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Devops⑧
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 8 节 · 云平台实战 —— AWS 上构建 DevOps 一体化工作流 ☁️ 为什么选择 AWS? AWS 是目前全球最主流的云平台,提供丰富的 DevOps 支持服务: ✅ 支持 IaC(Terraform / CloudFormation) ✅ 支持 Serverless(Lambda、API Gateway) ✅ CI/CD(CodePipeline、CodeBuild、GitHub Actions 集成) ✅ 监控(CloudWatch、X-Ray) 🧭 DevOps 全流程在 AWS 上的实现路径 🔧 常见 AWS 服务一览(DevOps 视角) 分类 服务 用途 计算 EC2 / Lambda / ECS / EKS 承载服务或函数 存储 S3 / EFS 文件或静态资源存储 网络 VPC / Subnet / Load Balancer 网络隔离与负载均衡 DevOps 工具 CodePipe ...
Devops⑦
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 7 节 · Monitoring & Observability —— 监控与可观测性实战指南 📊 为什么监控与可观测性重要? “系统跑起来不是终点,稳定运行才是。” 在 DevOps 实践中,监控(Monitoring) 和 可观测性(Observability) 让你能: 🧠 快速发现系统异常 🔍 快速定位问题根源 📈 持续优化性能体验 🧠 监控(Monitoring) VS 可观测性(Observability) 项目 Monitoring Observability 定义 观察系统是否健康 解释系统为什么出问题 数据类型 主要是指标(Metrics) 包括指标、日志、追踪(三大支柱) 触发方式 基于规则报警 支持探索式分析 目标 提前报警 快速定位问题源头 🔍 可观测性的三大支柱 Metrics(指标) 📈 如 CPU、内存、请求延迟、错误率 Logs(日志) � ...
Devops⑥
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 6 节 · Ansible 与 Packer —— 配置管理与镜像构建实战 🧠 什么是配置管理(Configuration Management)? 配置管理是指通过代码或脚本来管理服务器的状态,比如软件安装、服务启动、配置文件变更等。 目标是: 自动化系统配置 多台机器保持一致状态 替代 SSH 手动操作 🧰 Ansible 是什么? Ansible 是一款开源自动化运维工具,专注于“配置管理 + 应用部署 + 自动化运维”。 特点: ✅ 无 Agent:只需目标机开启 SSH 即可 ✅ YAML 配置,易读易写 ✅ 可批量控制多台主机 📄 Ansible 示例:安装 nginx - name: 安装 nginx hosts: web become: true tasks: - name: 更新 apt 缓存 apt: update_cache: yes - name: 安装 ngi ...
Devops⑤
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 5 节 · 基础设施即代码(IaC)与 Terraform 入门 💡 什么是基础设施即代码(Infrastructure as Code, IaC)? IaC = 用代码来定义和管理服务器、数据库、网络等基础设施。 它的目标是: ✅ 自动化部署基础架构(不用手点控制台) ✅ 保持环境一致性(dev/test/prod 都一样) ✅ 支持版本控制、回滚(像代码一样被管理) 🧰 Terraform 是什么? Terraform 是 HashiCorp 出品的开源工具,是目前最主流的 IaC 实现方式。 特点: 🌍 多云平台支持(AWS、Azure、GCP、K8s…) 🧱 声明式语法(你说“要什么”,它决定“怎么做”) 💾 状态文件(State)记录当前资源状况 📦 Terraform 核心概念 概念 说明 Provider 云服务提供商(如 AWS) Resource 要创建的资源(如 EC2、S3) ...
Devops④
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 4 节 · 使用 Kubernetes 管理容器应用(含 Serverless 简介) ☸️ 什么是 Kubernetes(K8s)? Kubernetes 是一个开源的容器编排平台,用于自动化容器应用的部署、扩容、负载均衡和管理。 它就像“容器集群的大脑”,可以帮你在成百上千台服务器之间调度容器。 🧠 为什么需要 K8s? 场景问题 Kubernetes 能解决什么 容器多、管理难 自动调度和管理容器运行状态 服务不可用 Pod 异常自动重启、自动迁移 流量暴增 自动扩容 Replica 数量 更新上线容易中断 滚动更新 + 回滚机制 🛠 Kubernetes 核心概念 概念 解释 Pod 最小的调度单元,包含一个或多个容器 Node 集群中的一台主机,可以运行 Pod Deployment 控制 Pod 数量和滚动更新策略 Service 提供统一访问入口,实现负载均衡 ...
Devops③
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 3 节 · CI/CD 实践指南 🚀 什么是 CI/CD? CI/CD 指的是: CI(Continuous Integration)持续集成:每次代码变更后,自动化执行构建、测试等流程,确保新代码能和主干稳定集成。 CD(Continuous Delivery / Deployment)持续交付 / 持续部署:代码通过测试后,自动部署到测试或生产环境。 🧠 CI/CD 为什么重要? 传统流程里: 上线靠手动部署,容易出错 测试靠人工点击,流程慢又不稳定 一个 bug 可能要几小时甚至几天才能回滚 CI/CD 带来的改变: 目标 CI/CD 带来的好处 快速上线 自动构建 + 自动测试 + 自动部署 降低风险 小步快跑 + 每次变更可回退 团队协作 每人提交后就能自动验证是否会出问题 ⚙️ 持续集成(CI)流程 常见步骤如下: 开发者 push 代码到 Git 仓库 CI 工具监听到变更(如 Gi ...
Devops②
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 2 节 · 容器化与 Docker 入门 📦 什么是容器化(Containerization)? 容器化是一种将应用程序与它的运行时环境(依赖、配置、库)打包在一起运行的方式。 就像“打包快餐”:不管你在哪儿吃,都一样的味道 🍱 容器技术让“开发环境”和“生产环境”一致,解决了: “我电脑上能跑,线上挂了” 这类经典问题。 🐳 Docker 是什么? Docker 是最流行的容器化平台,它能让你: 构建:通过 Dockerfile 构建镜像 打包:将应用与依赖一起封装成镜像 运行:用镜像快速启动多个隔离的容器 分发:上传镜像到 Docker Hub 分享使用 🚀 Docker 工作流程 🧱 Dockerfile 示例 # 使用官方 Python 镜像作为基础FROM python:3.10# 设置工作目录WORKDIR /app# 复制代码到容器COPY . /app# 安装依赖RUN pip install -r ...
Devops①
发表于2025-04-14|学习
Devops①Devops②Devops③Devops④Devops⑤Devops⑥Devops⑦Devops⑧Devops⑨ 第 1 节 · DevOps 基础理解 🌱 什么是 DevOps? DevOps = Development(开发) + Operations(运维) 它不是一门语言、也不是一套工具,而是一种文化理念和工程实践: 目标是打通开发和运维之间的壁垒,提升软件交付速度与质量。 🎯 DevOps 想解决什么问题? 问题 传统方式(没 DevOps) DevOps 做法 开发上线慢 要等运维手动部署 自动化 CI/CD 部署流程 开发与运维脱节 “代码写完不管了” 开发也负责上线后的运行健康 出现 bug 难定位 日志杂乱、权限不清 可观测性 + 自动追踪机制 系统不稳定 手动操作易出错 自动化测试 + 自动回滚机制 🧠 DevOps 的核心理念(5 大关键词) 自动化(Automation) 从构建、测试、部署到监控,尽可能自动化 持续集成 / 持续交付(CI/CD) 自动化测试 + 自动上线,快速发 ...
Jenkins CICD 教程总结
发表于2025-04-07|学习
培训目标 Training Objectives 掌握 Jenkins 的基础安装、配置、管理 学习 CI/CD 基础、Jenkins 合作 GitHub 实现进程自动化 了解 Jenkins Pipeline 的语法和应用 学习 Jenkins 多节点 (multi-node) 配置和运行 虚拟机 VM 配置 Virtual Machine Setup 建议使用 Google Cloud (GCP),提供 $300 免费 credit,可使用 3 个月 建议选择 Ubuntu 22 或 24 版,配置至少 2 CPU + 8GB RAM 打开网络端口 22 (SSH),80 (HTTP),443 (HTTPS),8080 (Jenkins 默认端口) 建议使用 Docker 进行 Jenkins 快速部署 Jenkins 基础安装 Jenkins Basic Installation 使用 Docker 部署 Jenkins,配合 -p 给肉端口映射 eg: -p 8080:8080 -p 50000:50000 Jenkins 目录映射: /var/jenki ...
GitHub Actions CICD
发表于2025-04-07|学习
一、基本概念 Basic Concepts 本次课程是 GitHub Actions 的继续课程,添加了对 CI/CD 线程的深入讲解。 This session is a continuation of GitHub Actions, going deeper into CI/CD workflows. 主要基于 Next.js 项目进行 Hands-on 实操。 Mainly involves hands-on practice with a Next.js project. 通过 GitHub Action 实现以下流程: build -> test -> publish. Workflow: build -> test -> publish using GitHub Actions. 二、GitHub Actions 框架说明 Structure of GitHub Actions Workflow: 一个 workflow 和 repo 关联,可包含多个 jobs A workflow is tied to a repo an ...
蚂蚁上树
发表于2025-03-09|菜谱
1.泡粉丝 开水泡泡得了 2.炒肉 起锅烧油 葱姜蒜 肉沫炒熟 炒出来多的水分倒掉 加豆瓣酱炒香 3.放调料 2 生抽 1 老抽 1 蚝油 1 糖 1 淀粉 1 孜然粉 半碗水搅匀 倒入肉翻炒 加入粉丝翻炒 4.出锅 大火收汁 撒葱花
云计算相关
发表于2025-03-02|学习
CDN CDN(Content Delivery Network)即内容分发网络,是一种通过网络来分发内容的技术。CDN 的基本原理是将内容分发到离用户最近的服务器上,这样用户可以更快地访问内容。CDN 可以提高网站的访问速度,减少服务器的负载,提高网站的稳定性。 CDN 的工作原理如下: 用户访问网站时,会先访问 CDN 的 DNS 服务器。 CDN 的 DNS 服务器会根据用户的 IP 地址,选择离用户最近的服务器。 用户访问 CDN 的服务器,获取网站的内容。 CDN 的服务器会缓存网站的内容,提高访问速度。 DNS DNS(Domain Name System)即域名系统,是一种用来将域名转换为 IP 地址的系统。DNS 的基本原理是将域名映射到 IP 地址,这样用户可以通过域名来访问网站。 DNS 的工作原理如下: 用户输入域名,浏览器会向 DNS 服务器发送请求。 DNS 服务器会查询域名对应的 IP 地址。 DNS 服务器将 IP 地址返回给浏览器。 浏览器根据 IP 地址,访问网站的服务器。 负载均衡 负载均衡是一种通过分配任务到多个服务器上来提高系统性能 ...
一些常见的git命令
发表于2025-03-01|学习
配置 git config --global user.name "name"git config --global user.email "email" 什么时候是用--global,什么时候不用呢?如果你只想在当前项目中使用这个配置,就不用--global reset 和 revert reset和revert都是用来撤销之前的提交,但是有一些区别。 reset是直接删除之前的提交,而revert是创建一个新的提交,这个提交是之前提交的反向操作。 merge 和 rebase merge和rebase都是用来合并分支的,但是有一些区别。 merge是将两个分支的提交合并到一起,形成一个新的提交。rebase是将两个分支的提交按照时间顺序重新排序,然后合并到一起。 其他内容参考这里
送你一朵fafa
发表于2024-11-30
海龟汤系列
发表于2024-10-31
红汤:有人死亡 清汤:无人死亡 黑汤:全员死亡 胡辣汤:有人受伤 鸳鸯汤:有人快要死亡 本格:现实生活中会发生的事 变格:现实生活中不会发生的事 汤面:根据汤面去猜汤底 汤底:有的汤面有隐喻 海龟汤 火车 汤面:这是一辆行驶的火车,我刚上车不久,坐上了最后一节车厢,车厢里流了很多血,我知道我快要活不长了 查看汤底 人体蜈蚣
数据结构相关笔记⑦
发表于2024-09-30|学习
W9 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 贪心算法(Greedy Algorithm) 定义:贪心算法是一类算法,解决问题时每一步都选择当前状态下的局部最优解,希望通过这样的选择可以找到全局最优解。 特点:贪心算法的每一步都选择当前状态下的局部最优解,而不考虑全局最优解,因此贪心算法通常比较简单,容易实现。 1.贪心算法的通用形式 def generic_greedy(input):# 初始化 initialize result# 这里可以对输入进行排序,以确定考虑输入的顺序 determine order in which to consider input# 迭代选择贪心解 for each element i of the input (in above order) do# 如果元素 i 改进了结果,则更新结果 if element i improves result then update result with element i return re ...
数据结构相关笔记⑥
发表于2024-09-13|学习
W7-W8 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 1.图的基本概念(Graph Basics) 1.1 图的定义 图(Graph)是由顶点(Vertices)和边(Edges)组成的一种数据结构。图是一种非线性数据结构,它是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的。 1.2 边的类型(Edge Types) 有向边(Directed Edge):有向边是一个有序对,它连接两个顶点,其中一个是起始顶点,另一个是终止顶点,有一个箭头指向。 无向边(Undirected Edge):无向边是一个无序对,它连接两个顶点,没有起始顶点和终止顶点之分。 1.3 应用场景(Applications) 电子电路: 印刷电路板、集成电路。 交通网络: 公路网、航线网络。 计算机网络: 互联网、网页。 建模: 实体关系图、甘特图中的优先关系。 2.图的概念和术语 (Graph Concepts and Terminology) 2.1 路径(Path) 定义:路径是图中的一个顶 ...
MC开服
发表于2024-09-12|游戏
安装 Java 建议使用 Azul 的 Zulu JDK,它是一个免费的 JDK,可以在这里下载。 MCSManager 面板 : 介绍 MCSManager 是一个开源的 Minecraft 服务器管理面板,支持多种服务器类型,包括 Spigot、Paper、BungeeCord、Waterfall、Velocity、Vanilla、Forge、Fabric 等。附上官网链接和文档链接 一键安装 sudo su -c "wget -qO- https://script.mcsmanager.com/setup_cn.sh | bash" 启动方式 # 启动面板命令systemctl start mcsm-daemon.servicesystemctl start mcsm-web.service # 重启面板命令systemctl restart mcsm-daemon.servicesystemctl restart mcsm-web.service # 停止面板命令systemctl stop mcsm-web.servicesystemc ...
数据结构相关笔记⑤
发表于2024-09-10|学习
W6 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 映射 (Map) Map(映射)是一种数据结构,它将键(key)和值(value)成对存储。每个键最多储存一个元素,可以通过键快速找到对应的值。 常见实现方式 链表(Linked List-Based Map):每个节点存储一个键值对。可以处理任何类型的键。 适用场景:小型数据集,且不需要频繁查找时使用。 数组(Array-Based Map):键(key)直接作为数组的索引。这种实现方式需要键的范围是已知且受限的。 适用场景:键的范围较小且密集,空间不成为问题时使用。 哈希表(HashTable):使用哈希函数将键映射到存储位置,适合快速查找和插入。需要处理哈希冲突。 适用场景:大多数实际应用场景,如字典(Dictionary)、集合(Set)等。 树(如红黑树):使用平衡二叉搜索树存储键值对,保持顺序,适合需要有序数据的场合。 适用场景:需要有序性且支持范围查询的场景,如数据库中的索引。 哈希表 (Hash ...
python相关①
发表于2024-09-02|学习
python相关①python相关⓪ print函数 print函数的基本用法: print函数用于在屏幕上显示信息。 基本语法:print(arg1, arg2, arg3, ...) 示例:输出字符串 "Hello, World!":print("Hello, World!") 打印多个信息: 可以通过逗号分隔多个数据来打印:print("Temperature:", 23) 打印变量: 也可以显示变量的值:temp = 23print("Temperature is", temp, "C") 格式化字符串(Formatted Strings): Python 提供了格式化字符串语法,可以直接在字符串中嵌入变量名。格式化字符串以 f 开头,并使用花括号 {} 包围变量名: print(f"Centigrade: {C}")print(f"Centigrade: { ...
python相关⓪
发表于2024-09-01|学习
python相关①python相关⓪ 一些符号的英文名 符号中文名 符号 符号英文名 星号 * star 冒号 : colon 逗号 , comma 问号 ? question mark 感叹 ! exclamation mark 圆括号 () parentheses / round brackets 方括号 [] brackets / square brackets 花括号 {} braces / curly brackets 尖括号 <> angle brackets / chevrons
数据结构相关笔记④
发表于2024-08-29|学习
W5 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 优先队列 (Priority Queue) 定义:优先队列是一种抽象数据类型,支持插入元素和删除最大(最小)元素的操作。优先队列的元素具有优先级,每次删除操作都会删除优先级最高的元素。 操作方法: insert(k, v):插入键为 k,值为 v 的项。 remove_min():删除并返回具有最小键的项。 min():返回具有最小键的项但不删除。 size():返回队列中存储的项数。 is_empty():检查队列是否为空。 优先队列的实现方法 基于无序序列的优先队列 (Unsorted List Implementation) 插入操作 (insert):时间复杂度为 O(1),可以将项插入序列的开头或结尾。 删除最小项和查找最小项 (remove_min and min):时间复杂度为 O(n),因为必须遍历整个列表以找到最小的键。 基于有序序列的优先队列 (Sorted List Implementation) 插 ...
数据结构相关笔记③
发表于2024-08-27|学习
W4 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 二叉搜索树(Binary Search Tree) 定义:二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)是一种二叉树,存储键或键值对,满足以下性质: 对于每个节点 v,其左子树中的所有节点的键值都小于 v 的键值。 其右子树中的所有节点的键值都大于 v 的键值。 中序遍历 (Inorder Traversal) 二叉搜索树将会以递增顺序访问键值。 特点:任意节点 v 的左子树节点值均小于 v,右子树节点值均大于 v。搜索、插入、删除操作的时间复杂度与树的高度相关。 二叉搜索树的操作 1. 搜索(Search) 从根节点开始,沿着树向下遍历,依次比较要查找的键 k 与当前节点的键值: 如果 k 小于当前节点的键值,继续递归搜索左子树。 如果 k 大于当前节点的键值,继续递归搜索右子树。 如果找到外部节点(空节点),则说明树中没有该键。 def search(k, v): if v.isExternal(): ...
数据结构相关笔记②
发表于2024-08-25|学习
W3 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 树 (Tree) 在计算机科学中,树是一种抽象的层次结构模型。树结构由节点组成,并且这些节点之间具有父子关系。以下是一些常见的树的术语及其解释: 根节点 (Root) 没有父节点的节点。例如,节点 A 是根节点。 内部节点 (Internal Node) 至少有一个子节点的节点。例如,节点 A、B、C 和 F 都是内部节点。 外部节点/叶子节点 (External Node / Leaf Node) 没有子节点的节点。例如,节点 E、I、J、K、G、H 和 D 都是叶子节点。 祖先节点 (Ancestors) 包括父节点、祖父节点、曾祖父节点等。例如,节点 F 的祖先是 A 和 B。 后代节点 (Descendants) 包括子节点、孙节点、曾孙节点等。例如,节点 B 的后代包括 E、F、I、J 和 K。 兄弟节点 (Siblings) 具有相同父节点的两个节点。例如,节点 B 和 D 是兄弟节点。 深度 (Depth) 从根节点到某 ...
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