恢复演练,让你的数据库扛得住故障。
Kafka 不只是消息队列,它是事件流平台——日志、流处理、事件驱动的基石。本文讲清 Kafka 的核心模型(topic/partition/offset/consumer group)、为什么它吞吐这么高、消费组与分区的关系、Exactly-Once 与顺序保证,以及什么时候该上 Kafka。
云上很容易"用着用着就贵了"——闲置资源、超额配置、忘关服务、流量费。本文讲清云成本优化的几个杠杆:计算(预留/竞价/右配)、存储(分层/清理)、网络(出站流量/CDN)、监控账单 + 告警,以及"FinOps"文化——让成本可看见、可问责。