Docker 多阶段构建，分享我的瘦身模板
团队里很多 Node 项目的镜像动辄 1GB+，整理了一份多阶段构建模板，能压到 200MB 内。 关键点：用 alpine、生产阶段不带 devDeps、利用 standalone 输出。 大家的镜像都多大？
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镜像从 1.2GB 压到 180MB，聊聊做了什么
接手一个老项目，Docker 镜像 1.2GB，拉一次好几分钟。一步步压到 180MB，过程分享下。 主要做了几件事： 切 alpine 基础镜像（省 400MB）。 多阶段构建，生产镜像不带源码和 devDeps（省 500MB）。 用 npm prune production
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求助：Docker buildx 在 CI 里 cache 不命中
本地用 buildx + BuildKit 缓存很香，推到 GitHub Actions 后缓存基本不命中，每次都全量构建。 最后发现是： cache to 的 mode=max 必须开，默认只缓存最终层。 GHA cache 有 10GB 上限，超了会丢老的。 Dockerfi
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K8s 学习半年，聊聊入门路径
从零学了半年 K8s，到能独立部署和维护一个小集群。回顾下比较顺的路径，给后来人参考。 我的顺序： 先 kubectl 基本命令，跑通第一个 Deployment + Service。 学 Pod / Deployment / Service / Ingress 四件套概念。 上
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自托管还是上云？小团队的取舍
小团队 5 人，业务量不大，一直在纠结服务是自托管（VPS）还是直接上云（Vercel/Cloudflare/阿里云函数计算）。 简单算过账： 上云：人力省，但流量大了费用暴涨，被 vendor lock in 绑死。 自托管：便宜可控，但运维占用开发时间，故障自己背。 我们的折
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Nginx 反代 Next.js，一个配置坑我半天
用 Nginx 反代 Next.js，页面能开，但所有 Server Action / 流式响应都挂。排查了半天发现是 buffering 和 Host header 的问题。 正确配置： 关键是 proxy buffering off ，否则 RSC 流式响应会卡住； Host
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Postgres 连接池：PgBouncer 还是连接复用？
Serverless / Edge 场景下，每个请求一个 Postgres 连接会很快打满 max connections。两个主流方案：PgBouncer（transaction pooling）和应用层连接池（如 Prisma 的 pgbouncer 模式、postgres.
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Redis 当主数据库用，到底行不行？
看到一个独立开发者把所有数据都存 Redis，包括用户、订单、内容。确实快，但我觉得风险不小，想听听大家看法。 我的担忧： 持久化虽然 RDB+AOF，但毕竟主要是内存数据库，大数据量成本高。 复杂查询、聚合基本要自己写，没有 SQL 灵活。 数据迁移、备份、审计工具链远不如 P
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CI/CD 选 GitHub Actions 还是 GitLab CI？
代码托管在 GitHub，但公司又在内网部署 GitLab。CI/CD 选哪个一直在吵。 简单对比： GitHub Actions：生态丰富，marketplace 现成 action 多，公开仓库免费。 GitLab CI：跟仓库一体化，Docker in Docker 体验好
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灰度发布：我们是这样做到流量切分
做了一个比较稳的灰度发布方案，核心是 Nginx + 多版本 upstream，按权重分流。 进阶版按 cookie/header 灰度：内测用户固定走 v2，其它走 v1。这样能保证同一用户体验一致。 K8s 下用 Istio / Nginx Ingress 的 Canary
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监控选型：Prometheus + Grafana 还是托管方案？
小团队上监控，自建 Prometheus + Grafana vs 用托管（Grafana Cloud、阿里云 ARMS）一直在纠结。 自建的好处： 完全可控，数据在自己手里。 长期成本低（机器自己有）。 PromQL 生态丰富。 托管的优点： 不用维护存储、HA、告警链路。 开
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OpenTelemetry 接入踩坑
想把 traces / metrics / logs 统一到 OTel，接入过程比想象中坑多。 踩过的坑： 自动 instrumentation 和手写 span 混用，trace 经常断。 Node SDK 版本迭代快，文档跟不上。 Exporter 配置（OTLP / Jae
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